张水潮¹，杨仁法¹，郭璘¹，许菲菲¹，宛岩¹，周晨²，王雪涛²，盛传斌²

1、宁波工程学院交通研究院

2、浙江信电技术股份有限公司

1、研究背景

近年来，随着宁波市经济保持高速发展，城市化建设步伐的加快，土地资源的相对减少，人口的不断涌入，道路交通负荷程度加大，汽车拥有量的飞速增长，“出行难”、“停车难”问题成为目前城市化中最突出的问题，也是老百姓最关心的问题；交通拥挤、堵塞引起的“人”、“车”、“路”矛盾问题的日益突出必将给宁波市经济建设和城市交通管理带来更大的挑战。

为有效缓解城市中越来越严重的“停车难”问题，尤其是满足道路上“短停快走”的临时停车需求，不少城市在道路两侧设置了路边停车位。同时，为提高停车位的周转率，路边停车位普遍开展收费管理。但由于缺乏科学高效的技术手段，收费管理和违停执法难以做到全时空监管，由此造成停车费“跑滴漏”难以完全规避、停车欠费追缴无门、线外违停屡禁不止、停车位周转率低下等重点问题，并极易形成恶性循环，极大地影响了路边停车位综合效益的发挥，并进一步引发停车需求大量溢出，侵占了道路公共空间，对行人、非机动车等通行安全及机动车的通行效率等均产生了较大负面影响。因此，如何通过技术手段提升来有效管理及充分利用路侧停车位资源，成为当前迫切需要解决的难题。

2、总体思路

城市道路智慧停车系统是一项系统化、科学化、精准化和应用性的重大民生工程。本项目立足长三角一体化、交通强国等国家战略，以全面提高城市交通治理能力现代化为出发点，以“问题难点-技术创新-集成应用”为路径，突破智慧停车系统“科学规划、全息感知、动态管控、精准服务”等关键技术。通过项目关键技术的集成应用，实现道路停车的自动化管理和全方位管控，为提高道路停车资源利用率、降低停车管理成本、改善道路停车秩序、提升文明停车意识、缓解城市交通拥堵等提供了重要的技术支撑。

因此，本项目总体思路为“智慧停车=停车系统科学规划+停车状态全息感知+停车行为全程管控+道路停车精准服务”，具体如图1所示。

图1 总体思路

3、关键技术

本项目针对我国各类城市普遍存在的“停车难”问题，建立了交通大数据驱动下的城市道路停车泊位设置及管理方法体系，研发了面向复杂环境的停车行为视频辨识技术，构建了“感知-汇聚-处理-发布-反馈”全过程的道路停车精准服务平台，首创了交警、城管及停车运营企业的协同管理系统，形成了“停车收费、欠费缴纳、违停执法”管理闭环，目前已在宁波、嘉兴、舟山等城市进行了推广应用。

关键技术1：交通大数据驱动下的城市道路停车泊位设置及管理方法体系。基于区域停车供需大数据、道路交通流量大数据和道路停车泊位使用特性大数据，建立了交通大数据驱动下的城市道路停车泊位设置及管理方法体系，包括关联交通流量的停车需求预测模型、面向动静态交通需求协同的泊位优化调整模型、基于时空一体化的动态停车收费定价模型等，形成了“泊位规模预测—泊位设置空间范围测算—泊位优化调整”闭环体系和相应的地方规范与技术标准。具体内容如下：

（1）关联交通流量的停车泊位需求预测模型

合理预测片区停车泊位需求量是智慧停车设施科学化、精细化配置的关键。本项目基于区域停车供需与使用特性大数据，分析了不同区位条件和服务功能的停车场占有率随时间变化趋势，同时基于道路交通流量大数据，分析得到停车场选择和停车场内泊位选择的主要影响因素。依据泊车行为特性分析结果，选择对停车占有率产生较大影响因素的数据，分别建立小波变换组合粒子群小波神经网络（WA-PSO-WNN）和长短时记忆网络组合随机森林（RF-LSTM）两种短时预测模型。

相关实验表明：（1）多源数据缺失时，与小波神经网络相比，WA-PSO-WNN模型预测精度提高了5-7倍；（2）多源数据无缺失时，与人工神经网络相比，RF-LSTM模型预测精度提高了2-4倍。

（2）面向动静态交通需求协同的停车泊位优化模型

在城市交通管理中，静态交通和动态交通是一个有机的整体，相互影响，相互制约。本项目针对当前路内停车泊位与道路运行缺乏协同等问题，提出了基于通行能力动态变化的交通仿真预测方法，构建了耦合道路运行的停车泊位动态优化技术，支撑停车路径引导、泊位动态限时关闭、泊位限时停放等差异化停车管控。

相关测试数据表明：（1）不同时段动静态交通协调率达到85%以上；（2）停车泊位管控路段高峰期道路通行能力提高20%以上。

（3）基于时空一体化的动态停车收费定价模型

动态停车收费旨在通过价格杠杆，调节停车需求，使区域内的停车泊位空置率保持在一定的阈值范围内，降低高峰期泊车巡游时间和提高停车设施在空闲时段的利用率。本项目针对停车设施使用与道路容量、环境容量关联度不高等问题，构建了基于时空一体化的动态停车收费定价模型，研发了道路容量-环境容量约束下的停车费率双向调节技术，实现停车设施有限供应下的停车费率动态调控与闭环反馈。

相关测试数据表明：停车费率与交通指数及碳排放关联度达90%以上，费率调校后停车利用率与目标利用率偏差率小于10%。

关键技术2：面向复杂环境的停车行为视频辨识关键技术。基于多目标识别、轨迹跟踪、深度学习等人工智能算法，研发了面向复杂环境的停车行为视频辨识关键技术，包括基于AI智能高清视频监测的停车特效感知技术、基于深度学习的停车行为辨识技术等，提高了车位状态和停车过程的感知准确度，实现了复杂道路环境下的车位状态和停车行为的精准感知和管控，为停车逃费、违法停车、全程监管的处理提供了有力的技术保障。具体内容如下：

（1）基于AI智能高清视频监测的停车特性感知技术

针对路内停车设施横向线路长、纵向角度大等特征，且传统停车特性感知设备全时段全过程感知误差明显等问题，本项目采用内置AI芯片的高清摄像机作为前端智能车位数据采集设备，攻克了线路长、角度大等情境下的泊位状态、车牌信息、停车时长等停车特性感知技术。相关测试数据表明：（1）同一路段单一设备可实现垂直角度75°、水平全角150°、50-70米范围内40个目标实时轨迹追踪检测；（2）停车特性多目标追踪准确度达84%，高于同类技术。

（2）基于深度学习的停车行为辨识技术

针对路内停车环境多变、停车行为特征各异等不利于停车行为识别的问题，研发基于深度学习算法的目标定位、轨迹跟踪、违法识别等停车行为辨识算法，通过多目标车辆行为识别和轨迹追踪研判技术，实现人、车、物多目标动态跟踪和停车行为精准识别，实现了车辆出入场、不按指定方向停车、压线停车、线外违停、一车占多位等各类停车行为的精准辨识，实现了道路停车收费管理和违停车全链取证。根据相关测试表明：复杂场景下停车行为辨识准确率达91.2%，远高于同类技术70-80%。

关键技术3：面向“感知-汇聚-处理-发布-反馈”全过程的道路停车精准服务平台。

打通了公安交警与行政综合执法部门的数据共享通道，构建了“感知-汇聚-处理-发布-反馈”全过程的道路停车精准服务平台，首创了交警、城管及停车运营企业的协同管理系统，形成了“停车收费、欠费缴纳、违停执法”管理闭环，实现停车运营平台和交警、城管执法平台的双向联动，实现停车自动告知、缴费通知、自动收费与主动支付、欠费催缴、“非接触式”欠费处罚和违停处罚等应用场景下的完整业务链条，实现“一个平台、全市通停”。平台包括市级平台应用系统、县区运营管理系统、运营展示系统、清分结算系统、统一车主服务等五大功能模块。在以上基本功能基础上，逐步为车主提供停车诱导、充电付费、洗车服务、车位共享、车位预约等增值服务。系统架构和业务逻辑图分别见图2和图3，平台界面如图4所示。

图2 系统架构图

图3 业务逻辑图

图4 平台界面展示

本项目是针对城市道路智慧停车系统规划、建设、运营及服务关键技术的突破与集成应用，总体技术水平在国内处于领先水平，与国内外同类技术相比，主要技术参数比较见表1所示。

表1 主要参数比较

4、关键技术应用及实施效果

本项目相关成果首先于2018年8月在宁波东部新城智慧停车系统工程中进行示范应用，取得了良好的应用效果，然后推广到鄞州区、江北区、嘉兴市和舟山市等地，目前已覆盖约32000个停车泊位，每年为市民节约的时间成本折算为经济效益超3亿元。基于本成果研发的“甬城泊车”智慧停车服务平台在宁波市路内停车系统实现了全覆盖，成为全国首个市域范围全城通用、通停通付的智慧停车APP，截至2021年7月底，服务用户160多万，居全国前列。

项目实施效果如下：

（1）泊位平均周转率大幅提升。平均周转率从实施前平均4次/天提升至实施后的13次/天，平均停车时长由实施前平均3小时降至90分钟以内，超六成用户享受30分钟免费停车优惠。车位紧张度明显降低，高峰期路内泊位饱和度也在80%以下。

（2）停车收费“跑冒滴漏”现象基本消除。用户自主缴费率达85%以上，通过欠费自动催款、逾期执法处罚等措施保障了道路停车运营管理的可持续发展。

（3）停车管理成本大幅降低。依托智慧停车平台，实现停车管理无人值守和自动执法取证，大幅较少了停车收费和执法管理工作人员的数量，人工成本下降70%以上。

（4）违停现象大幅减少，停车秩序大为改善。线外违停量减少90%以上，区域停车秩序和行车秩序均得到明显改善，路内停车位所在道路的交通拥堵指数平均下降15%。

（5）有效减少了城市交通碳排放。高峰时段路内停车位平均饱和度降至0.8以下，大幅减少车主因寻找车位而产生的无效巡游，所在道路交通碳排放平均减少20%。

（6）文明停车意识不断提升。市民“停车入位、停车付费、违停受罚”文明停车意识不断增强，所在道路沿线市民满意度和支持率提升30%。