简介
由于人工智能边缘计算的不断发展，许多新的人工智能系统正在不断开发，以便为各种应用提供解决方案。广泛涉及人工智能使用的应用之一是在车库或封闭式场地中使用智能停车系统。
智能停车的工作原理是利用车牌识别技术在车辆进入时办理登记手续，并在车辆离开时对车辆放行。通常，系统还确定车辆停放的时间并自动计算停车费。
智能停车系统最初是使用机器视觉技术开发的。然而，基于机器视觉的系统具有若干限制。为了识别车牌，需要将车辆定位在正确的位置和角度，这可能会给驾驶员很大的麻烦。机器视觉系统在昏暗的照明条件下或在诸如雾雨的天气条件下表现不佳。此外，机器视觉系统也可能存在识别特殊或非标准发放牌照的问题。
为了克服机器视觉系统的局限性，一家公司为大型零售连锁店开发基于人工智能边缘的解决方案。他们求助研扬科技，希望能够提供一个可以为其系统提供最大潜力的硬件平台。
挑战
开发人员在开发人工智能边缘智能停车解决方案时遇到了一些挑战。该系统需要在边缘上运行，而几乎不依赖于云端，它需要能够在室外嵌入式环境中运行，还需要支持多个摄像头和传感器。
边缘系统
为了向客户提供及时的服务，人工智能系统需要能够在边缘运行。当系统与中央服务器通信时，依赖基于云的系统可能会降低服务速度。停车场和车库通常具有不一致的网络连接，这会干扰基于云的系统。
室外条件
系统需要能够部署在客户所处的停车场或车库中。紧凑的系统可以提供灵活性，但最重要的是，系统必须能够在各种条件下运行，并且不受灰尘或汽车尾气的影响。
I/O支持
当汽车进出停车场时，人工智能应用需要多个摄像头输入才能读取车牌。与控制器（例如停车门和支付智能终端）的附加连接有助于提高系统的实用性和有效性。
