Первоначально опубликовано в блоге Infopulse.
Умный город — острая и часто обсуждаемая тема в нашем обществе. Пробки на дорогах, загрязнение воздуха, скученность и другие проблемы городов-миллионников заставляют нас искать эффективные решения, способные улучшить качество жизни.
Узнайте, как Интернет вещей и компьютерное зрение могут помочь в создании решения для интеллектуальной парковки, способного решить многие из таких проблем.
Разработка идей для решений Smart Parking
«Инфопульс» давно работает над идеями и проектами умных городов. Концепция нового проекта «Умный город» появилась, когда мы активно рассматривали новые идеи для IoT-продуктов. Многих специалистов «Инфопульса» беспокоило отсутствие парковок в людных местах. Для любого водителя всегда было вечной проблемой найти свободное место в центре города в рабочее время. Среднее время поиска могло занимать от 5 до 20 минут, не говоря уже о лишних литрах бензина.
Интерес к проекту, который мог бы сэкономить время водителей, деньги на бензин, уменьшить трафик и загрязнение воздуха, побудил команду разработать два решения, дополняющих друг друга и экономящих ресурсы на их реализации:
- Решение Интернета вещей, основанное на датчиках магнитного поля и программировании микроконтроллеров.
- Решение Computer Vision, основанное на машинном обучении, гиперподключении и OpenCv3 для системы видеонаблюдения.
Давайте рассмотрим оба случая один за другим.
Анализ требований рынка
Во-первых, команде нужно было проанализировать рынок решений для умных парковок, разработать собственное видение продукта и найти новые подходы к проблеме.
Например, интеллектуальный датчик парковки Bosch работал аналогично проекту Infopulse. Тем не менее, ориентировочная цена такого устройства может достигать 100 долларов, что делает его слишком дорогим для массового производства в Украине.
Другим примером является система интеллектуальной парковки Siemens с верхними радарными датчиками, установленными на уличных фонарях. Его недостатком является ограниченное количество слотов, которые может охватывать радар, поскольку во многих городах уличные фонари расположены неравномерно на всех парковках.
Команде Infopulse нужно было разработать такое решение, которое соответствовало бы бюджетам владельцев парковок или городских советов. Успех такого устройства во многом зависел от его стоимости и функциональности. Цена конечного продукта должна была составлять примерно 5 долларов — разумная, справедливая и доступная сумма. Более того, команда хотела сделать небольшое устройство, чтобы его можно было легко установить под поверхностью любой парковки. Было непросто найти подходящее техническое решение за месяц до хакатона.
Решение для умной парковки IoT
Первоочередной задачей команды было создание эффективной основы для датчиков парковки. Во время подготовки к хакатону они нашли беспроводные, дешевые и долговечные микроконтроллеры, которые можно было легко вмонтировать с датчиками в тротуар парковок. Низкое энергопотребление таких устройств позволяло им работать не менее 5 лет от одного аккумулятора. Было решено использовать герметичный корпус для защиты аппарата от повреждений и экономии ресурсов на его обслуживании.
Команда разработала прототип с использованием датчиков магнитного поля и микроконтроллеров:
- Датчик зафиксировал отклонения магнитного поля, когда автомобиль занял парковочное место.
- Отклонения запускали микроконтроллер для доставки информации по протоколу ZigBee в хаб, а затем в облако. Причина, по которой команда MyParking выбрала протокол ZigBee, заключалась в том, что он помог снизить затраты на всю систему и увеличить срок службы батареи.
- В свою очередь, протокол ZigBee позволял передавать данные по цепочке от одного датчика к другому, если он не находился в зоне покрытия беспроводной сети с хабом.
- Наконец, после того, как данные попали в облако, мобильное или веб-приложение использовало их для отображения доступных парковочных мест на карте.
Этот проект получил высокую оценку судей хакатона и получил награду «Лучшее бизнес-кейс» в ходе 48-часового IoT Hackathon. Однако наши усилия на этом не остановились, поскольку мы увидели возможности для дальнейших улучшений.
Продолжить чтение этой записи в блоге Infopulse, где она была изначально опубликована
