大数据背景下城市智能停车场管理系统建设探析.docx

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大数据背景下城市智能停车场管理系统建设探析

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摘要：随着我国社会经济的快速发展，人们的生活水平出现了明显提高，对于出行便利化的需求越来越高，再加上汽车生产行业发展速度较快，导致我国汽车的数量不断增多。虽然汽车可以为人们的出行等带来较大的便利，但是，城市空间有限，汽车数量的增多，也导致了“停车难”这一问题的出现。现在很多城市停车场车位都存在供不应求的情况，如果无法做好停车场的建设，就会出现乱停乱放的情况，这会导致城市交通出现混乱、拥堵，不利于人们的出行。本文将针对大数据以及智能交通进行简要概述，并进一步探讨城市智能停车场管理系统的具体建设。

关键词：智能停车场；大数据；系统建设；城市

引言

随着我国社会经济的发展，城市化建设进程不断加快，但是，停车难的问题一直没有得到妥善的解决，很多发达城市都存在严重的停车难问题[1]。目前，每个家庭可能不止有一辆车，不断增加的汽车数量，也给城市停车带来了更大挑战[2]。在快速发展的时代中，大数据成为当下应用较为广泛的新型技术，在很多行业都得到了推广，可以让相关行业变得更为智能化，这也给城市智能交通系统的建设提供了技术条件[3]。如果可以做好城市智能停车场管理系统的建设，就可以让停车变得更为快捷、可靠，可以避免出现随意乱停车的情况，并实现城市交通的有效疏导[4]。

大数据与智能交通系统概述

早在1991年的时候，比尔·恩就提出了“数据仓库”这一专业术语。与数据库相比，数据仓库主要是为了分析数据，并进行相应决策而设计。随着相关技术不断发展，数据的积累变得越来越多，就需要有更为高效的工具对数据进行挖掘分析，这也让大数据技术应运而生。

在大数据技术出现之后，智能技术层出不穷，在各个行业中得到了较好的推广，智能交通系统也随之诞生。智能交通系统主要是利用计算机技术、通信技术等，对传统的交通运输系统进行有效的改造，不断提高交通运输系统的效率，并且提高交通安全性、便利性，避免交通出现拥堵等。智能交通系统主要利用大数据技术，对交通运输系统的变化进行动态分析，并对各项信息进行整理、分析，从而为用户提供更为便捷的服务，并帮助相关部门对既往数据进行研究，以便后续升级交通运输系统。

大数据平台的主要架构

数据采集

对于大数据平台的架构组成，数据采集是较为重要、不可缺少的关键内容。数据采集主要是通过RFID、感知器或者二维码等方式，对信息数据进行收集、提取，并且为下一步的数据分析处理提供可靠的来源。在大数据平台中，相关设备会不断生成新的数据，对数据进行及时的采集，可以与历史数据进行对照分析，并且检验数据的合理性、准确性。

数据分析

在对数据进行收集之后，需要进行数据分析，这一环节主要是利用Hadoop等不同类型的数据挖掘技术进行数据分析，可以对不同时间段、不同类型的数据进行分析。数据挖掘技术还可以结合相关的数学模型等，对数据进行处理，并且研究未来的数据变化趋势等。

云计算与终端发布

云计算是大数据平台服务的基础内容，通过云计算的方式，可以对所收集、分析的信息进行进一步综合整理，并且将信息存储到相应的系统当中。在云计算环节结束之后，可以通过终端发布的方式，将数据直接发布给对应的用户。终端发布可以将之前处理过的数据发布在相应的终端系统上，用户可以对发布的信息进行共享、访问等。此外，终端发布可以结合不同类型终端的需求，发布对应的数据，确保数据发布的针对性。

大数据平台下智能停车场管理系统建设

停车场终端系统建设

对于大数据平台背景下的智能停车场的终端系统建设，不能单纯融入剩余车位数量的提示等基础内容，还应当为用户提供多样化的服务，比如最佳停车方案的指导、停车诱导、等待时间的提醒等多方面信息。相关人员需要利用大数据平台，让停车场终端系统有多样化的功能，并且提供多种停车方案，让用户进行自行选择，从而避免停车高峰时间段出现拥堵、混乱的情况。

相关人员如果想要利用大数据平台对智能停车场终端系统进行建设，需要对停车场的信息进行系统性收集和整理，并且对所有信息进行整合处理，从而对停车场车位情况、车位所在位置、收费情况等实时数据进行采集，进而获得停车场的全部数据。此外，也要对停车场附近的车流量进行监控，对附近的空闲车位数据进行整理，以便为用户提供多样化的选择。这样的方式，还可以通过大数据分析，帮助用户快速停车。

针对停车场终端系统的建设，可以与RFID技术进行有效的结合，这样可以对车主车辆的信息进行自动识别，可以完成车辆状况信息的收集和发布，并且利用视频监控的方式，对停车场的安全进行管理。在与RFID技术进行结合后，也能对智能停车场剩余的车位进行有效的整合、利用，避免停车场内车位资源出现闲置、浪费的情况。

针对系统的硬件，相关人员需要加入数据采集模块、