基于场景的城市级智慧停车
2020-07-02 来源:ITS智能交通
北京精英路通科技有限公司副总经理 姚盼
今天与大家分享的是基于停车场景对智慧停车解决方案的技术性变化。
北京精英路通科技有限公司是自主视觉识别技术研发的人工智能公司。我们把视频识别技术垂直应用到停车领域。我们在进入停车行业之前,主要是把视频识别技术应用到违法停车的抓拍上。那时引发了我的逆向思考:为什么这么多车辆要选择违章停车?这也有关我想探讨的第一个问题---停车供需。如今城市的功能区基本已经固化,我们也在不停地建造各类停车场,短期之内能够把停车需求提升的有效方法,我们通常认为是合理开发利用道路资源。但是在这些传统方法当中,人工干预的成本较高,往往会造成逃费率较高的现象或是交通纠纷。当把高位视频技术运用到停车领域时,它的无感支付、智能识别,将大幅度提升停车管理运营的效率。
在我看来,停车其实是一个政府、社会相结合的长效机制,既要有效地处罚违法停车,也要合理地管理。作为企业,我们引入社会资本及第三方技术。停车不仅是寻找停车位,它要考虑到对动态和静态交通的规划,也要考虑到技术的运用落地,甚至考虑到相应的社会承接体系,它是一个系统性的工程。当把这项工作落到具体的停车事件中,我们会基于不同的场景提出不同的解决方案。
道路停车的第一种场景常出现在我们生活中:跨位停车、斜位停车、违章停车、违法停车。我们运用了深度学习里面的神经网络对其进行识别。我们把路面上所有的车型建立起一个3D模型库,当一辆车驶入监控视频的范围时,会自动与数据库匹配。首先将判别车辆是否为同一辆汽车。除此以外,不同于传统的识别系统,除了识别车牌以外,我们能基于3D母性了解车头和车尾的方向,再通过道路车位建立的空间参数去准确判断出一个这辆车是否存在违停现象。最后通过APP向车主发出提醒,若在一定的时间内车主未给予反应,我们将把数据移交至交管部门,由交管部门进行处罚。
当这个系统上线以后,我们发现停车状况得到了大幅改善。但又产生了另一个问题:车牌。在安装过程中,我们发现部分车牌在同侧的视频桩会被夏季茂盛的树叶遮挡住,抑或是黑夜中需要很亮的LED灯补光才可对车牌进行识别。但LED补光灯的亮度远比汽车远光灯高,这时候该如何创造一个环境友好型的方案来进行车牌识别呢?从物理上,可把视频桩安装在马路对侧或者中间的绿化隔离带。为此,我们自主开发了一套80度大倾角的车牌识别算法,把广角范围提升至160度。通过前端的边缘计算和云端的二次识别基本能够做到98%的准确识别率。根据北京市的道路停车检测标准,其准确率要求大于95%,我们产品送检的结果达到了98.92%;误差率要求小于5%,我们的产品误差率为0.15%。且从整个经济性因素考虑,我们会结合不同路段、不同实际场景进行优化。比如说,我们不一定自己建杆,我们可以借杆。
我们的识别主机可以把路面上现有的摄像头接入进来,只要加入我们的算法系统便可完成这样的识别。针对不同的停车位类型,我们有不同的摄像机部署方案。比如针对垂直的车位,我们采用的是单球机,识别车的行为和车牌。对于道路比较长的平行车位,我们采用的是枪球联动,枪机识别车的行为和行驶轨迹,球机进行车牌的识别。针对路段较短且只有几个车位的情况,我们采用的是多枪机方案。同时,为了保证识别的准确率,我们开发了云端的Triassic AI精英智芯算法,能够达到28秒级的快速识别,球机可达到27倍变焦,能够在停车过程中对车进行准确识别。
关于停车逃费问题,我们把用户数据、前端视频采集数据以及停车场运维的数据进行整合,以保证平台上有可供管理的停车功能模块。在上海徐汇区,我们形成了在泊位管理信息之下的路内路外车场状况平台。这个平台会把剩余泊位推送到车主的APP上,指引车主到有车位的地方去停车。针对停车的证据记录,我们系统存有停车出入位时间的数据、带有时间点的入、出位图片等。违法停车也是具有完整的数据及图片记录的以证明确实存有违法停车的行为。
5G时代的来临,对于日后技术发展会有什么样的影响呢?我们现在系统目前主要由前端的视频、主机再加云端识别组成。未来,通讯速度变得更快的情况下,首先我们能够做到的是一台主机可带数个摄像头,可降低高位视频的初期建设成本。其次,通过5G技术形成摄像头之间的协同。例如,一辆汽车驶进来时前后两个摄像头都可以同时追踪它,再结合我们系统的算法,把它合成一个360度全景视频以进行更精准的分析。
本报告来源于第七届中国云停车产业发展论坛,未经本人确认。