对这两种车位引导系统您都了解多少?

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     每天都出入于停车场的您对于停车场车位引导系统了解多少?车位引导系统是能够引导车辆顺利进入目的车位的指示系统。一般情况是指在停车场引导车辆停入空车位的智能停车引导系统,由探测器对车位进行检测,通过显示屏显示空车位信息,司机通过该信息,实现轻松停车。

对这两种车位引导系统您都了解多少?

    车位引导系统需要结合一定的车位信息发布系统共同运行才能很好的发挥车位引导的作用。目前,国内停车场大规模使用的停车管理系统大致由三个部分组成:车辆检测、车位信息发布和车位信息处理。系统仅做到了车辆检测和信息发布,并未真正意义上实现车位指引和导向。主流的车位引导系统主要有两种:一种是基于超声波技术的车位引导系统,还有一种是基于视频技术的车位引导系统。

    基于超声波技术的车位引导系统

    超声波技术的车位引导系统适用于对成本比较敏感,而且对客户体验要求不高的场合。系统一般结合刷卡实现区域定位,反寻时只能做到**到某个区域而不能指定到具体车辆。系统多采用三层的金字塔结构,服务器在*上层,车辆检测器(超声波探头)在*下层对应每个车位。整个拓扑结构多采用现场总线(RS485、CAN等)进行数据交互,实时性不高。对于车位的检测采用超声波技术,即是通过车辆检测器检测遮挡以后的超声波频率的变化来实现车位上有无车辆的检测。车辆检测器选取收到的超声波频率,滤波电路对波形进行**次滤波和***放大。同时超声波车辆检测器会自检,做温度补偿。紧接着对**次处理的信号进行二、三级放大,滤波和AD转换。单片机接收到处理完以后的信号做一个有车无车的判断,然后输出结果到系统上**。

    影响超声波的因素有很多,往往系统出现*多的是误判。车辆检测器输出的结果由其上**硬件处理以后流向服务器,发布剩余车位信息到指定媒介实现车辆诱导功能。要实现反寻功能,需要采用绑定在每个车场区域的定位器**次获取某个区域的车辆信息,在指定设备上**次获取车辆信息时产生反寻结果,从而实现**到区域的车辆反寻。

    超声波车位引导系统成熟稳定,安装调试要求低,成本低等特性深受消费者喜爱,广泛应用于一般的商业综合体,缺点是对干扰敏感存在误判现象。

    基于视频技术的车位引导系统

    视频车位引导系统适用于客户体验要求高,对成本不敏感的大型商业综合体和购物中心。反寻时能够实现**到车位和某个车牌号的具体品牌的车,直接实现点到点的反寻功能,体验好。系统多是基于TCP/IP的网状构架,实时性高,适合大型应用场景。视频车位引导载体是摄像机,核心是基于车牌识别技术的识别算法。其实现原理浅显易懂,通过安装在车位前方的摄像机捕获图像,由车牌识别算法判断车辆有无从而给出车位信息。一般系统分为后端识别和前端识别,后端识别即摄像机只负责视频的采集,传输到特定的识别设备进行识别输出有车无车结果;前端识别即识别算法和摄像机融合在一块,摄像机直接输出有车无车结果。

    现在大规模应用的视频车位引导都是前端识别模式,后端识别由于网络带宽占用高已被淘汰。随着半导体技术的飞速发展,摄像机的硬件也今非昔比,视频清晰度从*初的标清到720P,从720P到如今的1080P,甚至将来的2K和4K也会很快到来。视频清晰度越高所包含的有效信息越多,*初摄像机只能给出普通车牌的车牌号码,现在已经可以输出普通车牌和特种车牌信息,车身颜色和车辆类型等。摄像机也从*初的单sensor一对一车位到双sensor一对一车位,再由单sensor一对多车位到现在的双sensor一对多车位。

    先进的技术也会受到客观条件的制约,虽说视频车位引导已经很成熟了,但是也有其不可克服的缺点。比如受光线、污渍、遮挡和图像角度等因素的影响会出现识别率下降的问题。系统安装调试要求高、成本高,但由于能提供点对点的反寻使用体验使其具有其他系统不可比拟的优势,广泛应用于大型**的商业综合体和购物广场。

    车位引导系统的未来

    目前市场要求不仅仅是能用和好用的系统,还要求系统能提供超预期的使用体验。不管是超声波还是视频车位引导系统,仅仅只是实现了车辆的检测和车位信息的分享,对车辆引导这一块做的还是相当不够。室内导航技术和移动互联网技术已经逐步渗透到了我们日常生活当中,将这些技术和车位引导结合起来必将产生质的变化,做到引导一体化。室内定位导航,主流是基于低功耗蓝牙技术,能与移动互联网终端结合实现**路径点到点的定位导航。一方面实现车辆到指定车位的引导;另一方面实现反寻到指定车辆的引导。

    试想如下场景:早上起床,拿起手机查找想要去的地方,筛选附近的剩余车位并实现车位的**。打开导航到指定目的地,进入停车场摄像机捕获到**车辆以后切换到室内导航系统,引导**车辆到**的车位。购物完成以后,进入停车场查找自己的车辆,系统给出**路径通过室内导航到指定车辆。这些场景有些已经部分实现,有些还没有实现,不过随着技术的快速更新,相信这些很快也能实现。

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