服務(wù)區(qū)全域 AIOT 人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

作者簡(jiǎn)介：

周康樹(shù)（1985—），工程師，主要從事高速公路收費(fèi)三大系統(tǒng)、隧道機(jī)電、信息化的運(yùn)營(yíng)管理工作。

摘要：針對(duì)高速公路服務(wù)區(qū)停車(chē)管理問(wèn)題，文章提出高速公路服務(wù)區(qū)全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能算法，精準(zhǔn)檢測(cè)車(chē)位狀態(tài)以及異常事件并實(shí)時(shí)誘導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)服務(wù)區(qū)全域人車(chē)的有效監(jiān)管。該系統(tǒng)可提高車(chē)位利用率，縮短駕駛員尋位時(shí)間，優(yōu)化停車(chē)秩序和服務(wù)質(zhì)量，為服務(wù)區(qū)智能化管理提供參考。

關(guān)鍵詞：高速公路服務(wù)區(qū)；AIOT；車(chē)位檢測(cè)；誘導(dǎo)系統(tǒng)

中圖分類(lèi)號(hào)：U491.2+5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 56 185 4

0 引言

在現(xiàn)代交通運(yùn)輸體系中，高速公路服務(wù)區(qū)是重要的服務(wù)節(jié)點(diǎn)，承擔(dān)著多樣服務(wù)功能。隨著高速公路網(wǎng)絡(luò)拓展和交通流量增長(zhǎng)，服務(wù)區(qū)停車(chē)需求增大，停車(chē)管理問(wèn)題成為關(guān)鍵。傳統(tǒng)停車(chē)管理依賴(lài)人工巡查和簡(jiǎn)單標(biāo)識(shí)引導(dǎo)，存在車(chē)位信息不準(zhǔn)、實(shí)時(shí)性差、誘導(dǎo)不佳等問(wèn)題，導(dǎo)致駕駛員找車(chē)位費(fèi)時(shí)費(fèi)力，引發(fā)擁堵和秩序混亂，影響旅客體驗(yàn)和服務(wù)區(qū)運(yùn)營(yíng)［1］。

近年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)（IOT）和人工智能（AI）迅速發(fā)展，為解決停車(chē)難題提供了新思路。全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)傳感器與人工智能算法，能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確獲取車(chē)位狀態(tài)，提供智能引導(dǎo)，提高車(chē)位利用率，優(yōu)化停車(chē)流程，提升服務(wù)水平。

本文深入研究本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，分析技術(shù)架構(gòu)、功能模塊、數(shù)據(jù)處理算法及實(shí)際效果，為停車(chē)管理提供創(chuàng)新高效方案，推動(dòng)服務(wù)區(qū)智能化、數(shù)字化發(fā)展，適應(yīng)交通需求和服務(wù)質(zhì)量要求。

1 全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

高速服務(wù)區(qū)全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案涵蓋以下多方面。

（1）對(duì)服務(wù)區(qū)車(chē)位布局與流量特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)研，包括車(chē)位分布、數(shù)量，不同時(shí)段流量特點(diǎn)，以及周邊道路交通影響。

（2）開(kāi)展用戶需求調(diào)研，與管理人員、工作人員和司乘人員溝通，了解管理需求和司乘人員期望，并確定總體目標(biāo)、功能要求，設(shè)計(jì)整體架構(gòu)和工作流程，制定性能指標(biāo)和可靠性要求。

本系統(tǒng)架構(gòu)采用多層模式，包含服務(wù)層、平臺(tái)層、網(wǎng)絡(luò)層和接入層。如圖1所示。

由圖1可知，系統(tǒng)功能模塊劃分明確，車(chē)位檢測(cè)模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)位狀態(tài)，數(shù)據(jù)傳輸模塊保障數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)分析與處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和需求預(yù)測(cè)，誘導(dǎo)信息發(fā)布模塊向用戶發(fā)布車(chē)位信息和引導(dǎo)路線，管理與監(jiān)控模塊供管理人員操作，用戶交互模塊方便用戶查詢和反饋。

1.2 硬件設(shè)計(jì)方案

系統(tǒng)的硬件主要由檢測(cè)設(shè)備（AI攝像機(jī)、地磁）、數(shù)據(jù)傳輸與通信設(shè)備、服務(wù)器或者邊緣盒子以及顯示與誘導(dǎo)設(shè)備組成。其中，AI攝像機(jī)具有高清且智能的特點(diǎn)，地磁則展現(xiàn)出精準(zhǔn)且靈敏的特質(zhì)。各設(shè)備協(xié)同運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人車(chē)的精確監(jiān)管和有效誘導(dǎo)，為交通的順暢通行筑牢保障。硬件構(gòu)成如圖2所示。

1.2.1 檢測(cè)設(shè)備

采用精度高達(dá)±0.5 cm的地磁傳感器、分辨率為8K的智能高清攝像頭、具備智能分析功能的?？礎(chǔ)I攝像頭（?？低旸S-2CD7A87EWD-IZS）以及其他相關(guān)傳感器相結(jié)合的方式。將地磁傳感器安裝于每個(gè)車(chē)位下方，能在0.05 s內(nèi)迅速感知車(chē)輛存在與否，其檢測(cè)準(zhǔn)確率gt;99%；智能攝像頭具備200°廣角拍攝能力和先進(jìn)的圖像識(shí)別算法，可在0.08 s內(nèi)精準(zhǔn)判斷車(chē)位是否被占用，并準(zhǔn)確識(shí)別車(chē)型，準(zhǔn)確率≥98%；?？档腁I攝像頭能夠?qū)?chē)輛和人員的行為、特征進(jìn)行深度分析，如車(chē)輛停留時(shí)間、異常行為、人員密度等。為有效應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的電磁環(huán)境和天氣變化，檢測(cè)設(shè)備應(yīng)具備抗電磁干擾能力gt;80 dB，工作溫度為-50 ℃～90 ℃，防護(hù)等級(jí)達(dá)到IP68，以確保在惡劣條件下仍能穩(wěn)定運(yùn)行［2］。

地磁傳感器的響應(yīng)時(shí)間lt;0.5 s，數(shù)據(jù)更新頻率為10次/s，實(shí)現(xiàn)車(chē)位狀態(tài)的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)監(jiān)控。智能攝像頭幀率≥60幀/s，保證圖像的高流暢性和準(zhǔn)確性。

1.2.2 數(shù)據(jù)傳輸與通信設(shè)備

運(yùn)用最新的5G增強(qiáng)型通信模塊作為主要數(shù)據(jù)傳輸方式，其理論下載速度可達(dá)30 Gbps，上傳速度可達(dá)15 Gbps，能夠在5 ms內(nèi)快速、穩(wěn)定地傳輸車(chē)位檢測(cè)數(shù)據(jù)。同時(shí)，配備Wi-Fi 6E模塊作為備用通信方式，傳輸速率可達(dá)12 Gbps，確保在5G信號(hào)不穩(wěn)定或受干擾時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性。在服務(wù)區(qū)內(nèi)，每隔30 m設(shè)置一個(gè)信號(hào)增強(qiáng)器，使信號(hào)覆蓋強(qiáng)度≥-75 dBm，有力保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性，避免因信號(hào)問(wèn)題導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。

服務(wù)區(qū)全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用/

周康樹(shù)

為確保數(shù)據(jù)的安全性和完整性，采用AES 256位加密算法對(duì)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，同時(shí)設(shè)置數(shù)據(jù)緩存區(qū)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)短暫故障時(shí)，能夠緩存至少2 h的檢測(cè)數(shù)據(jù)，待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后自動(dòng)上傳，確保數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)。

1.2.3 顯示與誘導(dǎo)設(shè)備

在服務(wù)區(qū)入口、內(nèi)部道路和停車(chē)區(qū)域等關(guān)鍵位置安裝尺寸為6 m2的大型LED顯示屏，其亮度可達(dá)到5 000 cd/m2，確保在強(qiáng)光及遠(yuǎn)距離下仍清晰可見(jiàn)。顯示屏實(shí)時(shí)展示車(chē)位剩余數(shù)量、位置分布、預(yù)計(jì)可用時(shí)間以及周邊服務(wù)設(shè)施等詳細(xì)信息。配備功率為120 W的防水音柱，聲音傳播范圍≥60 m，為司機(jī)提供清晰、準(zhǔn)確的多語(yǔ)言引導(dǎo)信息。

智能路燈采用高效節(jié)能型LED光源，通過(guò)不同顏色（如綠色表示空閑，紅色表示占用，藍(lán)色表示預(yù)留）指示車(chē)位狀態(tài)。路燈間距為15 m，亮度可根據(jù)環(huán)境光線自動(dòng)調(diào)節(jié)，節(jié)能率gt;60%。此外，在停車(chē)場(chǎng)內(nèi)設(shè)置多個(gè)導(dǎo)向標(biāo)識(shí)牌，采用高反光材料制作，在夜間或低能見(jiàn)度條件下仍能清晰可見(jiàn)，為司機(jī)提供全方位、精準(zhǔn)的引導(dǎo)。同時(shí)，可設(shè)置電子導(dǎo)航牌，實(shí)時(shí)顯示停車(chē)場(chǎng)內(nèi)的動(dòng)態(tài)地圖和車(chē)位信息，方便司機(jī)快速找到目標(biāo)車(chē)位。

1.3 軟件設(shè)計(jì)方案

1.3.1 技術(shù)架構(gòu)與語(yǔ)言

本系統(tǒng)采用了先進(jìn)的微服務(wù)架構(gòu)，將整體功能拆分為多個(gè)獨(dú)立運(yùn)行且協(xié)同工作的服務(wù)模塊。這一架構(gòu)極大地增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。前端運(yùn)用Vue.js框架構(gòu)建，其具備高效的渲染能力和出色的用戶交互體驗(yàn)。通過(guò)Vue.js能夠打造出響應(yīng)迅速、直觀且操作便捷的用戶界面，使用戶能輕松獲取車(chē)位信息及相關(guān)服務(wù)。后端選用Spring Boot框架，顯著簡(jiǎn)化了企業(yè)級(jí)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)流程，提供了強(qiáng)大的依賴(lài)管理和自動(dòng)化配置功能。在開(kāi)發(fā)語(yǔ)言上，以穩(wěn)定且性能卓越的Java為主，前端則結(jié)合了JavaScript和TypeScript進(jìn)行開(kāi)發(fā)，增強(qiáng)了前端代碼的類(lèi)型安全性和可維護(hù)性［3］。

1.3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，選用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)車(chē)位狀態(tài)、車(chē)輛信息、用戶數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。MySQL憑借其出色的性能、可靠性和易用性，能夠高效滿足系統(tǒng)對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢需求。對(duì)于大規(guī)模的視頻和圖像數(shù)據(jù)，采用分布式文件系統(tǒng)Hadoop HDFS進(jìn)行存儲(chǔ)。在數(shù)據(jù)處理上，綜合運(yùn)用了多種前沿技術(shù)和算法。例如，深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv5和Faster R-CNN，用于精準(zhǔn)識(shí)別車(chē)位上的車(chē)輛。同時(shí)，結(jié)合圖像處理技術(shù)高斯混合模型，對(duì)視頻流進(jìn)行細(xì)致分析，從中提取關(guān)鍵信息。特征提取算法，如SIFT、HOG等，用于以車(chē)搜圖和以人搜圖功能中的圖像特征提取和匹配。

1.3.3 功能實(shí)現(xiàn)與算法

為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的多樣化功能，采用了一系列精準(zhǔn)的AI算法。在停車(chē)位占用檢測(cè)中，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv5和快速區(qū)域卷積算法Faster R-CNN發(fā)揮了關(guān)鍵作用。以YOLOv5為例，其損失函數(shù)包含邊界框坐標(biāo)和尺寸誤差、置信度誤差以及類(lèi)別概率誤差等部分，通過(guò)優(yōu)化這些誤差，模型能夠?qū)W習(xí)到準(zhǔn)確檢測(cè)車(chē)輛的能力，從而判斷車(chē)位的占用狀態(tài)［4］。

對(duì)于違規(guī)停車(chē)檢測(cè)，利用視頻流分析，通過(guò)幀間差分法和高斯混合模型等背景建模技術(shù)提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

幀間差分法的公式為：

Dt（x，y）=|It（x，y）-It-1（x，y）|+

α·|It（x，y）-It-2（x，y）|

（1）

式中：" It（x，y）——當(dāng)前幀在（x，y）處的像素值；

It-1（x，y）、It-2（x，y）——（x，y）前一幀和前兩幀在處的像素值；

α——權(quán)重系數(shù)。

通過(guò)式（1）可以更準(zhǔn)確地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)的車(chē)輛，再結(jié)合道路標(biāo)線和禁止停車(chē)區(qū)域的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)判定是否違規(guī)停車(chē)。

車(chē)輛誤停檢測(cè)依靠基于車(chē)輛尺寸特征的識(shí)別算法，對(duì)比車(chē)輛實(shí)際尺寸和車(chē)位規(guī)格。車(chē)輛逆行檢測(cè)運(yùn)用光流法或基于軌跡分析的算法跟蹤車(chē)輛移動(dòng)方向。人群密集檢測(cè)采用基于深度學(xué)習(xí)的人群計(jì)數(shù)算法，如CSRNet或MCNN，計(jì)算人流密度并與預(yù)設(shè)閾值比較。在以車(chē)搜圖和以人搜圖功能中，基于特征提取和相似度匹配算法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)搜索。

1.3.4 系統(tǒng)優(yōu)化與集成

在系統(tǒng)安全性方面，采用SSL/TLS加密技術(shù)確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的安全性，能有效防止數(shù)據(jù)泄露和篡改。同時(shí)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行全面且深入的性能測(cè)試和優(yōu)化，包括數(shù)據(jù)庫(kù)索引優(yōu)化以顯著提高查詢效率，改進(jìn)算法以降低計(jì)算資源消耗，合理調(diào)配服務(wù)器資源以從容應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景。

此外，提供與外部系統(tǒng)的接口，例如與服務(wù)區(qū)管理系統(tǒng)、交通指揮中心系統(tǒng)等進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)信息的無(wú)縫互聯(lián)互通。支持與移動(dòng)應(yīng)用的集成，使用戶能夠通過(guò)手機(jī)隨時(shí)隨地獲取車(chē)位信息和誘導(dǎo)服務(wù)，大幅提升用戶體驗(yàn)和系統(tǒng)的便捷性。通過(guò)這些優(yōu)化和集成舉措，有力確保系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行，為服務(wù)區(qū)的管理和用戶出行提供堅(jiān)實(shí)支撐。

2 全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

2.1 基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)位狀態(tài)精準(zhǔn)檢測(cè)

在高速公路服務(wù)區(qū)全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)中，基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)位狀態(tài)精準(zhǔn)檢測(cè)是關(guān)鍵技術(shù)之一。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），被廣泛應(yīng)用于車(chē)位圖像的特征提取和模式識(shí)別。例如，采用具有深度架構(gòu)的ResNet模型，其層數(shù)可gt;50層，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的車(chē)位場(chǎng)景。為了訓(xùn)練這樣的模型，需要獲取大量精心標(biāo)注的車(chē)位圖像數(shù)據(jù)，數(shù)量可能高達(dá)數(shù)百萬(wàn)張，涵蓋各種光照、角度和天氣條件。在實(shí)際應(yīng)用中，模型需要在極短的時(shí)間內(nèi)（通?！?00 ms）對(duì)車(chē)位圖像做出準(zhǔn)確判斷，準(zhǔn)確率要求gt;98%。否則，哪怕是微小的誤差也可能導(dǎo)致車(chē)位引導(dǎo)的錯(cuò)誤，給用戶帶來(lái)不便。在訓(xùn)練過(guò)程中，通常采用隨機(jī)梯度下降（SGD）的優(yōu)化算法變體，如Adam優(yōu)化器，同時(shí)選擇交叉熵?fù)p失或均方誤差損失等函數(shù)來(lái)衡量預(yù)測(cè)與真實(shí)值的差距。通過(guò)不斷調(diào)整模型的權(quán)重參數(shù)，以最小化損失函數(shù)，從而逐步提高檢測(cè)精度［5］。

2.2 實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)車(chē)位分配與路徑規(guī)劃算法

實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)車(chē)位分配與路徑規(guī)劃算法在AIOT車(chē)位檢測(cè)誘導(dǎo)系統(tǒng)中至關(guān)重要。此算法需綜合車(chē)位狀態(tài)、車(chē)輛位置和用戶需求，通常運(yùn)用圖搜索算法，如啟發(fā)式算法。先將停車(chē)場(chǎng)構(gòu)建為拓?fù)鋱D，把車(chē)位和通道轉(zhuǎn)為節(jié)點(diǎn)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間距離、通行時(shí)間等權(quán)重，進(jìn)而在1 s內(nèi)為用戶找出最優(yōu)的車(chē)位分配和行駛路徑。

但實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)面臨諸多挑戰(zhàn)，如要實(shí)時(shí)處理大量并發(fā)請(qǐng)求以滿足眾多用戶，還需考慮臨時(shí)障礙物、突發(fā)擁堵等動(dòng)態(tài)變化。為此，要精心設(shè)計(jì)算法復(fù)雜度，采用高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化策略降低計(jì)算時(shí)間。例如，利用實(shí)時(shí)更新的車(chē)位占用概率和車(chē)輛移動(dòng)速度數(shù)據(jù)作輸入，引入綜合評(píng)估的啟發(fā)式函數(shù)加速搜索，或借助多核CPU及分布式計(jì)算框架，用并行計(jì)算技術(shù)提高效率。

2.3 多源數(shù)據(jù)融合與智能分析

多源數(shù)據(jù)融合與智能分析是提升高速服務(wù)區(qū)全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)性能的重要技術(shù)手段。該技術(shù)融合了來(lái)自不同渠道的數(shù)據(jù)，如地磁傳感器、攝像頭、用戶移動(dòng)端以及停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)等。

（1）要對(duì)這些多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除噪聲和異常值，并進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊和格式轉(zhuǎn)換。

（2）運(yùn)用特征工程方法提取有價(jià)值的特征，再結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林或支持向量機(jī)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。以整合車(chē)位狀態(tài)數(shù)據(jù)、車(chē)輛停留時(shí)間數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)為例，通過(guò)分析可以揭示車(chē)位使用的規(guī)律和趨勢(shì)。但在實(shí)施過(guò)程中，面臨著一系列困難。不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、精度和更新頻率往往差異較大，增加了數(shù)據(jù)融合的難度。同時(shí)，數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值需要妥善處理，而模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)則需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。為了克服這些難題，可以采用主成分分析（PCA）或聚類(lèi)算法對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，利用基于線性回歸或鄰近值的插補(bǔ)技術(shù)填充缺失值。此外，通過(guò)交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索等技術(shù)，可以優(yōu)化模型的超參數(shù)，從而提高分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

3 系統(tǒng)測(cè)試與應(yīng)用分析

3.1 系統(tǒng)測(cè)試

全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)在那平高速公路服務(wù)區(qū)展開(kāi)了嚴(yán)格測(cè)試。測(cè)試抽取100個(gè)車(chē)位樣本，涵蓋不同時(shí)段和各類(lèi)天氣狀況。結(jié)果顯示，車(chē)位檢測(cè)準(zhǔn)確率gt;96%，無(wú)論何時(shí)何種天氣都能穩(wěn)定發(fā)揮。響應(yīng)時(shí)間方面，從車(chē)位狀態(tài)改變到誘導(dǎo)信息更新顯示，平均僅1.8 s，保障了信息傳遞的及時(shí)性。誘導(dǎo)效果極佳，隨機(jī)50位駕駛員使用后，找車(chē)位時(shí)間從5 min銳減至2 min，行駛距離減少40%，大幅提高了停車(chē)效率，優(yōu)化了服務(wù)區(qū)交通。測(cè)試結(jié)果如表1所示。

3.2 應(yīng)用案例分析

為驗(yàn)證系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用效果，在廣西荔玉高速公路社坡北服務(wù)區(qū)進(jìn)行測(cè)試，成效顯著。車(chē)位利用率大幅提升，從之前的55%提高到了80%。車(chē)輛流轉(zhuǎn)速度加快，平均停留時(shí)間縮短了30%，進(jìn)出服務(wù)區(qū)的平均速度提高了25%。用戶滿意度顯著提高，通過(guò)對(duì)500名用戶的調(diào)查，滿意度從70%提升至90%。具體的數(shù)據(jù)對(duì)比如表2所示。

綜上所述，全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)的應(yīng)用，有效提升了服務(wù)區(qū)的車(chē)位管理效率，改善了用戶體驗(yàn)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文研究的高速公路服務(wù)區(qū)全域AIOT人車(chē)監(jiān)管及誘導(dǎo)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中成果斐然。其不僅能融合物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)，精準(zhǔn)檢測(cè)車(chē)位狀態(tài)并實(shí)時(shí)誘導(dǎo)，還實(shí)現(xiàn)了對(duì)全域人車(chē)的有效監(jiān)管。這極大地提升了車(chē)位利用率，優(yōu)化了停車(chē)秩序，為駕駛員帶來(lái)便利，有效緩解了服務(wù)區(qū)的交通擁堵，提高了運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量。

然而，該系統(tǒng)仍有可改進(jìn)之處，例如在復(fù)雜環(huán)境中提升傳感器性能、加強(qiáng)與其他設(shè)施的集成以及優(yōu)化算法等。未來(lái)，伴隨技術(shù)進(jìn)步，有望增添更多智能化功能，期待為高速服務(wù)區(qū)的智能化發(fā)展貢獻(xiàn)更多力量，也期望為后續(xù)相關(guān)研究和實(shí)踐提供極具價(jià)值的參考。

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