基于雾计算面向停车服务的隐私保护方案

停车服务为司机提供了寻找空闲停车位的便利,但现有的大多数停车方案将停车请求上传至云服务器进行处理和分析,易导致通信延迟和用户隐私泄露等问题。针对上述问题,提出了一种基于雾计算面向停车服务的隐私保护方案,通过雾节点实现司机与停车位的匹配,使用基于椭圆曲线的签名技术实现身份认证;利用布隆过滤器和模糊提取器,在不公开用户隐私信息的情况下实现空闲停车位的查询;采用TA签名的电子钱包实现支付功能。此外,通过安全性分析和仿真可知,该方案不仅满足安全性和隐私性,而且计算成本较低。     

基于Ibeacon的室内智能停车导航系统

随着无线技术的发展以及位置读物需求的多样化发展,在大型室内停车场的应用场景中,用户对于基于位置服务的需求更加迫切。同时,私家车数量的渐进式增长,后续所造成的一系列城市停车难现象,比如地下停车场结构环境复杂、车库内车辆交通混乱、停车场管理效率低下以及驾驶员停泊车过程中所用时间过长等问题,使得人们迫切需要一种良好的解决方案。而现如今主流的GPS导航由于穿透性不佳导致在室内无法发挥其正常作用。最近比较流行的Wi-Fi室内定位技术也同样存在因室内环境的多变性和复杂性导致信号传输不稳定的难题。然而,随着Bluetooth-4.0时代的来临,其低功耗、抗干扰和低成本的特点弥补了这一缺口。针对以上问题,文中设计开发了一个基于Ibeacon的室内智能停车导航小程序。该设计与应用将通过Matlab图像处理、Ibeacon定位等技术的应用来帮助用户更方便、更快捷地找到自己的停车位,大大提高了用户的便利性。同时也改善了停车场的管理效率和帮助停车场进行电子数据统计和分析,从而达到双赢的局面。     

An intelligent driver location system for smart parking

It is often frustrating for drivers to find parking spaces, and parking itself is costly in almost every major city in the world. Here we propose a crowdsourcing solution by exploiting sensors in smart-phones to collect real-time parking availability information. We design a phone-based system to track a driver’s trajectory to detect when they are about to leave their parking spot. We focus on the efficiency and accuracy of using a phone to monitor the driver’s walking trajectory, applying a waist-mounted PDR method that can measure the driver’s moving distance with a high accuracy. In addition, we design a map matching algorithm to calibrate the direction errors when the driver is in an indoor environment, using widely-available building floor plans. The results of our experiment show that we can achieve about 98% accuracy in estimating the user’s walking distance, with an overall location error of about 0.48 m.     

Smart Parking Reservation System Based on Distributed Multicriteria Approach

In metropolitan area, finding a parking space is a difficult task for drivers especially in rush hours. This causes waste of time and fuel and results in traffic congestion. We propose a smart parking system based on multi-agent approach to provide a real-time decision-aid for drivers by handling their preferences. The system ensures an online space allocation based on real-time information by optimizing drivers’ preferences with respect to operational constraints. The online allocation problem is considered as a multicriteria decision-aid problem for which we present a mathematical formulation: multicriteria parking reservation problem. The solution is an optimal compromise from the set of efficient solutions which is determined by means of a multicriteria ranking method ELECTRE III. An update of resource allocation is performed to avoid reservation conflict and to ensure constraints satisfaction. After the reservation process, the driver is assisted via a guidance module to reach the reserved place through the shortest path. Simulation results show the wide applicability of the approach in real cases.     

基于微信公众平台的停车位管理系统的设计

针对现有停车位管理系统和手机APP软件存在个性化和便捷性水平不高的问题,根据用户的个性化要求及平时使用手机的习惯,提出一种基于微信公众平台的停车位管理系统,以此来方便私家停车位的租赁,进而提高停车位资源的利用率,缓解停车位紧张的态势.文中从系统的总体方案设计、硬件系统设计和软件系统设计三个方面阐述了停车位管理系统的设计过程,进一步对系统的运行情况进行测试.系统测试结果表明,该系统达到了预期效果.     

REST架构下的智能共享停车位系统

为了有效缓解城市停车一位难求与大量车位利用率低下两者之间的矛盾,本文从物联网的角度给出了智能分时停车位系统解决方案,采用REST架构将用户手机app、信息存储服务器和智能车位锁等独立设备有机连接,支持停车位的实时发现、分时共享、在线预约、智能导航和无人监管,形成又一个良好的共享经济案例.     

基于NB-IoT的停车监测系统

针对目前停车业对车位充分利用、降低成本、实现无人化智能管理的需求,设计并实现了基于窄带物联网(NB-IoT)的停车监测系统。该系统使用高精度地磁传感器实时获取磁场强度,使用微波传感器作为辅助判断,经过滤波算法处理后判断车位状态,通过NBIoT通信模块上传至服务器存至数据库;通过浏览器访问监测系统可监测实时车位状态,实现对车位使用情况的远程管理。测试结果表明,该设计能够准确检测车位的使用情况,对NB-IoT的应用以及智慧城市建设有一定的借鉴意义。     

Android平台基于Google Map Api的导航应用技术研究和实现

Google公司于2007年11月发布Android系统以来,短短四年时间,Android已经占据了智能手机市场的半壁江山,是目前最为炙手可热的智能手机操作系统。Android走进了越来越多人的生活,成为他们获取信息主要设备。随着拥有私家车的家庭越来越多,大部分司机朋友都希望能接收到导航服务,为自己的旅程提供准确便利的信息。除了购买导航仪以外,导航软件的出现为司机朋友增加了一个选择,通过手机就能实现导航功能,不但节省了一笔导航仪的费用,还能为获得除了导航服务以外的更多信息。目前市面上大部分导航软件都存在如占用空间大,地图数据不全面等弊端,一部分用户体验可能就不是很好。Google Map作为最先推出的网上地图,各种数据信息最为全面和准确,本系统通过Google Map Api设计一个能够实现定位、导航和交通信息发布等等功能的在线导航软件。在Android设备上具有良好的用户界面、响应速度和用户体验。     

基于SUPARK车位引导系统的车位信息采集技术研究

SUPARK(速泊)车位引导系统是随着传统的停车场管理已无法解决现有"停车难"问题孕育而生的。针对SUPARK车位引导系统的车位信息采集的弊端,提出了使用视频技术检测车位的建议。利用MATLAB软件对视频图像进行分析处理,实时采集车位占用信息和停车场内部环境,提高了车位信息的可靠性、停车场管理能力和停车效率。     

基于深度学习的智能停车场车位查询系统

本文基于深度学习目标检测算法设计并实现了一种实时的智能停车场车位信息查询系统.采用YOLO目标检测算法结合大量关于汽车以及车牌的图像数据对物体检测模型进行训练.利用该模型对停车场视频监控画面进行处理,根据模型处理的结果以及所设计的相关算法对车位进行判断,并且计算出被占用车位停车时长,识别出车辆的车牌信息.车位信息将以示意图的方式通过微信终端进行接收,使车主能够实时获取停车场车位信息.该系统能够准确地判断出停车场的车位信息,可为城市商业停车场管理方式提供参考.     

基于A*算法的停车场路径引导设计

为提高停车场停车效率和选择最佳停车位,根据停车场的车位布局及车位使用状况,设计了泊车路径规划模型.把空闲车位抽象为二维坐标系的坐标点,分别计算其距离用户位置的曼哈顿距离,选取曼哈顿距离最小值的停车位为最优车位.选用改进的A*算法为停车路径规划算法,为进一步优化算法遍历过程,使之更加适用于停车场车位分布较分散的情况,以停...     

基于RFID的自动计费导航式停车场系统

停车场的智能停车导航、车位合理分配、调度和管理需要有效的信息化手段。通过采用RFID技术实现对车辆入出库的检测、停车点识别及自动计费功能,并通过改造单个125 kHz的射频读卡器实现对多个读卡线圈的分时使用,极大地节省了停车场的建造成本和简化了系统与底层设备的通信过程,实现停车场的智能化管理。     

GSM网络在车位管理系统中的应用

针对日益增加的私家车辆所带来的“停车难”问题,设计了一种基于GSM网络的停车场车位管理系统.通过车位控制器的方式实现对车位状态的监控,系统通信主节点采用RS485总线的方式将各个车位节点的状态收集起来,并且通过GSM通信网络传送给管理主机,管理主机接收来自各通信主节点发送的车位信息,从而实现对邻近公共停车场状态的统一调...     

Dynamic parking negotiation and guidance using an agent-based platform

Modern prosperous cities strongly need advanced parking assistant systems, intelligent transportation systems providing drivers with parking information. Existing parking information systems usually ignore the parking price factor and do not automatically provide optimal car parks matching drivers’ demand. Currently, the parking price has no negotiable space; consumers lose their bargaining position to obtain better and cheaper parking. This study uses an intelligent agent system, and considering negotiable parking prices, selects the optimal car park for the driver. The autonomous coordination activities challenge traditional approaches and call for new paradigms and supporting middleware. An agent-based coordination network is proposed to bring true benefit to drivers and car park operators. These modern intelligent agents have capabilities including planning, mobility, execution monitoring and coordination. These properties can be used to construct the integrated parking assistant system.     

基于ZigBee与地磁传感技术的停车诱导系统

针对汽车拥有量爆发式不断增长,停车位日益紧缺,而停车场管理落后导致其利用率低下的问题,设计出了一种基于ZigBee与地磁传感技术相结合的智能停车诱导系统。该系统采用地磁传感器技术检测停车场周围车辆分布,实时监测停车场周边交通信息;再结合ZigBee物联网技术,选用CC2530为主控芯片组网实现车位数据信息传输;在液晶显示屏(LCD)上实时发布停车场空闲车位数量与位置;再经四级诱导方式对车辆进行停车场外与场内引导,实现城市按需智能化停车。实验结果表明,系统可检车距精确度达到0.4m,在150m范围内采用增加路由器节点法实现0%掉包率的无线传输。该停车系统可提高车位利用率,减少车辆选择与停车时间,缓解城市车位紧缺,减少交通拥堵。     

基于长短期记忆神经网络的可用停车位预测

可用停车位预测是智能停车诱导系统的关键问题之一。当前基于神经网络的预测技术在较短预测周期内,预测准确度的平均绝对误差在 10 左右,但随着预测步长或周期的增加,预测精度急剧下降。针对这一问题,该文提出了一种在中长预测时间周期内可保持数据变化特征的泊位预测方法。该方法使用模糊信息粒化获取特征数据集,通过训练长短期记忆神经网络预测未来的特征数据集,基于数据插值方法重建出整个区间可用停车位的连续变化曲线。仿真结果表明,该方法在相同预测步长的可用车位预测上,比传统预测方法具有更高的预测精度;在保持相近预测精度的条件下,比传统预测方法具有更高的计算效率。     

现代大型停车场车位诱导优化算法及仿真

文章针对现有大型停车场管理系统中存在的车位诱导问题,以停车路径最短作为最佳车位的确定准则,基于寻找空闲车位的分析过程,建立了停车场车位分布图背景下的最佳车位数学模型,且将该模型转化为最短路径问题,结合智能优化方法--蚁群算法形成车位诱导算法,对模型进行寻优,并给出了具体的求解步骤.最后结合一个实际的停车场背景进行仿真,确定最佳车位,为入场车辆的停放提供向导,解决车主寻找车位时的盲目性,并提高停车场管理系统的智能化程度.     

基于Wi-Fi指纹定位技术的智能停车场系统的设计与实现

为解决城市停车难问题,通过Wi-Fi指纹定位技术实现大型地下停车场智能系统的低成本部署、免取卡操作、智能化导航,设计了一套智能停车场系统。该系统同时提供智能反向寻车指引和自动缴费功能,以提高停车场资源管理效率,改善用户体验,促进信息技术在停车场管理中的进一步应用。实验表明,所提方案能够在低成本部署前提下,实现适合停场定位精度的定位需求。     

基于视觉的停车场车位检测与分类算法

本文为提高停车场的使用效率提出一种基于视觉的车位检测与分类算法. 针对现有停车场车位分类方法自动化程度低, 设备与部署成本高昂, 以及现有的检测算法召回率低、准确性差的问题. 首先, 对车位进行检测, 建立车位表并增量式地扩充车位分类模型数据集; 其次, 利用测试数据集训练支持向量机车位分类模型; 最后, 根据监控视频...     

Multi Criteria Decision Making System for Parking System

System supported smart parking can reduce traffic by making it stress free to locate empty parking spaces, hence lowering the risk of unfocussed driving. In this study, we propose a smart parking system using deep learning and an application-based approach. This system has two modules, one module detects and recognizes a license plate (LP), and the other selects a parking space; both modules use deep learning techniques. We used two modules that work independently to detect and recognize an LP by using an image of the vehicle. To detect parking space, only deep learning techniques were used. The two modules were compared with other state-of-the-art solutions. We utilized the You Only Look Once (YOLO) architecture to detect and recognize an LP because its performance in the context of Saudi Arabian LP numbers was superior to that of other solutions. Compared with existing state-of-the-art solutions, the performance of the proposed solution was more effective. The solution can be further improved for use in the city and large organizations that have priority parking spaces. A dataset of LP-annotated images of vehicles was used. The results of this study have considerable implications for smart parking, particularly in universities; in addition, they can be utilized for smart cities.