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分析：停車誘導系統關鍵技術
發布時間：2017-11-17 分類：交通百科
一個城市的發展離不開交通的發展，交通是一個城市經濟發的紐帶，只有路通了才有經濟發展的可能，但是近幾年來，城市的GDP不斷刷新，但是人們的生活幸福感卻沒有增長，日常生活的衣食住行都困擾著不少人，其中“行”就成為眾多人每天煩惱的根本，比如上下高峰期道路擁擠，外出旅游找不到停車位都成為大家非常困擾的，因此有開發商就開發停車誘導系統來協助車主及交通管理者整頓交通，那這個系統具備哪些關鍵的技術特點呢？
一、在不同功能模塊之間傳遞信息
在停車誘導系統中，采用市話電纜、數字光纖、數字微波三種手段混合使用的方式傳輸。根據傳輸方式的不同，可以基本分為有限傳輸和無線傳輸。有線傳輸可以使用專用雙絞線、同軸電纜、光纖或者通過電話線、有線電視等方式傳輸。無線傳輸可以通過微波、紅外線、中長波傳輸信息。
二、對停車場動態數據的采集
動態數據信息采集的對象主要是車輛，將車輛的運動狀態和出入情況轉換為電信號輸出。結合車輛的本身特點，信息采集目前主要有以下這些具體方法：微波檢測、超聲波檢測、電磁波檢測、紅外檢測、視頻檢測等。各種檢測器也應運而生，如喚醒線圈檢測器、超聲波檢測器、視頻車輛檢測器等。其中，電磁檢測器和視頻檢測器在停車誘導系統中應用得更為廣泛一些。視頻檢測器檢測到的內容通過模式識別、計算機視覺等領域的知識和技術進行分析。停車場的信息采集是采用通過型線圈檢測停車場出入車輛的數量，存在型線圈檢測停車場內車位的占有情況。
三、停車泊位數據的預測技術
模糊邏輯和神經網絡已經在交通領域有了諸多應用，在實現使用模糊神經網絡預測有效停車泊位數據的過程中，模糊神經網絡的設計尤其關鍵。在輸入原始數據的時候可以記錄各個時間段的有效停車泊位數據。例如，從10點10分到10點20某停車場的有效停車泊位數據為14個，若規中每小時在每隔10分鐘為1個輸入數據的單位，那么輸入的點則對應為（10.2，14）。
模糊化器：對神經網絡的輸入為1（若停車場中尚有有效停車泊位，則模糊化器輸出為1；否則模糊化器輸出為0）。
神經網絡：神經網絡的輸入變為（10.2，1）。以大量的數據進行模糊神經網絡的訓練時，誤差滿足預定的條件時，訓練結束。
逆模糊化器：輸出預測數據，人類可以理解。例如在某一個特定時間段內該停車場是否有空余的停車泊位。
城市停車場的專用有效停車泊位數據庫的建立應該體現如下三條原則：
a、數據庫應盡量包括該城市大多數停車場的有效停車泊位的歷史數據；
b、數據庫的設計要在時間長度上盡可能大的體現停車場的有效停車泊位的歷史數據；
c、數據庫的設計應該較好地支持數據庫管理、查詢、插入、刪除等數據庫基本操作。
