Методи та засоби побудови інтелектуальної комп'ютеризованої системи управління парковкою

Abstract

У кваліфікаційній роботі магістра проведено проведено аналіз сучасних систем управління парковками та принципів їх організації, досліджено корпоративні, бізнес-орієнтовані рішення, які використовуються при управління мережами парковок, а також проаналізовано принципи організації контрольованого в’їзду та виїзду із закритих парковок на основі розумних шлагбаумів Спроектовано архітектуру інтелектуальної комп’ютеризованої системи управління парковками з використанням мережі IoT пристроїв на базі технології RFID, відеокамер та хмарних сервісів. Розроблено метод управління парковокою, який використовує функцію визначення оптимальної вартості паркування з врахуванням параметрів відстані до парковки та доступності вільних місць, а також імплементовано метод керування автоматичним шлагбаумом, як одного з компонентів комплексної системи управління парковкою. Спроектовано та реалізовано систему управління автоматичним шлагбаумом на основі інтелектуального розпізнавання номерів авто за допомогою модифікованої нейронної мережі AlexNet.

In the master's thesis, an analysis of modern parking management systems and the principles of their organization was carried out, corporate, business-oriented solutions used in the management of parking networks were studied, and the principles of organizing controlled entry and exit from closed parking lots based on smart barriers were analyzed. The architecture of an intelligent computerized parking management system was designed using a network of IoT devices based on RFID technology, video cameras and cloud services. A parking management method has been developed, which uses the function of determining the optimal cost of parking, taking into account the parameters of the distance to the parking lot and the availability of free spaces, as well as the method of controlling the automatic barrier, as one of the components of the complex parking management system, has been implemented. An automatic barrier control system was designed and implemented based on the intelligent recognition of car numbers using a modified AlexNet neural network.