安防解決方案分析:基於雲計算的城市大腦停車系統

「城市大腦停車系統以「便民、利民、惠民」為宗旨，通過資源整合、手段創新、功能拓展，圍繞管理、服務、繳費、決策、運營「五位一體」核心功能，構建全市統一的停車場庫管理系統，打造便民、利民的停車服務體系，引導政府、經營單位、停車人共建靜態交通生態文明體系，有效解決停車難、停車亂問題，促進泊位運營者規範化經營管理，從而提升城市靜態交通長效管理和服務水平。」

本文將從以下多個維度來分析城市大腦停車系統是如何「從根本上解決城市停車難、停車亂問題」：需求分析、系統建設原則分析、系統數據量分析、系統集成分析和系統功能分析。

一、需求分析

隨著城鎮化的快速發展，居民生活水平不斷提升，城市小汽車保有量大幅提高，停車設施供給不足問題日益凸顯，擠佔非機動車道等公共資源，影響交通通行，制約了城市進一步提升品質和管理服務水平。

隨著城市不斷發展，亟需進一步提升城市品質和交通管理水平，推進停車產業化發展，緩解城市停車難問題，統籌動態交通和靜態交通，著眼當前，惠及長遠。但受制於空間要素，新建停車位十分有限。再加上停車存量資源使用不均，有限的城市停車設施得不到高效使用，加劇了城市停車設施的供需矛盾，導致居民停車有位難用，只能在路邊違法停車、臨時停車，嚴重影響市民日常生活，加劇了微循環道路擁堵。「停車難，亂停車」的問題成為了制約城市發展的一大難題。城市大腦停車系統建設將是解決停車難問題的一個有效手段。城市大腦停車系統建設主要滿足三大對象的需求：

1、滿足社會公眾需求。基於城市停車體驗逐年惡化，公眾期望能夠有更多的停車資源面向社會開放、希望能夠實時得到對停車資源的引導、希望快捷和標準化的停車支付體驗等，社會公眾的這些需求都要求政府儘快構建統一的停車系統，從規劃、數據、服務、管理等角度對全市停車資源進行統一管理。

2、滿足政府部門需求。利用豐富的信息資源為社會公眾提供服務，是當前各級政府創建服務型政府的要求。通過有效整合停車信息資源，為公眾提供實時的、準確的停車誘導信息，進而達到緩解交通擁堵、節能減排的效果。全方位的停車信息的採集為城市規劃提供基礎數據，為交通管理部門決策提供依據。全方位採集車位信息、構建統一的車位管理、支付體系、信用體系等，為今後車位共享奠定信息化基礎。掌控停車資源的實時利用情況、變化趨勢，為政府部門開展靜態交通的研究、制定政策提供指標參考。

3、滿足經營者需求。通過信息化平臺建設，為經營者提供停車平臺服務，吸引更多的車流，提高停車場收益；通過泊位數據開放，提高停車場車位的有效、合理使用率，減少停車泊位的閒置數；通過集中管理，杜絕收費員亂收費，減少資金流失。

三、系統建設原則分析

城市大腦停車系統建設須遵循以下原則：

1、統籌規劃，分步實施。停車系統建設涉及多個主管部門，需要與建委、交警、公安、物價、質監及停車場運營管理者等協調溝通，因此需要統籌規劃，全面考慮，分步實施，避免重複建設。

2、整合共享，實際實用。立足資源整合共享，實現與政府相關職能部門業務系統的信息互聯和實時交換。新建停車系統，整合各相關專業系統及各種數據資源，實現信息共享、工作互動、無縫對接。推進標準化與規範化建設，建立城市靜態交通數據的動態更新和有效共享的機制。

3、技術成熟，標準開放。項目建設採用技術先進且應用成熟的設備，選用先進的技術平臺和開發工具，便於後期功能擴充，及與其它業務系統的數據對接，滿足投資保護要求，使應用軟體和資料庫系統有較長的生命周期。

四、系統數據量分析

系統信息數據量主要包括以下幾個方面：

1、停車數據。包括停車場車輛進出記錄數據，停車場空閒狀態變更數據，以及停車場車輛駛入、駛出的車輛照片。以74萬個泊位，每天累計停車70萬次計算，每條結構化數據按10K計算，每年結構化數據量約為12×30×70萬×10K=2.3T；非結構化數據量，照片大小按250K計算，每年數據量約為12×30×70萬×200K=58T。

2、停車交易數據。74萬個泊位，每天交易次數70萬次計算，每條交易數據按15K計算，每年數據量約為12×30×70萬×15K=3.5T。其他過程性數據按10%進行估算，全年數據總量為3.9T。

3、市民服務數據。為市民提供的查車位、預約、誘導、反向尋車等一體化服務請求數每天按20萬條計算，每條按20K計算，每年數據量約為12×30×20萬×20K=1.3T。

4、審批數據。按每月100條審批件，每個審批件按5M計算，每年數據總量為12×100×5M=5.9G。

5、交警卡口過車數據。用於計算駐車量等，每天約3600萬條：接流每天需DataHub共18G，5天備份、20G預留，共需DataHub 100G；表格存儲用於計算過程存儲，共100G。

6、交警及城管違停數據、公交數據、地鐵數據、氣象數據、運營商數據、路網及POI數據。每月按照200G估算，進行12個月備份，需要大數據存儲2T、關係型資料庫2T。

五、系統集成分析

城市大腦停車系統可實現對多種數據源的無縫對接和集成，包括動態車位數據，全市域交警、城管違停數據，主城區街道圖層，卡口數據，氣象數據，公交線路數據，地鐵線路數據，道路數據，城市POI數據，停車軌跡數據等，數據集成需從系統頂層架構設計進行統籌考慮。另外，針對「最多跑一次」系統、智慧城管系統等外部業務系統，可實現和這些外部業務系統的無縫對接，滿足停車監管的需求。

六、系統功能分析。

城市大腦停車系統在功能可實現以下：面向決策的功能；面向服務的功能；面向管理的功能；面向經營的功能；面向協作的功能；面向運營的功能；引擎服務功能；數據匯聚功能和數據治理功能。

1、面向決策的功能

基於全市停車網格劃分，融合高德行車軌跡、違停、車位佔用率等數據，分時分區計算「停車難度指數」，量化描述全市各個區域不同時段的停車難易程度，為解決「停車難」奠定基礎。利用視頻分析、空間分析等技術，基於卡口流量數據，對停車網格內的過車量和駐車量進行實時計算，得出停車需求量，結合網格內的停車泊位數量，獲取停車缺口數，為停車設施管理和優化提供量化依據。通過對違停、停車場佔用率等數據進行融合計算，找到「停車盲點」，並分析其成因（停車收費高、缺少誘導或交通組織不完善等），進一步針對性的採取調整收費價格、增設誘導牌、改善交通組織等手段予以「定點消除」。建設內容包括城市停車片區劃分、停車資源分析、停車需求影響分析、停車資源供需匹配分析、路內停車位規劃研判、停車片區收費分析、停車盲點挖掘、停車綜合改善方案建議庫、停車全域大屏。

2、面向服務的功能

以城市大腦停車系統匯聚的全市停車場（庫）的實時數據為基礎，建設服務渠道便捷多樣，集動態車位查詢、預約停車、泊位提醒、室內外一體化導航、反向尋車等為一體的停車服務，由原先「車到庫」這種粗放的停車體驗，升華到「車到位」的精細化停車服務。建設內容包括對外服務渠道建設、統一公眾用戶管理體系建設、統一消息服務、停車誘導、共享停車、便捷繳費、公共運輸聯動、服務評價、增值服務。

3、面向管理的功能

通過對道路停車泊位、公共停車場庫、專用停車場庫的審批信息管理、綜合運行管理、服務評價管理等，加強政府管理部門對人員、車輛、車場、服務的統一監管，實現規範化經營，提升城市停車服務水平。建設內容包括審批信息管理、綜合運行監管、服務評價模塊。

4、面向經營的功能

通過對道路停車泊位、公共停車場庫、專用停車場庫業務流程的實現、支付方式的拓展以及停車資源的共享，最終為車場經營者提供全方位經營管理服務。建設內容包括SaaS管理服務、車場管理服務、先出後繳管理服務、共享停車管理。

5、面向協作的功能

城市大腦的建設將政府職能部門的各類數據和運算資源、算法能力進行了有機融合，而這樣的融合將大大提升各部門間的協作能力。而停車系統作為靜態交通的核心系統，在城市管理和服務中佔據著舉足輕重的地位，它能夠與其他職能部門產生巨大的協作效應。可實現城市管理由被動管理型向主動服務型轉變，由粗放定性型向集約定量型轉變，由單一封閉管理向多元開放互動管理轉變，實現城市「科學、嚴格、精細、長效」的管理。建設內容包括建模工廠以及針對物價、公安、稅務、質監、房管等部門的業務模型。

6、面向運營的功能

面向企業組織用戶或授信的個人提供數據接口或開放數據入口，推進停車數據資源的商業利用，實現「系統養系統」。同時，委託專門的平臺建設與運營公司來持續性推進服務內容的更新和服務運營，保證平臺可自主造血。建設內容包括數據運營共享模塊和服務運營管理模塊。

7、引擎服務功能

搭建數據融合、可視化、地圖服務、實景地圖等支撐引擎，為停車分析、管理、服務等各類上層業務應用提供高質量的數據融合加工服務、空間地圖服務、算法支撐服務、指標成果可視化服務，各類引擎是業務應用及算發高效開發、穩定運行的必要保障條件。建設內容包括數據融合引擎、可視化引擎、實景地圖引擎、實景地圖。

8、數據匯聚功能

通過統一開放接口平臺和物聯設備接入平臺，全面匯聚停車系統的各類信息，實現將多來源、多種類、多類型的停車數據及時、準確、有效、安全的整合到停車系統，滿足不同停車場庫多源異構的數據接入需求，同時提供對外數據的統一輸出能力。建設內容包括統一開放接口平臺和物聯設備管理平臺。

9、數據治理功能

按照歸集實施工作步驟，將分散、多樣化的數據通過數據匯集後進行標準化、清洗等操作，對數據質量進行全面的監控和提升，並完成數據標準庫建設，為上層應用提供數據支撐。建設內容包括數據採集、數據治理、數據資源中心庫建設、數據資源目錄、資源中心管理。

總之，城市大腦停車系統通過資源整合、手段創新、功能拓展，建全市統一的停車場庫管理系統，打造便民、利民的停車服務體系，引導政府、經營單位、停車人共建靜態交通生態文明體系，將從根本上解決城市停車難、停車亂的問題。

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