基于物联网技术的停车诱导系统的架构分析(全文)

1、基于物联XX技术的停车诱导系统的架构分析XX：1009-3044（20XX）05-1207-02概述随着我国的经济建设的不断推进，改革开放的日益深化，人们的生活水平不断提高，在解决了“温饱”之后，作为“衣食住行”基础民生问题的“行”，已被人们所关注。为了能够“行”的快捷、舒适、便利，“私家车”成了人们的首选。近几年，“私家车”的持有量迅猛剧增，但城市建设却不能很好的满足这些车辆的行驶、停泊等需求，导致了“行车难”，停车也难的现象。为了找到停车位，司机们要浪费大量的时间行驶在路上，这样既加重了道路的负担，又造成了更多的尾气排放，同时也无意义的消耗了更多的能源；有的司机甚至路边随意、违章停车、侵占

2、绿地停车或占用居民生活用地停车。如果能够将城市的停车场车位信息集中起来，构建数据中心，并及时的、动态的公布，同时配合以城市智能交通诱导，会很大程度的解决这一问题，这就是基于物联XX技术的主动停车诱导系统的构建意义所在。主动停车诱导系统架构停车诱导系统既可以是城市智能交通系统的一部分，也可以是一个独立的系统。根据实际需要，系统应提供如下服务：准确有效的车辆信息，可以与交通车管部分联系、获得停车场车位信息记录、使用情况的采集与操纵可靠的场外、场内车辆行驶诱导停车收费与支付的有效操纵，当然也可以不收费公开平台的信息公布与车位预约根据上述功能要求，停车诱导系统模块框架如图1所示。数据采集及传输模块本模

3、块负责两部分工作：信息采集、无线传输。停车场内的需要采集的信息主要包括车位的使用情况信息、停车场入口处驶入车辆的信息、停车场出口处驶出车辆的信息。出入口的车辆信息主要是采集车牌号，因为车牌号是车辆的唯一身份识别。车位的信息需要采集有无车辆停泊及停泊车辆的车牌号。这些实时采集的数据经过无线XX络汇总后送往信息处理模块进行处理。停车场信息处理模块本模块是系统的核心，系统中各种数据的存储、分析、处理、统计均在此部分实现。利用数据库存储停车场内车位分布信息、车位使用信息、车辆信息、车辆入/出停车场信息、用户预约车位信息、收费信息等。其中场内车位信息可有系统治理员录入；车辆信息可以是用户注册时录入，也可

4、以从车管所猎取；用户预约车位信息由用户终端通过通信XX络传输而来。本模块的重要功能是在用户预约成功后，根据停车场的实时数据如何合理分配，找到最优空闲车位。对于收费停车场，本模块还需根据车辆对车位的使用情况进行计费，并提供支付途径。用户预约及终端诱导模块系统提供预约服务，便于用户的有计划出行。用户预约可以有多种方式：登录系统的公共信息公布平台WebXX站；电话人工服务预约；服务终端程序预约。用户可以将服务终端程序植入车载导航仪或3G手机上，运行程序完成预约服务，同时借助导航仪或3G手机的GPS实现行程诱导功能。以现今3G手机的普及度来说，下载一个服务终端程序对用户而言应该更方便。关键技术说明无线

5、传感器XX络技术传感器XX络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代XX络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，通过嵌入式系统对信息进行处理，并通过随机自组织无线通信XX络以多跳中继方式将所感知信息传送到信息处理中心。传感器是能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成，是物联XX中信息猎取的重要手段。无线传感器节点既包含了传感器部件，又集成了微处理器和无线通信芯片，在实现信号采集之外，也可以进行适当的数据处理，更为重要的是利用蓝牙、ZigBee、Z-Wve等无线通讯技

6、术与传感器XX关进行数据传输，使得器件在布线安装上突破了地理空间的局限，适用更为广泛。利用无线传感器XX络，可以对停车场内的车位的使用情况及机动车辆的入/出、泊位情况进行信息的实时采集，是数据采集及传输模块的主要支撑基础。RFID射频识别技术RFID射频识别，又称为感应式电子晶片、电子标签等。其应用非常广泛，目前典型应用有动物晶片、汽车晶片防盗器、门禁管制、物料治理等。一套完整的RFID系统由阅读器、电子标签及应用软件系统三个部份组成，其工作原理是阅读器发射特定频率的无线电波能量给电子标签，用以驱动电子标签电路，使其利用射频信号将存储的物品信息传送至读写器，由阅读器解读数据后送给应用程序做相应

7、的处理，来达到自动识别对象猎取相关数据的功能。利用RFID技术，可以给机动车辆安装电子标签，当车辆驶入/出停车场时，借助RFID的阅读器，对车辆电子标签进行识别，推断车辆身份，形成车辆信息，以便于上层模块处理。车牌号码识别技术车牌自动识别技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别技术的融合，已经是一种很成熟的技术，广泛应用于城市道路交通操纵。车牌自动识别系统的工作流程主要分车辆检测、图像抓拍、牌照自动识别、数据传输等。整个具体流程就是当车辆通过埋在车道上的感应线圈时，车辆检测器向处理单元发出车辆通过信号，处理单元收到车辆通过信号后启动抓拍单元的辅助光源，发出一束脉冲闪光，同时采集牌照摄像头送出的

8、图像信号；对抓拍的图像信息，由牌照自动识别单元对牌照进行定位、字符边缘提取、字符祖切分、字符特征提取、字符识别等一系列处理，完成对车辆牌照的自动识别过程。通常为了实现安全监控，停车场内一般都安装摄像头，所称电子眼。通过摄像头可以全天候拍摄、记录车场内的车辆、车位及其他情况。因此对于车辆，可以无需使用电子标签，而是采纳利用停车场的入口、出口及车位上的摄像头，进行照片采集，借助于车牌自动识别技术，猎取车牌号，形成车辆信息，以便于上层模块处理。最优车位选择算法蚁群算法意大利学者M.Dorigo，V.Mniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现，蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的信息素来进行通信和协调的，整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作，形成正反馈，从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。基于此，M.Dorigo等人于1991年首先提出了蚁群算法。其主要特点就是：通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法，充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征。为了引入蚁群算法来求得最优的停车位，需要将停车场的平面图，即车位分布图转化为一张带权的有向图，同时加入车辆的大小、车主的驾驶经验水平、停车场车位的位置