浅谈路边停车侦测与大数据分析

　　文/张世模 尼采实业股份有限公司  执行副总司理

　　「智能停车」并非新的观念，它着实是全部用车人、停车打点颐魅者、交通打点／法律单元和一样平常公共所追求的社会福祉与抱负。时至今天，此一伶俐化的风潮受到物联网要害技能及伶俐车辆的逐渐成熟，而大幅改变了都市的风光。

　　之前曾撰文谈及伶俐停车的基天职类与分案落地的思量点，而停趁魅侦测器在本钱上风与去辨认化的特征下，则较易推广且包围到全都市停车场的陈设，虽然也因此更可以影响到都市中最大部门的用车人与打点政府。本次则想和各人聊聊都市中的智能侦测体系计划与大数据汇集技能运用，亦祈各界专家不惜指教。

　　数据说明的重点：妥善率（精准度 X 通信不变度）

　　停趁魅侦测的意思，就是在每个停车位上建置一个埋地式的传感器，该传感器当有车停放在上面时，可以有用侦测而且透过无线物联网的方法回传到靠山打点体系，让用户可以透过一个接口（如手机App）获得全市或是世界的空车格信息。市面上的停趁魅侦测器有很多种类，包罗：三轴地球磁场、微雷达、超音波、光学式侦测、纳米波雷达等方法。今朝环球市场的主流是两种侦测模式并行，简称「双鉴侦测」，譬喻：三轴地球磁场团结微雷达侦测。

　　谈到侦测，凡是会着重于精准度，但一样平常所领略的精准度着实只描写了传感器的事变，在物联网、伶俐停车架构下我们要谈的应该是「妥善率」，而妥善率 = 精准度 X 通信不变度。

　　精准度

　　不管用何种方法举办侦测，在大数据（Big Data）说明的前提下，侦测的精准度一样平常都必要由第三方来证明是否到达100%？云云所汇集的大数据才可以满意需求端对信度（Reliability）与效度（Validity）的需求，不然就是无用数据说明（Garbage in, Garbageout），越大都据对付究竟的毛病越大，更不消谈资料说明科学家怎样可以运用该数据举办对社会有代价的数据探勘（Data Mining，亦称数据发掘、数据挖矿）。笔者以为，一样平常的停车传感器由于精度凡是不到98%，将被市场裁减，唯有可以用于整合「劳务开单计费」的传感器才气缔造停车颐魅者数字转型的商用代价。因此笔者主张称之为停车按时器（Parking Timer），而非停车传感器（Parking Detector）。

　　通信不变度

　　如果通信不变度不佳，再精准的侦测也无法实时地将其数据传给数据用户;相反地，再好的通信质量，如果没有正确的状态回报，那收到再多的数据也是无效数据。这里对付通信不变度作进一步表明，举例来说：今朝相等风行、以电信公司为主的协议是NB-IoT，在无线通讯频段里固然其为授权频段（Licensed Band）中的特定频段（In-band），与其他频段的装置滋扰不会太明显，可是从进入焦点收集（EPC）后出到因特网的速率，NB-IoT的封包却也许会跟影音串流（Video Streaming）、通话信息（Voice）…等封包在举办排序（Prioritize）期待时，发生时程延迟和处事程度协议（Service Level Agreement）的低落。愈甚者，每个NB-IoT基地台所可以接管的瞬时带宽（Con-current Bandwidth）当刹时有大量的装置联网时，也会影响其通信不变度。

　　虽然，讲到通信方面，基地台的相对位置与侦测器的天线效能才是影响通信处事级别指针（Service Level Agreement）中最要害的身分之一。事实一收一发之间，数据的交握必要在无线的架构下执行，再加上停车应用的情境中车领会成为包围在天线上的自然阻隔物，相较伶俐路灯这些高架且无掩蔽物的应用，真的是必要更多的运营履历（Operation Know-how）才可以将处事质量调升到商用的程度。

　　停车热门大数据说明

　　妥善率晋升后，数据的说明才有其信度与效度，这个时辰大数据说明才可以派上用场，事实所回收的实习数据（Trained Data）必需正确，颠末算法得出的功效才具有说服力。以下罗列几个热门说明（Heat Map）案例，其数据源为路边停车格侦测的大数据，数据说明的方针工具为停车打点颐魅者。

　　1、地区热门说明

　　图1 所示意的是按照差异的开单员、单日的开单次数热门说明（Heatmap of Turnover by Day）。以后热门说明可以看出橘色E 的开单员在上午9 点与晚上8 点时，可以无邪调治支持蓝色A 区的开单地区以增进整体收入。按照此热门说明，停车开单颐魅者可以透过现有的开单员完成更多的开单效益。此热门说明也可汇报开单颐魅者，橘色E 的开单地区跟其他开单地区较量起来开单次数较少，因此可以提供开单颐魅者在区分隔单员时思量从头分别隔单地区，以求更有服从地提供开单处事。

　　图1　地区热门说明

　　2、 人机开单数据说明

　　图2 所发生的大数据为开单员与在停车在席侦测器的开单数较量。灰色部门为传感器开单次数，蓝色部门为人力开单员所现实开出的收费单。颠末大数据清算，可以找出该开单员可以开出却未开出的收费单，也就是隐藏短收的停车收入。还可进一步说明为两个条理的涵义：第一，灰色超出蓝色的地区为可以增进收入的隐藏增进收入区;第二，较量呆板与人工开单的绩效打点，作为停车开单打点颐魅者执行绩效审核的器材。

　　图2　人机开单数据说明

　　3、 占位时刻黑白说明

　　图3 为按照停车地区所建造的热门说明，可以看出停车热门地区给以两方面的提议：起首，在热区位置设定停车引导的机制，将冷区的空位填满以增进收入;同时可以给以冷区举办诱因计划，譬喻：透过人工智能（AI）算法实时提供停趁魅者折扣信息，引导停趁魅者选择前去费率较低的冷区停车，也增进了停车收益。

　　图3　占位时刻黑白说明

　　4、 年度热门说明：

（编辑：河北网）

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