AIOT赋能人车通行场景 构建无感通行时代

物联资讯
发布日期
2019-04-19 10:43
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当各行各业都在积极尝试用数据驱动行业决策,人、车作为最核心的动态数据产生源,无疑成为诸多行业领域最先进行数据采集和分析的对象。通过数据的融合分析,以此来辅助管理方针对不同的业务类型展开相关应用。

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图片来自“123rf.com.cn”

前言:得益于人脸识别、车牌识别等技术在生活场景中的普及应用,大家越来越能感受到无感通行所带来的极大便利。与此同时,在技术的赋能作用之下,传统的人行、车行场景也衍生出了新的商业模式,传统的线下流程逐渐朝线上转移,改写了特定场景的管理方式和效率。

无感通行”的概念最初从智慧停车领域衍生出来,车牌识别的普及应用,让停车场的出入口控制系统从传统的取卡读卡模式升级到车牌识别自动管控模式,这一进出场控制模式的转变,很大程度上提升了停车场管理方的管理效率,也为后续基于车牌车辆身份验证的智慧停车场相关应用奠定了基础。当下,随着停车场自动缴费(移动支付)系统的上线,停车场运营最核心的两大环节——车辆进出和缴费系统全面打通,停车场开始进入到 “无感通行”甚至“无人值守”时代

智慧停车领域的“无感通行”,很大程度上是为了解决城市停车难问题。基于车牌识别、移动支付、地磁传感、视频车位引导等技术手段,运用“互联网+”运营思维来实现对传统停车场系统的改造升级。一方面可加快停车场的车位周转效率,让城市中**的停车位实现资源的最大化利用;另一方面,停车场系统的智能化升级,可极大的替代原本需要人工处理的操作环节,让管理方实现降本增效。

挖掘城市静态交通车行数据的应用价值

停车场作为现代化城市的基础配置,在机场、文博体、商业综合体、医院、学校、写字楼、园区、住宅社区等不同规模的建筑场所已成为衡量该场所整体智慧化水平的一个重要指标。智慧停车场的建设,不光是为了提高进出车辆的通行效率和体验,作为智慧建筑其中的一个子环节,停车场还有一个特殊的“身份”,即城市静态交通车行数据的输出口。

这个输出口的核心在于对停车相关信息的采集和分析,包括车牌、绑定的车主信息、出入场时间信息、缴费信息等,在这个基础之上,再结合应用场所的特定需求,将数据导入到配套的业务模块当中,通过信息的整合梳理,以车牌为车辆的身份凭证,勾画车主画像,以此来辅助管理方及用户制定基于可靠数据的经营/服务方案。其中,最为大家熟知的要数住宅社区、商业综合体的智慧停车系统的应用。

越来越多住宅社区已经启用了基于车牌识别的停车场系统,系统可通过车牌来辨别业主、访客车辆,月卡或临时车等相关信息,根据事先预设的处理规则对当前车辆的出入场权限进行自动化处理,整个过程无需岗亭工作人员过多操作。在部分高端或具有一定规模的住宅社区,物业还会联合第三方企业,围绕着业主&车主的社区生活依托专门的社区管理平台推出针对性的服务,如汽车美容、车险等在线下单业务。

而对于商业综合体的智慧停车场,大部分商业综合体的停车场收费制度都和车主的消费情况有所绑定,在特定场所光顾或消费,才能享受免费停车或是消费满额即免费(优惠)停车的服务。商业综合体的智慧停车场系统相比于其他公共场所,由于车辆进出的高频次以及和商业运营息息相关,更具有数据挖掘的价值。一是为了更好的优化商业场所日常大流量的车辆进出管控以及车位资源配置,二是通过接入停车场数据,来丰富商场管理方对于顾客信息采集利用的维度,为精准化营销储备数据资源。如可通过将停车管理系统与购物中心客户消费平台的对接,实现人性化VIP消费者停车自动免单或折扣收费,增加消费客户人性化的使用体验。

以人脸识别为核心的人员通行场景

过去一两年,人脸识别在交通出行、商超零售、移动支付等领域迎来了全面开花的应用态势。人脸识别技术的成熟,让人脸已经成为个人身份的有效凭证,正是基于这一层关系,所有需要进行个人身份验证的场景,均有可能被挖掘出来成为人脸识别落地应用的场景。

此前最受用户质疑的安全问题,在活体检测等技术的加持下,也进一步巩固了人脸识别应用的安全性,使其有机会进入到更多的细分应用场景,比如社区、园区、景区、商业楼宇等。

责编:春林
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