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停車技術的演變:人工智能如何塑造停車的未來?

人工智能
在人工智能 (AI) 的推動下,停車技術的發展為解決停車位不足的緊迫問題提供了有希望的答案。 由人工智能驅動的智能停車系統使用計算機視覺、深度學習和地面傳感器,提供實時停車可用性信息、優化空間利用率并改善整個停車體驗。

近年來,印度遇到了一個緊迫的問題:嚴重缺乏足夠的停車位。隨著機動車數量與日俱增,該國目前的停車狀況嚴重達不到預期。根據IBM的一項研究,德里的司機平均花19分鐘尋找停車位,而孟買和班加羅爾的情況要糟糕得多。作為回應,城市中心和停車場運營商正轉向技術尋求解決方案。人工智能(AI)領域已經成為解決這一問題的游戲規則改變者,它為駕駛員提供了停車可用性的實時信息,塑造了停車的未來。

什么是基于人工智能的智能停車?

基于人工智能的智能停車是一種創新解決方案,它利用傳感器和攝像頭等各種設備的數據創建智能停車管理系統。這些設備要么被改裝在停車場內,要么被放置在附近,以檢測停車位的可用性。然后,收集的數據被傳輸到連接到物聯網(IoT)設備的軟件中,物聯網設備向用戶傳達停車位的可用性。除了有關可用停車位的信息外,駕駛員還可以訪問停車定價等有用的詳細信息。一些公司甚至提供通過電子錢包預訂和支付等功能,使整個過程更加輕松。

人工智能驅動技術推動智能停車:

計算機視覺:通過利用停車場攝像頭的數據,計算機視覺技術可以識別空閑停車位。 這種方法涉及分析空地上的標記并使用幾何數據來提高準確性。 這種計算機視覺的創新應用不僅簡化了停車流程,還優化了空間利用率,為駕駛員提供無縫、高效的停車體驗。

深度學習:深度學習采用已經接觸過全面停車數據的人工智能神經網絡。 與人類類似,這些系統從經驗中學習,隨著收集和分析更多數據而變得更加準確。 除了確定停車位的可用性之外,深度學習智能停車技術還可以評估高峰和非高峰停車時間、識別占用模式并實施動態定價系統。

地面傳感器:地面傳感器利用雷達技術來檢測停車位的可用性。 這些傳感器戰略性地放置在停車場地板上。 當車輛經過傳感器時,它會向停車場管理系統發送信號,指示停車位是否已占用或空置。

停車柜臺系統:這些傳統的智能停車技術可統計進出停車場的車輛數量。 雖然它們通常用于結構化和封閉式停車場,由于范圍狹窄,入口點有限,但從這些系統收集的數據可以幫助企業優化其停車運營。

新興趨勢塑造智能停車的未來

自動停車場:自動停車場在全球范圍內越來越受歡迎。 與依賴人工干預的傳統停車方法不同,這些系統利用機械來提升和停放車輛。 駕駛員將車輛停在指定區域,傳感器和激光掃描并測量車輛的尺寸。 隨后,移動平臺將車輛提升并轉移到可用的停車位。

自動停車場不僅簡化和增強了駕駛員的停車流程,而且由于是垂直建造的,因此還節省了大量的空間。 此外,由于駕駛員不需要離開車輛,因此汽車之間所需的空間最小,進一步優化了空間利用率。

自動駕駛汽車:現在許多汽車都配備了自動停車功能,使駕駛員無需坐在方向盤后面即可自動停車。 這一進步簡化了停車流程并最大限度地利用了停車位。 即使車輛缺乏內置自動停車功能的駕駛員也可以利用傳感器自信地穿過擁擠的停車場。 盡管經典汽車和舊車型可能需要進行修改才能融入這些功能,但一旦自助停車成為主流,停車效率預計將大幅提升。

物聯網(IoT):物聯網是指各種設備通過在線通信實現互連。 物聯網系統使駕駛員能夠通過網站或專用應用程序訪問有關可用停車位的實時信息。 借助這項技術,駕駛員可以提前計劃停車,從而大大減少尋找停車位的時間。

物聯網在停車方面的優勢不僅僅在于幫助駕駛員尋找停車位。 這些系統還幫助企業優化停車場占用率,跨多個平臺推廣其服務,并有助于減少因司機漫無目的地尋找停車位而產生的碳排放。

結論

總而言之,在人工智能 (AI) 的推動下,停車技術的發展為解決停車位不足的緊迫問題提供了有希望的答案。 由人工智能驅動的智能停車系統使用計算機視覺、深度學習和地面傳感器,提供實時停車可用性信息、優化空間利用率并改善整個停車體驗。

自動停車場、自動駕駛汽車和物聯網連接等新興趨勢正在進一步塑造停車業的未來,有望提高效率、便利性并減少對環境的影響。 在人工智能的影響下,世界各地城市地區停車的未來看起來一片光明。

責任編輯:姜華 來源: 千家網
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