陳香

摘要：人工智能（AI）技術計算機科學的重要分支，當前全球科技發(fā)展的熱點，在多個領域都已經取得突出的成就，具有廣泛的應用價值。本文主要探討，將AI技術用于智能停車管理系統(tǒng)中，取代傳統(tǒng)的車牌識別技術、數據管理系統(tǒng)以及人工繳費系統(tǒng)等，進一步優(yōu)化智能停車管理系統(tǒng)，提升執(zhí)行效率，提高智能和自動化程度，降低管理成本，并對其發(fā)展趨勢和前景做出思考。

Abstract： As an important branch of computer science， artificial intelligence （AI） technology has made outstanding achievements in many fields and has wide application value. This paper mainly discusses the application of AI technology in the intelligent parking management system， replacing the traditional license plate recognition technology， data management system and artificial payment system， further optimizing the intelligent parking management system， improving the efficiency of implementation， improving the level of intelligence and automation， reducing the management cost， and thinking about its development trend and prospect.

關鍵詞：AI技術;智能停車;車牌識別;數據管理

Key words： AI technology;intelligent parking;license plate recognition;data management

中圖分類號：TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）34-0193-02

0? 引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門綜合性強的交叉學科，涉及計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等眾多科學領域[1]，從誕生至今已經在很多領域取得一定的成就。隨著人工智能技術的成熟和普及，智能停車管理系統(tǒng)也進行中轉變和升級，利用AI技術使得系統(tǒng)越來越智能化，并逐步實現無人管理，最終實現車輛出入和場內車輛的動態(tài)和靜態(tài)的綜合管理。

1? AI技術概述

隨著互聯(lián)網時代向智能化時代的邁進，AI技術早已悄無聲息的進入生活的領域，同時也引領產品的設計和設備的研發(fā)進行著轉型和升級。AI技術跟已有的很多學科相比，既相似又不同，是融合了計算機技術、信息技術、心理學和控制技術等多種學科的核心技術，通過對當下的電子計算機技術予以整合來實現的人工智能[2]，具有以下特點：

1.1 信息處理能力

AI技術具有強大的信息處理能力，能夠對圖像、文字、語音等信息進行復雜的算法處理和分析，并給出準確率很高的判斷結果，最常見的應用體現在無人機、無人駕駛、圖像識別的多個方面如車牌識別、人臉識別等，人機對話等。

1.2 機器學習能力

AI技術的學習能力隨著深度學習算法的完善有了進一步的發(fā)展，可以模擬人的學習機制，利用大量的數據和先進的計算模型進行訓練，學習得到最佳策略。目前，機器學習在手寫數字識別、物品識別等領域有著廣泛的應用。

1.3 大數據處理能力

AI技術與大數據是密切相關的，AI技術需要依據大量的歷史數據和實時數據分析對未來數據提出預測新的見解。AI技術的大數據處理能力體現在應用中的不同層次，常見的大數據分析主要側重情感類、預測類等。

1.4 知識運用能力

知識是智能體現的一個最重要的維度。一個智能系統(tǒng)應該能夠很好的存儲與表示、運用知識，并基于知識進行歸納推理。

1.5 不確定性處理能力

現實生活的事情，確定性是相對的，不確定性是絕對的。AI技術還應該具有很強的不確定性處理的能力，應該能夠很好地處理數據中不確定性，模型決策的不確定性，甚至模型內部參數的不確定性。

2? 智能停車系統(tǒng)

AI技術在智能停車管理系統(tǒng)中已經可以實現相關功能的應用。一個完整的智能停車管理系統(tǒng)主要由以下幾個部分組成，結構流程圖如圖1所示。

圖中①為道閘控制系統(tǒng)，②為車牌識別系統(tǒng)和語音播報系統(tǒng)，③為計算機數據管理系統(tǒng)，④為智能繳費系統(tǒng)（服務器端），⑤為客戶端查詢系統(tǒng)。

智能停車管理系統(tǒng)通過紅外線檢測或地面磁感應來啟動車牌識別一體機采集出入口車輛圖像，設計并運用AI實現車牌識別技術完成云端車牌識別，再將大數據與AI技術相結合，提高車牌識別的準確率，通過大數據強大的分析功能，實現智能化停車出入管理，助力城市靜態(tài)交通資源優(yōu)化配置[3]。

2.1 AI車牌識別技術

車牌識別是計算機視覺識別中的圖像處理技術，傳統(tǒng)的車牌識別技術由車牌圖像采集、預處理、定位車牌位、圖像分割、字符識別等組成，由于采集圖像受環(huán)境和角度的影響，采集出的圖像可能會因為模糊、傾斜、失真等問題將會對最終的處理結果造成影響。

AI車牌識別技術，將深度學習融入到車牌識別技術[4-6]中，利用神經網絡進行卷積運算，對圖像特征進行采樣提取分析，并對獲取車牌訓練樣本集（包含86個字符，其中漢字51個，英文字母25個，數字10個）進行預處理后，構建多層神經網絡并反復訓練得到正確分類的預測樣本集?；谌斯ぶ悄艿能嚺谱R別技術，其識別過程主要包括圖像采集、車牌定位、車牌字符分割、深度學習識別字符、輸出識別結果，深度學習識別字符將通過多層卷積、函數激活、池化后輸出到全連接層得到識別結果如圖2所示。

隨著“云計算+大數據+人工智能”三位一體的發(fā)展，利用云服務提供的深度學習及大規(guī)模圖像訓練，將采集的圖像打包上傳至云端，在云服務器實現圖像預處理、深度識別，返回識別結果，系統(tǒng)會識別結果進行分析并提取車牌信息顯示。

2.2 數據管理平臺

智能停車管理系統(tǒng)擁有強大的后臺管理和云平臺服務系統(tǒng)，提供數據綜合查詢及管理能力，動態(tài)分析停車場的數據變化。系統(tǒng)對進出車輛的基本信息（包括車牌信息、進出場時間、是否繳費等）進行實時更新，并提供停車場基本數據（如停車場地址、簡介、車位數以及當前剩余車位數等），提高客戶端查詢系統(tǒng)中數據的準確性。

管理數據系統(tǒng)的大數據[7]分析服務，利用AI大數據處理能力，實現以下主要功能：

①自主統(tǒng)計每周、每月、每年不同時間段停車場的車輛流量，以圖形或報表的方式呈現并保存。

②對前來停車的用戶提供預計到達時的剩余車位數，若車位緊張，可以選擇附近停車場進行查詢，提供附近可選停車場作為

③提供用戶查詢車輛在該停車場的所有歷史記錄，顯示詳細的停車信息;

④實現自動維護功能，可以保證長時間大容量數據存儲，提供實時車牌識別服務。

2.3 智能繳費

隨著手機支付[8]的普及，智能繳費已成為可行且必然性的趨勢，也是實現停車場智能化管理的必要條件。智能繳費將移動終端（APP、小程序、掃碼繳費）發(fā)來的離場消息上傳給數據管理平臺，平臺對車輛信息進行查詢后，分析和計算所需的數據并返回給移動終端停車時間和金額后用戶進行繳費，支付完成后平臺實時更新車輛信息作為車輛離場依據。

智能繳費系統(tǒng)不管是對管理系統(tǒng)還是車主都使得停車收費更便捷，滿足車主快生活的停車服務，降低停車場人工成本，使面向對象更加多元化，同時具有相對高的穩(wěn)定性和安全性，保證了停車場的正常運行，目前已經被廣泛的使用[9]。

3? 展望

隨著人工智能（AI）技術不斷完善和應用，結合第五代移動通信（5G）和大數據等新興技術，智能停車管理系統(tǒng)將得到更好的發(fā)展。未來的停車管理系統(tǒng)有望實現無道閘控制系統(tǒng)，視頻采集識別一體機將智能區(qū)分進入道閘區(qū)域的人、物和汽車等，實現車輛進出停車場無需停車，停車費會在車輛出去時自動從車主綁定賬戶中扣除。同時將平臺數據共享，對接市政服務和交通管理系統(tǒng)，實現城市停車資源的統(tǒng)一規(guī)劃和管理的進程，提高車輛管理和出行效率，真正實現無人值守的全智能化。

參考文獻：

[1]李芳，周雅蘭.大數據背景下《人工智能》課程教學的改革[J].科技經濟導刊，2019，27（18）：139-140，177.

[2]張笑然.電子信息工程與人工智能關系探析[J].電子世界，2018（03）：68，70.

[3]劉源，張玉棟，康雷，等.人工智能技術在智慧停車領域的實踐[J].人工智能，2019（01）：82-89.

[4]裴月，玲張濤.基于人工智能的車牌號與車型識別系統(tǒng)[J].公路，2019，64（08）：277-281.

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[6]周宇杰.深度學習在圖像識別領域的應用現狀與優(yōu)勢[J].中國安防，2016，07：75-78.

[7]張文娟，任曉霞.基于大數據時代計算機網絡技術中人工智能的應用解析[J].電子測試，2019（18）：67-68.

[8]邱巖，秦升平，孫曉鐘.基于手機支付的停車場智能收費系統(tǒng)設計[J].2004，25（6）：886-888.

[9]田永，勝奚西.淺析停車場人工智能化收費管理系統(tǒng)的可行性[J].城市建設理論研究（電子版），2019（10）：178.