学习能力
AI技术的学习能力随着深度学习算法的完善有了进一步的发展，可以模拟人的学习机制，利用大量的数据和先进的计算模型进行训练，学习得到最佳策略。目前，机器学习在手写数字识别、物品识别等领域有着广泛的应用。
1.3 大数据处理能力
AI技术与大数据是密切相关的，AI技术需要依据大量的历史数据和实时数据分析对未来数据提出预测新的见解。AI技术的大数据处理能力体现在应用中的不同层次，常见的大数据分析主要侧重情感类、预测类等。
1.4 知识运用能力
知识是智能体现的一个最重要的维度。一个智能系统应该能够很好的存储与表示、运用知识，并基于知识进行归纳推理。
1.5 不确定性处理能力
现实生活的事情，确定性是相对的，不确定性是绝对的。AI技术还应该具有很强的不确定性处理的能力，应该能够很好地处理数据中不确定性，模型决策的不确定性，甚至模型内部参数的不确定性。
2 智能停车系统
AI技术在智能停车管理系统中已经可以实现相关功能的应用。一个完整的智能停车管理系统主要由以下几个部分组成，结构流程图如图1所示。
图中①为道闸控制系统，②为车牌识别系统和语音播报系统，③为计算机数据管理系统，④为智能缴费系统（服务器端），⑤为客户端查询系统。
智能停车管理系统通过红外线检测或地面磁感应来启动车牌识别一体机采集出入口车辆图像，设计并运用AI实现车牌识别技术完成云端车牌识别，再将大数据与AI技术相结合，提高车牌识别的准确率，通过大数据强大的分析功能，实现智能化停车出入管理，助力城市静态交通资源优化配置[3]。
2.1 AI车牌识别技术
車牌识别是计算机视觉识别中的图像处理技术，传统的车牌识别技术由车牌图像采集、预处理、定位车牌位、图像分割、字符识别等组成，由于采集图像受环境和角度的影响，采集出的图像可能会因为模糊、倾斜、失真等问题将会对最终的处理结果造成影响。
AI车牌识别技术，将深度学习融入到车牌识别技术[4-6]中，利用神经网络进行卷积运算，对图像特征进行采样提取分析，并对获取车牌训练样本集（包含86个字符，其中汉字51个，英文字母25个，数字10个）进行预处理后，构建多层神经网络并反复训练得到正确分类的预测样本集。基于人工智能的车牌识别技术，其识别过程主要包括图像采集、车牌定位、车牌字符分割、深度学习识别字符、输出识别结果，深度学习识别字符将通过多层卷积、函数激活、池化后输出到全连接层得到识别结果如图2所示。
随着“云计算+大数据+人工智能”三位一体的发展，利用云服务提供的深度学习及大规模图像训练，将采集的图像打包上传至云端，在云服务器实现图像预处理、深度识别，返回识别结果，系统会识别结果进行分析并提取车牌信息显示。
2.2 数据管理平台
智能停车管理系统拥有强大的后台管理和云平台服务系统，提供数据综合查询及管理能力，动态分析停车场的数据变化。系统对进出车辆的基本信息（包括车牌信息、进出场时间、是否缴费等）进行实时更新，并提供停车场基本数据（如停车场地址、简介、车位数以及当前剩余车位数等），提高客户端查询系统中数据的准确性。
管理数据系统的大数据[7]分析服务，利用AI大数据处理能力，实现以下主要功能：
①自主统计每周、每月、每年不同时间段停车场的车辆流量，以图形或报表的方式呈现并保存。
②对前来停车的用户提供预计到达时的剩余车位数，若车位紧张，可以选择附近停车场进行查询，提供附近可选停车场作为
③提供用户查询车辆在该停车场的所有历史记录，显示详细的停车信息;
④实现自动维护功能，可以保证长时间大容量数据存储，提供实时车牌识别服务。
2.3 智能缴费
随着手机支付[8]的普及，智能缴费已成为可行且必然性的趋势，也是实现停车场智能化管理的必要条件。智能缴费将移动终端（APP、小程序、扫码缴费）发来的离场消息上传给数据管理平台，平台对车辆信息进行查询后，分析和计算所需的数据并返回给移动终端停车时间和金额后用户进行缴费，支付完成后平台实时更新车辆信息作为车辆离场依据。
智能缴费系统不管是对管理系统还是车主都使得停车收费更便捷，满足车主快生活的停车服务，降低停车场人工成本，使面向对象更加多元化，同时具有相对高的稳定性和安全性，保证了停车场的正常运行，目前已经被广泛的使用[9]。
3 展望
随着人工智能（AI）技术不断完善和应用，结合第五代移动通信（5G）和大数据等新兴技术，智能停车管理系统将得到更好的发展。未来的停车管理系统有望实现无道闸控制系统，视频采集识别一体机将智能区分进入道闸区域的人、物和汽车等，实现车辆进出停车场无需停车，停车费会在车辆出去时自动从车主绑定账户中扣除。同时将平台数据共享，对接市政服务和交通管理系统，实现城市停车资源的统一规划和管理的进程，提高车辆管理和出行效率，真正实现无人值守的全智能化。
参考文献：
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[2]张笑然.电子信息工程与人工智能关系探析[J].电子世界，2018（03）：68，70.
[3]刘源，张玉栋，康雷，等.人工智能技术在智慧停车领域的实践[J].人工智能，2019（01）：82-89.
[4]裴月，玲张涛.基于人工智能的车牌号与车型识别系统[J].公路，2019，64（08）：277-281.
[5]钱华，芮延年.基于人工智能的汽车牌照自动识别技术的研究[J].机电产品开发与创新，2005，18（5）：38-40.
[6]周宇杰.深度学习在图像识别领域的应用现状与优势[J].中国安防，2016，07：75-78.
[7]张文娟，任晓霞.基于大数据时代计算机网络技术中人工智能的应用解析[J].电子测试，2019（18）：67-68.
[8]邱岩，秦升平，孙晓钟.基于手机支付的停车场智能收费系统设计[J].2004，25（6）：886-888.
[9]田永，胜奚西.浅析停车场人工智能化收费管理系统的可行性[J].城市建设理论研究（电子版），2019（10）：178.
