路内停车|高于业界10%的有效订单率是如何实现的？

    【CPS中安网 cps.com.cn】 路内停车管理是城市级智慧停车管理中的难点。在建设、运营成本投入高，欠费追缴流程长的情况下，较低的有效订单率（有效订单数/停车事件发生数）使车位运营方的收益很难达到预期。

　　破局：路内停车漏单分析及解决方案

　　有效订单率主要受前端相机停车数据采集准确度的影响。由于路内环境开放，行人/非机动车/物品等各类复杂状况干扰不断，前端相机无法准确采集全部停车数据，导致部分停车订单还未被运营方知晓，直接在前端流失。

　　前端相机采集停车数据主要有捕捉停车行为和识别车辆数据2个环节，对应的核心指标分别为捕获率和识别率。与识别报错不同，如果没有安排专人巡查现场或录像对比，运营方根本无法得知相机漏捕获导致的漏单情况。

　　然而数据显示，相机漏捕获导致了大量的停车漏单。

　　在近期高位视频产品盲测对比中，臻识科技全新升级的H1M凭借高于同类型产品10%的捕获率，帮助运营方直接增加10%的有效订单量，实现了收入的大幅提升。

　　那么，H1M的捕获率究竟是如何在行业中脱颖而出，在事态复杂的路内实现停车行为准确捕捉的呢？

　　揭秘：精准采集路内数据告别管理漏单

　　H1M的工作流程是以自研DL-CNN算法的多目标车辆完整跟踪技术为基础，通过“车辆全姿态检测”、“车辆全轨迹跟踪”和“车辆全身份识别”完整标记车辆停车全过程，并智能组合输出车辆入场、停稳、出场、空场4个关键节点证据链。车辆轨迹信息的关键记录，最大程度降低了外界对车辆捕获的负面干扰。

PaaS中台完整证据链示例

　　同时，H1M结合应用场景的针对性设计，可轻松应对路内停车中可能对捕获率产生干扰的高频事态。

　　复杂场景，清晰成像

　　由于路内车位的开放环境，前端相机工作的光线环境异常复杂。

　　H1M采用的城市级星光图像传感器搭载自研智能ISP算法，可自适应强逆光、白天阳光直射、夜晚大灯直射、超低照度、雨雪天气、霓虹灯干扰等各类成像条件，为准确捕捉停车数据创造前提条件。

　　路内遮挡，有效解决

　　车牌等车辆关键特征信息被遮挡是导致路内停车漏单的常见原因。

　　H1M的多目标车辆完整跟踪算法具备强大的鲁棒性，可完美避免前（后）车牌被外界物体（如打车、行人等）遮挡造成的出入场误报。

　　同理解决由车主操作（如开关后备箱）引发车牌信息丢失的误报问题。

　　当多个车辆同时进出路内车位时，有可能相互遮挡车辆关键信息。H1M通过实时匹配车辆轨迹、车牌等数据，有效避免“有牌车”被误报为“无牌车”。

　　不规范停车，精准识别

　　车主不规范的停车行为也会对前端相机的识别准确度产生干扰。

　　车辆大角度、逆向进出车位时，容易出现车牌角度倾斜的情况，H1M可智能校正、优化车牌，确保准确捕获车辆关键信息。

　　在利用率较低或位于道路尽头的路内车位，车辆入场速度较快，H1M通过高效采集停车全过程数据，为车辆识别提供可靠依据，保障车费收入。

　　基于业内领先的捕获率，H1M在前端相机的有效订单率可达97-98%；配合路内专用PaaS平台对前端相机已捕获未识别的停车数据的二次处理，再完成1-2%的订单识别；搭配少量异常订单（1-2%）的人工干预，可最大程度保障车位运营方的收费权益。

　　H1M通过帮助车位运营方增加有效订单量提高收入，降低了运营压力，路内停车管理难题因此缓解，从而加速推动了城市级智慧停车在全国的发展势头。

　　目前，H1M已在全国20多个城市完成落地应用，管理泊位10,000多个。

　　未来，臻识科技将通过持续助力城市级停车智慧发展，让人们的生活变得更加高效、便捷、美好。