路边停车运营

路边车辆检测技术，从2000年发展至今，主流的技术模式有咪表、地磁感应线圈、电子标签、移动POS、车位锁等。目前各停车管理公司都采用多种方式相结合的路内停车方案，此类方案实施复杂，成本高，一直无法大规模应用，大部分路边停车收费还是处于采用人力分段包干制管理的阶段。

一、路边停车管理线下场景情况异常复杂，涉及多方车流人流，完全的无人值守方案很难高效落地实施，给车主用户的服务体验也不佳，还很难避免缴费资金的损失。

二、硬件和维护成本高昂，室内停车场一套闸口系统即可解决数百辆车的收费问题，而路边停车管理需要针对每个车位安装设备，成本难以接受，投资回报率非常低。

针对上述两个痛点，我们提出了以下核心应对思路：

• 放弃完全无人值守思路，转而利用多端的数据集成联动（监控端、巡检员端、用户端、云端管理平台），实现收费与监管相分离，缴费资金主要通过移动支付渠道进行划扣，现场巡检人员原则上不参与现金收费，只负责对车辆的登记取证工作，其作业强度可达每人覆盖管理200个泊位以上，线下人员需求减少5-10倍，节约大量人力成本的同时实现了对缴费资金的精细化管控。
• 放弃为每个道路停车泊位安装监测或锁定设备的思路，采用高位架设的智能视频监控终端实现路边停车区域内一体化监控，一个监控端平均可检测10个以上的车位状态，大大降低了硬件设备成本和运行维护成本，取得了管理效率和硬件设施成本的平衡。

采用高位视频技术，以路灯杆为依托，在道路停车区域架设高位智能视频监控终端，当车辆驶入视频监测区域内的泊位时，智能视频监控终端自动采集车牌，识别车位停放状态和事件信息，为路边车位经营者（政府或承包商）提供低成本、智能化，基于机器学习和物联网技术应用的城市路边停车管理能力。

• 巡检员端APP：

  提供给巡检员使用，负责管理一个街道或片区的路边停车位，通过运营后台配置员工账户和管理区域等信息，并配套一个可与APP连接的蓝牙便携打印机；巡检员收到任务消息推送后，可通过GPS定位导航到发生停车事件的车位，进行车牌登记和放置缴费通知单，针对欠费逃费的车主，也可进行口头提醒或锁车等操作，对车主不能使用第三方支付或者临时故障等情况，也可收取车主现金，通过APP进行代支付。

• 车主用户端APP/微信公众号：

  向车主提供手机号、微信、支付宝等快捷注册功能，用户扫描缴费通知单上的二维码即可注册绑定个人信息，进入APP后可使用车位导航，自动计费，自助缴费，代扣绑定开通，个人信息管理（电话、车牌、地址等）、电子发票开据等功能。

• 云端管理平台：

  包括智慧停车运营管理门户、服务数据接入网关、工作任务调度引擎、数据和事件处理框架、支付结算模块、平台基础服务等部分，实现对路边停车完整业务流程的管控，包括车位、设备、车主用户、巡检员工、支付结算、财务报表、计费、基础数据、监控告警、消息推送、订单、任务、统计分析等实体和流程的管理。

• 物联网智能终端：

  用于实时采集、分析、处理路边停车位的停车状态数据，并通过IOT物联网向云端管理平台进行信息数据上传，同时上报终端设备健康度监控报文，以便管理平台实时获得智能终端运行情况数据，当出现故障时，及时安排线下运维团队进行现场处理修复；也可通过云端管理平台进行视频识别算法模型升级、智能终端应用功能升级、固件更新、系统安全升级、严重漏洞补丁等向物联网智能终端的升级安装推送。

• 大数据处理平台 & 机器学习平台：

  用于平台各类数据的存储与处理，包括车位停车运营数据、车主缴费数据、巡检员工作数据、车主信用数据、风险控制数据、资金结算数据、物理智能终端运行数据等的采集、转换、清洗、验证、存储、聚合、关联、分析、建模、统计等；使用离线传输的路边停车视频数据，基于深度卷积神经网络进行迭代式的模型训练和优化，提高视频识别模型的推理识别准确度。