Интеллектуальная парковка для гольф-клубов на базе ИИ

Экономичное решение для управления парковкой на базе искусственного интеллекта, разработанное для частных гольф-клубов. Система прогнозирует время визита членов клуба и предлагает наиболее подходящие парковочные места на основе истории посещений.

Цели и задачи проекта

Один из ведущих частных гольф-клубов поставил цель модернизировать парковочную систему с помощью мобильного приложения на базе искусственного интеллекта.

Основные задачи, которые необходимо было решить в рамках разработки, включали следующее:

  • Автоматическое распознавание номеров: Приложение должно было самостоятельно определять приезжающих членов клуба по номерным знакам автомобилей без участия пользователя.
  • ИИ-прогнозирование времени визита: Система должна была использовать машинное обучение для оценки предполагаемой продолжительности визита, даже при минимальном объеме исходных данных.
  • Мгновенные обновления: Чтобы обеспечить эффективное распределение парковочных мест, приложение должно было оперативно передавать данные персоналу.
  • Работа на всех устройствах: Решение должно было одинаково стабильно работать на Android и iOS без необходимости глубокой доработки под каждую платформу.

Подход к разработке и стек технологий

В качестве основы для мобильного приложения мы выбрали React Native — благодаря его кроссплатформенности и возможности быстро вносить изменения. Серверная часть была реализована на Node.js, с использованием MongoDB для хранения данных о членах клуба и истории посещений. Весь процесс разработки мы разделили на пять ключевых этапов:

  • Интеграция с существующей базой данных: Мы подключили приложение к уже работающей системе клуба через REST API, чтобы получать данные о номерах автомобилей и визитах.
  • Создание модели ИИ: Мы разработали алгоритм машинного обучения, способный предсказывать продолжительность визитов, и встроили его в приложение через TensorFlow Lite для работы в офлайн-режиме.
  • Реализация онлайн-обновлений: Для оперативного обмена данными между приложением и персоналом клуба мы использовали WebSocket и Firebase.
  • Распознавание автомобильных номеров: Мы добавили возможность сканирования номеров с помощью OCR-технологии на базе react-native-vision-camera, а также предусмотрели ручной ввод на случай нестандартных ситуаций.
  • Разработка интерфейса для персонала: Мы создали простой и интуитивный интерфейс на компонентах React Native, чтобы сотрудники могли легко пользоваться приложением в ежедневной работе.

Как работает решение на практике

Когда участник клуба приезжает на территорию, приложение автоматически выполняет ряд действий:

  • Распознаёт автомобиль по номеру и загружает соответствующий профиль из базы данных.
  • Применяет алгоритмы ИИ, чтобы предсказать, сколько времени займёт визит, опираясь на историю посещений.
  • Предлагает оптимальное парковочное место, учитывая предполагаемую продолжительность пребывания и текущую загрузку парковки.
  • Оповещает персонал о тех, кто, вероятно, уедет в ближайшие 30 минут, чтобы оперативно освободить или перераспределить парковочные места.

Например, если система предполагает короткий визит, она предлагает парковку поближе ко входу. Для более длительных посещений — рекомендует места подальше, освобождая зоны для тех, кто приедет позже.

Скриншоты

Проблемы проекта и их решения

Во время разработки мы столкнулись с рядом технических сложностей:

  • Плохое распознавание номеров в темноте или при повреждениях.
    → Мы добавили возможность ручного ввода номера, чтобы персонал мог идентифицировать машину в нестандартных ситуациях.
  • Низкая точность ИИ на начальных этапах.
    → Вначале мы использовали базовую логику и постепенно обучали модель на реальных данных, что значительно повысило её точность со временем.
  • Медленная передача обновлений о парковке.
    → Мы перешли на связку WebSocket и Firebase для обеспечения мгновенной синхронизации между приложением и персоналом.
  • Сложность пользовательского интерфейса.
    → Мы переработали UI, упростив навигацию и добавив понятные рекомендации по парковке. Интерфейс дорабатывался на основе отзывов сотрудников клуба.

Результаты проекта

По итогам разработки мы достигли впечатляющих результатов:

  • Приложение было создано и запущено всего за 3 месяца усилиями небольшой команды из трёх специалистов: фронтенд-разработчика (React Native), разработчика бэкенда и ИИ, а также UI/UX-дизайнера.
  • Приложение обеспечило: распознавание автомобильных номеров, ИИ-прогнозирование времени визита, интеллектуальные рекомендации, кроссплатформенность, обновления в реальном времени
  • Решение успешно развернуто на iOS и Android, при этом точность прогнозирования длительности визита составила 85%.
  • Время, требуемое для распределения парковочных мест, сократилось на 50%.
  • Персонал дал положительную оценку: средний рейтинг приложения составил 4.7 из 5.
  • Общие расходы на разработку удалось снизить примерно на 40% благодаря кроссплатформенному подходу и оптимизированному процессу.

В результате клуб получил удобный инструмент для управления парковкой, который повысил качество обслуживания и заложил основу для будущих доработок — таких как учёт погодных условий и расширенные ИИ-возможности.

Нуждаетесь в разработке похожего проекта?

Свяжитесь с нами

Мы любим новые проекты! Напишите нам, и мы ответим вам в ближайшее время.

Спасибо, что написали нам! Ваше сообщение было успешно отправлено. Мы обязательно ответим на него в ближайшее время. Пожалуйста, проверьте, получили ли Вы от нас письмо-подтверждение на указанную Вами почту.