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实时停车泊位信息采集及动态预测技术研究
2013-01-06    来源:


1引言

近年来,国民经济的高速发展、城市化进程的推进、进口汽车关税的大幅下调以及我国汽车制造业的大力发展带动了汽车保有量的逐年增加,同时导致了城市停车需求的迅速增加。停车难已成为国内经济较发达城市的普遍问题,由于增加停车设施供给受到土地资源和建设资金的限制,使得停车管理越来越得到重视,除了在政策上进行制约调整外,利用ITS技术的停车诱导信息系统(Parking SystemPGIS)应用日渐普及,且了显著作用。

随着计算机及通讯技术的迅猛发展,国内的车位检测、通讯、动态交通标志等技术已经比较成熟,停车诱导系统在技术上实现的困难也逐渐消除,停车诱导信息系统的实际应用研究正在蓬勃展开。泊位信息采集在整个停车诱导信息系统总投资中所占比例比较低,但是信息的准确性和及时性决定了所发布信息的真实性和及时性,是整个系统运行效果的关键因素。无论是出行前,还是出行中,到达停车场时是否有空车位可供停车是驾车者最为关注的问题之一。比较准确地预测出停车场的有效停车泊位数,供系统用户选择停车场时参考,不仅有利于用户合理地安排自己的出行和停车,也有利于交通管理部门对交通的宏观调控。

本文对停车场的实时泊位信息采集方法进行了总结,并指出路内停车场的泊位信息也应纳入停车诱导信息系统。并针对有效停车泊位传统预测方法的一维特征局限性,提出采用基于神经网络的混沌时间序列来预测停车泊位的变化趋势,为停车诱导信息系统的进一步研究奠定了基础。

2停车场泊位信息采集技术

停车场按相对于道路的位置可分为路外停车场和路内停车场。国内大多数停车诱导信息系统均只包括路外大型公共停车场,均未将路内停车场包括在内。由于路外停车场严重不足,合理、有效、简便易行的路内停车场是一种必要补充,建议将部分路内停车场纳入停车诱导系统。下面分别对路外和路内两类停车场的泊位信息采集方式进行阐述。

21路外停车场泊位信息采集方式

目前国内大多是停车场管理系统与人工管理两种方式并存,并且停车场管理系统也是种类繁多,相应的泊位信息采集设备主要可分为地感线圈检测器、道闸式检测器、红外线检测器、超声波检测器、车牌识别方式。

(1)地感线圈检测器

电磁感应线圈检测器是基于电磁感应原理而设计的实时交通流检测器,是一种目前使用较为广泛的成熟产品。优点是线圈电子放大器已标准化、技术成熟、易于掌握、计数精确、抗干扰性强,可以全天候、全天时工作,设置简单、管理方便、成本低廉;缺点是安装时要破坏路面,安装质量对其可靠性和寿命影响很大,修理或安装时需中断工作,影响路面使用寿命。

(2)道闸式检测器

利用道闸的光电或限位传感器替代地感检测器和线圈,将每次道闸的起落视为通过一辆车。其缺陷是道闸的起落与通过的车辆数并无严格的一一对应关系(如一次开启通过数辆车),故应用这种设备需要靠管理手段解决误差,严格要求道闸的一次起落必须而且只能通过一辆车。

(3)红外线检测器

红外线检测器一般采用反射式检测技术。反射式红外检测器使用放射型光束传感器,利用红外回波检测法进行位置检测,有很强的抗静电干扰和温度干扰的特点,与超声波检测相比,速度快,不受机械噪声干扰和电磁波干扰的影响。

(4)超声波检测器

超声波检测器就是通过放置在车位上方的检测器发射与接收脉冲超声波,并作时间对比,来感知车位上是否有车辆存在。优点是造价低、无埋设、无附加反射装置、免维护、抗静电,缺点是容易受环境影响。

(5)车牌识别方式

车牌识别是图像识别技术在交通管理领域的应用。它不仅可以判别车辆的有无,还可以高的精度对车牌号、车型和行驶速度等车辆信息进行识别,在需要车牌信息的特殊场合搜索和追踪套片卑车、利用车牌信息侦破刑事案件、统计与车牌有关的车辆信息等)可得到较泛的应用。目前将车牌识别技术应用于统计停车泊位,可为将来的扩展应用留下空间。是设备复杂,成本较高。

2 路内停车场泊位信息采集方式

路内停车场的泊位信息采集主要是通过采集设备采集车位上是否有车辆存在的信息。路车场泊位信息采集设备除了上述路外停车场信息采集方式中的地感线圈检测器、红外线器、超声波检测器外,还有以下两种方法:

(1)咪表‘13

在路内停车管理中采用咪表作为技术设备,已是世界范围获得的成功经验,其优点是与收式一体,计数准确;缺点是投资较大,要破土安装,影响城市景观,投币式咪表故障率和损高,咪表占用道路成为新的路障。要适应实时传递车位的要求,一种方法是选咪表时选用实时传递车位类型的咪表,该方法造价较高;另一种方法是对现有的咪表进行改装,在芯另接五类线单独采集车位信息,该方法造价较低。

(2)视频检测器

交通视频技术是指使用计算机视频技术检测交通信息,通过视频摄像机和计算机模仿人功能。它的原理是:在视频范围内划定虚拟线圈,车辆进入检测区域使背景灰度发生变从而感知车辆的存在。优点是施工安装简单、系统安装对市政设施无破坏,不干扰交通、维用低、可靠性高、系统兼容性能好,可预留通用通信接口,扩展、升级非常方便;缺点是成本,容易受环境干扰。

对比以上各种采集设备的优缺点,从短期利益来看,采用对目前咪表进行改装比较实际,从城市交通发展趋势及城市智能交通系统的发展状况来看,选用视频检测器比较有发展,因为随着ITS的发展停车场信息肯定会和ITS中的车牌识别以及各种黑名单模块相连而且采用视频检测的管理系统便于扩展与升级。

3停车泊位变化趋势预测方法

将实时停车泊位信息采集技术采集到的各个停车场泊位相关信息按照一定规则通过数据传输网络将信息送至中央控制系统。通过数据处理,可得出系统所需的有效停车泊位数。有效停车泊位数,是指正在开放的停车场内未被车辆或其他物品占用,可以用来停放车辆的停车泊位。

现有的有效停车泊位预测方法大致可分为两类:

(1)影响因素分析法:分析影响泊位变化的各种因素,将各影响因素看成自变量,有效泊位数看成因变量,构造两者之间的函数关系。这种方法的应用目前还受到限制,主要原因是影响因素太多,信息量大,特别是有些因素难以量化,建模困难,进而无法预测或失真太大。

(2)时间序列预测法:不考虑影响泊位变化的各种因素,利用现有的有效泊位的历史数据去构造模型,进而推测未来车位占有率的发展趋势,这是一种对历史数据变化规律的探索,属于时间序列分析范畴。

传统的时间序列预测方法都是基于一维空间,大量的研究表明,这种预测模型存在丢失演化信息的缺点。混沌时间序列分析是非线性时间序列分析的最新发展,它是在近20年来非线性科学蓬勃发展的基础上,将非线性动力学即混沌理论和分形理论用于非线性时间序列的研究上所产生的新的分析方法,它可采用延迟坐标状态空间重构法将一维时间序列扩展到三维甚至更高维的空间中去,将时间序列中蕴藏的信息充分挖掘出来。混沌时间序列分析方法的出现,极大地扩展和加深了人们对非线性时间序列的认识与把握,目前已广泛用于网络流量分析、保密通信、生物医学、大气科学、经济和金融等各个方面∞]。本文试图通过混沌时间序列预测法对停车场有效停车泊位数进行预测。具体预测过程如下:

(1)有效停车泊位时间序列的混沌判别

混沌运动的基本特点是运动对初值条件极为敏感。两个很靠近的初值所产生的轨道,随时间推移按指数方式分离,Lyapunov指数就是定量描述这一现象的量¨。。对多维的动力学系统来说,若最大Lyapunov指数是正的,则认为系统一定是混沌的。因此,有效停车泊位时间序列的最大Lyapunov指数是否大于零可以作为该序列是否处于混沌状态的一个判据。

(2)有效停车泊位时间序列的重构相空间

混沌时间序列重构相空间普遍都采用坐标延迟相空间重构法。坐标延迟法的本质是通过一维时间序列来构造m维相空间矢量,按时间增长的顺序将其相连,即可描述系统在m维相空间中的演化轨迹。

坐标延迟相空间重构技术有两个关键的地方,即嵌入维数m和时间延迟r的确定。Takens定理¨o中,对于理想的无限长和无噪声的一维时间序列,嵌入维数m和时间延迟r可以取任意值,但实际应用中的时间序列都是有限长度且存在噪声,嵌入维数优和时间延迟r是不能随意取值的,必须精心确定,否则会极大地影响重构的相空间的质量。文献[4]中介绍了多种选取的方法,G-P算法为较常用的算法,自相关法和复自相关法是非常成熟的求时间延迟的方法,互信息法是估计重构相空间时间延迟的有效方法,在相空间重构中有广泛的应用,C-C方法可同时选出最佳的mr值。

(3)基于神经网络的混沌时间序列建模

混沌时间序列在内部有着确定的规律性,这种规律性产生于非线性,它表现出时间序列在时延状态空间中的相关性,这种特性使得系统似乎有着某种记忆能力,同时又难以用解析方法把这种规律表现出来,而这种信息处理方式正是神经网络所具备的uo。根据Kolmogorov理,任何一个时间序列都可以看成是一个由非线性机制确定的输入输出系统的近似。因此,该理论从数学上保证了神经网络用于时间序列预测可行性。

4结语

停车诱导信息系统(PGIS)是通过多种方式向驾驶员提供停车场的位置、剩余泊位数量、路线以及相关道路交通状况等信息,诱导驾驶员最有效地找到停车场的系统。停车场泊位信息的采集、处理是整个系统运行的基础环节。本文将路内停车场纳入停车诱导系统,对停车场实时泊位信息的采集方式进行了总结,并提出了采用基于神经网络的混沌时间序列对有效停车泊位进行实时预测,从而较好满足用户出行决策和经营停车场的企业运营管理的需要,为停车诱导信息系统的进一步研究奠定基础。

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