文/張世模 尼采實業(yè)股份有限公司  執(zhí)行副總經(jīng)理

　　「智能停車」并非新的概念，它其實是所有用車人、停車管理業(yè)者、交通管理／執(zhí)法單位和一般大眾所追求的社會福祉與理想。時至今日，此一智慧化的風(fēng)潮受到物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)及智慧車輛的逐漸成熟，而大幅改變了城市的風(fēng)景。

　　之前曾撰文談及智慧停車的基本分類與分案落地的考慮點，而停車偵測器在成本優(yōu)勢與去識別化的特性下，則較易推廣且覆蓋到全城市停車場的部署，當(dāng)然也因此更可以影響到城市中最大部分的用車人與管理當(dāng)局。本次則想和大家聊聊城市中的智能偵測系統(tǒng)設(shè)計與大數(shù)據(jù)搜集技術(shù)運用，亦祈各界專家不吝指教。

　　數(shù)據(jù)分析的重點：妥善率（精準(zhǔn)度 X 通訊穩(wěn)定度）

　　停車偵測的意思，就是在每個停車位上建置一個埋地式的傳感器，該傳感器當(dāng)有車停放在上面時，可以有效偵測并且透過無線物聯(lián)網(wǎng)的方式回傳到后臺管理系統(tǒng)，讓用戶可以透過一個接口（如手機App）得到全市或是全國的空車格信息。市面上的停車偵測器有許多種類，包括：三軸地球磁場、微雷達、超音波、光學(xué)式偵測、納米波雷達?等方式。目前全球市場的主流是兩種偵測模式并行，簡稱「雙鑒偵測」，例如：三軸地球磁場結(jié)合微雷達偵測。

　　談到偵測，通常會著重于精準(zhǔn)度，但一般所理解的精準(zhǔn)度其實只描述了傳感器的工作，在物聯(lián)網(wǎng)、智慧停車架構(gòu)下我們要談的應(yīng)該是「妥善率」，而妥善率 = 精準(zhǔn)度 X 通訊穩(wěn)定度。

　　精準(zhǔn)度

　　不管用何種方式進行偵測，在大數(shù)據(jù)（Big Data）分析的條件下，偵測的精準(zhǔn)度一般都需要由第三方來證明是否達到100%？如此所搜集的大數(shù)據(jù)才可以滿足需求端對信度（Reliability）與效度（Validity）的需求，否則就是無用數(shù)據(jù)分析（Garbage in, Garbageout），越多數(shù)據(jù)對于事實的偏差越大，更不用談資料分析科學(xué)家如何可以運用該數(shù)據(jù)進行對社會有價值的數(shù)據(jù)探勘（Data Mining，亦稱數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖礦）。筆者認(rèn)為，一般的停車傳感器因為精度通常不到98%，將被市場淘汰，唯有可以用于整合「勞務(wù)開單計費」的傳感器才能創(chuàng)造停車業(yè)者數(shù)字轉(zhuǎn)型的商用價值。因此筆者主張稱之為停車定時器（Parking Timer），而非停車傳感器（Parking Detector）。

　　通訊穩(wěn)定度

　　若是通訊穩(wěn)定度不佳，再精準(zhǔn)的偵測也無法及時地將其數(shù)據(jù)傳給數(shù)據(jù)用戶;相反地，再好的通訊質(zhì)量，若是沒有正確的狀態(tài)回報，那收到再多的數(shù)據(jù)也是無效數(shù)據(jù)。這里對于通訊穩(wěn)定度作進一步解釋，舉例來說：目前相當(dāng)流行、以電信公司為主的協(xié)議是NB-IoT，在無線通信頻段里雖然其為授權(quán)頻段（Licensed Band）中的特定頻段（In-band），與其他頻段的裝置干擾不會太顯著，但是從進入核心網(wǎng)絡(luò)（EPC）后出到因特網(wǎng)的速度，NB-IoT的封包卻可能會跟影音串流（Video Streaming）、通話信息（Voice）…等封包在進行排序（Prioritize）等候時，產(chǎn)生時程延長和服務(wù)水平協(xié)議（Service Level Agreement）的降低。更甚者，每個NB-IoT基地臺所可以接受的瞬時帶寬（Con-current Bandwidth）當(dāng)瞬間有大量的裝置聯(lián)網(wǎng)時，也會影響其通訊穩(wěn)定度。

　　當(dāng)然，講到通訊方面，基地臺的相對位置與偵測器的天線效能才是影響通訊服務(wù)級別指針（Service Level Agreement）中最關(guān)鍵的因素之一。畢竟一收一發(fā)之間，數(shù)據(jù)的交握需要在無線的架構(gòu)下執(zhí)行，再加上停車應(yīng)用的情境中車體會成為覆蓋在天線上的天然阻隔物，相較智慧路燈這些高架且無遮蔽物的應(yīng)用，真的是需要更多的運營經(jīng)驗（Operation Know-how）才可以將服務(wù)質(zhì)量調(diào)升到商用的水平。

　　停車熱點大數(shù)據(jù)分析

　　妥善率提升后，數(shù)據(jù)的分析才有其信度與效度，這個時候大數(shù)據(jù)分析才可以派上用場，畢竟所采用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（Trained Data）必須正確，經(jīng)過算法得出的結(jié)果才具有說服力。以下列舉幾個熱點分析（Heat Map）案例，其數(shù)據(jù)源為路邊停車格偵測的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)對象為停車管理業(yè)者。

　　1、區(qū)域熱點分析

　　圖1 所表現(xiàn)的是根據(jù)不同的開單員、單日的開單次數(shù)熱點分析（Heatmap of Turnover by Day）。從此熱點分析可以看出橘色E 的開單員在上午9 點與晚上8 點時，可以機動調(diào)度支持藍色A 區(qū)的開單區(qū)域以增加整體收入。根據(jù)此熱點分析，停車開單業(yè)者可以透過現(xiàn)有的開單員完成更多的開單效益。此熱點分析也可告訴開單業(yè)者，橘色E 的開單區(qū)域跟其他開單區(qū)域比較起來開單次數(shù)較少，因此可以提供開單業(yè)者在區(qū)分開單員時考慮重新劃分開單區(qū)域，以求更有效率地提供開單服務(wù)。

　　圖1　區(qū)域熱點分析

　　2、 人機開單數(shù)據(jù)分析

　　圖2 所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)為開單員與在停車在席偵測器的開單數(shù)比較?；疑糠譃閭鞲衅鏖_單次數(shù)，藍色部分為人力開單員所實際開出的收費單。經(jīng)過大數(shù)據(jù)整理，可以找出該開單員可以開出卻未開出的收費單，也就是潛在短收的停車收入。還可進一步分析為兩個層次的涵義：第一，灰色超出藍色的區(qū)域為可以增加收入的潛在增加收入?yún)^(qū);第二，比較機器與人工開單的績效管理，作為停車開單管理業(yè)者執(zhí)行績效稽核的工具。

　　圖2　人機開單數(shù)據(jù)分析

　　3、 占位時間長短分析

　　圖3 為根據(jù)停車區(qū)域所制作的熱點分析，可以看出停車熱點區(qū)域給予兩方面的建議：首先，在熱區(qū)位置設(shè)定停車引導(dǎo)的機制，將冷區(qū)的空位填滿以增加收入;同時可以給予冷區(qū)進行誘因設(shè)計，例如：透過人工智能（AI）算法及時提供停車者折扣信息，引導(dǎo)停車者選擇前往費率較低的冷區(qū)停車，也增加了停車收益。

　　圖3　占位時間長短分析

　　4、 年度熱點分析：

　　圖4 為根據(jù)某個停車管理區(qū)域一整年所有的停車次數(shù)進行熱點分析，這項大數(shù)據(jù)分析提供管理者停車管理區(qū)域的劃分、機動調(diào)度的支持與跨區(qū)的開單績效指標(biāo)分析。經(jīng)過分析，可以有效地提高開單次數(shù)及開單速度、進行績效比較，同時維持相同的人力成本。

　　圖4　年度熱點分析

　　以上四個針對路邊開單的大數(shù)據(jù)熱點分析，可以明確地連結(jié)到停車管理業(yè)者的經(jīng)營收益與管理效能之升級與數(shù)字轉(zhuǎn)型，同時代表著使用這些數(shù)據(jù)分析的業(yè)者可以依據(jù)這些商業(yè)情報（Business Intelligence）獲得長期的競爭優(yōu)勢。

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