计算机模拟方法在停车库服务水平评估中的应用
计算机视觉技术在智能停车系统中的应用实践
计算机视觉技术在智能停车系统中的应用实践一、引言随着城市化进程的加速，停车问题成为了现代城市交通管理面临的重要挑战之一。
传统的停车场管理存在时间成本高、效率低下等问题，给人们的出行带来了不便。
计算机视觉技术作为一种新兴的技术手段，对于智能停车系统的构建和优化提供了有效的解决方案。
本文将重点探讨计算机视觉技术在智能停车系统中的应用实践。
二、智能停车系统概述智能停车系统是指利用先进的科技手段实现停车场智能化管理和服务的系统。
通过对车辆和停车场内情况的实时监控和分析，实现车辆的迅速定位、导航、计费等功能。
智能停车系统可以极大地提高停车场管理的效率，减少人力成本的投入，提升用户的停车体验。
三、计算机视觉技术在智能停车系统中的应用实践1. 车辆识别技术车辆识别是智能停车系统中的关键环节之一。
通过计算机视觉技术，可以实现对停入停车场的车辆进行自动识别，并与车辆信息数据库中的记录进行比对，实现车辆的准确定位和身份认证。
常用的车辆识别技术包括车牌识别和车身识别。
利用图像处理算法，可以对车辆的车牌号码进行高效准确的识别，从而实现停车场的自动化管理。
2. 车位监控技术车位监控是智能停车系统中必不可少的环节。
通过计算机视觉技术，可以对停车场内的空余车位进行实时监控和统计，提供给用户可用车位的信息。
利用图像识别和边缘检测等算法，可以有效地检测车位的占用情况和车辆的大小。
结合车辆识别技术，还可以实现车辆的实时定位和导航，帮助用户快速找到空余车位，减少停车时间。
3. 车流量分析技术车流量分析是智能停车系统中的重要功能之一。
通过计算机视觉技术，可以对停车场内车辆的流量进行实时监测和分析，包括车辆进出数量、停留时间等信息。
车流量分析可以帮助停车场管理者对停车场的使用情况进行监控和优化，提供决策依据。
同时，车流量分析还可以与车位监控技术结合，实现车位资源的合理分配和利用。
4. 安全监控技术安全监控是智能停车系统中至关重要的一环。
云计算在智慧停车中的应用
云计算在智慧停车中的应用
智慧停车是指在现代城市中通过技术手段来提高城市停车管理效率的一种模式。
在过去，城市交通拥堵和停车难等问题给人们带来了很多的不便，而云计算作为一种高效的计算模式，可以为智慧停车的实现提供有力的支撑和保障。
首先，云计算技术可以为智慧停车提供更加高效的数据处理能力。
在传统的停
车场管理模式中，管理人员需要手动记录停车车辆的数量和时间，通过传统的数据处理方式，这种处理方式在处理大量数据时会非常繁琐，效率也会大大降低。
通过云计算技术，可以轻松地处理大量数据，并能够根据数据生成停车数据报告和分析报告，为管理人员所使用，能够提高管理效率。
其次，云计算技术可以为智慧停车提供更加高效的资源部署能力。
在传统的停
车场管理模式中，当出现车辆堵塞等问题时，车主停车和离开需要一个非常长的时间，甚至需要增加工作人员来协调车辆进出，而云计算技术可以根据实时数据，实现车辆自动进入停车场、自动离开停车场等功能，有效避免了车辆拥堵现象，同时也保证了停车场的安全。
第三，云计算技术可以为智慧停车提供更多的附加服务。
传统的停车场管理模
式会出现一些问题，例如停车场安全问题、车主忘记停车位置等问题，而云计算技术可以为这些问题提供更好的解决方案。
例如，使用云计算技术可以在线监控停车场安全情况，为车主提供即时的车位导航和找车服务，加强了停车场的服务水平。
总之，云计算技术可以为智慧停车提供高效、准确、方便的管理方式，同时也
可以保证城市交通的整体运转协调。
未来，随着智慧停车技术的进一步完善和云计算技术的普及应用，我们相信城市停车管理的效率将会更高，为人们出行带来更多方便。
云计算技术在智慧停车场中的应用探索
云计算技术在智慧停车场中的应用探索随着城市化进程的加快，车辆数量剧增，停车难题日益突出。
传统的停车场无法满足需求，因此智慧停车场概念应运而生。
云计算技术作为智慧停车场的重要组成部分，为其提供了更高效、便捷的解决方案。
本文将探讨云计算技术在智慧停车场中的应用，同时讨论其带来的挑战和前景。
首先，云计算技术可以实现停车场的智能化管理。
传统停车场管理方式主要依赖人工巡查和手工操作，效率低下且容易出错。
而借助云计算技术，停车场可以实现全自动化管理，包括车辆入场、出场、空位监控、支付等等。
通过智能感应器和监控系统，停车场可以实时监测车辆进出情况，将数据上传到云端进行处理和分析，实现停车场数据的实时跟踪和监控。
这样不仅可以提高停车场管理的效率，还可以提供更好的停车体验。
其次，云计算技术可以为智慧停车场提供更便捷的用户服务。
借助云计算技术，车主无需手动寻找停车位，只需通过手机APP或其他终端设备查找附近的停车场，并实时获取停车位信息。
同时，云计算技术可以提供车位预订服务，用户可以提前预约车位，避免到停车场后没有空位的尴尬情况。
此外，云计算技术还可以实现电子支付和无感支付功能，用户可以通过手机APP直接支付停车费用，无需借助现金或信用卡。
所有这些便捷的服务都得益于云计算技术的支持。
云计算技术还可以为智慧停车场提供更准确的统计分析数据。
传统的停车场统计分析主要依赖人工统计和手工记录，往往不准确且费时费力。
而云计算技术可以通过数据分析和挖掘，实现对停车场数据的精确统计和分析，包括车流量、停车时长、车辆类型等等。
这些数据可以帮助停车场管理者更好地了解车主需求和行为模式，有针对性地进行调整和优化，提升停车场的利用率和用户满意度。
当然，云计算技术在智慧停车场中的应用也带来了一些挑战。
首先是数据安全问题，停车场需要保护用户个人信息和支付数据的安全，防止数据泄露和被黑客攻击。
其次是网络稳定性问题，停车场需要依赖稳定的互联网连接，才能实现数据上传和下载的顺利进行。
基于计算机仿真的仓库与停车场布局方案评价
国 内外 运 用 仿 真 技 术 对 设 施 布局 方 案 的评 价 研 究 取 得 了
一
优劣＿ Ｍｅｔ ｈｎｉｎ 提出运用仿真方法设计和评 价生产车 ５ ｒ Ｊ 。 Ａ ｉｋｌ ｃ ｉ 间的重新布局方案 ， 首先运用 Ａ ｅａ ｒ 对现有系统布局方案进行 ｎ 评估 ；接着运用 阶序聚类 法 （ ０ 、计算机辅助设施布 局法 Ｒ Ｃ）
【 摘 要】 首先明确 了系统的研究对象及设施布局方案， 出了评价指标体系。通过基 于布局方案的系统状态变化 流程图的分 提
析和状态变化间隔时 间的确定 ， 了仓库与停车场作业系统仿真模 型。 建立 运用离散系统仿真技术 中事件调度法提出了实现系统状
态变化 的基本步骤 ， 并通过状态变化间隔时间设置 、 布局方案设置 、 仿真演示三个模块完成 了仿真模型的程序实现。 最后 运用仿真
出的系统效能指标以评价得出增加新设施时多种布局方案的
成仿真模型 ， 然后运行 系统模 型 ， 仿真计算得 出的数据 和参数 可以校核 总体设计是否合理 ， 能否达 到总体设计所要求 的功
能和物料流量要求 ， 然后根据仿 真结论进行反馈设计 ， 即对总 体设计方案进行相应 的修正 ， 经过多次反复 ， 可得 出较 为理 便 想的方案 ，并可预先 了解方案实施后物料 存储 和输送 过程中 的各种动态统计性 能 ， 物料流量 、 如 设备利 用率等 ， 从而 提高 方案设计的科学性 和系统实际运行 的可靠性 。
云计算技术在智慧停车中的应用
云计算技术在智慧停车中的应用智慧停车已经成为许多城市中绕不开的一个话题。
如何在有限的道路上将车辆分配到有限的停车场，已经成为城市管理者以及所有司机所需要面对的一项重要任务。
然而，云计算技术正在成为解决这个问题的一种有力武器。
本文将会探讨在智慧停车中，云计算技术的应用以及它所带来的种种益处。
1. 什么是云计算技术？云计算技术指的是一种利用互联网作为云计算平台的计算技术。
这种技术不仅仅能够够提供给用户存储、计算等等基础的服务，同时也能够更加有效地利用资源，从而降低了成本。
因此，云计算技术已经成为整个信息技术领域中的一个重要的方向。
2. 云计算技术在智慧停车中的应用如何在停车场道路的有限资源上分配车位是一个充满挑战性的任务。
然而，云计算技术的出现为智慧停车带来了一种全新的解决方案。
比如，当司机进入到停车场时，他可以通过智能手机或者其他智能设备找到空余的车位。
具体的做法是，通过在云计算平台上进行计算，得到停车场实时的数据信息，从而知道哪些车位是空余的。
同时，通过对车辆的路径的预测，可以更好地分配停车位，避免浪费。
除了帮助司机找到空余的车位之外，云计算技术还可以用于停车场的管理。
通过对停车场的实时数据进行分析，管理者可以更好地规划停车场的使用，以及更有针对性地进行维护和管理。
这种做法不仅能够提高停车场的使用效率，还能够减少维护成本。
3. 云计算技术在智慧停车中的益处云计算技术可以大幅度的提高智慧停车的效率，并且能够帮助减少交通拥堵，降低停车难度，并保证公共资源的合理利用。
通过云计算平台，可以更好的进行数据分析以及车位分配，从而提高停车场的使用效率。
这种做法不仅能够节省同行者的时间，还能够缩短城市的交通拥堵时间4. 结论从上文中可以看出，云计算技术在智慧停车中的应用已经成为现实，同时也为城市车辆管理提供了一个全新的解决方案。
通过更高效地使用资源，从而最大化维护停车的服务，我们可以更好地实现城市的公共资源的合理利用。
智能城市智慧停车人工智能在停车管理中的应用
智能城市智慧停车人工智能在停车管理中的应用在智能城市建设的过程中，人工智能作为一种先进的技术手段，已经广泛应用于各个领域。
其中，人工智能在停车管理中的应用尤为重要。
本文将探讨智慧停车领域的人工智能技术及其应用，以及其带来的优势和挑战。
一、智能停车系统的概述智能停车系统是基于人工智能技术开发的一种停车管理系统，它能够利用现代科技手段，对停车场进行智能化监控、管理和调度。
智能停车系统的核心技术是人工智能，它通过感知、识别、推理和决策等过程，实现对车辆和停车场状态的全面监控和管理。
二、人工智能在智能停车系统中的应用1. 车牌识别技术人工智能技术可以对停车场中的车辆进行自动识别和记录，其中最常用的技术就是车牌识别技术。
通过车牌识别技术，系统可以实时准确地获取到车辆的信息，包括车牌号码、车辆型号等，从而为停车管理提供可靠的数据支持。
2. 智能导航系统智能导航系统是指利用人工智能技术实现对停车场内车辆的实时位置和停车位的空闲情况进行监测和分析，并通过智能算法为用户提供最佳的停车位推荐。
这一技术可以极大地提高停车效率，减少用户寻找停车位的时间和成本。
3. 智能停车位管理人工智能技术可以实现对停车位的实时管理和调度。
通过感知停车场内车位的状态，系统可以自动判断出哪些停车位已经被占用，哪些停车位是空闲的，从而为用户提供准确的停车位信息。
同时，系统还可以通过智能算法对停车位进行动态管理，实现对停车位的高效利用。
4. 智能缴费系统智能缴费系统是智能停车系统中的一个重要组成部分，它利用人工智能技术实现对停车费用的自动计算和在线支付。
用户只需要在进入停车场时进行自动识别，系统会根据停车时间和车型等信息自动计算停车费用，并且可通过手机等终端进行在线支付，实现无现金化的停车体验。
三、人工智能在智能停车管理中的优势1. 提高停车效率人工智能技术可以极大地提高停车效率。
通过对车辆和停车位进行实时监测和分析，系统可以快速匹配出空闲停车位，为用户提供精准的停车位导航和推荐，有效减少用户寻找停车位的时间和成本。
计算机视觉技术在智能停车系统中的应用
计算机视觉技术在智能停车系统中的应用近年来，随着城市化进程的加速推进和车辆数量的不断增加，停车问题成为困扰城市居民的一大难题。
传统的停车方式不仅浪费时间和资源，还会导致交通拥堵和环境污染。
为了解决这一问题，智能停车系统应运而生，而其中计算机视觉技术的应用，为智能停车系统的发展带来了巨大的推动力。
计算机视觉技术是一种模拟人的视觉系统，利用摄像机或传感器捕捉图像或视频，并通过算法进行分析和理解。
在智能停车系统中，计算机视觉技术主要应用于车辆的识别、车位的检测和停车行为的监控。
下面将详细介绍计算机视觉技术在智能停车系统中的应用。
首先是车辆的识别。
智能停车系统通过安装摄像头或传感器，捕捉停车场进出口的图像或视频。
利用计算机视觉算法，系统可以准确地识别并区分各种类型的车辆，如汽车、摩托车和自行车。
通过识别，系统可以判断车辆是否有欠费或违法行为，并实时生成相应的记录和警报。
此外，对于长时间停车或无牌车辆的管理也能够得到有效的改进。
其次是车位的检测。
传统的停车场存在车位紧张和停车难的问题，通过计算机视觉技术的应用，可以准确判断每个车位的占用情况。
系统将安装在停车场上的摄像头拍摄到的图像或视频传输到计算机，并通过图像处理算法进行分析。
通过识别车辆的轮廓或车牌号，系统可以判断车位是否被占用，并实时更新车位信息。
当有车辆离开或停入车位时，系统能够快速反馈，并提供准确的车位导航信息，帮助司机快速找到空余车位，提高停车效率。
最后是停车行为的监控。
智能停车系统通过计算机视觉技术，可以对停车场内的车辆行为进行全面监控。
例如，识别并记录某辆车辆的行驶路线、停留时间和停车位置，以便进行安全监控和管理。
此外，通过识别和分析停车场内的交通状况，系统能够提前预警交通拥堵情况，并通过优化停车导航系统，减少交通堵塞和拥堵，为司机提供更好的停车体验。
除了以上应用，计算机视觉技术在智能停车系统中还可以扩展到更多领域。
例如，利用计算机视觉技术对停车场内的安全隐患进行检测和预警，避免划伤车辆和盗窃等问题的发生。
停车场管理中人工智能技术的应用方式
停车场管理中人工智能技术的应用方式停车场管理中的人工智能技术应用各位朋友，大家好！今天我要跟大家聊聊一个挺有意思的话题——停车场管理中人工智能技术的应用。
可能你们已经听说过，现在科技发展得特别快，人工智能在各个领域都大显身手。
咱们今天就来好好聊聊这个高科技的玩意儿，看看它到底能给停车场管理带来哪些新变化。
首先得说说，啥是人工智能？简单来说，人工智能就是让机器像人一样思考和学习。
现在，很多停车场都在用这种高科技来帮忙管理。
比如，它们可以用摄像头来监控车位情况，用传感器来检测车辆是否停好，还有自动计费系统来收停车费。
这些听起来是不是挺高科技的？那么，人工智能技术具体是怎么帮停车场管理的呢？咱们来慢慢看。
摄像头能拍到车来了没？对，没错！摄像头就像个聪明的小精灵，一看到车子来了，就会立刻记录下来。
然后，这些数据会被送到后台进行分析。
比如说，如果发现某个时间段里，停车位特别紧张，那就意味着这个时间段的车流量比较大，停车场可能会需要增加一些临时车位。
这样一来，停车场管理者就能提前做好准备，确保每个车主都能顺利找到空车位。
接下来说说传感器。
这玩意儿可真是个宝贝！它能知道车子停没停好。
要是车子没停好，传感器会发出警告，提醒车主重新停放。
这样既能避免因为车位问题造成的纠纷，也能提高停车场的管理效率。
而且，有了这些传感器，停车场还能做到无人值守，省时又省力。
最后说说自动计费系统。
现在，很多停车场都实现了无现金支付，通过手机APP或者自动识别车牌来收费。
这样一来，不仅方便了车主，也减轻了工作人员的负担。
而且，随着技术的发展，这些系统还能不断升级改进，让停车场的管理越来越智能化。
总的来说，人工智能技术在停车场管理中的应用可以说是非常广泛和高效的。
它不仅能帮助我们更好地管理停车场，还能为车主提供更加便捷、舒适的停车体验。
当然啦，我们也要注意到，虽然人工智能技术带来了很多便利，但也要注意保护车主的隐私权哦！毕竟，每个人的隐私都是宝贵的，我们不能因为追求技术的进步而忽视了这一点。
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4.3 评价结果
随着模拟时间的延长，系统的服务水平 指标（存、取车平均时间）模拟值的方差迅 速减小（图 3）。可见，计算机模拟的方法 不仅是合理的，也是可行的。拟建停车库使 用成熟期的服务状况的模拟结果见表 1。
4.1 拟建停车库概况
拟建停车库使用设备为电梯叉方式 4 机 并列型， 分为 A、B、C、D 四个独立的系统， 其运行机制完全相同，实现了智能化的存 取。该停车库实质是四个相邻停车库，各有 一个进出口，每套系统服务 50 个停车位， 共计 200 个停车位。 根据调查分析，使用成熟期，该停车库 高峰小时（存车高峰/取车平峰）的进库车流 到达率为 102 辆/小时，服务率 40 辆/小时， 出库车流发生率 32 辆/小时，服务率 40 辆/ 小时。
idx1 = idx2 = 1 CurrTime = 0
Q1[idx1][1] <= CurrTime? y Sub_1: serve Q1 in succession (desk occupied all the time) n
n
Q1[idx1][1] <= Q2[idx2][1]? y Sub_2: serve Q1 in succession (desk has interval free time)
1
引
言
动立体停车库（又称停车楼）和升降横移式 的机械停车装置。相比而言，前者提供的车 位容量更大，停车安全性更高。但是，随着 停车库规模的增大，其带来的负效应也不容 忽视，主要表现为：一方面，取车时间（包 括取车前等待时间和实际取车操作时间）过 长，降低了停车库的服务水平；另一方面，
随着城市机动化程度的迅速提高，对停 车泊位的需求量越来越大，各种占地少、容 量大、建设周期短的停车设施在城市中，尤 其是高密度开发地区不断涌现。 目前主要流行的是电梯叉方式的全自
n
Q2[idx2][1] <= CurrTime? y Sub_3:turn its service to Q2 (desk occupied all the time)
n
Sub_4: turn its service to Q2 (desk has interval free time)
all vehicles in Q1 served? y serve the remainder of Q2
高峰小时过于集中的吸引车流量造成的排 队会显著影响相邻路段的动态交通，即降低 了地区路网的服务水平。因此，在建筑物交 通影响评估中，必须对大型全自动立体停车 库的运行状况做出适当的预测，确保满足一 定的停车库服务水平的需要，并且控制其对 路段动态交通的影响程度，满足城市规划和 道路交通规划与管理的需要。
取车平均等待时间
1000
500
0
10
40
150
500
模拟时间长度（小时）
2002 年 第 2 期
17
技术研究
CurrTime ++
y
16 2002 年
第2期
城市交通 Urban Transport of China
技术研究
4
实
例
机制（部分优先的随机服务系统， PPR 系 统），因此，这样的停车系统适合于用计算 机模拟方法来分析。
在广州市上下九商业步行街某停车库 交通影响评估中，我们运用开发的 PPR 随机 服务系统的计算机模拟程序（程序流程，见 图 2），对停车库的服务水平和交通影响进 行了定量分析，取得了满意的效果。
（作者工作单位：昆明理工大学）
b = [9
8
3
3
4
4
5
7] ’；
其中， 未填写数字的矩阵元素为 0。这 是一个具有 14 个变量， 8 个约束条件的 0-1 整数规划问题。采用上述的遗传算法对该
计算机模拟方法在停车库服务水平评估中的应用
王 波1 陈先龙 1 邓兴栋 2 摘要：随着城市中停车库的布置形式日益多样化，使用中的管理手段也更加丰富，经典的随 机服务系统理论已经不能完全满足建筑物交通影响评估的需要，在此情况下，计算机模拟不 失为一种行之有效的方法。本文给出了运用计算机模拟方法对全自动立体停车库 （PPR 系统） 服务水平进行评价的实例。 关键词：计算机模拟、停车库、评估
Lq1
1
），故只需要计算存车的平
均排队时间（ Wq1 ）和取车的平均等待时间 （ Wq 2 ），就能完全满足交通影响评估和停 车库服务水平评价的需要。
3 程
PPR 随机服务系统模拟流
图 1 所示的计算机模拟流程，适用于单 个停车库系统的情况（M/M/1/∞/∞/PPR 随 机服务系统） 。图 2 所示的计算机模拟流程， 适用于多个停车库系统并列使用的情况 （M/M/S/∞/∞/PPR 随机服务系统）。
14 2002 年
第2期
城市交通 Urban Transport of China
技术研究
“存车优先，取车在存车间隙进行”的 管理机制，这虽然加长了取车等待时 间，但也减少了存车排队，显然减少存 车排队长度是减少停车库出入库车流 对周围道路交通影响的最有效办法。 上述排队规则是很难用理论计算公式 来精确描述的，但我们可以通过计算机模拟 的手段，来模仿停车库服务系统中实际发生 的到达、排队和服务过程，得到停车库系统 的服务水平评价指标。
all vehicles in Q2 served? y serve the remainder of Q1
calculate Wq1, Wq2
output of serving level index
图 2 M/M/S/∞/∞/PPR 随机服务系统的模拟流程
initialize arriving_time and serving_time of flow Q1, Q2[1...S] Time Scanning Simulation System for M/M/ S/∞/ ∞/PPR S: number of service desk Q1[][1..4], Q2[1...S][][1..4]: flow arrays, its different columns means arriving_time, enabling_service_time, serving_time, and accomplishing_service_time of two flows respectively. idx1,idx2[1...S]: points to the front vehicle of queues. CurrTime: current time of the simulation system. Wq1,Wq2: average waiting time of different queues.
vehicles waiting in Q1? y
n
calculate Wq1, Wq2
y
desk i free? y
output of serving level index
n
all desk busy?
n
serve the front vehicle in Q2[i]
y i++ > S ? sub_sgen(): regenerate the working status of all desks - busy / free
idx1 = idx2[1...S] = 1 CurrTime = 0
vehicles in all queues served?
n vehicle waiting in Q2[i]? i=1...S n y select an unoccupied desk for the front vehicle in Q1
2 年 第 2 期
15
技术研究
initialize arriving_time and serving_time of flow Q1, Q2
城市交通 Urban Transport of China
图 1 M/M/1/∞/∞/PPR 随机服务系统的模拟流程
Event Scanning Simulation System for M/M/ 1/∞/ ∞/PPR Q1[][1..4], Q2[][1..4]: flow arrays, its different columns means arriving_time, enabling_service_time, serving_time, and accomplishing_service_time of two flows respectively. idx1,idx2: points to the front vehicle of queues. CurrTime: current time of the simulation system. Wq1,Wq2: average waiting time of different queues. n
技术研究
0-1 变量；费用矩阵 C = [3 3 1 2 5 5 2 3] ’ 矩阵 A 为在 （x1, x2,…x14） 中选择时各 路段的交通分配情况， 矩阵 b 为不考虑 （x1, x2,…x14）时，各路段的交通量分配情况。 综上所述，各路段的交通量分配情况 如下：
4 1 4 4 1 3 2 1 3 2 3 4 2 23 A 4 3 2 1 3 2 3 1 4 2 2 3 4 1 4
城市交通 Urban Transport of China
例求解，结果如下： 优化变量 X = [0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0] ’，最小费用：Z = 217。
4 结论
本文采用遗传算法进行城市道路网络 交通流的动态分配，具有很高的实时性， 使得在网络的管理过程中可以根据计算结 果进行动态路由选择和最佳流量分配，以 达到控制网络整体运行费用目的。与传统 方法不同的是，本文采用了新的选择算子 和候选路由思想，将问题转化为较简单的 0-1 整数规划，从而避免了建立复杂的数学 模型并极大地降低了计算量，可在多个约 束条件下迅速求出全局最优解，为遗传算 法的应用做了有意义的工作。