46、人工智能与物联网系统集成：机场智能停车案例研究

人工智能与物联网系统集成：机场智能停车案例研究

1. 引言

近年来，物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的进步彻底改变了我们生活的许多领域，包括基础设施和交通。例如，城市管理机构每天使用大量摄像头捕捉城市的交通流量，产生了海量数据。若能高效处理这些数据，就能实现城市交通基础设施的高效利用，快速疏散和避免交通拥堵，减少或预防事故和犯罪。近年来，AI技术在处理这类数据方面发挥了重要作用，如统计通过十字路口的汽车和行人数量、识别车牌号码以及寻找停车位等。

物联网设备的特点是能够在无需人与人或人与计算机交互的情况下，通过网络收集和传输数据。而AI赋予了这些设备生命，使其能够根据从各种来源收集的数据进行学习并采取行动。AI和IoT技术的结合使研究人员和行业专家能够创建智能机器，这些机器可以执行类似人类的任务，甚至模仿人类行为，从而催生了从智能手机、智能摄像头到智能家居和智能城市的“智能设备”概念。智能停车的概念也在这一背景下应运而生。

在智能停车领域，研究人员和工程师一直在积极解决各种停车问题，从实时为客户提供停车位可用性信息，到最大限度地提高停车设施的利用率，并利用物联网和人工智能开发智能停车系统。然而，将这些技术集成到一个统一的系统中，以解决一般停车问题，特别是机场停车问题，仍然面临一些重大挑战。例如，需要解决AI算法对计算能力的高需求与物联网设备低计算能力之间的权衡，图像数据对高通信带宽的要求与物联网设备低功耗之间的权衡，以及物联网设备硬件和软件差异导致的互操作性和技术生态系统不一致等问题。此外，数据隐私和安全、能源消耗以及环境可持续性也是需要解决的问题。

2. 相关工作

物联网是一种范式，其中大量相互连接的带有传感和执行设备的对象能够通过互联网收集和共享数据，从而实现创新应用。人工智能，特别是机器学习（ML）技术，可以从物联网设备生成的数据中获取知识。因此，物联网和机器学习的结合能够为社会各领域，特别是基础设施和交通领域，开发有价值的服务。

智能停车的概念最初是为了解决大城市的停车管理问题而提出的，其中物联网和机器学习算法被用于跟踪停车位的可用性、最大限度地提高停车设施的利用率，并减少客户寻找可用停车位的时间。

跟踪停车位的可用性是任何智能停车管理系统的基础。这一问题在文献和实践中都得到了解决，使用了广泛的传感技术，可分为两类：使用占用传感器的技术和基于计算机视觉的技术。
- 使用占用传感器的技术 ：使用小型、坚固、低功耗和低成本的占用传感器，包括磁性、超声波、红外线和环形传感器，来检测每个停车位的占用情况。这类技术的优点是占用检测算法简单、可靠且准确。然而，可扩展性是一个主要问题，因为任何任务都需要部署和维护大量传感器。此外，这些传感器除了车辆占用情况外，不提供其他信息，从而限制了它们的应用。
- 基于计算机视觉的技术 ：依赖计算机视觉技术的进步，处理从基于视觉的传感器（如闭路电视摄像机）收集的数据，以检测停车位的可用性。机器学习算法，特别是深度学习，是这些占用跟踪技术的核心组成部分。这类技术的主要优点是可扩展性和可部署性，因为摄像机相对容易部署，一个摄像机可以覆盖很大的停车区域。此外，基于视觉的传感器提供的数据比其他类型的传感器更丰富。例如，从闭路电视摄像机收集的视频流可以通过机器学习算法处理，以获取车辆的车牌号码、品牌和型号等信息，为管理人员的管理和决策提供更大的支持。然而，基于计算机视觉的技术对天气和操作环境敏感，因为基于视觉的传感器（如闭路电视摄像机）的图像质量受光照条件、灰尘和湿度的影响很大。此外，基于视觉的传感器通常会产生大量数据，导致数据传输和存储成本较高。机器学习算法还需要高计算能力，而物联网设备可能不具备这种能力。此外，机器/深度学习技术通常需要带注释的数据进行训练和验证，而在一些智能停车应用中可能无法获得这些数据。

除了跟踪停车位的可用性，机器学习算法还被用于最大限度地提高停车设施的利用率、减少客户寻找可用停车位的时间，并创建高效的智能停车定价系统。例如，Aydin等人提出了一个智能停车系统，该系统可以帮助用户找到可用的停车位，并使用遗传算法最小化找到最近可用停车场的时间。Shoeibi和Shoeibi引入了基于混合机器人代客泊车和深度Q学习算法的自动代客泊车系统，以优化停车位的使用。最近，Tekouabou等人提出了一个基于集成模型的方法，以优化智能停车中停车位可用性的预测。此外，Saharan等人引入了一种基于机器学习的方法来预测停车位的占用情况，进而为到达的车辆推导基于占用情况的价格。

研究人员还开展了智能停车应用架构的开发工作。基于云计算的智能停车架构最初是一种常见的想法，旨在利用云计算存储和处理大数据的优势。然而，随着基于视觉的传感器在智能停车中的应用越来越多，从传感器到云服务的数据传输过程成为了基于云架构的瓶颈。此外，由于通信延迟，这种架构不适合实时数据处理。最近，雾计算和边缘计算架构被提出，以解决基于云计算架构的局限性。这些新架构的主要思想是尽可能在数据获取的位置附近处理数据，以减少数据传输的时间和数量。然而，并非所有的数据处理算法，特别是机器学习算法，都能在雾层甚至边缘设备上运行，因为设备的计算能力有限。因此，为智能停车选择合适的架构应考虑特定问题的需求，因为没有一种架构是万能的。

尽管在智能停车设计和开发领域已经开展了大量工作，但针对机场停车问题特殊需求和特点的研究仍然不足。虽然已经有一些关于研究AI和物联网集成的工作，但一些设计因素，如系统架构、传感和网络技术、硬件和软件平台、安全性以及其他特定应用需求，可能会影响智能停车系统的实际性能和设计。此外，天气条件和操作环境也是任何智能停车系统设计中需要考虑的关键因素。

3. 机场停车问题及其需求分析

停车收入是世界上许多机场运营收入的主要贡献者，约占非航空收入的40%或商业收入的25%。例如，在澳大利亚，悉尼机场在2016 - 2017年的停车运营中获得了9700万澳元的运营利润，占收入的运营利润率为71.9%。然而，许多机场停车场的服务质量仍然是一个问题。对墨尔本机场的一项研究表明，机场停车是引起乘客担忧的服务之一，机场管理部门应紧急解决这一问题。此外，机场停车业务一直在寻求技术解决方案，以提高机场停车设施的效率和安全性，并降低管理成本，以应对交通网络公司（如优步、来福车、滴滴出行、奥拉和Grab）提供的打车服务的兴起。

近年来，更智能的停车管理系统一直是研究人员的积极研究方向，通常通过物联网技术的集成来实现。该领域的研究主要集中在解决各种技术挑战，如找到最近的可用停车位，以及实现停车设施的最佳使用。这些目标都是在考虑物联网技术优势的情况下实现的。此外，还开展了各种智能停车架构和框架的开发工作。从文献中可以看出，许多系统架构和框架旨在解决一般智能停车相关问题，但机场智能停车的具体问题尚未得到充分解决。虽然机场停车与其他停车问题有许多相似之处，但它有不同的目标功能和约束条件。

目前，许多大型机场和购物中心都在运行停车管理系统，但大多数现有系统存在以下局限性：
- 信息不足 ：客户只能看到小范围内的可用停车位，并且经常会为这些停车位竞争。缺乏周边区域可用停车位的信息，也没有快速预订免费停车位的机制。
- 车辆信息获取困难 ：现有系统无法获取每个停车位上当前停放车辆的详细信息。因此，客户无法确定其车辆在停车场内的当前状态。在机场停车的背景下，在乘客返程时及时帮助他们取回车辆也很重要，但目前没有一个现有机场停车管理系统具备这种能力。
- 环境适应性差 ：现有系统大多设计用于室内环境，而许多机场停车场是室外的。

从机场管理的角度来看，产品差异化是赢得竞争的关键。每个停车位的车辆实时信息、环境温度和湿度将有助于开发高效的实时车辆监控、停车引导、 signage、寻路和实时预订系统。这些信息的可用性还将有助于快速识别对停车设施安全的威胁和危险。最后，停车设施的实时信息将有助于解决停车优化问题，如最小化客户到航站楼的步行时间。

考虑到现有机场停车系统的局限性，提出了一套机场智能停车管理系统的功能和非功能需求。具体来说，智能停车系统应具备以下功能需求：
- 实时信息提供 ：提供停车位占用情况和车辆详细信息，包括品牌、型号、颜色、车牌号、停车时长和状态。
- 导航辅助 ：为客户在停车场内导航到预订的停车位或返程时找到自己的车辆提供逐向引导。
- 在线服务 ：提供在线实时预订、预约和支付功能。
- 车位分配 ：根据优化目标（如到航站楼的最短步行时间）实时为客户分配可用停车位。

关于机场停车管理系统的非功能需求，机场停车需要在室内和室外环境中全天候运行。系统还应具有可扩展性，因为像澳大利亚黄金海岸机场这样的地区机场的停车容量已经约为5000个停车位。除了可扩展性，互操作性和安全性也是重要的特性，因为系统存储客户数据并与其他信息系统（如支付、预订和航班信息系统）交互。机场停车系统的另一个重要需求是系统部署的简单性，由于大多数机场已经有运营中的停车设施，系统不应需要对现有停车基础设施进行重大修改。最后，系统应具有成本效益。

4. 系统设计

本部分讨论了所提出的机场智能停车系统的设计考虑因素、约束条件和架构，以及传感技术、物联网平台和车辆识别框架的选择。

4.1 设计考虑因素

• 能源消耗
  物联网设备的特点是低能耗硬件架构和有限的计算能力，许多物联网设备设计为使用电池供电。典型的物联网硬件设备，如Raspberry Pi 3 Model B，基于四核ARM Cortex - A53 1.2 GHz 64位CPU，运行在Broadcom BCM2837片上系统（SoC）上，并配备Broadcom Video Core IV图形处理单元（GPU）。ARM处理器的工作频率范围为700 MHz至1.2 GHz。当系统空闲时，它消耗约1.3 W的功率，但在执行繁重的计算任务（如车辆识别）时，功耗会增加。

另一方面，AI算法通常需要大量的计算能力，这与能源消耗成正比。计算能力通常以每秒浮点运算次数（FLOPs）来衡量。下表显示了常见深度神经网络（DNNs）在典型图像识别任务中单次通过所需的计算量：
| DNN架构 | 输入大小 | 参数大小 | FLOPs |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| MobileNet | 224 × 224 | 16 MB | 579 MFLOPs |
| AlexNet | 227 × 227 | 233 MB | 727 MFLOPs |
| CaffeNet | 224 × 224 | 233 MB | 724 MFLOPs |
| VGG - F | 224 × 224 | 232 MB | 727 MFLOPs |
| SqueezeNet | 224 × 224 | 5 MB | 837 MFLOPs |
| GoogleNet | 224 × 224 | 51 MB | 2000 MFLOPs |
| ResNet - 18 | 224 × 224 | 45 MB | 2000 MFLOPs |
| SENet | 224 × 224 | 440 MB | 21,000 MFLOPs |

能源消耗和计算能力之间的权衡表明，直接在物联网设备上运行AI算法会导致设备电池快速耗尽。为了更好地估计能源消耗和运行时间，在运行10,000 mAh电池的Raspberry Pi 3平台上，对常见的AI算法和框架进行了简单图像分类任务的测试。测试结果表明，在测试的框架中，OpenCV消耗的能量较少，更适合与物联网集成。Tensorflow在Squeeznet架构上的表现也相对较好。因此，在将AI算法集成到物联网平台时，选择算法、机器学习框架及其部署位置时应考虑计算能力和能源消耗的要求。

• 网络技术
  网络技术具有各种特性，如通信范围、数据速率、能源消耗和成本。不幸的是，这些特性之间总是存在权衡。长通信范围和高数据速率意味着高能源消耗和高成本。物联网设备通常运行在低功率和低能量的硬件上，这意味着物联网应用必须以较低的数据速率或较短的距离进行通信。

网络技术按数据速率、通信范围、能源消耗和成本的分类如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(低数据速率):::process --> B(NB-IoT、Sigfox、LoRa):::process
    C(高数据速率):::process --> D(NFC、BLE、Bluetooth):::process
    B --> E(长通信距离 5 - 50km):::process
    D --> F(短通信距离 < 100m):::process
    E --> G(低能源消耗):::process
    F --> H(高能源消耗):::process
    G --> I(低成本):::process
    H --> J(高成本):::process

如上图所示，专门为物联网设计的低功耗广域网（LPWAN）技术，如NB - IoT、Sigfox和LoRa，以非常低的数据速率（50 - 100 Kbps）运行，仅适用于每天发送和接收少量数据（即几十或几百字节）的物联网应用。这些技术的优点是长通信距离（5 - 50 km）、极低的能源消耗和低成本，使其适合传感器网络。

另一方面，短距离技术（如NFC、BLE和蓝牙）以更高的数据速率（高达1 Mbps）运行，但通信距离较短（小于100 m）。在短距离技术中，BLE的数据速率与能源消耗的平衡最好。

人工智能与物联网系统集成：机场智能停车案例研究

4. 系统设计（续）

4.2 系统架构

为了解决机场智能停车问题，综合考虑上述设计因素，提出了一个集成的系统架构。该架构结合了物联网停车传感器、IBM物联网管理平台和OpenALPR库，旨在实现车辆信息的自动检测和实时分析。

以下是该系统架构的主要组成部分：
1. 物联网停车传感器 ：用于收集停车场内的各种数据，包括停车位的占用情况、车辆的基本信息等。这些传感器可以是基于不同技术的，如前面提到的占用传感器或基于计算机视觉的传感器。
2. IBM物联网管理平台 ：作为数据的中枢，负责接收、存储和管理来自物联网停车传感器的数据。该平台提供了强大的数据处理和分析能力，能够对大量的数据进行实时处理和挖掘。
3. OpenALPR库 ：用于自动识别车辆的车牌号码、品牌和颜色等信息。该库基于先进的计算机视觉和机器学习算法，具有较高的识别准确率。
4. 数据分析与决策模块 ：对收集到的数据进行深度分析，为停车场的管理和运营提供决策支持。例如，根据停车位的实时占用情况，为用户分配最优的停车位；根据车辆的停留时间和收费标准，自动计算停车费用等。
5. 用户界面 ：为停车场的管理人员和用户提供交互界面，方便他们查询和管理停车场的信息。管理人员可以通过该界面实时监控停车场的运行状态，进行远程控制和管理；用户可以通过该界面查询停车位的可用性、预订停车位、支付停车费用等。

系统架构的工作流程如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(物联网停车传感器):::process --> B(数据收集):::process
    B --> C(数据传输):::process
    C --> D(IBM物联网管理平台):::process
    D --> E(数据存储与管理):::process
    E --> F(OpenALPR库):::process
    F --> G(车辆信息识别):::process
    G --> H(数据分析与决策模块):::process
    H --> I(决策生成):::process
    I --> J(用户界面):::process
    J --> K(管理人员):::process
    J --> L(用户):::process

4.3 传感技术选择

在选择传感技术时，需要综合考虑系统的需求和各种传感技术的优缺点。对于机场智能停车系统，建议采用多种传感技术相结合的方式，以提高系统的准确性和可靠性。

1. 占用传感器 ：可以选择磁性、超声波或红外线等类型的占用传感器，用于检测停车位的占用情况。这些传感器具有简单、可靠、成本低等优点，适合大规模部署。
2. 计算机视觉传感器 ：如CCTV摄像头，可以用于获取停车场内的图像和视频数据。通过计算机视觉技术和机器学习算法，可以实现车辆的识别、跟踪和行为分析等功能。计算机视觉传感器可以提供更丰富的信息，但需要较高的计算资源和存储容量。

4.4 物联网平台选择

选择合适的物联网平台对于系统的成功部署和运行至关重要。IBM物联网管理平台具有以下优点：
1. 强大的数据处理能力 ：能够处理大量的实时数据，支持分布式计算和存储，确保系统的高效运行。
2. 丰富的开发工具和接口 ：提供了多种开发工具和接口，方便开发人员进行系统的集成和定制。
3. 高度的安全性 ：采用了多种安全技术，如数据加密、访问控制等，确保数据的安全和隐私。
4. 良好的可扩展性 ：支持大规模的设备接入和数据处理，能够满足系统未来的发展需求。

4.5 车辆识别框架

OpenALPR库是一个开源的车辆识别框架，具有较高的识别准确率和性能。该框架的主要特点包括：
1. 多平台支持 ：支持多种操作系统和硬件平台，方便在不同的环境中部署和使用。
2. 多种语言接口 ：提供了多种编程语言的接口，如Python、Java等，方便开发人员进行集成和扩展。
3. 实时识别 ：能够实时识别车辆的车牌号码、品牌和颜色等信息，满足系统的实时性要求。
4. 高度可定制 ：支持用户根据自己的需求进行定制和优化，提高识别的准确率和性能。

5. 实验结果与经验教训

为了验证所提出的机场智能停车系统的有效性和可行性，进行了一系列的实验。实验在一个模拟的机场停车场环境中进行，使用了真实的车辆和传感器数据。

5.1 实验设置

实验设置如下：
1. 停车场规模 ：模拟一个拥有500个停车位的机场停车场。
2. 传感器部署 ：在停车场内部署了多种类型的传感器，包括占用传感器和CCTV摄像头。
3. 系统架构 ：采用前面介绍的集成系统架构，包括物联网停车传感器、IBM物联网管理平台和OpenALPR库。
4. 实验数据 ：使用了真实的车辆和传感器数据，包括车辆的进出时间、停车位的占用情况、车牌号码等。

5.2 实验结果

实验结果表明，所提出的机场智能停车系统具有以下优点：
1. 高准确性 ：车辆信息的识别准确率达到了95%以上，能够满足实际应用的需求。
2. 实时性 ：系统能够实时处理和分析数据，及时为用户提供停车位的可用性信息和导航引导。
3. 可扩展性 ：系统具有良好的可扩展性，能够轻松应对停车场规模的扩大和业务需求的增加。
4. 用户体验 ：通过提供实时的信息和便捷的服务，提高了用户的满意度和体验感。

5.3 经验教训

在实验过程中，也积累了一些经验教训：
1. 数据质量 ：数据的质量对系统的性能和准确性有很大的影响。因此，在数据收集和处理过程中，需要采取有效的措施来确保数据的准确性和完整性。
2. 计算资源 ：AI算法和计算机视觉技术需要大量的计算资源，因此需要合理配置硬件设备，以确保系统的高效运行。
3. 网络稳定性 ：物联网系统对网络的稳定性要求较高，因此需要选择可靠的网络技术和服务提供商，以确保数据的及时传输和处理。
4. 用户培训 ：为了确保用户能够正确使用系统，需要提供必要的培训和支持，帮助用户熟悉系统的功能和操作流程。

6. 结论与未来展望

综上所述，通过集成AI、物联网和云计算技术，提出了一个有效的机场智能停车系统解决方案。该系统能够实现车辆信息的自动检测和实时分析，为停车场的管理和运营提供了有力的支持。

在未来的工作中，可以进一步优化系统的性能和功能，具体包括以下几个方面：
1. 算法优化 ：研究和应用更先进的AI算法和机器学习技术，提高车辆信息的识别准确率和系统的智能决策能力。
2. 能源管理 ：采用更高效的能源管理策略，降低系统的能源消耗，提高系统的可持续性。
3. 多模态数据融合 ：结合更多类型的数据，如音频、视频和传感器数据，实现更全面的车辆和环境感知，提高系统的安全性和可靠性。
4. 用户体验提升 ：进一步优化用户界面和交互设计，提供更加个性化和便捷的服务，提高用户的满意度和忠诚度。

通过不断的改进和创新，机场智能停车系统将能够更好地满足机场和用户的需求，为机场的运营和管理带来更大的价值。