2021年 / 第2期 物联网技术
智能处理与应用
Intelligent Processing and Application
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0 引 言
2019年6月，公安部交管局公布最新的全国机动车保有量超3.4亿，其中家用汽车占比超58%。家用汽车
数量激增，对停车位的需求也日益上升，国内各城市也因此面临着“停车难”等问题，给城市交通带来极大的压力。然而“停车难”的问题不可能单纯地通过增加停车位供给来缓解 ，因此国家在“十三五”规划纲要中明确指出要加强对城市停车设施建设。2015年年底国家发改委发布的《关于进一步完善机动车停放服务收费政策的指导意见》中也明确提出“推行停车场智能化发展”的战略思想。 随着物联网[1]、云计算[2]和移动互联网的在智慧交通系统[3-4]建设中的应用，智慧停车系统也得到了快速的发展。智慧停车系统[5-6]是一种基于各级停车管理系统集中管控的平台，它运用最新的技术手段将GPS 技术、GIS 技术、智能终端技术和大数据技术等集成为一体，经物联网通信系统将各级停车场数据采集汇聚至云计算中心统一管理，为政府、企业提供远程停车监管和数据统计分析，同时向驾乘人员提供及时信息、诱导停车等服务。 本文从智慧停车系统的安全网络架构、智慧停车云信息管理平台和停车场终端系统三个方面进行系统设计，并对智慧停车系统的终端设计进行了详细的探讨，为政府、企业、社会团体等建设智慧停车系统提供设计方案和理论指导，具有一定的实践意义。
1 系统网络拓扑结构
智慧停车系统是综合运用物联网、云计算和移动互联网
洗水等新一代信息与通信技术实现停车场的自动监测、云端数据管理和移动终端应用，从而实现城市停车
的智能化管理，加强了政府和企业的运营管理，方便了居民的出行。智慧停车系统主要由前端各类停车场景应用的封闭停车场管理/道路停车终端系统、智慧停车云平台以及第三方系统等组成。智慧停车系统的系统架构如图1所示
。
图1 智慧停车系统架构
图1中，封闭停车场管理/道路停车终端系统负责停车场内数据的采集，是由地磁感应设备、摄像头等物联网终端设备组成。而云平台负责数据的存储、统计和分析，并根据驾乘人员的需求把停车相关信
息实时推送到其智能终端设备上，为其停车提供参考。第三方支付系统通过与智慧停车系统对接以完成客户支付结算。同时，系统还与公安、城管、交警和住建等机构的系统进行对接，以实现数据的共享服务。
2 智慧停车云信息管理平台
智慧停车云信息管理平台融合移动互联网、云计算、大
基于物联网的智慧停车系统设计与实现
杨 波1，车 辉2，邢慧芬3，樊玉琦4
（1.中国移动通信集团山西有限公司 太原分公司，山西 太原 030000；
2.织里镇公共事业服务中心，浙江 湖州 313000；
3.巢湖学院 信息工程学院，安徽 合肥 238000；
4.合肥工业大学 计算机与信息学院，安徽 合肥 230009）
摘 要：
为了解决城市“停车难”的问题，设计一种基于物联网的智慧停车系统。文中从智慧停车系统的安全网络架构、智慧停车云信息管理平台和停车场终端系统三个方面进行设计，并详细地探讨智慧停车系统的终端设计。实验表明，该设计为政府、企业、社会团体等建设智慧停车系统提供设计方案和应用实践，具有一定的指导意义。
关键词：
智慧交通；智慧停车；物联网；云计算；大数据；网络架构中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：
2095-1302（2021）02-0081-03DOI ：10.16667/j.issn.2095-1302.2021.02.025
收稿日期：2020-06-03 修回日期：2020-07-07
物联网技术 2021年 / 第2期
智能处理与应用
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82数据、智能科学等先进信息技术，针对各种停车场，可实现多层次、少耦合、高可靠、低风险、跨区域的集中监控和管理。它既可为政府和企业运维部门提供远程无人监管、统计分析归类、智能决策支撑和大数据展现等服务，同时面向公众提供多区域的停车即时信息服务。智慧停车综合信息管理云平台包括智慧停车管理平台、智慧停车APP 和停车场/路边停车管理系统。智慧停车云信息管理平台系统架构如图2所示
。
图2 智慧停车云信息管理平台架构
2.1 智慧停车管理平台
智慧停车管理平台
[7]
是云平台的后台管理系统，主要功
能包括用户信息管理、实时停车场信息管理、公众信息发布、大数据统计分析、APPs 平台管理、第三方支付服务、停车场电子地地图和GIS 地图服务等功能。
喷墨打印机墨水
通过停车场管理可以查询城市停车场的名称、停车场地址、经纬度、、空闲车位信息、车场类型、评价信息、收费管理、预定规则管理等。公众信息发布系统通过多种渠道，即时发布各停车场车位信息；数据统计分析模块可以掌握各停车场的利用率、使用率、车场数据统计分析、车场收费流水统计分析等功能。用APPs 平台管理来实现注册用户的个人信息、个人账户余额、个人积分等的管理。第三方支付服务模块通过与第三方支付平台对接以方便客户快捷安全支付相关费用；停车场电子地图规范管理各停车场的车位位置地图信息，保证车位诱导和反向寻车功能顺畅使用。GIS 地图服务模块建设包括百度、谷歌、高德等常用GIS 地图服务器，存储管理各类GIS 地图数据，提供统一高效的GIS 地图服务。2.2 智慧停车APP
智慧停车APP [8-9]具备5大基础功能：车辆定位、停车场信息查询、
路线导航、计时收费和停车位预定。其中，车辆定位、停车场信息查询和路线导航三大功能与百度或高德地图对接，计时收费功能极大的方便了用户支付，停车位预定位功能可方便用户预定停车位，而用户评价功能不但能够让用户了解停车场的服务质量，而且还能及时反馈用户偏好及改进建议。
2.3 停车场/路边停车管理系统墨菲氏滴管
停车场/路边停车管理系统主要是由各个停车场公司使用，用来实现停车场的收费和管理。停车场公司使用该系统
来完成车场信息统计、财务信息统计、车场状态监控、停车订单管理、预约信息查询、停车场信息管理和用户管理等停车场的日常营运和管理。其中车场信息统计/财务信息统计来完成收费流水查询统计，车辆进场离场数据分析，停车场进场离场时间段数据统计；同时停车场可以查看结算周期内，利润分成，以及平台应该结算给车场的具体金额。
3 停车场/道路停车终端系统
智慧停车系统的终端包括封闭式停车场系统、道路停车场系统和立体式停车场系统，本文只对前两种停车场终端系统进行讨论。
3.1 封闭式停车场子系统
混凝土模板
封闭式停车场子系统是将机械、电子计算机和自控设备以及智能IC 卡技术有机的结合起来，应用NB-IoT 、5G 等技术，对停车场的泊位和车辆信息实时采集和管理，实现车牌自动识别、人像实时抓拍、停车智能指导和反向引导寻车等功能。封闭式停车场子系统拓扑如图3所示
。
图3 封闭式停车场系统网络拓扑
封闭式停车场子系统包括出入口管理系统、车位引导系统、反向寻车系统、车位检测系统。3.1.1 出入口管理系统
对进、出停车场的车辆自动识别、认证、监管的电子系统。出入口管理系统包括车牌识别器、高清摄像机、出口道闸、出口控制机和自助缴费机等设备组成。其中车牌识别器是出入口关键设备，车牌识
真空回流炉别技术是关键技术。目前车牌识别技术包括图像抓拍或视频流车辆号牌识别技术、RFID 车辆身份识别技术、蓝牙车辆身份识别技术等。3.1.2 车位引导系统
车位引导系统综合运用视频数据抓取、超声、地磁等探测手段，检测当前车位状态、并通过LED 车位状态指示灯、语音提示和引导屏引导车辆快速有序入位。3.1.3 反向寻车系统
通过视频数据抓取技术，建立停车位与车辆对应关系；若客户需获取车辆位置时，系统可根据客户提供的车牌号码，自动验证车辆与人员信息，若验证通过，生成寻车路径，引
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城市停车困难的问题。路边停车管理主要有两种设计方案，即停车地磁技术解决方案和停车视频技术解决方案[9]。3.2.1 路边停车地磁技术解决方案
本方案采用地磁检测器作为泊位状态采集设备，并由云平台进行管理。本方案系统前端包括地磁检测器、地磁管理器、智能球机、巡检手持POS 。地磁检测器通过感应磁场变化判断泊位上方是否有车辆停入，智能球机是道路停车管理可视化辅助工具，对于超时停车、账单错乱、用户申诉等异常账单处理时，可通过查看历史视频进行核准，同时球机具有违停检测功能；巡检手持POS 是巡检员用手持机，用于异常报警信息的接收，支持图片抓拍、车牌识别、热敏打印等功能。路边停车地磁技术系统架构如图4所示。
图4 路边停车地磁技术系统架构
3.2.2 路内停车视频技术解决方案
rtre本方案采用智能机感知前端车位信息，通过视频抓取技术监测泊位实时状态、车辆停车动作检测及抓拍，车位管理效率提升明显。同时形成完整的停车取证数据链，为停车逃费的追缴提供有力保障。视频技术路边停车系统架构如图5所示。
系统前端包括车位管理机、LED 补光灯、交换机、终端服务器（选配）和巡检手持POS 。车位管理机用于停车状态检测以及车辆抓拍；LED 补光灯用于光照度较低时远端车位管理的补光；交换机用于汇聚前端网络设备的流量，实现端口级别的隔离；终端服务器缓存前端数据；巡检手持
用于异常报警信息接收以及现场拍照识图5 路边停车视频技术系统架构
4 结 语
随着我国经济快速发展，居民生活水平日益提高，家用汽车数量激增，“停车难”问题成为当前政府急需解决的民生问题。传统停车场存在信息不对称的问题，不利于缓解城市“停车难”的问题。智慧停车系统的建设有效地解决了停车场和驾乘人员信息不对称的问题，提高了停车场的利用效率，方便了百姓的出行，一定程度上缓解了城市“停车难”的问题。本文从智慧停车系统的网络拓扑架构、智慧停车云信息管理平台和停车场终端系统三个方面系统的进行了设计，并对智慧停车系统的终端设计进行了
详细的分析，为政府、企业、社会团体等建设智慧停车系统提供设计方案和理论指导，具有一定的实践意义。
注：本文通讯作者为车辉。
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作者简介： 杨 波（1986—），男，山西应县人，硕士，研究方向为网络与信息安全、物联网与云计算。
车 辉（1979—），男，安徽淮北人，硕士，高级工程师，研究方向为智慧城市、网络与信息安全、物联网和大数据。
