城市智慧停车运营商

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最近几年智慧停车非常火热,其背后深层次原因是什么?

车多位少,一位难求,停车难是痛点,停车是刚需,是刚需的地方一定会被重点关注,成为焦点;

从车场运营方来说,实现快进快出、计费准确、财务安全是现实问题,因为停车费是物业里主要收入,如果管理不好一则收入减少,二则和业主矛盾会激化。

停车场是四个用户入口和一个数据入口,分别是智慧停车与出行用户入口,是智慧社区用户入口,是汽车后市场用户入口 ,是支付入口 ;同时还是政府数据入口。

众多互联网公司进入智慧停车,为何大多无果而终?

停车场有两个闭环,一个是大闭环,一个是小闭环。作为用户和数据入口是大闭环,这是趋势,不会错;但本身停车场管理系统得好用、体验好、单个车场收益得到甚至有极强的盈利称为小闭环。

目前互联网公司存在的几个问题:

对行业缺少沉淀,小闭环没有起来

他们没有深刻了解这个行业的特性

商业模式没有闭环。这只有深刻理解两个闭环才能把商业模式构建好,才能把项目做成功。其实小闭环是基础,没有小闭环就不会有大闭环的成功,没有大闭环,只有小闭环也不能满足行业发展的需要,大闭环也是行业内在属性。

智慧停车的特性是什么?

停车场特质一:就是这是一个有B端市场才有C端市场的行业,就是你要获取C端车主这个用户就得有车场这个B端,而要有B端就得先满足车场基础属性——快进快出,计费和收费准确,体验好。互联网企业一般不自己生产硬件,平台侧重C端,所以其整体方案在满足基础属性上没有优势。

停车场特质二:这是一个工程类的项目,不是简单一个推广和补贴就会有无数的C端用户下载APP的,本身工程项目周期长。

停车场特质三:利益链条多,是群体决策,既有物业还有业委会,甚至还有各种人情事故因素。互联网类企业的特点是互联网基因好,融资能力强,其不足是对行业理解不足。该类直奔C端用户,把车场当成用户入口,数据入口,忽略了行业特性。

直接面对物业,意味着与数以万计的分销商成为竞争对手,树敌无数,从本质上来说有悖互联网精神——为大众创造价值。

所以数以百计的互联网企业无不做的精力憔悴,苦不堪言,大多夭折,其本质是没有找到好的商业模式,更本质的是其理念不对——都是想一统天下,吃独食,这些互联网企业自认有钱任性,没有梳理行业各角色利益,破多立少,没有重构行业生态,是注定会走得异常艰辛甚至遭遇失败命运。

目前互联网公司的商业模式主要有哪些?

早期主要是免费送,后面也有不少发现送不了,也没有找到其它好的方式转行了,也有些是半卖关送,还有些是转向了资本重运营的方式,即承包车场,做专业的车场运营商。

送的方式还是占多数,也是他们熟悉的免费开门的方式圈车场,这样他的小闭环没有闭起来,如果要以资本来撬动这个市场应该得有数几百亿才可以,但目前在商业模式不明朗的情况下没有资本会这么投入。

停车场是工程项目,周期长。海量数据的形成就要有海量的车场,没有海量车场数据和用户价值体现不现来,大闭环就没有闭起来,所以这个行业非常考验资本的耐心。

直接送给物业,触动了非常多人的利益,阻力极大,破坏了行业生态利益却没有重构更合理的生态利益,这是注定会走得异常艰辛的。

互联网公司有些相当有体能了,为什么仍然不成气候?

智慧停车本质是资源型项目,互联网公司要的是C端车主,如果没有海量车场接入平台,就不会有大量的车主使用APP,这就是4-6-8现象,即城市级平台得接入40%以上车场才会形成小气候,接入60车场形成大气候,接入80%车场形成绝对气候,前300多个地级市没有一个城市有哪个方案商或者互联网公司做到这个比例,所以不成气候,目前在地级市较高的比例在20%左右,没有达到小气候条件。

停车行业诉求与趋势是什么?

实现互联互通,信息共享——知道哪里有车场、哪里有车位,也是互联网属性内在要求

实现无感支付,提高效率——提高体验,不需要停车交费

打破条块割据,共享车位——提高资源使用效率,解决停车难

实现物联网化,减少服务——对物业和分销商、服务商、运营商意义重大

接近无人值守,减少干预——技术发展必然趋势,也是管理内在需求

凸现用户价值,数据价值——行业互联网属性的内在要求

融入智慧社区、支付、汽车后市场、平安城市和智慧城市大生态中

传统与互联网由竞争对立转向融合,从卖产品转向运营、从获取差价转向增值收益

城市级平台,多元化平台;——重构生态的基础

实现增值收益,重构生态;——重构生态的动力源

如何定位城市智慧停车?

城市级智慧停车是应当是全场景覆盖,是用一个平台把车牌识别、车位引导、反向寻车、路侧停车、城市诱导管起来,实现不停车缴费、车位预约与共享、与政府相关部门数据对接及与友商各平台对接,与互联网公司无缝对接,融入智慧社区、智慧停车、汽车后市场、平安城市和智慧城市。

为什么要做城市级智慧停车?

这是由其行业特点决定的,这是一个互联互通的行业,如果不站在一个城市的高度来思考,只做任何一块都不可能实现全场景覆盖,如果不能做到全场景就无法构建生态级的平台。

城市智慧停车难点在哪里?

城市级智慧停车管理平台构建难点

真正的难点在于对未来场景和行业生态的预判,如果不清楚未来大多数场景,我们就无法在平台架构时为之于为有,治之于未乱;如果不清楚未来的生态,我们的平台也会极大的受限,而未来的场景和生态恰需要非常深的行业沉淀,需要非常宏大的格局,需要有超前的理念,这正是限制非常多平台商构建一个先进的科学的平台的根本所在,而非技术实现。

打场割据车场整合到平台上是商务难点

所有做平台的人都有深刻的体会,车场资源太分散,利益博弈太多,把分散的车场聚拢到平台真是太难了,能在一个城市占到20%的车场已是非常了不起了,但我们做出的判断是,把40%的车场资源整合到平台,才能称之为小气候,把60%的车场聚到平台称之为大气候,80%的车场资源接入平台称之为绝对气候,只有达到4-6-8比例时,数据价值和用户价值才会被突显出来。目前市场上没有一个地级市有哪个方案商做到40%车场占有率,所以也都不成气候,也正是从这个角度来说,城市智慧停车方兴未艾。

城市智慧停车如何破局?

必须实现理念破局、模式破局和产品破局。理念突破是先决条件,好的模式、好的产品是在好的理念支持下产生的。模式突破是关键,好的模式是有破有立,是能照顾到绝大多数人的利益,为绝大多数人创造更多的方便和利益,不是吃独食的模式。

产品突破是基础,这里最核心的产品一是平台,这是所有玩家在上面玩的基础,另一个是增值收益产品,如果没有增值收益产品,小闭环无法闭合,大闭环也没有后劲。

目前停车行业主体力量是什么?

目前停车场包括三个阵营:一个是跨界杀进停车场领域的纯互联网企业,二类是传统行业转型到与互联网结合方向;三是依然以卖产品赚差价的方式。

如何看待停车场行业商业模式?

模式突破是关键,好的模式是有破有立,是能照顾到绝大多数人的利益,为绝大多数人创造更多的方便和利益,不是吃独食的模式。

停车场行业利益链条是多元化的,从车主、物业、分销商、政府、方案商、运营方、利益攸关方等,如果不能较好的照顾到这些角色的利益诉求就会形成较大的冲突,甚至让商业模式无法实现闭环。

一句话要让人家合作就得给别人利益,同时尽可能不伤害别人原有利益,要不给补贴,要不创造增值收益,然后把大头给到合作伙伴。我们认为创造增值收益是上策,即有极强的造血功能,不依赖资本就可以实现单体收益闭环是关键。

目前互联网公司主要有几种模式?

一是横连,一是深挖。

横连是着眼整个城市最多车场接入,从而汇聚大量C端用户,进而做用户价值挖掘;深挖是着眼于单个车场更加丰富的运用场景,主要是智慧社区和社区O2O模式,另一种是成为专业停车场运营商,承包车场进行专业化运营。

拼价格还是拼价值者会最终胜出?

产品突破是基础,这里最核心的产品一是平台,这是所有玩家在上面玩的基础,另一个是增值收益产品,如果没有增值收益产品,小闭环无法闭合,大闭环也没有后劲。

这个行业最终的胜出者是当你拿到一个车场后能以创造最多的价值和增值,同时把增值收益分配得最合理者——不是便宜的会胜出,再便宜便宜不过送的,送的没有会生钱的有吸引力。

构建城市智慧停车的出路在哪里?

要构建城市智慧停车就要重构生态平台,就要把整个利益链中主要角色的利益诉求和痛点都全盘考虑,纳入解决方案和商业模式中,解决其痛点,满足其利益最大化,其角色包括车主、物业、分销商、政府、城市合合人、资方,关系方,利益攸关方、平台运营方。每个角色都可在生态平台中施展才化、获取最大收益。

其实做过我们这个行业的人都知道,真正的难点是如何把分散的、条块割据的车场融合到平台,另一个难点是要做一个好的生态平台也不容易。

做个好的生态平台不容易,真正的难点在于对未来场景和行业生态的预判,如果不清楚未来大多数场景,我们就无法在平台架构时为之于未为,治之于未乱;如果不清楚未来的生态,我们的平台也会极大的受限,而未来的场景和生态恰需要非常深的行业沉淀,需要非常宏大的格局,需要有超前的理念,这正是限制非常多平台商构建一个先进的科学的平台的根本所在,而非技术实现。

而把分散车场融入平台更难,之所以难是因为会触动别人的利益。

民望商业模式的核心就是创造增值收益,分享增值收益,所以我们也做了个判断,这个行业不是便宜的会胜出,也不是送的会胜出,而当你拿到一个车场后,以你的产品、方案和商业模式,可以创造出最多的钱,同时分钱还最合理,这样你会胜出。我们就是朝这方面全力以赴的,我们开发了视频广告道闸,这就是我们的增值收益产品。

行业未来是发展趋势是什么?

城市级智慧停车一定会实现,实现互联互通,可以做到不停车缴费,甚至不需要做缴费动作,体验极好,效率高。

车位共享将逐渐成为常态

停车融入智慧社区、智慧城市、平安城市大业态中,与汽车后市场和支付、智慧交通、智慧社区深度交融又独立成为一个体系。

行业将从卖设备转向运营,转向创造增值收益分享增值收益,从单车场转向城市级平台运营与管理。

将会出现专业的停车场公司运营停车场,普通物业会退出运营,但收益会增加,成本会减少。

城市智慧停车将为下一代技术提前做好基础准备,为无人驾驶和更好的出行理念的实现提供基础条件。

ETC、电子车牌对未来停车场可能带来的影响?

电子车牌和ETC本身由政府两个部门主导。这种政府主导的要冲破利益藩篱,不是一朝一夕之功可以完成的在3-5年内ETC和电子车牌不会对车牌识别造成巨大冲击,后期应该是电子车牌或者ETC主导,车牌识别成为辅助角色。

软识别和硬识别区别是什么?

软识别就是识别车牌的算法在电脑软件上,也叫后台识别。硬识别是算法在前端摄像机上,也叫前端识别、一体机。其区别主要有五点:

A、算法位置不一样,软识别在软件,硬识别在摄像机;

B、对电脑和网络依赖不一样,硬识别可以把内部车牌号下发到摄像机,在断网和电脑异常时时可以正常识别、正常播报语音、显示汉字,并给出开闸信号;但软识别如果电脑和网络异常就不能工作;

C、硬识别可拓展性强,后期可以在摄像机上二次开发实现临时车脱机使用等功能,这些软识别做不到;

D、价格上硬识别摄像机成本高些,价格高些,软识别便宜些;

E、硬识别是市场发展趋势,软识别已被快速边缘化。

地感触发和视频触发区别是什么?

地感触发就是车压到地感线圈后触发识别,视频触发是在摄像机里利用移动侦测进行触发,即图片有变化就视同有触发。两者的区别在于:

A、地感触发位置比较受局限,如果路况不理想,如泥巴路或者路上有大块铁件或者路是瓷砖类的都不宜切地感,但视频触发不存在这个问题;

B、施工量来说,地感线圈工作量较大,成本高,而且多一个环节就更容易出问题,视频触发则施工量小;

C、压地感触发每次会有照片,会产生更多的拉圾照片。所以通常情况下用视频触发。无牌车的情况可以优先考虑地感触发。

单张识别和多张识别区别是什么?

单张识别和多张识别是触发后识别的次数而言。早期压地感的一般是单张识别,后期也有做多张识别的,视频触发的一般都是多张识别,通常一秒钟识别6张左右。单张识别和多张识别的区别主要在防跟车和路况不好的情况下特别明显。在防跟车中如果用单张识别是永远解决不好的,是治标不治本的下策。解决跟车一定要用多张识别,因为摄像机是静的,两辆车是动的,两辆车一直往前开会错开个角度,就容易识别到,但单张识别处理不好。另一个大角度拐弯进来,如果直道不够长,单张识别压到地感后,车的角度太大,识别不好,要不退回去重新进来,要不人工校正车牌。

一个道闸同进同出切几个地感合适?

三种方案:

A、早期是切5个,入口两个出口两个,道闸下面一个防砸线圈,出入口各两个与方向地感配合使用,判断车是进还是出,避免拍到车屁股也识别并开闸;

B、也可有切3个的,进出各一个,道闸下面一个。这种方案要加上软件判断才能实现,不然会拍车屁股识别起杆;

C、只要切一个防砸线圈就可以,这种方案是基于摄像机的算法本身可以识别车辆的方向,是最先进的方案,车速太慢时精确度会受影响。

如何有效防止跟车?

有效防止跟车必须解决好四个问题:

A、最核心的一点是要用多张识别技术,要用视频触发比较理想,上面有阐述过,多张识别在摄像机和车一静一动间,会错开角度识别到车牌,这点是最关键的,如果是单张识别是永远处理不好跟车问题的,哪怕出入口各两个摄像机也是处理不好的、这是方案决定的;

B、摄像机立柱不宜太矮,应该在1.3-1.5米左右为宜,这样摄像机容易在高处往后探,照到后面的车牌;

C、让前面的车跑快一些,这就要求道闸要快,最好是快于3秒的道闸,如果车流量特别大的要1秒道闸;

D、让后面的车不要跑得太快,在适当的位置加个减速带就可以。 通过上面四点,就可以判断哪家的方案在防跟车上是做得科学的,效果好的。

如何有效杜绝关信号?

所谓的关信号是指第一辆车识别了,且系统给出开闸信号,但车还没有过防砸线圈,第二辆车也被识别到且系统给了开闸信号给道闸,当第一车辆过防砸线圈后道闸落下,第二车辆被道闸档住的情况。原因是道闸没有记忆功能,当其在起杆状态下接到另一次开闸信号时默认其信号无效,当第一辆车过防砸线圈后就落闸,第二辆车被关信号。

要解决关信号最理想的是道闸有记忆功能,就是系统给了多少次开闸信号,就要过多少车辆才最终落闸,另外在对一些允许临时车进入的场地 ,入口出可以把触发地感当防砸地感,或者加装超声波装置起到双重防砸的效果。

万能语音和固定语音有什么区别?

万能语音是屏播报语音可以由软件自定义,想播报什么就播报什么;固定语音是几个语音写入屏控制板,只能播报录入的几个固定语音。所以万能语音拓展性强,灵活实用。

影响识别效果的因素有哪些?

主要是三大因素:

A、算法是核心因素,只有算法优秀才具备好的识别率;

B、软件业务逻辑和处理机制也是至关重要的,尤其是对一部份车牌识别错误后,如何处理这种异常是考验方案是否先进的关键;

C、安装施工调试的经验也非常重要,如果调试不好效果也是相关甚远。

车牌识别的速度由哪些因素影响?

一个是算法一个是方案。更重要的是软件方案,因为算法一般在50-100毫秒左右识别一张,识别速度大家差不多,这个其实没有太多压缩空间,但方案却完全不一样,您用压地感触发再取照片识别再给开闸信号和用视频触发识别给出开闸信号可能会有500-1000毫秒的区别,所以很多人误解了以为算法快整套系统就快,其实关键是软件的方案和业务机制是否合理才是决定整套系统是否真的快的关键原因。

应该申明一点的是系统的时间是从触发、获取照片、识别、给出开闸信号这四个环节,至于道闸收到信号后的快慢是道闸的事情,不是系统的事情了。

如何做到不挑路况?

主要是三点:

A、要能满足大角度识别,最好是45度以上角度的识别

B、要能满足近距离和远距离识别,2-8米能识别

C、方案要能满足双摄像机识别,尤其是T字路口,直道短且路宽,两边拐车进来的一定要用双摄像机识别。应该申明一点的是这种方案中不应强调主摄像机和辅助摄像机,这种定义是不科学的,两个摄像机的地位是一样重要的,功能也要完全一样。

摄像机立柱高矮与位置?

理论上说要1.3-1.5米比较适合,加上安全岛15-20厘米,加上万向节10厘米就达1.6米高度,足够了,这个高度可有避免大灯强光;立柱也不要太高如太高了容易造成太大的俯角,对直道要求就高。

但如果您是压地感触发单张识别且直道短的,有时也可以用比道闸矮的立柱,从道闸杆下面穿过去拍照,这种情况尤其是适合,当然需要摄像机抑制强光效果好才可以。

压地感进出与识别进出?

进出口有压地感放行和识别放行两种方式,分别适用以下情况:

压地感进:大型商业广场,本身是允许临时车进的,进口就在路边,为不堵车就可以考虑压地感进;

识别进:正常小区或者一般收费停车场还是识别进比较好,这样有利于出场时有比较规范的进场记录;

压地感出:这种情况通常是不收费的,就是严进宽出的模式,主要是在不收费的小区;

识别放行:这种通常是要收费的,管理比较严格。

一位多车和多位多车管理模式?

一位多车就是一个业主只有一个车位但有多部车。多位多车就是一个业主有多个车位多部车。

通常这种情况下有二种方式:

您的车进来的数量达到您的车位数时,其它车就不能再进来了

您的车进来的数量达到您的车位数时,可以进来但得按临时车收费

道闸和摄像机在一起的优缺点是什么?

摄像机和道闸在一起的优点是简约,好安装。但其只适用于路况标准的进出口,尤其是直道要长,如果直道不长,还是要把摄像机放道闸后面合理。另一个是直道要直,如果直道不直这种效果也是不理想的。所以要看实际情况不能一概而论。

在车牌识别中摄像机像素是不是越高越好?

答案:不是

理由:

A、车牌识别与卡口识别是有区别的,车牌识别是近距离识别,一般在4米左右,而且是低速,一般是在20公里的时速;不像卡口是远距离、高速,卡口需要500-1000万的摄像机才会理想;但停车场出入口有130-200万足够,所以用像素来说提高识别率是噱头而已。

B、像素越高,网络传输越慢,占用内存越多,占用硬盘也越大,而且要识别的区域也越大,速度反而更慢。

模拟摄像机与网络高清摄像机?

早期模拟摄像机加视频采集卡方案,最大的优点是不挑摄像机。

但缺点是这种方案业务流程长、触发后没有及时拍照取得照片,所以识别不好;另流程长处理耗时,所以整个系统给人感觉是慢,没有体现车牌识别快的优点。另照片清晰度也是不理想,影响识别率;摄像机不能做二次开发;对网络和电脑依赖强都是其致命弱点,所以该项技术已被边缘化。

网络高清摄像机是有效克服模拟摄像机的不足,是主流技术方案。

模糊匹配概念和意义?

模糊匹配是指针对极小部分识别有误的车牌进行模糊匹配,保证出入口更加顺畅。车牌识别率本身达成熟了,极少数未识别通常是汉字、字母或者数字中一位或者两位没有识别好,这时软件会把识别出的车牌号在系统里匹配7位对得上的,如果找不着7位完全一样的 ,则匹配6位对得上的,再匹配不上则匹配5位对得上的,在车辆不是特别多的小区,这种重复的概率基本为零,但可以让车辆进出更加顺畅

脱机方案模式?

车牌识别脱机运营是后期主流方式,这主要是规避对保安的要求,另一个规避对电脑的依赖,脱机有四种模式,这里讲的脱机是脱离电脑,并不是脱网。

模式一:采用控制板模式,出入口摄像机识别到车牌号并把相关信息同步到控制板上,控制板上有收费规则、开关闸功能;

模式二:直接在摄像机上加入收费规则,并实现组网和开关闸功能、收费功能;

模式三:采用工控机双机运行模式,如果其中一个工控机或者电脑坏了,启用另一个备用;

模式四:摄像机识别到车牌后直接传输到软件平台。

以上四种模式各有利弊,整体来说三、四两种是趋势,一是成本低,包括设备成本和施工成本,二是服务少,可拓展性强。

如何选择补光灯?

补光要的选择关乎识别率的高低,非常重要。补光主要有三种方式,适应不同方案,不一而同。

暴闪和压地感亮,这种通常适合单张识别,而且对摄像机同步补光灯要求较高,优点是没有光污染、省电,缺点是不能满足多张识别,单张识别对跟车处理不好,对拐弯识别不好,而且对同步拍照和补光要求极高,如时间不一致就会导致识别不了。 压地感亮一段时间,这种通常是地感同时输出信号给摄像机和补光灯,这种情况下一般是多张识别,也可以是单张识别,优点是补光时间充足,又不会造成长时间刺眼。缺点是要切地感,这与目前主流视频识别技术不吻合。

第三种是带光敏电阻,光线不足时自动亮,光线足时不亮,主要是满足视频触发和多张识别,多张识别不适合用闪一下,不然实现不了多张识别要求,目前是主流方案,缺点是光敏有时不灵敏,会导致在黄昏交替时影响识别率。

如何规避大金额?

所谓大金额是由于不规范进出导致残留早期入场记录没有与出口数据平掉,导致下一次出场时因为异常匹配到早期的入场记录,计算错时间而产生的大金额。

处理方式:要尽可能规范进出,同时软件要有更完善的异常排查机制。