文摘

智能交通系统(ITS)是作为一个关键的研究课题,近年来,对整体的交通和旅游体验通过提供一套先进的服务和应用程序。这些数据驱动的服务有助于减轻重大问题引发的日益增长需要的交通工具在我们的日常生活中。尽管进步,仍有需要增强和分布式解决方案,可以利用可用的数据系统,并提供一个合适的运输系统和实时反应。因此,在本文中,我们提出一个新的架构,智力是分布式和决策是分散的。拟议的架构是可伸缩自增量添加新的外围子系统支持网关的介绍不需要通信基础设施的重建。拟议的架构是用来解决交通管理效率低下的问题在城市地区,交通负荷大幅增加,由车辆不必要的移动,找到一个免费的停车位。这可以显著减少通过当地信息的可用性和扩散空槽司机在一个给定的区域停车。两种类型的停车系统、磁和视觉传感器为基础,介绍了,部署,测试了在不同的场景中。建议的体系结构的有效性和提出的算法,在田间试验评估。

1。介绍

城市化的发展,交通的依赖导致车辆的数量明显增加世界各地的道路上,有对生活质量产生负面影响。而且公路上的拥堵、二氧化碳排放、能源浪费,交通事故,增加压力的一些问题是严重影响公众健康和浪费有用的资源。很明显,需要创新的解决方案,这就是智能交通系统(ITS)中应该扮演的角色导致快速和有效的切实的结果。因此,新的颠覆性技术和技术,确保其更高效,更安全,大力可持续发展的需要。

城市中心的发展和越来越多的世界各地的公路上的车辆导致城市中心对停车位的需求明显增加,严重影响了交通的质量。寻找可用的停车位增加了交通量;据估计,欧洲70%以上的人口居住在城市中心几乎恒定影响道路交通引起的空气污染和噪声(1]。但是,旁边的污染,这个问题巡航停车导致超过30%的日常交通拥堵造成的总旅行由于道路结构和交通堵塞,交通事故,和相关的交通问题。平均搜索可用的停车位是20分钟。根据进行的其他研究这个比例可能更高,所以在慕尼黑区(schwab)在布鲁克林区的甚至超过44%,纽约(公园坡)超过45%。此外,根据早先研究[1),24%的交通事故是由粗心引起的停车(从停车场入口和出口),不计后果的离开车辆,突然停止,等。

此外,从经济的角度来看,2010年,在美国指定的拥堵造成48亿小时的延迟,72亿升的额外的燃料消耗,和1010亿美元的成本。只有在洛杉矶寻找可用的停车位了178000升的燃料(足以圆世界38倍),产生了730吨二氧化碳2]。

应用适当的战略管理的重要性,停车的地方也可以在白天估计,一个典型的车辆停留在空闲时间的95%。

司机的行为,在选择类型和停车场的位置以及做出最后的决定,取决于许多因素,代表了一个相当复杂的过程,应该比以前更加关注。先进技术的使用是不可避免的在实现策略的选择组合。

增加汽车生产在过去的30年里和更高的购买力公民因此引起极高的每日或定期使用高速公路的车辆数量,如图1。此外,据报告(4),每车停了23小时每天(平均),从而使得很难找到一个空的停车位。今天它是非常复杂的系统,由几个子系统在隔离工作,通常是封闭的,也就是说。,他们不提供接口直接访问第三方,和垂直。,they only provide an end-to-end system from sensors/actuators to the human-machine interface (HMI) of the system. Hence, the fusion of data originated from subsystems operating in the same area is very difficult in practice and is bound to become worse in the future as the ICT infrastructure in transportation systems becomes bigger and more complex. Therefore, in this paper, we present an architecture which makes such interaction between heterogeneous data sources as seamless as possible, and which leverages such opportunity to shift the intelligence for decision making from humans in control centers to distributed machines. The proposed architecture tackles the problem of traffic management for the specific case of open parking space management, through local information diffusion on vacant parking slots to drivers. To this end, two types of parking systems’ technologies are considered: using magnetic and vision sensor based. They were considered, deployed, and tested in different urban scenarios, and the effectiveness of the proposed architecture, along with the proposed algorithms, was assessed in field trials.

本文进一步组织如下:相关工作提出了部分2,部分3介绍了提出的分布式体系结构,部分4提出了基于视觉算法。提出了实现磁和视觉传感器节5虽然部分6描述了设备安装。中给出的结论部分7。

2。相关工作

作为城市中心人口越来越拥挤,公共停车场的管理,根据当地流动政策,与高经济的影响是一个关键的战略问题。学术界和产业界深知获得的潜在收益,可以利用信息和通信技术应用于这一领域。一个有效的智能停车系统将有利于司机,通过减少时间找到一个停车的地方,通过优化停车场的利用率,从而增加城市停车运营商的收入。

可用的停车位的需求是一个动态值,即:,a value that changes over time, so logically there is a need to provide the information on the location and condition of parking offer in real time to the drivers of passenger cars. The systems for providing the information on parking offer to users already began to be used in some world cities more than 20 years ago and can be found under names like “A Guided Parking System” or “Dynamic Parking Guidance System” [5]。通过停车场的使用指导和信息(PGI)系统可以在一定程度上提高停车的过程,增加它的成功和效率。潜在的生态影响PGI系统应用程序明显减少噪音(减少数量的车辆在交通网络的某些部分),在减少燃油消耗和废气排放(较短的旅行时间和交通流量的增加)。

通常,PGI包括4个部分,即,停车场监控、信息传播、通讯技术和控制系统(6]。PGI系统使用智能传感器或摄像头监控大量占用。基于传感器的监测进一步分为“On-Roadway”或“Off-Roadway”。粘在路面行车传感器;这种类型的传感器是磁传感器的例子和声学传感器。越野传感器被放置在水面上的道路;例子是智能摄像头监控。

在这个领域知识的身体是巨大的,自1996年以来大规模实地部署。林et al。(7)提供一个详尽的,虽然不系统,智能停车调查解决方案,从2000年到2016年,并确定一些挑战和开放的问题。智能停车系统可以设计在很多方面有不同的技术选择。关于技术可用于停车场监控各种磁传感器等传感器解决方案,声学传感器、射频识别,超声波,归纳循环,可以使用智能摄像机等。最近更先进的解决方案提出了街道停车检测和监测系统,例如,众包(8),这是基于超声波测距仪放置在每辆车检测免费停放的车辆附近的地方。收集信息然后传播到其他车辆司机帮助他们找到这些免费的插槽。

在[9]作者使用光电传感器来检测车辆的控制区域。传感器被安装在停车场的入口/出口和与服务器进行信息处理和传播。这样的安排可以提供实时的信息免费停车场的数量但不提供免费空间的确切位置。此外,找到确切的问题免费停车场与停车场的数量呈指数级增长。增加传感器和智能摄像机的生产范围提高了城市交通分析和管理的活动。新的颠覆性技术利用计算机视觉相机提供额外的价值通过自动提取相关信息,提出了在几个工作。因此,基于计算机视觉的这些新技术和视频的分析变得越来越重要。例如,一个基于智能相机实时停车场监控系统利用卷积神经网络算法,提出了在10]。系统的鲁棒性和有效性进行了测试和验证各种具有挑战性的场景如低光,阴影和遮挡。提出系统表现出高绩效;然而这不是与一个完全分布式的体系结构集成。在[11]作者使用了计算机制和图像处理技术应用于监控和授权的车辆进入停车场。然而,只提出了系统检测和识别车辆和验证是否注册用户。最近,一个更有趣的工作对图像处理的智能交通基础设施提出了(12使用无人机。提出工作使用无人机摄像头捕捉视频,然后分析它可用的停车场,而且公路上的拥堵。然而,呈现显示低精度和工作还没有完全集成到一个分布式的系统。其他相关作品使用智能停车场监控摄像头可以在[13- - - - - -16]。

本文中给出的工作地址的一些挑战和开放问题中确定(7),特别是在传感层,保证个人隐私,利用智能,低功率,磁,视觉传感器。此外,目标是设计一个建筑可以有很高的可伸缩性和可靠性,在下一节中我们的完全分布式和描述,提出了在两个不同的传感技术覆盖停车场系统的不同方面(例如,露天和地下停车场)。所面临的另一个问题,我们的建议,认为条件提出一个低成本的解决方案,至少在比较与其他提案上面所提到的,关于几个方面:从传感器定制的基础设施和维护的可伸缩性。

3所示。分布式的体系结构

在当前信息系统,支持其应用程序中,数据流的边缘系统,即。,sensors, road-side units, vehicles, and personal devices, towards a centralized data aggregation and control center. Automated or manual control and supervision decisions are then either taken and fed back to the edge actuation components or forwarded externally, e.g., to databases or web services. This architecture has a number of drawbacks, such as the single point of failure of the central subsystem (control center) and the increased end-to-end delay. Moreover, this legacy architecture has limited scalability and availability, as the addition of new road sections implies new configurations, parameterizations, and system restart. Therefore, based on these limitations, a different architecture was proposed, in the scope of the ICSI project [17),智力和存储分布在有限的地理区域,如图2。在此体系结构中,数据处理在网关位于每个局部子系统的干预控制中心;因此局部分布的信息。这些网关聚合和存储数据,处理事件,问题警告,等等,在一个有限地理区域。反过来,智能停车系统、车载网络通过路边单元(限制),和其他个人子系统与网关相连。另外,每个网关逻辑上连接到控制中心,为长期的数据聚合,优化,和大数据处理。拟议的架构提供更高的可靠性和可靠性,缺点是局限在各自的网关,而其他网关和控制中心可继续没有经营失败。此外,新的体系结构是高度可伸缩的,因为系统的添加新组件自动通过网关的数量成比例的增加。因此,想在城市环境中典型的发展,新的集群(例如,现有停车场成为监控的智能相机)可以添加只有基础设施和节点的成本,但在整个建筑几乎没有成本。此外,在有限的时间内反应是赞成的,因为复杂的交互作用仅限于本地范围和通信路径更短。 A data distribution layer acts as a bridge between the cooperative sensing infrastructure (sensors, road-side units, vehicles, and personal devices), the local gateways, and the central subsystem. The data distribution layer is connected to the border routers of the vehicular network and the smart parking subsystems using the CoAP protocol. The border router communicates with On-Board Units (OBUs) using the ETSI ITS G5 and with the parking sensors and cameras using 6LoWPAN.

4所示。停车场设计合作计算机视觉算法的实时监控

分析停车场占用状态,接下来的步骤是基于一个特别的计算机视觉管道能够突显出感兴趣的区域(RoI)的变化,一种自适应背景参考图像。在以下描述的管道,特别适用于实时部署在资源受限的嵌入式设备。

变化检测方法:为了提高计算效率,帧差分检测的变化只在执行预定的RoI的收购框架。每个RoI对应于一个特定的停车位置,和为每个地区的绝对累积pixel-wise区别报道;这种区别是动态加权,以纠正和改进算法的鲁棒性对环境光的变化。为了执行这个改善,标准化版本的图像计算和使用,对全局照明参数(均值和方差的当前和参考图片)。不同比例之和关于RoI的大小,最后它存储在一个缓冲区。在这一点上验证为了检测可能发生改变。特别是,比较存储实际价值与历史价值的允许过滤可能的值(即。,超过阈值)由于,例如,阴影的存在。以相同的方式存储的值与另一个阈值来检测可能的变化对参考图像。此时的算法产生一个第一的结果值的占用状态具体停车位置。Intranode占用检测:一旦算法计算的值对于每个停车场的入住率槽(roi)对应一个intranode占用检测过程。为了避免暂时的事件(例如,人们穿越和阴影后外部对象),占用状态生效并传输到智能相机网络,只有在被观察到的连续获得的特定数量的帧。对于每一个停车位置,算法产生一个信心值范围在[0 . .255], meaning that values next to 0 represent an almost no-change detected with respect to the reference value, and thus the slot is likely to be free; higher values, on the other hand, indicate that main changes have occurred in the observed scene, and thus the slot is likely to be occupied.

节间合作决策:信心值产生的单一节点作为一个256年的水平数应该转化为二进制值对应的自由或繁忙的停车位置,因此在最终决定关于停车的可用性。为此,当地的信心值将通过智能相机网络传播由于其中间件。特别是当一个停车位是由多个传感器节点监测,最后的决定关于其入住率得到合作的方式,在一个节间的水平。这最终决定了聚合产生的所有信心值不同的节点(静态脱臼,监控停车位置的静态表)。如果一个槽被监控的 传感器节点和 是信心值测量从每个传感器节点在时间吗 ,然后聚集的测量计算

在哪里非负权重和

因此,最后的决定关于槽是获得执行与阈值进行比较吗 :

实施一种更健壮的算法,避免无意义的振荡,上述决定是进一步提高使用两级阈值 并考虑槽的状态在先前的测量获得 :

权重确定一些智能相机的每个物理配置网络,而阈值 将所有节点的共同价值,传感器,停车位置。

停车场的一般处理流程在图算法3。主循环的算法首先可能将槽被监视的状态发送到网络。之后,如果需要,新的活动背景获取和存储,同时与统计数据的计算框架。一旦获得实际的框架执行它的实时处理。处理遵循上面所描述的步骤,从标准化收购框架的最终结果评估的职业状态监测时段。在接下来的周期,槽状态发送(如果需要沟通和预见到在每一个周期执行)到更高层次的网络,可以聚合计算的值(如前所述)。

5。实现

5.1。基于传感器的智能停车实现

5.1.1。体系结构

微I / O已经开发了一个智能停车系统如图4适用于室内和室外环境。开发的系统是基于无线磁传感器如图5部署在地面上的每一个停车位的各自占用检测。系统兼容多个用户平台,管理和司机指导与几个互补系统可用空间和可互操作的,如LED面板、标签、指标,警报,和障碍。在建筑方面,该系统由三个主要的层:(我)端点层,包括停车传感器和致动器。(2)通信层,包括网关和中继器、桥端点之间的通信和系统的其余部分。(3)软件层,包含所有云计算组件负责数据收集、解析、存储、和规定,从web服务和数据库,多个用户平台。

该系统具有以下特点和规格:(我)封装:传感器不需要布线,无线通讯和内部电池的电力特性。设备安装在一个塑料胶囊,然后充满了环氧树脂,环氧树脂硬化后,设备完全隔离。封装使完整的不渗透性和能够承受极端压力(如车辆的重量)。(2)部署:封装后,容易和快速部署的传感器。它只需要下沥青胶的应用部署后的压力传感器和小在地上,随后几分钟等待胶水干燥和实现一个健壮的固定在地上。(3)编程和固件更新:传感器固件可以远程传输到设备。系统功能车队联盟(固件/空气)。(iv)初始化:为了初始化传感器,提供磁铁必须接近传感器。设备包括一个芦苇传感器将检测的磁铁和激活设备。(v)检测:传感器特性使用硬件数字磁强计(飞思卡尔MAG3110)车辆的检测,通过感知地球磁场的变化,引起的通道/车辆上面的存在。传感器有一个确定采样率的大小,如果阅读克服了算法的定义的阈值,系统状态变化是沟通。(vi)温度补偿:磁力仪灵敏度随温度,影响其周围环境的温度和接触阳光。正确操作,传感器需要校准和温度补偿,在变化。为此,MAG3110特征温度传感器和样品也沿着磁读数,赔偿/校准,如果必要的。(七)交流:根据应用程序需求,通信范围和设备的自主权,选择通信技术是罗拉,超过868 mhz。这一技术使通信范围200 m和低功率消耗。可以有两种类型的通信:(一)状态更改通知:抽样事件后,数据分析,如果检测到状态更改时,传感器将各自的通信/通知发送到系统。(b)我活着通知:如果没有验证状态更改定义一段时间,传感器发出一个通知系统“我还活着”,表明这是正常操作。(八)电源管理和自治:设备自治代表。传感器可达4 AA低自放电Li-SOCl2电池(SAFT LS14500, 3.6 v, 2.6啊);然而,由于永久环氧封装,是无法替代的,也可充电电池;因此,电源管理具有十分重要的意义。为了扩大设备的寿命,流程包括抽样、数据处理、通信和优化:(一)抽样:为了减少微处理器的时间是醒着的,但不妥协的质量服务水平,通过确保及时更新状态,定义的采样周期是4秒。设备被激活后,每4秒微处理器将从睡梦中醒来,拿一个样品,如果没有检测到变化,回到睡眠;(b)处理:为了减少功耗,选定的微处理器是微芯片PIC18LF26K22-I / SS(低功率)。功耗在睡眠模式(它是大部分时间),约1μ一个。(c)通信:通信是最耗费力量的过程。所选择的通讯技术,罗拉在868 mhz频带,使低功率消耗通信,但周期和持续时间(大小)的通信也优化,为更大的电能节省。根据定义的周期性的“我还活着”消息,例如,间隔不小于30分钟,传感器可以实现自主超过8年。

5.2。基于视觉的智能停车

在本节中,智能相机原型基于视觉的智能停车。原型是基于以前的工作(3,18];选择,导致特定的硬件的选择动机和讨论和技术事实报道。主要强调了愿景板,这是一个定制的印刷电路板(PCB)专门为传感器制造。摄像机、无线模块、电池、太阳能光伏板,住房也暂时解决。

5.2.1。愿景板

的实现和发展愿景板,嵌入式Linux架构已经被选择,提供足够的计算能力,可以很容易地编程。选择现成的基于Linux的原型板被评估的计算能力,灵活性,价格,和支持。以下候选人被认为:覆盆子π模型B (ARM11 700 MHz), Phidget南方浸信会(ARM9, 400 MHz),和BeagleBone-TI思达拉AM3359(皮质A8, 720 MHz)。所有的候选人都是常见的缺点能耗高。因此已经决定实现一个自定义的视觉组件设计,印刷,生产一个新的电路板。新的PCB设计时使用的最大灵活性最大化性能/消费比率。好的妥协已经通过使用飞思卡尔处理器基于ARM架构,支持MMU-like GNU / Linux操作系统。此体系结构的优点整合在PMU(电源管理单元),除了大量的外围接口,从而最大限度地减少董事会的复杂性。此外,CPU类型的包TQFP128帮助我们降低布局的复杂性,因为它没有必要使用多层PCB技术路由。因此,董事会也可以打印在一个小的实例数量。 The choice has contributed to the further benefit of reducing development costs; in fact, the CPU only needs an external SDRAM, a 24MHz quartz oscillator, and an inductance for the PMU. The chosen architecture has been proved to have an average consumption measured at the highest speed (454MHz) less than 500mW. The system includes an on-board step-down voltage regulator type LM2576 featuring high efficiency to ensure a range of voltages between 6 and 25V, making it ideal for battery-powered systems, in particular for power supply by lithium batteries (7.2 V packs) and lead acid batteries (6V, 12V, and 24V packs). A microSD slot is present, which is essential for booting the system, booting the kernel and filesystem associated (EXT4); the board can be upgraded simply by changing the contents of the microSD. On board, there are two expansion connectors (strip 1x30), a specific connector for the serial console of the operating system and a serial connector for debugging. On the expansion connectors, SPI, I2C, and UART peripherals are provided as well as two low resolution ADC. Figure6显示一个视图顶部的董事会,呈现与SketchUp直接从源鹰CAD。主要组件包括CPU iMX233, USB主机端口,microSD卡槽已经指出。也显示的连接器的通过串行连接和调试。最后,在图7实现操作愿景板。

5.2.2。相机

相机传感器集成的愿景板,一些特定的需求被定义在设计阶段提供轻松的连接板本身和管理,和能力至少有一个最小的性能在困难能见度条件下,例如,在低光照条件。因此,最小的约束条件如下:(我)一个USB视频类(UVC)设备。(2)去除红外滤光片或能力近红外线收购的可能性。此外,选择一个低成本的设备是主要的要求考虑整个智能相机原型。

视频设备的USB设备类定义,或者USB视频类(USB实现者论坛,2012年),定义了通用串行总线视频功能。同样,最大规模存储设备(USB闪存盘,外部SATA硬盘外壳),可以由一个单一的司机,因为他们符合USB大容量存储规范;短波紫外线的外围设备只需要一个通用的司机。在一个非常大的短波紫外线列表(见例如兼容的设备。http://www.ideasonboard.org/uvc/),一个容易买到廉价的相机(惠普HD 2300摄像头)被选中。这种相机配有红外线过滤器,旨在减少红外光源的噪音,这对我们来说很容易移动的即使在低光条件下获取图像。相机支持多种颜色空间(如YUYV和RGB)和图像分辨率1280 x1024。最大的可实现的帧速率是30 fps 640 x480分辨率。通过视频为Linux 2 (V4L2) API这架照相机允许几个控制和命令,包括亮度、对比度、饱和度、色调,清晰度,伽马校正。

5.2.3。无线通信模块

智能相机配备合适的接口网络连接的分布式的体系结构部分3。一种符合现代物联网的趋势(物联网)之后19)为了能够建立一个智能网络摄像机在场景的每个传感器提供了自己的解释。为此,一个收发器内部符合IEEE 802.15.4一直提供服务集成直接在电路板上。更详细的微芯片MRF24J40MB被选中在2.4 ghz范围和工作特色数据率250 kbps。典型的收发机的功率消耗25马RX模式和130 ma TX模式。上述收发天线集成在电路板;需要一个外部天线,可以考虑类似的收发MRF24J40MC代替。一个合适的胶水已被用于集成收发器与IPv6堆栈,还含有6 lowpan报头压缩和适应层内部IEEE 802.15.4链接(提供服务20.]。内部使用IEEE 802.15.4是一个很好的提供服务解决方案建立一个智能网络摄像机在一个停车场的场景中,节点是不过分,网状网络,还利用多次反射机制,可以保证一个好的报道。能量收集系统的完整的原型是描绘在图8。

5.2.4。能量收集和住房

另一个重要组成部分,智能相机电源和控制充电能量收集系统和许可,选择最佳的节能政策。供电系统包括铅(Pb)酸电池组通过光伏面板和模块获取能源。广泛的光伏板可以集成,从而使可能的应对能源需求在任何应用程序场景。12 v的实验小组的标称功率使用15 w 4和由一个控制器输出直流电流。控制器对电池深度放电保护,可以处理电池容量10至40啊。12啊电池通常被用于测试。

5.3。人机界面(HMI)

网络平台和移动应用开发,描绘在图9,验证了架构的实现和作战评估考虑与现有的交通管理系统的集成。这些应用程序的主要目的是整合开发无线传感器的数据收集和传输聚合结果到一个更高的层次水平。中间件一直在设计和实现低功率无线个人区域网(6 lowpan)和约束应用协议(CoAP),专门用于微型设备,使web服务操作简单的资源(例如,视觉传感器)21]。执行的基本任务是:传感器监测停车场的状态、空间管理感知数据和处理和发布事件消息和信息,并通过移动和显示信息消息的web应用程序。

6。设备安装

测试进行的西北边境城市比萨,意大利。附近的停车场非常比萨主要旅游景点,包括医院的斜塔,前提和一些建筑物和当地大学的部门。实验区域组成主通路包括两个亚区(流执行分析)和停车场次区域合作的停车场监控部署。总共有12个传感器部署在8波兰人如图10 ()。这些传感器监测75停车场组成的1电动汽车槽4禁用槽和70年常规的插槽。这些停车位置的模式与ids是描绘在图10 (b)和已部署的传感器在图所示10 (c)。必须注意到,有一个槽数由多个传感器。在这些国家,中间件进行聚合的结果由每个嵌入式视觉节点根据描述的模型(4)。

7所示。结果

7.1。基于视觉的结果

监测结果的一个典型的工作日(2015年11月2日)场景如图(11日)。监控,由于冬季(即。,short daylight time) and to the need to save the battery at night-time, took place starting from 8:00 hours until 18:00 hours for each day. The occupancy status was recorded every 15 minutes as depicted in Figure(11日)。数据聚合的时间窗口显示在图2小时11 (b)。当天的入住率最高为92%的11点45分到记录的能力。这些数据所示,电动汽车槽碰巧没有被占领的那一天,这期间曾发生过多次监测;也因为这个原因,比萨移动机构先前决定降低电动汽车从两个只有一个名额。

更广泛的评估结果是由每月的汇总数据,图中所示11 (c)。2015年11月的图中显示整个月。结果证实通过Pietrasantina停车场的使用作为一个典型的长期交换停车也用于移动交换的原因(例如,快速公交车站中心和火车站链接)。事实上,入住率比早上更早更快地达到最高价值,只有下午慢慢减少到最小的办公室关门时间。另一个相关的信息问候周末低使用(即停车。,从来没有超过35%的容量)。

7.2。基于传感器的结果

传感器部署在室外停车场为了利用停车场经历一个典型的工作日。图12礼物的平均入住率公园每天。概述在图上显示了一个12小时的窗口模式,8和20之间的高入住率随后突然减少,几乎空置的剩余时间。此外,可以看出停车场不用于全容量最大出席10点到12点(95%)。这个峰值后,占领了停车插槽的数量逐渐下降,直到达到12小时窗口的结束。这些结果和随后的模式可以解释为公园附近,主要由工作空间即:办公室和大学校园。这种说法也验证了低停车场出席在周末在4月的平均入住率描绘在图13。图还显示了一个轻微的减少数量的汽车停在星期五。

不同的部署也进行了在一个私人地下停车场,与系统集成。六个传感器使用和放置在不同的停车空间,其中一个是为残疾人预留(公园ID: 5048)。图14显示每小时每个空间的入住率。停车场使用非常减少在整个月,只有一个停车位是经常使用,即使如此,它有一个最大的入住率为50%。此外,公园ID为5058的现货和残疾人停车位不常用,特别是最后一个,只有占领了11次。这些结果可以证明缺乏停车场的可见性和缺乏信息空停车位的数量。因此,应用程序能够提供实时的停车场可用性和免费停车场附近的司机可以提高停车场使用整个停车经验。

8。结论

在本文中,我们提出了一个完全可伸缩的分布式体系结构,很容易与多个遥感数据源集成。

主要提出方法的新颖性在于可伸缩性的背景下,特别是降低成本获取和易于引入新元素到现有的基础设施。的联合设计这两个方面在我们的方法中,特别是由于分布式架构设计,使全球复杂系统,据我们所知,不同于许多现有的和在文学中实现。

可伸缩性是通过引入本地网关具有本地存储的能力。此外,空间的考虑硬件和软件架构完全开放,模块化,灵活、可伸缩、进化的能力,允许政府和运营商轻松实现交通管理策略和监控交通基于其合作的技术。

当时提出的体系结构验证通过现实世界中部署测试通过集成这两种类型的停车管理系统。磁传感器是完全封装,灰尘/防水,使室内、室外部署,不需要任何维护。所选择的通讯技术是罗拉868 mhz频带,使低功率消耗通信,但周期和持续时间(大小)的通信也优化,为更大的电能节省。这些传感器主要适用于任何类型的停车场,使快速和简单的部署。因为他们不需要基础设施或布线,系统变得更便宜,涉及较少的部署和维护成本。发达传感器安装和测试在两个不同的位置:室内和室外停车场停车。开发系统集成在一种新颖的分布式体系结构以能够提供可伸缩性和减轻司机找到可用的停车场,因此节省燃料和时间。可伸缩性和可靠性授予通过分布式架构设计。

基于传感器的停车系统后,智能相机原型基于视觉的智能停车。主要强调了愿景板,这是一个定制的PCB制造专门为传感器。摄像机、无线模块、电池、太阳能光伏板,住房也被描述。此外,停车场监控算法专门为智能相机和有一个节间处理策略,最后的决策。12智能相机传感器部署在基于8波兰人在比萨,意大利。停车场监控整整一个月,各种占用数据记录:他们被证明是有用的传播实时信息对游客和上班族设计和部署自适应访问政策和支付的停车场设施。

最后,正如上面已经提到的我们建议的方法似乎很有效地应用于典型的城市环境中,逐渐发生,这种基础设施的部署时间和不同地理混乱。

数据可用性

主要收集的数据的一部分,用于测试本文一直在收购的过程中引用EU-FP7项目。他们可以获得请求欧盟财团组成项目。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

研究导致这些结果已收到资金从欧盟第七框架计划(FP7)之下根据授权协议。3176711。