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云-網-端一體化城市級智能停車服務技術是以“云-網-端”一體化停車服務為邏輯主線，以“智能感知、預約共享、動態匹配”為主要手段，通過對基于人工智能的路內停車檢測技術等五大方面的深入研究，旨在為瀟河新城構建出一個集出行智能誘導和智能停車服務于一體的城市級智慧停車服務技術體系平臺，從而解決瀟河新城未來大規模停車需求與多主體停車資源有效匹配問題，緩解交通擁堵，促進城市智慧交通更好更優地發展。
2云-網-端一體化城市級智能停車服務技術五大方面
2.1基于人工智能的路內停車檢測技術一是針對地磁車位檢測因受地下管網、地鐵通道影響和地球磁場漂移等問題而出現的車位類型適應能力差、不能覆蓋非字型等密集車位等缺陷，基于“60G雷達波+地磁”雙重校驗手段，研究了復雜環境下地磁與雷達復合的高靈敏度停車場景檢測設備，實現了“有遮擋”、“無遮擋”檢測場景的自主識別及主輔檢測方式的智能切換，有效提高了車位狀態檢測的準確率（見圖1、2）[1]。二是針對現有視頻槍機惡劣天氣下檢測精度不高，檢測范圍小，場景適應能力弱等缺陷，研發基于人工智能的低照度多粒度路內停車精準識別裝備。用深度學習槍機作為前端車位管理感知設備，采用視頻方式實現泊位狀態檢測、車輛停車動作的檢測及抓拍，以圖片和視頻的形式記錄車輛停車的完整過程，極大提升了車位管理效率，形成了完整的停車取證數據鏈，為停車逃費的追繳提供有力保障。
2.2停車場/庫智能停車服務系統及裝備一是基于ETC與車牌識別等融合鑒權，形成無牌車、摩托車、非機動車等全業態覆蓋，采用智能音視頻及位置、車位信息傳輸應用，形成出入口用戶當面付、免輸車牌付、自動電子找零、電子發票發放等一站式服務，支持自動可視對講、遠程交互、遠程處理及放行管理的多憑證通行和多支付方式的停車場/庫智能停車服務裝備。二是開發了采用低照度CMOS視頻車位檢測器，支持通過車輛輪廓、車牌等智能識別算法判斷車位狀態的停車場/庫車位狀態感知與精準定位技術及裝備。車位車輛識別準確率可達98%以上，車輛停放行為檢測準確率可90%以上。三是為順應面向用戶個性化、差異化誘導等趨勢，實現用戶-停車位之間一對一的引導管理而開發了一套由誘導攝像機、車位級引導屏、智能地鎖組成的智慧化引導與鎖車裝置。四是基于“AI+機器+遠程坐席”技術，為實現車位空余、車輛存放安全等行為的檢測預警以及停車行為的車位級全程無感導引及調度而開發了停車場/庫車位級停車服務引導技術。與現有技術相比，在識別性能定位精度等方面有了較大提升。
2.3停車預約與共享技術一是基于“AI+機器+遠程坐席”的智能停車裝備，提出面向路內/路外停車場景的停車場/庫群停車負荷監測方案。不僅為停車場/庫動態數據的收集提供了技術支持，而且保障了數據的高質量和強實時性。二是研究了城市級停車資源發布與預約機制，通過“預約與分配”決策過程、基于“動態時間窗”理念，提出了停車域的動態預約與分配模型，配合車位快速確認與智慧鎖定技術，可實現停車精準化服務[2]。三是研究了基于拍賣機制的居民區泊位共享分配技術，并提出了居民區泊位共享雙邊拍賣模型和居民區泊位共享公平重復性拍賣模型。模型在保證用戶效益、社會效益非負的前提下，提高了歷史中標率較低用戶的拍賣優先級，三是研發車輛身份增強識別技術（見圖6），創新提出了雙卷積加內部競爭機制的深度學習網絡結構和結合上下文今昔的多尺度圖像特征構建方法。降低了違約率較高用戶的拍賣優先級，對防止用戶退出拍賣市場，降低違約數量有積極作用。
2.4大型多層停車庫“云-網-端”一體化停車服務技術一是基于5G研究了庫內高速網絡的構建及云網銜接技術（見圖4）。在充分分析5G網絡架構典型特征的基礎上，提出了SDN和NFV技術，該技術能將現有的4G網絡解析重構，實現5G快速組網。二是開發5G網絡切片技術（見圖5），通過虛擬化將一個物理網絡分成多個虛擬的邏輯網絡，每一個虛擬網絡對應不同的應用場景，從而提供高能效、易部署的網絡解決方案。
2.5城市級智能停車服務系統為適應市民個性化、定制化的出行服務需求，針對多主體停車場/庫資源管理不協同、停車場/庫聯網接入率低、停車APP繁雜且服務水平不均衡等問題，基于“移動互聯網+物聯網+云計算+大數據+人工智能”技術研究了城市級智能停車服務系統（見圖7）。系統可支撐接入停車場/庫數量≥5000個、可接入停車位數量≥100萬個、車位預約響應時間≤3s、反向尋車響應時間≤3s、反向尋車準確率≥98%，有望切實解決市民停車難、政府管理難等需求痛點。
3城市級智慧停車服務技術新體系
通過對云-網-端一體化城市級智能停車服務技術的研究及全面落實，將構建出一個集出行智能誘導和智能停車服務于一體的城市級智慧停車服務技術體系平臺，提升瀟河新城智慧出行服務和管理水平。以出行者到瀟河國際會展中心的出行為例，出行者采用P+R（ParkandRide即停車換乘）通勤出行，即先駕車停進P+R停車場，換乘公共交通到目的地，完成相關個人活動后，再乘坐公共交通到P+R停車場，最后駕車返回。整個過程出行者將享受到由智慧停車平臺所提供的全方位、多層次的智慧化服務[3]。
3.1推薦出行路線出行前，出行者可通過智慧停車平臺實時查詢P+R停車場周邊的動靜態信息（如實時路況、車位總數與剩余車位數等）。根據出行者出行歷史，APP將推送P+R出行路線方案以供選擇。
3.2車位預約出行者可通過智慧停車平臺預約P+R點停車場的車位。
3.3路徑導航智慧停車平臺將向出行者提供全程的導航、預測到達時間等信息服務。
3.4停車服務在進入停車場后，提供個性化需求服務以及正向尋位服務；在駛離停車場時，提供反向尋車服務。
3.5換乘服務停車完成后，向出行者推送換乘信息（換乘站點誘導與步行導航）。在換乘過程中根據出行者的選擇動態調整出行組合方案，并更新預測到達時間。
3.6支付及評價服務出行者通過智慧停車平臺一碼支付停車費、公共交通費等，獲取碳積分獎勵。完成出行后，出行者可評價出行服務質量、分享出行體驗。
4結論
通過對云-網-端一體化城市級智能停車服務技術的研究，實現在復雜環境下智能停車感知設備精度的提高與多源感知數據融合、停車庫內多目標優化的車位級服務和城市級云端停車供需動態優化與協同管理等方面的創新，完成城市智慧停車服務技術新體系的構建，實現停車資源的高效融合、綜合管理和統一協調，最終有效解決目前停車服務系統相對獨立，停車資源閑置存量大，利用率低且停車服務水平不能滿足市民便捷化、定制化、個性化需求的問題。
參考文獻：
[1]Liu,Y.,&Chang,G.L.(2011).Anarterialsignaloptimizationmodelforintersectionsexperiencingqueuespillbackandlaneblockage.TransportationresearchpartC:emergingtechnologies,19(1),130-144.
[2]曹潔,蘇玉萍,吳國龍,王芬.城市交通信號燈兩級模糊控制及仿真研究[J].交通與計算機,2007,1:82-85.
[3]劉東波,樹愛兵,袁見,等.場景目標導向的交通信號控制效能評價指標體系[J].城市交通,2021,19(3):61-68.
作者:劉佳樂 單位:北京泊易行咨詢有限公司