基于大数据的智能停车场管理系统设计.doc

基于大数据的智能停车场管理系统设计 　　摘 要：汽车在给人们带来便利的同时，也带来了停车难的问题，高效、快捷而又安全的停车场管理系统能够解决乱停乱放造成的交通混乱问题，为了促进交通设施的正规建设。文中通过对由现有停车场系统所用的RFID技术进行研究，借助当前对大数据的研究及其在智能交通上的应用，提出了一种结合大数据平台的智能停车场系统和停车App的构想。 　　关键词：RFID技术；智能交通；大数据平台；停车App 　　中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）11-0-02 　　0 引 言 　　智能停车场作为智能交通系统的一部分，能够实时向整个交通系统提供停车位数量统计等信息，对交通拥挤、阻塞能起到一定的疏导作用，同时也可以接收交通系统发出的指挥命令，服从统一调度。现代智能停车场地在收费管理、车辆控制和人员管理方面具有先进、快捷、安全可靠等优点，可有效解决停车难等问题。国内大城市现有的智能停车场大多数都使用RFID技术。RFID技术中的RFID识别多标签的能力强，抗污染能力和耐久性强，具有穿透性和无屏障阅读以及可重复使用的特点，数据还可实现反复修改，能够在企业内部进行循环使用，射频识别技术具有远距离读取、高准确率等特点，相比于其他技术，数据识别在停车场管理系统中的应用具有相当大的优势。 　　国内诸多大城市虽已建成较为成熟的智能停车场系统，但由于环境因素及人文因素造成了不同时段停车位使用率低下和停车等待时间较长的问题，在一定程度上浪费了车位资源。这是由于所有的停车场并没有做到实时信息共享，也不能实现对共享数据的整理、存储和访问，从而出现了停车“一窝蜂”的状况。 　　1 大数据的研究现状及应用 　　1991年，比尔?恩提出了一个新的术语――数据仓库。数据仓库与数据库最大的区别就在于数据仓库是为分析数据进行决策而设计的。由于数据的迅速积累与大量应用，迫切需要一种强大的工具来挖掘数据，因此数据挖掘技术应运而生。大数据则是从云计算、人工智能、数据挖掘发展而来。 　　智能交通系统[1]（Intelligent Transport System，ITS）是一种利用先进的检测、通信和计算机技术等手段对传统交通运输系统进行改造，增强系统运行效率，提高地面交通网络的安全性和效率，减少能源消耗对环境造成污染的综合运输和管理系统。利用大数据技术，可以从动态变化的智能交通各子系统的数据信息中提取出共享数据，并对跨区域、跨领域的“数据仓库”加以综合。将历史数据迁移至大数据平台的同时保证数据的完整性以及数据之间关系的可理解性，同时还可以根据各子系统的需求以及相互之间的内在联系为用户提供数据信息服务，并组织内部存储的数据直接输出，而其他子系统存储的相关数据则由信息共享平台提供查询支持。 　　2 大数据平台架构 　　大数据平台架构主要由数据采集、数据分析、云计算平台、终端发布构成。 　　2.1 数据采集 　　数据采集是该系统中不可或缺的一部分。数据采集系统主要通过感知器、RFID、二维码、视频监控等方式获取信息数据，为下一步的数据处理和平台计算提供数据来源。这些设备会源源不断的自动产生新数据。尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 　　2.2 数据分析 　　数据分析[2]是基于Hadoop、NoSQL、HBase和数据挖掘等技术的大数据分析技术，可以分析时、日、月以及年的数据，结合各种数学模型及停车场数据进行实时处理和有效分析，以对未来的趋势进行预测。 　　2.3 云计算 　　云计算方法是整个平台的基础服务。利用云计算方法对获得的数据进行有效整理、分析和存储。 　　2.4 终端发布 　　终端发布直接面向各层用户，可将之前产生的数据和分析结果直接发布在各种终端上，实现所有终端用户的信息共享和访问，并根据不同终端的需求提供不同的数据。大数据平台架构如图1所示。 　　3 大数据平台下的智能停车场系统 　　3.1 大数据平台下的停车场终端 　　大数据平台下的智能停车场服务终端不应只为停车用户提供目前该停车场所剩车位数量，还应为用户提供最佳的停车方案，包括停车诱导、停车等待时间以及附近停车位数量等信息，使该终端具备提供多种停车方案的功能，以有效缓解不同时段停车“一窝蜂”的状况。 　　要实现具备高效、快捷特点的停车场系统，就必须采集完整的停车场系统信息，利用大数据平台对停车信息进行处理并整合，实现多个停车场车位、费率、位置等信息的实时采集汇总，及时获取停车位信息，并通过分析停车场附近的车流量和空闲车位，为车主提供多种选择方案，同时还可利用大数据分析出的最佳方案诱导用户快速停车。 　　大数据平台下的停车场服务终端可以结合RFID技