47、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. 网络技术选择

在物联网（IoT）应用中，网络技术的选择至关重要。不同的网络技术在能耗、通信范围、数据速率和成本等方面各有特点。

• 低功耗广域网（LPWAN）技术 ：如LoRa和NB - IoT，能耗低，能量比在1 - 3 Mbps运行时，能耗从10到30 mA。其优势在于无需支持基础设施，成本较低。
• 蜂窝网络技术 ：在能耗、通信范围和数据速率之间有较好的平衡，但由于需要支持基础设施，部署和运营成本较高。

总之，由于物联网应用通常以数据为中心，物联网平台网络技术的选择应基于平台内设备间需要交换的数据量和数据特征，同时考虑通信范围、能耗水平和成本等因素。

2. 数据相关因素

2.1 数据量、处理时间和位置

不同的物联网设备数据传输量差异很大。例如，智能烟雾探测器每天仅收发少量数据，而智能相机则需通过网络发送大量数据。为减少网络传输的数据量，常使用人工智能（AI）算法处理数据。例如，智能相机可使用AI算法识别车辆的品牌、型号和车牌号，而非直接发送车辆照片。

对于需要实时处理数据的物联网应用，数据处理应在数据生成的边缘位置进行。但大多数AI算法需要强大的处理能力，而边缘设备的计算能力有限。尽管过去十年边缘设备的计算能力有了显著提升，但在资源受限的环境中执行复杂的AI算法仍具挑战。因此，对于像机场智能停车这样对延迟敏感的物联网应用，需考虑AI算法的选择和数据处理位置。

2.2 天气和环境

天气条件和运行环境是设计物联网应用时必须考虑的关键因素。光照、温度和湿度的变化会极大影响相机照片质量以及物联网传感器的稳定性和准确性，进而影响AI算法处理这些数据的性能（准确性和处理时间）。因此，使用在不同天气条件和运行环境下从物联网传感器收集的数据来训练AI算法非常重要。

3. 设计架构

3.1 通用物联网应用的设计架构

物联网应用的技术具有异构性，技术集成常面临互操作性问题。分层架构设计常用于确保不同技术的互操作性。常见的五层架构包括传感器 - 执行器层、边缘层、雾层、云层和应用层，此外还有贯穿所有五层的安全层。各层功能如下：
| 层次 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 传感器 - 执行器层 | 由传感器和执行器节点组成，负责环境数据的采集和操作。传感器节点将物理、化学或生物变量转换为可读的数字信号或数值属性；执行器节点将控制信号转换为物理动作，如检测到高温时触发警报。该层要求物联网传感器节点成本低、功耗低且抗噪声能力强，以便大规模部署在无防护环境中，无需频繁更换电池或具备能量收集功能。 |
| 边缘层 | 为传感器节点提供低级接口，负责接收传感器节点的数据，并在将压缩数据发送到上层雾层之前进行简单的数据处理，如采样、缩放和压缩数据。这一中间数据处理步骤可显著减少大规模部署中通过通信网络传输的数据量。边缘层还提供标准化软件接口，用于从上层配置和管理传感器节点。可部署AI算法处理对延迟敏感的数据或执行数据压缩任务，但由于边缘设备计算能力有限，通常仅使用训练好的计算模型。 |
| 雾层 | 在大规模部署中作为本地枢纽，收集本地边缘设备的数据。负责数据预处理（如过滤），并提供连接物联网与互联网的网关。该层还负责实施本地数据策略，可部署AI算法进行符合本地数据策略的数据分析任务。 |
| 云层 | 负责进行数据分析，由云服务器提供不同服务，包括全球数据存储、大数据分析和物联网设备管理。可根据应用需求额外实现特定云服务。该层还提供图形用户界面（GUI）和应用程序编程接口（API）等机制，供外部应用访问物联网数据、进行数据分析和管理物联网设备。可部署AI算法进行复杂的数据分析任务。 |
| 应用层 | 负责数据可视化和系统 - 用户交互，由桌面、移动和Web应用组成，消费云层提供的服务，根据最终用户的请求管理物联网设备和进行数据分析，并以用户友好的格式可视化结果。 |
| 安全层 | 通过实施各种安全机制，如加密、身份验证、授权和审计，为所有层提供安全保障。 |

下面是通用物联网应用五层架构的mermaid流程图：

graph LR
    A[传感器 - 执行器层] --> B[边缘层]
    B --> C[雾层]
    C --> D[云层]
    D --> E[应用层]
    F[安全层] --> A
    F --> B
    F --> C
    F --> D
    F --> E

3.2 机场智能停车的架构

机场智能停车问题的特定需求要求对上述五层架构进行修改。由于机场安全要求，一些数据分析任务需在本地完成，因此将雾层和云层合并为信息聚合层，以提高数据管理能力。此外，由于低成本硬件平台（如Raspberry Pi Zero）的可用性，将传感器层和边缘层合并在单个硬件平台上执行两层功能更为经济。因此，提出了由信息感知层、信息聚合层和应用层组成的三层架构来解决机场智能停车问题。

• 信息感知层

  • 数据采集 ：该层收集识别每个停车位车辆所需的数据，以及周围环境数据，如湿度、温度和二氧化碳水平。可使用多种传感器检测停车位占用情况，常见的传感技术比较如下表所示：
    | 传感器类型 | 侵入式部署 | 平均功耗 | 速度检测 | 多车道检测 | 对天气敏感 | 准确性 | 成本 |
    | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
    | 被动红外（Passive IR） | - | 74.35 mW | - | - | 是 | ** | $$ |
    | 主动红外（Active IR） | 是 | 106.03 mW | 是 | 是 | 是 | ** | $$ |
    | 超声波（Ultrasonic） | - | 89.21 mW | - | - | - | *** | $ |
    | 光敏电阻（LDR） | - | 103.11 mW | - | - | 是 | ** | $ |
    | 磁力计（Magnetometer） | 是 | 82.54 mW | 是 | - | - | * | $ |
    | RFID | - | 0.1 - 2 W | - | - | - | ** | $ |
    | CCTV | - | 1.0 - 10 W | 是 | 是 | 是 | | $$$$ |
    | 感应线圈（Inductive loop） | 是 | 0.7 - 1.0 W | 是 | - | 是 | *** | $$ |
    | 微波（Microwave） | - | 1.0 W | 是 | 是 | - | *** | $$ |

  其中，CCTV传感器在物联网文献中是占用检测最准确的传感器之一，但与其他传感器相比，成本和能耗较高。超声波传感器在成本、准确性和可部署性之间取得了较好的平衡。考虑到传感器需在室内外环境、昼夜和不同天气条件下可靠运行，选择了HC - SR04超声波传感器的工业变体，其提供2 - 400 cm的非接触测量功能，测距精度可达3 mm。此外，还选择了5MP自动红外（auto - IR）相机拍摄每个停车位的车辆照片，内置的自动红外功能可确保相机在昼夜都能拍照。
  - 硬件平台 ：选择Raspberry Pi 3平台管理传感器，尽管Raspberry Pi Zero - W也能完成任务，但Pi 3平台以相对较低的成本为计算机视觉和机器学习提供了更好的支持。将一对HC - SR04超声波传感器集成到该平台，以提高系统冗余性和测量准确性。超声波传感器和红外相机集成在单个硬件平台上，可开发算法控制相机激活，确保车辆照片始终在合适的距离拍摄，提高车辆识别准确性并降低能耗。
  - 数据压缩 ：信息感知层的另一个重要功能是进行数据压缩，特别是图像数据（即车辆照片）。一种可能的解决方案是在信息感知层进行车辆识别，避免将车辆照片发送到信息聚合层进行识别任务。但由于Raspberry Pi 3平台计算能力有限，需要进一步测试以确认该解决方案的可行性。

下面是机场智能停车信息感知层硬件集成的mermaid流程图：

graph LR
    A[HC - SR04超声波传感器] --> B[Raspberry Pi 3平台]
    C[5MP自动红外相机] --> B
    B --> D[数据处理与压缩]

• 信息聚合层
  该层负责收集和聚合从边缘设备接收的每个停车位的数据，进行数据处理和存储，并进行数据分析。它还提供访问数据和管理边缘设备的机制，遵循数据管理策略。目前有几种基于云的物联网平台可供选择，如AWS IoT、Google Cloud IoT和IBM Watson IoT Platform，它们都支持信息聚合层所需的各种功能，包括物联网设备连接和管理、数据处理和数据存储，但在数据分析、数据安全和边缘计算解决方案的支持水平上有所不同，适用于不同的物联网应用。常见物联网平台的关键特性如下表所示：
  | IoT平台 | 通信协议 | 关键功能 | 安全 | 边缘计算解决方案 | 前三大用例 |
  | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  | Amazon AWS IoT Core | HTTP、MQTT、WebSockets | 连接性、身份验证、规则引擎、开发环境 | 传输层安全（TLS）、身份验证（X. 509） | FreeRTOS边缘操作系统、IoT GreenGrass边缘计算平台 | 智慧城市、智能家居、农业 |
  | The Cisco IoT Operations Platform | MQTT | 移动连接性、eSIM服务、机器学习提高安全性 | 传输层安全（TLS） | Cisco iOX边缘开发平台、Cisco Edge智能 | 智慧城市、制造业、联网车辆 |
  | Google Cloud IoT Platform | HTTP、MQTT | 连接性、设备管理 | 传输层安全（TLS/SSL） | Edge TPU芯片支持在边缘部署AI | 智能停车、能源、运输和物流 |
  | IBM Watson IoT Platform | HTTP、MQTT | 连接性、设备管理、实时分析、区块链 | 传输层安全（TLS）、身份验证（SSO）、身份管理（LDAP） | IBM Edge Application Manager平台 | 智能建筑、制造业、农业 |
  | Microsoft Azure IoT Platform | HTTP、MQTT、WebSockets、AMQP over | 连接性、身份验证、设备管理、设备监控 | 传输层安全（TLS）、IoT Edge作为IoT Hub的组成部分 | IoT Edge | 制造业、零售、医疗保健 |

考虑到各方面因素，为机场智能停车系统选择了IBM IoT平台。该平台还支持与IBM区块链安全技术集成，可跟踪支付历史并自动完成发票和付款要求，且可部署在私有云中，满足机场安全要求。

• 应用层
  可利用信息聚合层提供的信息开发多个机场停车管理应用。为改善客户体验，可开发Web应用或移动应用，让客户访问停车设施的实时信息，提供预订和支付功能，还可提醒客户车辆停放位置并提供寻车指导。为提高停车设施的安全性和可管理性，可将实时停车信息可视化并提供给机场安全和管理团队。停车环境数据（如温度、湿度和二氧化碳水平）可用于停车场火灾隐患的早期检测。通过一组RESTful API将信息聚合层的停车数据和分析结果提供给应用层。为增强系统安全性，实现了本地和全局两套API，本地API可访问数据的所有可用功能，全局API仅提供部分数据分析结果，如停车设施的可用性。

• 网络连接
  由于大多数机场已有良好的Wi - Fi覆盖，该平台依赖IEEE 802.11n/ac技术进行网络连接。其他物联网网络技术，如NB - IoT、Sigfox和Lora，在这种情况下不如Wi - Fi，因为它们的优势在于低能耗而非数据传输速率，而在机场智能停车场景中数据传输速率更为重要。在信息感知层和信息聚合层之间交换数据时使用MQTT协议。

• 安全层
  在该层，通过MQTT协议连接传感器节点和信息聚合层设备的连接使用标准的传输层安全（TLS）进行加密。此外，IBM IoT平台还提供了一组安全服务，包括设备身份验证、证书供应和验证、安全启动和防火墙，以增强平台的安全性。

4. 车辆识别框架

机场智能停车系统的一个重要功能是自动车辆识别，包括识别每个停车位车辆的车牌号、型号和颜色。现有文献提出了多种商业和开源框架来实现这一功能，使用了传统的模式匹配（如局部二值模式LBP和方向梯度直方图HOG特征）和机器学习技术（如k - 近邻KNN、支持向量机SVM）以及更现代的深度学习方法。这些框架在测试环境中通常能达到较高的准确性（> 95%）。

为选择适合机场智能停车项目的车辆识别框架，除准确性外，还考虑了计算复杂度、处理时间、鲁棒性和成本等额外选择标准。通过比较现有字符识别方法，选择了OpenALPR来完成该任务。OpenALPR是一个自动车牌识别库，有商业许可证和开源版本。它基于OpenCV和Tesseract OCR两个重要的计算机视觉库开发，使用OpenALPR的局部二值模式（LBP）特征提取算法检测车辆号牌，使用Tesseract的光学字符识别算法识别号牌上的数字。在Raspberry Pi 3硬件平台上，OpenALPR每秒可处理5 - 7帧（照片）。对于车辆品牌和型号的检测，采用了Lee等人提出的基于残差SqueezeNet神经网络的方法，该模型使用车辆品牌和型号识别数据集进行训练。在测试该系统时，考虑了从框架中使用的传感器收集的数据。

人工智能与物联网系统集成：机场智能停车案例研究

5. 系统优势与挑战

5.1 系统优势

• 高效管理 ：通过智能的传感器和先进的数据分析，机场停车系统能够实时掌握停车位的使用情况，合理分配资源，提高停车场的利用率。例如，信息感知层的传感器准确检测车位占用，信息聚合层进行数据分析，应用层为用户提供实时信息，使得停车管理更加高效。
• 用户体验提升 ：用户可以通过应用程序轻松查询停车位信息、进行预订和支付，还能获得寻车指导，节省了停车时间和精力，提升了整体的停车体验。
• 安全保障 ：系统采用了多种安全措施，如TLS加密、设备身份验证等，确保数据传输和存储的安全性。同时，利用停车环境数据进行火灾隐患早期检测，保障了停车场的安全。
• 成本效益 ：在硬件选择上，如采用HC - SR04超声波传感器和Raspberry Pi 3平台，在保证性能的前提下降低了成本。并且通过数据压缩和优化处理，减少了网络传输和存储成本。

5.2 面临挑战

• 技术复杂性 ：系统集成了多种技术，包括物联网、人工智能、计算机视觉等，技术的复杂性增加了开发和维护的难度。例如，在车辆识别框架中，需要选择合适的算法和模型，并进行大量的训练和优化。
• 环境适应性 ：尽管选择了具有良好环境适应性的传感器，但天气和环境因素仍然可能影响系统的性能。如光照、温度和湿度的变化可能影响相机照片质量和传感器的准确性。
• 计算资源限制 ：边缘设备（如Raspberry Pi 3平台）的计算能力有限，在执行复杂的AI算法时可能面临挑战。例如，在信息感知层进行车辆识别以实现数据压缩的方案，需要进一步测试其在有限计算资源下的可行性。

6. 未来发展方向

6.1 技术融合

未来，机场智能停车系统可能会与更多的技术进行融合，如与自动驾驶技术结合，实现车辆的自动停放和取车。还可以与机场的其他系统（如航班信息系统）集成，为用户提供更加个性化的服务。

6.2 数据利用

随着系统的运行，会积累大量的停车数据。可以进一步挖掘这些数据的价值，例如分析用户的停车习惯、预测高峰时段的停车需求等，为停车场的规划和管理提供更科学的依据。

6.3 智能升级

不断优化车辆识别框架和数据分析算法，提高系统的准确性和处理速度。例如，采用更先进的深度学习模型，提升车辆识别的准确率和效率。

7. 总结

机场智能停车系统是人工智能与物联网技术集成的一个典型案例。通过合理选择网络技术、设计合适的架构、采用有效的车辆识别框架等，实现了停车场的高效管理和用户体验的提升。然而，系统也面临着技术复杂性、环境适应性和计算资源限制等挑战。未来，随着技术的不断发展，机场智能停车系统有望实现更多的功能和智能升级，为机场的运营和用户的出行带来更大的便利。

以下是机场智能停车系统整体流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[信息感知层] --> B[信息聚合层]
    B --> C[应用层]
    D[网络连接] --> A
    D --> B
    E[安全层] --> A
    E --> B
    E --> C
    A --> F[车辆识别框架]
    F --> B

以下是机场智能停车系统优势与挑战的对比表格：
| 类别 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 系统优势 | 高效管理、用户体验提升、安全保障、成本效益 |
| 面临挑战 | 技术复杂性、环境适应性、计算资源限制 |

通过以上对机场智能停车系统的详细分析，我们可以看到人工智能与物联网技术在实际应用中的巨大潜力和价值，同时也需要不断地解决面临的问题，推动系统的持续发展。