Intelligence Artificielle et Gestion de Parking : 6 exemples concrets

octobre 23, 2019

L'intelligence artificielle est devenue un élément crucial de notre vie quotidienne, s’adaptant à presque tous les scénarios de celle-ci.

Dans cet article, nous allons voir des exemples concrets d’applications de l’Intelligence Artificielle dans la gestion de parking, en vue d’améliorer l’expérience de stationnement.

Voici 6 idées d’applications rendues possibles grâce à une gestion 2.0 de vos données de stationnement

 

1. Compter le nombre d’occupants et de véhicules

La Business Intelligence (B.I) ou Informatique Décisionnelle est l’ensemble des méthodes et outils permettant de collecter et mettre en forme des données en vue d’être traitées par des décideurs.

Bosch a mis en place un outil d’IoT permettant de capter la présence d’un véhicule au sein d’une place de parking et de transmettre des informations en bonne et due forme via une plateforme d’analyse. Ces données peuvent ensuite être analysées par les gestionnaires de parking ou tout autre analyste ou décideur en vue d’optimiser la stratégie de gestion de parking. C’est le cas de la plateforme de BePark qui vous permet par exemple d’observer ces données afin de les analyser par la suite.

 

2. Reconnaissance faciale

L’Intelligence Artificielle est un vaste domaine qui comprend le Deep Learning. Cette méthode de Machine Learning (apprentissage automatique) s’inspire du fonctionnement de notre cerveau, notamment grâce à un système de réseaux de neurones. Les applications sont ainsi multiples, telles que la reconnaissance faciale. Celle-ci peut avoir plusieurs utilités.

Tout d’abord, cela peut contribuer à reconnaître nominativement une personne en vue de faciliter son accès. Et ensuite, cela constitue un pas supplémentaire vers un parking plus sécurisé.

 

3. Prédictions sur le taux d’occupation

Le Machine Learning est une méthode fondée sur les statistiques. Il s’agit d’un type d’algorithme permettant d’apprendre de manière automatique en déduisant des lois générales d’informations passées. Cette méthode peut être très utile pour effectuer des modèles prédictifs.

Ces derniers peuvent par exemple avoir pour vertu d’anticiper un besoin futur en fonction de différents paramètres : en tenant compte notamment de l’heure, du jour de la semaine ou du comportement actuel des automobilistes.

 

4. Détection de la vitesse des véhicules

Toujours dans l’optique d’améliorer la sécurité au sein des parkings, le contrôle de la vitesse peut s’avérer être un chantier compte tenu des risques d’accrochages. Grâce à une simple vidéo, un algorithme de Deep Learning (D.L) peut détecter la vitesse d’un véhicule. Une fois cette vitesse détectée, plusieurs mesures peuvent être prises en cas d’excès. Il est par exemple possible de notifier automatiquement par mail un occupant à des fins préventives.

En outre, la vitesse des véhicules circulant dans un parking peut être une donnée intéressante en soi dans la mesure où celle-ci permet de devenir un indicateur de performance en matière d’expérience de stationnement, notamment pour tout ce qui a trait à la fluidité de la circulation.

 

5. Déduire des modèles grâce aux données de stationnement

Autre avantage offert par la Business Intelligence, c’est cette possibilité de déduire des modèles ainsi que des lois générales à partir des données de stationnement. Cette déduction peut être effectuée automatiquement ou consciemment.

Par exemple, il est possible d’établir des corrélations grâce à des graphiques entre l’heure et le taux d’occupation. Vos données ont quelque chose à vous dire : en les interprétant, vous pourrez mettre an place des stratégies en conséquence.

 

6. Lecture des plaques d’immatriculation

La reconnaissance automatisée de plaques minéralogiques se fait de manière classique grâce une technique de reconnaissance optique de caractères. Celle-ci est très efficace et peut être remplacée également par un algorithme de Deep Learning.

La lecture des plaques peut permettre par exemple d’identifier un occupant en vue de lui octroyer l’accès automatiquement à un parking, sans avoir à demander de lui une quelconque action (pression sur un bouton, retrait d’un ticket etc.) et sans l’intervention d’un tiers.

Cette lecture automatique peut également être utile dans l’acquisition de données de stationnement. Par exemple, supposons que grâce à ces données de stationnement, on en déduise que des commerciaux utilisent davantage les parkings, il sera possible de réadapter sa stratégie de gestion de parking en fonction du nombre de commerciaux recrutés, de leurs horaires ou de leur affluence au sein de l’entreprise.

 


Comme vous pouvez le voir à partir dans les exemples cités, l'intelligence artificielle a un impact sur la gestion de parking à l’ère du digital.

Cependant, il est crucial de s'attaquer aux problèmes qui peuvent constituer des obstacles à l'adoption plus large de cette technologie, car il est primordial de renforcer la confiance des utilisateurs à son égard. Des facteurs tels que la commodité, la vitesse, la précision, l'assurance et l'expérience sont extrêmement importants pour que toute technologie soit mieux acceptée, et l'intelligence artificielle n'est pas un cas à part.

 

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