基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的分區(qū)式停車引導系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

李兵 羅崢尹

摘要：近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，智能家居、智慧農(nóng)業(yè)、智慧交通等物聯(lián)網(wǎng)應用引起了人們高度重視，并極大地改善了人們的生活。目前大部分停車引導系統(tǒng)基于人工指引或部署大量傳感器以實現(xiàn)進行精確引導，但存在部署成本過高、維護工作量大等困難。該文基于廣東省某高校校園的分區(qū)停車環(huán)境，采用簡易圖像識別與電子指示牌進行準確的分區(qū)式引導，同時有效地降低了部署成本。

關(guān)鍵詞：停車引導;物聯(lián)網(wǎng);圖像識別;Raspberry pi

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）06-0235-02

智能停車系統(tǒng)在近年來得到了廣泛的研究，而與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、定位技術(shù)等相結(jié)合的停車引導應用更是層出不窮。例如袁正道等人提出使用利用標簽的輻射功率由最小二乘估計算法計算定位終端的精確位置，完成車輛信息的登記、查詢、保存和日志生成Ⅲ;史媛利用Dijkstra算法對停車路線進行優(yōu)化。尋找出最短時間停車路線，提高停車場的效率嘲。此外，李錦等人利用LED照明燈光的可見光實現(xiàn)室內(nèi)停車場定位導航系統(tǒng)，古悅等人利用ZigBee技術(shù)對停車場資源進行了優(yōu)化配置，Yue-song Lin等人提到使用NB-IOT技術(shù)可實現(xiàn)停車場等環(huán)境的智慧引導。許多高校和科研機構(gòu)都在對智慧環(huán)境的相關(guān)應用技術(shù)進行深入研究，如何讓環(huán)境更加人性化、節(jié)能、有效、安全是目前專家學者的重要研究方向。

1系統(tǒng)方案設計

本節(jié)先介紹引導系統(tǒng)的整體框架，再著重介紹系統(tǒng)的開發(fā)及應用效果分析。

1.1系統(tǒng)整體框架

如圖1所示為本系統(tǒng)的架構(gòu)圖，系統(tǒng)可分為“云一管一端”三部分：采集節(jié)點，集成攝像頭與電子指志牌，每個分區(qū)安裝2個節(jié)點（分區(qū)駛?cè)肱c駛出點各1個），用于識別車輛與方向指引;智能網(wǎng)關(guān)，作為匯聚的作用將各采集節(jié)點采集得到的數(shù)據(jù)匯聚傳輸?shù)綉梅掌?應用系統(tǒng)：包括了物聯(lián)網(wǎng)云平臺與數(shù)據(jù)庫服務管理系統(tǒng)，用于對收集到的數(shù)據(jù)進行處理，形成應用程序可以推送到手機、PC等終端應用。

1.2分區(qū)引導系統(tǒng)的功能設計

本分區(qū)式停車引導系統(tǒng)的采集節(jié)點對本區(qū)域的車輛數(shù)量進行統(tǒng)計，數(shù)量發(fā)生變化時，節(jié)點將通過NB-IOT網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳到物聯(lián)網(wǎng)云平臺。系統(tǒng)在應用服務器中對物聯(lián)網(wǎng)云平臺的停車統(tǒng)計數(shù)據(jù)與各分區(qū)的庫存數(shù)據(jù)進對比分析，并將有空置車位的區(qū)域發(fā)送到各節(jié)點，如圖2所示。。

2系統(tǒng)開發(fā)與應用效果分析

2.1系統(tǒng)開發(fā)

本部分將從采集節(jié)點（端）、無線通信方式與智能網(wǎng)關(guān)（管）、物聯(lián)網(wǎng)云平臺（云）3個層面闡述整個我們的自適應智能家居系統(tǒng)的開發(fā)：

1）端：各分區(qū)的采集節(jié)點的MCU使用基于開源硬件樹莓派Raspberry Pi4，并集成攝像頭與電子指示牌，采用開源的Opencv圖像識別庫進行車輛識別，最終將統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)送通過NB-IoT網(wǎng)絡發(fā)送到智能網(wǎng)關(guān)，各設備參數(shù)如表l所示。

2）管：本系統(tǒng)具有很好的網(wǎng)絡適配性，能在WIFI、以太網(wǎng)、NB-IOT等接人網(wǎng)絡環(huán)境下與智能網(wǎng)關(guān)進行數(shù)據(jù)通信，讓系統(tǒng)具備良好的可移槽性。

3）云：物聯(lián)網(wǎng)云平臺的選取，遵循著開放、低成本、可移植性強等特點，本系統(tǒng)的云平臺采取中智訊（武漢）科技有限公司的智云平臺，以MQTT協(xié)議的方式實現(xiàn)訪問控制。云平臺與停車場各分區(qū)進行數(shù)據(jù)對比，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果將指引指令通過網(wǎng)絡下發(fā)到各采集節(jié)點。

2.2應用效果分析

按上述系統(tǒng)設計，我們選取廣東省某高校進行網(wǎng)絡部署，將該校園分為8個分區(qū)，共部署16個采集節(jié)點，并在該校機房部署了物聯(lián)網(wǎng)云平臺，最終發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)對于停車的指引具有很好的效果，極大地減少了人工干預，準確度較高且成本較低。

3未來展望

下一步工作主要包括以下兩個方面：

1）車牌號的精準識別：本文的圖像識別僅對車輛進行識別以統(tǒng)計數(shù)量，但未進行車牌號識別，后續(xù)將對采集節(jié)點系統(tǒng)進行升級，為提升用戶體驗效果。

2）應用端程序的開發(fā)：本系統(tǒng)主要通過指示牌的方式進行引導，后續(xù)將開發(fā)微信公眾號或APP等配套應用，便于用戶在車內(nèi)根據(jù)地圖（結(jié)合語音）導航。