基于大数据时代下智慧停车发展趋势展望与分析

基于大数据时代下智慧停车发展趋势展望与分析

Prospect and Analysis of Intelligent Parking Development Trend

in the Era of Big Data

范汝城

FAN Ru-cheng

（厦门路桥信息股份有限公司）(Xiamen Road&Bridge Information Corp)

【摘要】“停车难”是当下社会的一大难题，大部分城市的停车位使用率却不高，且存在一定的信息不对称的情况，同时，我国汽车使用量的大幅度增长也会直接增加停车压力。针对这一现象，论文主要探讨了基于大数据下的智慧停车发展趋势展望和分析，以期有效缓解当前车辆停车难的现象。

【Abstract】“Parking Difficulty” is a big problem in the current society, which is also a problem that the government urgently needs to solve. In most cities, the utilization rate of parking spaces is low, and there is a certain degree of information asymmetry. A large increase of vehicles directly also increase parking pressure.In view of this phenomenon, this paper mainly discusses the development trend of intelligent parking based on big data, in order to effectively alleviate the current phenomenon of vehicle parking difficulties.【关键词】智慧停车；发展趋势；大数据时代；展望和分析

【Keywords】intelligent parking; development trend; big data era; prospect and analysis

1 引言

目前，大、中型城市的车位较少，催生了在城区内部随意停车的现象。以厦门市为例，2018年，厦门市的机动车登记数量已经达到1.5×106辆，主要集中在厦门岛内，且仍有不断增长的趋势。岛内目前共有各类型停车场1300多个，总车位2.1×105个，每辆车仅拥有约0.2个泊位，与国际通行的每车1.4个泊位标准相距甚远。并且没达到我国对于城市的配建比例每车1.2个泊车位的标准。除了厦门，苏州、武汉等城市的停车系数也存在着供需比例严重不足的情况。

想要缓解车辆停车难的现象，只加

大停车位的供应是远远不够的。国内停车位的使用率只占到已有停车位的50%，这说明国内停车位没有完全被利用起来。提高车位的使用率，是当下解决停车难的重要目标。智慧停车场就是在目前市场的需求中应运而生。通过云停车平台系统和增值服务的方式，实现停车场无专职收费人员、云控中心统一监管和现场保安应急响应的智慧停车管理模式。智慧停车的核心在于全面利用停车场的综合信息，用大数据分析停车位的合理利用，引导车辆驶入空闲车位，缓解停车难的现象。由商业数据中心CBNData推出的智慧停车行业年度报告中，对国

内各个大、中城市的智慧停车现状进行了基于大数据的分析研究，并且对国内停车场的管理方面提出了解决方案。

国内城市对大型停车设施建设十分重视，停车设施数量不断增多，机械停车楼、立体停车库等新型停车设施日益增加，城市停车设施规模也逐渐向大型化发展[1]。但是，传统模式的停车场已“物联网+车牌经满足不了市场需求，

识别+人工智能”通过大数据分析利用，极大推动了智慧停车的发展，政府的重视和相关政策的实施，也加大了智慧停车行业的紧急落实。

通过互联网大数据共享的方式，运

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技术与应用Technology and Application用大数据、物联网和人工智能等技术实现泊位资源的有效配置[2]，智慧停车云停车平台通过大数据的资源不仅可以与车企合作，同时，还将与商业活动、营销推广和智能充电等其他模式进行配合。完全连接停车场数据，在云端建立数字城市综合管理平台，在停车场建立实时数据中心，与动态交通信息配合实现停车资源的优化配置，填补目前展示的众多停车位的空白。下面是基于大数据时代下的智慧停车发展趋势展望与分析。

2 大数据助力智慧停车，城市停车资源大规模数字化连接，实现资源深度整合配置

目前，智能交通行业的自动驾驶、大数据及车联网技术等在新型智慧停车领域起到了重要的引领作用。普及城市智慧停车，是国家经过相关部门的调查报告得出的对于解决当下停车难的一个重要决策，是政府企业单位以及大众人民实现共赢的有利选择。通过大数据来优化资源配置，为提高城市建设和推动建设产业做了良好的发展开端。为了智慧停车的普及发展，停车场的数据信息获取需要精细化。从整个智慧交通的级别来说，停车场作为智慧交通的一个重要组成部分，信息获取仍然是一个断面信息而不是整个路网中的全方位的信息。停车场作为服务的提供方，可通过无线通信技术、移动终端技术和GPS定位技术来配置停车位置。车辆的信息不全面，无法使停车场和车辆进行信息的交互，从而满足不了车主日常停车的需求问题，也使智慧停车失去根本意义。

所以智慧停车是需要通过互联网大数据分析，从智能终端获取到的车主需求来进行服务。而信息的采集，能将信息互通的效率得到有效提高，为车主提供便捷，做到智慧的引领，让停车不再难。

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近几年，互联网的飞速发展，停车收费系统全面加入了移动终端，智慧停车的资源共享、收集以及配置，大大增加了车辆停车到便捷付费的效率[3]。而停车收费的支付方式变得更加多元化，微信支付、支付宝支付和银联卡等多种支付方式大大降低了人工成本。首先，智慧停车云停车平台的出现，停车场免取卡入场，无须停车，识别车牌就可以抬杠通过，离开停车场直接驶出，出场前系统自动扣费，让更多的车主体验到智慧停车的快捷、方便。整个缴费过程

无须人工的干预，车主通过手机可以查看到各种缴费情况。其次，支付功能的便捷和多元化，在用户体验的同时，更要重视车辆信息的收集，让停车场的大数据更加详细。通过大数据分析传输到各个终端，与其他停车场信息实现资源共享。

3 快速采集海量用户习惯及行为分析，实现更为精准的人性化智慧停车服务

停车场中传统数据的收集，主要是停车设施的基础信息、停车位的泊位信息。这些数据的收集只能采集到比较客观的数据，不适应用到智慧停车。而大数据的形成，则选择了更多的手段，通过移动设备、电脑和手机的利用，采集图像、录像等信息，同步定位，数据实时上传，为大数据的获取配置提供了有利的条件。

1）大数据时代下的智慧停车场，为了加强数据的准确性以及合理应用，从各种渠道收集数据，海量的数据资源通过管理得到较好的配置，让用户、停车服务和商业服务相结合，体现了大数据在智慧停车中的实用性。其次，大数据中从多媒体以及商业中采集到的数据信息，经过分析管理，应用到各种配置，

通过信息价值筛选，加强其真实性和实用性，为智慧停车的商业用途做了铺垫。最后，不同于传统模式的管理方式，利用互联网的移动数据，对停车场和停车位进行应用，车主之间共享车位，车主个人主动发出停车信息，都加大了数据采集，推动了停车行业的发展。

2）智慧停车场在大数据系统的分析以及应用服务中，通过用户的个人信息，对数据资源进行处理和筛选，结合车辆归属以及需求问题，提高服务用户在停车问题上的精准程度[4]。同时，通过用户个体化的体验活动，从中采集更多有利资源，上传数据系统进行进一步分析和整理。对用户的后期需求做更详细、更有效的评估。大数据采集的更精准化，使得数据库中对于用户的服务质量也有更好的保障。最后，用互联网的应用传播给客户带来不一样的体验。利用停车场的大数据平台以及采集到的用户个人信

息，通过引动设备终端给用户制定个性化的服务。实现智慧停车与用户间的交流无距离，对于用户的需求做自动推荐。

4 智慧停车大数据的未来发展趋势展望

随着社会经济的不断发展，车辆的保有量大幅度的增加，智慧停车需要更加个性化的深入用户当中，让用户切身的去体验智慧停车的方便、快捷。而作为社会发展中的需要程度，智慧停车拥有庞大的发展空间和市场，智慧城市、智慧交通的兴起不断推进智慧停车行业的发展，让用户、政府企业以及商业全面发展。

智慧停车大数据还需要不断的采集、挖掘、管理和利用，把大数据系统中的有利价值信息更好地利用起来，让大数据平台更加完善，让智慧停车更加完美化。

为了让大数据系统中的价值得到更

◎智慧交通◎

好的利用，首先，需要在已有的系统平台统一管理，加强系统中大数据的分析。之前，智慧停车场的改造没有解决大数据实际的问题，导致整个系统中数据的使用没有实用化，无法向外围拓展。但在物联网、互联网时代，移动终端的连接使得大量数据资源得到共享，建造了用户与停车场之间的车位预留、车位引导和电子付费等便捷方式。

所以，数据的联网共享、车位全程自动化服务以及移动服务的普及是现在需要加大力度普及的必要选择，智慧停车是政府、企业与车主间互相合作。公众车主用户方面，从引导停车，分享车位，

共享车位等角度切入；政府方面需要从停车场的规划以及政策智慧停车行业的支持上切入；而企业方面，可以从停车场的管理、人力资源的调配以及节能环保上切入，实现政府、企业以及民众间的多方共赢。解决停车难、借道拥挤的问题是政府必然的决策，智慧停车大数据的资源共享和配置，是推动城市文明建设的一个重要问题。

让智慧停车场实现了质的飞跃。

参考文献

[1]邢霁月.基于情景分析的电动汽车充电服务设计策略研究[D].无锡:江南大学,2016.

[2]贺惜.基于泊位共享理论的停车场选址优化模型及其建设序列研究[D].北京:北京交通大学,2018.

《中国公路学报》编辑部.中国交通工[3]

5 结语

国内当今智慧停车场，借助“物联，更好的弥补了其在信息化 网+互联网”

、智慧化方面的差距，大数据的分析管理，

程学术研究综述·2016[J].中国公路学报,2016,29(6):1-161.

[4]谢勇.智慧停车设施投融资模式及研究[D].西安:西南交通大学,2017.

（上接第82页）规划领域将发挥越来越重要的作用。中心城市分析[J].上海城市规划,2016 (3):30-36.

心城区空间结构分析的探索，在百度热力图数据的处理分析及方法上还有诸多的不成熟之处，相较于传统兰州城市空间结构研究方法，百度热力图提供了一种集动态的、易获取的、海量的等特征于一体的研究方法，为城市规划更加“智慧”实施建设和发展提供支有力的技术支撑。当然，大数据技术应用研究依旧存在一定的缺陷，但在城市研究和城市

参考文献

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