adamgreenfield在Flickr照片。

阿灵顿感兴趣使用车牌识别技术来更好地了解人们在米公园。更好的统计图可能导致更有效的管理和更公平的定价方案,产生更高的收入。

县委员会主席克里斯·齐默尔曼曾要求美国环境服务的使用停车占用安装传感器,传感器如何提高计执法的效率或改善信息关于停车位占用。在阿灵顿的员工报告他们的发现员工的备忘录。

这将是一个重要的一步理解停车在阿林顿足以实现想法在晚上运行米之后,设置停车计时器价格根据入住率。

阿灵顿发现,洛杉矶入住率和旧金山使用安装传感器来提高停车费分别执行和调整停车价格根据需求。

在洛杉矶,更好的执行和信用卡接受意味着停车收入大幅上升。那里,司机可以使用一个iPhone应用程序来查看可用的停车位,和一个网页显示实时的入住率。这些数据引导停车以及定价指导管理者在执行目标。

旧金山的智能·格兰特公园项目的支持我们。SFPark将收集停车占用数据和自动调整仪价格平衡停车需求,确保停车可用性甚至在高需求块上。

阿灵顿的员工目前看程序手动测量入住率,劳动密集型的过程,前DDOT主任加布克莱恩指出,作为一个最大的原因性能停车还没有到目前为止在华盛顿工作。不能经常执行耗时的数据收集过程提供相关信息。

阿灵顿也在研究一个系统类似DDOT了大都会华盛顿政府委员会。车牌识别(LPR)技术使用摄像机和一个数据库记录,当汽车在哪里。根据阿灵顿县,财务主管的办公室和警察已经拥有LPR设备可用于居住。

虽然这是低于安装传感器在每个停车计时器,它有很多缺点:

  1. 数据收集必须提前计划,本质上决定哪些数据收集,然后为人们用相机驱动设计路线,以确保覆盖。
  2. 数据很可能只是收集米正在运行时,需要执行,导致相同的信息洞我们今天米没有运行不能告诉你任何关于有多少人正常营业时间外的公园。
  3. 监控覆盖不会一样完整和连续操作传感器。从本质上讲,与传感器,可以支持任何可能的数据视图,从周末晚上停车信息,到中午流动率甚至特殊视图像占用街道节日期间。

尽管有这些缺点,收集一些数据将有助于改善理解阿灵顿的计量停车位的使用。在六个月内,阿灵顿计划测试不同的入住率测量技术在六个月内,并预计明年春天来识别高密度街区为研究入住率作为一个概念证明。

更新:阿灵顿县停车经理莎拉·斯托特的回应与以下评论:

感谢迈克尔·帕金斯和GGW有助于解释管理控制空间的重要性,以便在街道上的停车位是可用的和支持当地企业利用他们的全部潜力。不幸的是这篇文章的标题是不准确的。

是的,阿灵顿县目前正在调查一些技巧和技术测量停车占用。然而,我们还没有决定使用相机。

第二,在测量占用县的目标是收集数据的有效管理控制停车空间和设计解决方案,针对社区的需要。收入并不是目标。这是通过测量的县的实践证明入住率non-metered街道上,收入是不存在的。

最后,阿灵顿县没有现在计划延长计时间过去下午6点在商业街区。这个决定将由社区的输入和数据的支持。我们努力提供停车方便。这样做,将有助于确保Arlingon继续是一个友好的地方生活,工作,购物和做生意。