基于交通管理場景的停車管理系統設計運用研究

鄭玖洲

摘 要：為探索停車管理系統如何能夠在交通管理場景下發揮重要作用，本文對城市停車管理現狀、交管業務中停車管理需求研究、停車管理系統設計等方面進行了闡述，旨在能夠幫助交通管理部門提供建設性思路。

關鍵詞：交通管理;停車管理;大數據

1 城市停車管理的現狀

相關數據顯示，截至2019年6月，2019年上半年全國汽車保有量達2.5億輛，占機動車總量的74.58%，而私家車達1.98億輛。隨著機動車數量的不斷攀升，交通擁擠、交通堵塞、交通事故、停車難、問詢難等是城市交通亟須解決的問題。針對當前城市停車管理中出現的供需不對稱、交通服務單一、城市交通管理壓力大等現狀，城市交管部門勢必需要一套能夠解決城市停車管理信息問題的體系。停車信息管理系統是基于停車場信息、車輛圖像和號牌信息采集、傳輸和發布的集成系統。通過雙向、多向的主動分析，實現信息收集、綜合分析、研判的強大應用功能，合理科學管理停車資源，改進交通管理模式，希望能夠逐步建立一套與未來發展相適應的科學管理新機制。

2 交管業務中停車管理需求研究

2.1 停車場靜態信息需求

城市停車場包括私人經營性停車場、政企單位服務型停車場、公共基礎服務型停車場等。不同屬性類型的停車場對于靜態信息的提供大致都相同，主要包括停車場名稱、地址、地理位置信息、坐標、停車場泊位信息、備案文件、收費經營許可、停車場信息化設備信息、信息維護等內容。

2.2 停車場動態信息需求

針對不同屬性類型的停車場，其需求的動態數據一般包括：進出車輛的號牌信息、圖片及時間信息、停車場的實時車位占用信息、停車場內動態泊位數量等。通過對以上數據的獲取，實現交通管理對靜態車輛的監管。

2.3 車輛布控需求

當前交通管理部門對車輛的管理仍然停留于路面的動態數據，如果停車場內的車輛監管布控能夠實現，那么交通管理部門就能實現無盲區對車輛進行監管。因此，車輛布控是交管業務中的核心需求。

2.4 停車大數據輔助決策需求

停車大數據體量大、種類繁多，通過數據分析期望實現：根據既有屬性數據值，預測未知屬性的數據值;基于大數據技術發現數據潛在模式，包括復雜的多維度數據關聯性分析，將數據劃分成若干有意義或有用處的聚類分析，從而能夠對高峰期交通路段的擁堵情況、流量進行預測，為交通管理提供輔助決策。

2.5 價值信息發布需求

停車價值信息包括兩個渠道：一是根據停車場和誘導屏的具體位置，利用交通管理信息化工具，將可視化的停車價值信息進行發布;通過不同的優化策略，為交通參與者提供信息參考，提高城市交通的管理效率。二是根據采集到的停車場靜態、動態信息，根據不同的應用需求，對需要發布的數據進行篩選、整理、分類，再提供給相關群體，實現車輛信息的多通道發布與共享。

3 停車管理系統設計

3.1 系統架構

系統總體框架圖包含數據流、數據交換、數據安全、技術實現及部分功能。具體架構如圖1。

3.2 功能模塊

（1）數據接入模塊。完成地面停車場的數據接入，通過專業的數據通道將停車場數據匯聚到數據中心平臺，接入數據包括結構化數據和非結構化數據，具體包括車場采集數據分類：車場基本信息、車輛進出數據、車輛進出圖片、車場泊位信息等。

（2）大數據服務模塊。對接入的停車場過車數據進行數據接入、數據清洗、數據分析;依靠高性能并行的計算機處理技術來處理海量的數據集，分布式地演算出最終的停車數據輔助決策，從而能夠為交通管理提供策略支持，大大提高交通決策的精準度和效率。

（3）平臺管理模塊。平臺管理模塊基于數據采集模塊和大數據服務模塊的數據支持，提供停車平臺基礎的平臺管理功能，包括用戶管理、權限管理、操作日志管理、系統參數設置管理、功能模塊參數配置、統計分析、查詢等;提供可視化界面的展示信息，包括基礎信息配置、統計分析圖表、GIS地圖、車輛圖片等內容。

（4）數據交互模塊。數據交互作為系統與外界進行數據聯通的中轉模塊，能夠直接控制數據傳輸的通斷，并且能夠對要求的涉密數據進行脫敏處理，保證數據安全。按照當前的業務需求，數據交互對外分為三個模塊，即布控數據交互模塊、決策輔助數據交互模塊、動靜態停車數據交互模塊。

（5）信息發布模塊。信息發布作為系統重要的運用場景，是停車數據運用最直觀的手段。信息發布模塊包含兩個維度，一個是社會發布，另一個是交管信息發布工具;信息發布內容包含區域道路擁堵預測、停車場余位信息、停車推薦導航、停車場信息等。

4 結語

按照城市發展建設有關規劃要求，城市發展需要配套更多數量的車位供給，而對交通管理者來說，如何解決停車動靜態數據獲取、車輛布控、車輛大數據輔助決策、價值信息發布等業務場景需求，是關鍵。如果僅僅依靠信息化平臺來解決城市的停車問題，那是遠遠不夠的，問題的解決還需要交通管理部門統籌，其他相關職能部門一起努力，才能切實緩解城市“停車難”問題。