基于交通管理场景的停车管理系统设计运用研究

郑玖洲

摘 要：為探索停车管理系统如何能够在交通管理场景下发挥重要作用，本文对城市停车管理现状、交管业务中停车管理需求研究、停车管理系统设计等方面进行了阐述，旨在能够帮助交通管理部门提供建设性思路。

关键词：交通管理;停车管理;大数据

1 城市停车管理的现状

相关数据显示，截至2019年6月，2019年上半年全国汽车保有量达2.5亿辆，占机动车总量的74.58%，而私家车达1.98亿辆。随着机动车数量的不断攀升，交通拥挤、交通堵塞、交通事故、停车难、问询难等是城市交通亟须解决的问题。针对当前城市停车管理中出现的供需不对称、交通服务单一、城市交通管理压力大等现状，城市交管部门势必需要一套能够解决城市停车管理信息问题的体系。停车信息管理系统是基于停车场信息、车辆图像和号牌信息采集、传输和发布的集成系统。通过双向、多向的主动分析，实现信息收集、综合分析、研判的强大应用功能，合理科学管理停车资源，改进交通管理模式，希望能够逐步建立一套与未来发展相适应的科学管理新机制。

2 交管业务中停车管理需求研究

2.1 停车场静态信息需求

城市停车场包括私人经营性停车场、政企单位服务型停车场、公共基础服务型停车场等。不同属性类型的停车场对于静态信息的提供大致都相同，主要包括停车场名称、地址、地理位置信息、坐标、停车场泊位信息、备案文件、收费经营许可、停车场信息化设备信息、信息维护等内容。

2.2 停车场动态信息需求

针对不同属性类型的停车场，其需求的动态数据一般包括：进出车辆的号牌信息、图片及时间信息、停车场的实时车位占用信息、停车场内动态泊位数量等。通过对以上数据的获取，实现交通管理对静态车辆的监管。

2.3 车辆布控需求

当前交通管理部门对车辆的管理仍然停留于路面的动态数据，如果停车场内的车辆监管布控能够实现，那么交通管理部门就能实现无盲区对车辆进行监管。因此，车辆布控是交管业务中的核心需求。

2.4 停车大数据辅助决策需求

停车大数据体量大、种类繁多，通过数据分析期望实现：根据既有属性数据值，预测未知属性的数据值;基于大数据技术发现数据潜在模式，包括复杂的多维度数据关联性分析，将数据划分成若干有意义或有用处的聚类分析，从而能够对高峰期交通路段的拥堵情况、流量进行预测，为交通管理提供辅助决策。

2.5 价值信息发布需求

停车价值信息包括两个渠道：一是根据停车场和诱导屏的具体位置，利用交通管理信息化工具，将可视化的停车价值信息进行发布;通过不同的优化策略，为交通参与者提供信息参考，提高城市交通的管理效率。二是根据采集到的停车场静态、动态信息，根据不同的应用需求，对需要发布的数据进行筛选、整理、分类，再提供给相关群体，实现车辆信息的多通道发布与共享。

3 停车管理系统设计

3.1 系统架构

系统总体框架图包含数据流、数据交换、数据安全、技术实现及部分功能。具体架构如图1。

3.2 功能模块

（1）数据接入模块。完成地面停车场的数据接入，通过专业的数据通道将停车场数据汇聚到数据中心平台，接入数据包括结构化数据和非结构化数据，具体包括车场采集数据分类：车场基本信息、车辆进出数据、车辆进出图片、车场泊位信息等。

（2）大数据服务模块。对接入的停车场过车数据进行数据接入、数据清洗、数据分析;依靠高性能并行的计算机处理技术来处理海量的数据集，分布式地演算出最终的停车数据辅助决策，从而能够为交通管理提供策略支持，大大提高交通决策的精准度和效率。

（3）平台管理模块。平台管理模块基于数据采集模块和大数据服务模块的数据支持，提供停车平台基础的平台管理功能，包括用户管理、权限管理、操作日志管理、系统参数设置管理、功能模块参数配置、统计分析、查询等;提供可视化界面的展示信息，包括基础信息配置、统计分析图表、GIS地图、车辆图片等内容。

（4）数据交互模块。数据交互作为系统与外界进行数据联通的中转模块，能够直接控制数据传输的通断，并且能够对要求的涉密数据进行脱敏处理，保证数据安全。按照当前的业务需求，数据交互对外分为三个模块，即布控数据交互模块、决策辅助数据交互模块、动静态停车数据交互模块。

（5）信息发布模块。信息发布作为系统重要的运用场景，是停车数据运用最直观的手段。信息发布模块包含两个维度，一个是社会发布，另一个是交管信息发布工具;信息发布内容包含区域道路拥堵预测、停车场余位信息、停车推荐导航、停车场信息等。

4 结语

按照城市发展建设有关规划要求，城市发展需要配套更多数量的车位供给，而对交通管理者来说，如何解决停车动静态数据获取、车辆布控、车辆大数据辅助决策、价值信息发布等业务场景需求，是关键。如果仅仅依靠信息化平台来解决城市的停车问题，那是远远不够的，问题的解决还需要交通管理部门统筹，其他相关职能部门一起努力，才能切实缓解城市“停车难”问题。