基于物联网技术的分区式停车引导系统设计与实现

来源:用户上传      作者:李兵 罗峥尹

　　摘要：近年来，随着物联网技术的迅速发展，智能家居、智慧农业、智慧交通等物联网应用引起了人们高度重视，并极大地改善了人们的生活。目前大部分停车引导系统基于人工指引或部署大量传感器以实现进行精确引导，但存在部署成本过高、维护工作量大等困难。该文基于广东省某高校校园的分区停车环境，采用简易图像识别与电子指示牌进行准确的分区式引导，同时有效地降低了部署成本。
　　关键词：停车引导;物联网;图像识别;Raspberry pi
　　中图分类号：TP393 文献标识码：A
　　文章编号：1009-3044（2020）06-0235-02
　　智能停车系统在近年来得到了广泛的研究，而与物联网技术、定位技术等相结合的停车引导应用更是层出不穷。例如袁正道等人提出使用利用标签的辐射功率由最小二乘估计算法计算定位终端的精确位置，完成车辆信息的登记、查询、保存和日志生成Ⅲ;史媛利用Dijkstra算法对停车路线进行优化。寻找出最短時间停车路线，提高停车场的效率嘲。此外，李锦等人利用LED照明灯光的可见光实现室内停车场定位导航系统，古悦等人利用ZigBee技术对停车场资源进行了优化配置，Yue-song Lin等人提到使用NB-IOT技术可实现停车场等环境的智慧引导。许多高校和科研机构都在对智慧环境的相关应用技术进行深入研究，如何让环境更加人性化、节能、有效、安全是目前专家学者的重要研究方向。
　　1系统方案设计
　　本节先介绍引导系统的整体框架，再着重介绍系统的开发及应用效果分析。
　　1.1系统整体框架
　　如图1所示为本系统的架构图，系统可分为“云一管一端”三部分：采集节点，集成摄像头与电子指志牌，每个分区安装2个节点（分区驶入与驶出点各1个），用于识别车辆与方向指引;智能网关，作为汇聚的作用将各采集节点采集得到的数据汇聚传输到应用服务器;应用系统：包括了物联网云平台与数据库服务管理系统，用于对收集到的数据进行处理，形成应用程序可以推送到手机、PC等终端应用。
　　1.2分区引导系统的功能设计
　　本分区式停车引导系统的采集节点对本区域的车辆数量进行统计，数量发生变化时，节点将通过NB-IOT网络将数据上传到物联网云平台。系统在应用服务器中对物联网云平台的停车统计数据与各分区的库存数据进对比分析，并将有空置车位的区域发送到各节点，如图2所示。。
　　2系统开发与应用效果分析
　　2.1系统开发
　　本部分将从采集节点（端）、无线通信方式与智能网关（管）、物联网云平台（云）3个层面阐述整个我们的自适应智能家居系统的开发：
　　1）端：各分区的采集节点的MCU使用基于开源硬件树莓派Raspberry Pi4，并集成摄像头与电子指示牌，采用开源的Opencv图像识别库进行车辆识别，最终将统计数据发送通过NB-IoT网络发送到智能网关，各设备参数如表l所示。
　　2）管：本系统具有很好的网络适配性，能在WIFI、以太网、NB-IOT等接人网络环境下与智能网关进行数据通信，让系统具备良好的可移槽性。
　　3）云：物联网云平台的选取，遵循着开放、低成本、可移植性强等特点，本系统的云平台采取中智讯（武汉）科技有限公司的智云平台，以MQTT协议的方式实现访问控制。云平台与停车场各分区进行数据对比，根据数据结果将指引指令通过网络下发到各采集节点。
　　2.2应用效果分析
　　按上述系统设计，我们选取广东省某高校进行网络部署，将该校园分为8个分区，共部署16个采集节点，并在该校机房部署了物联网云平台，最终发现系统对于停车的指引具有很好的效果，极大地减少了人工干预，准确度较高且成本较低。
　　3未来展望
　　下一步工作主要包括以下两个方面：
　　1）车牌号的精准识别：本文的图像识别仅对车辆进行识别以统计数量，但未进行车牌号识别，后续将对采集节点系统进行升级，为提升用户体验效果。
　　2）应用端程序的开发：本系统主要通过指示牌的方式进行引导，后续将开发微信公众号或APP等配套应用，便于用户在车内根据地图（结合语音）导航。
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