Execution Context
该功能聚合来自不同传感器的输入数据，以提供统一的停车位可用性指标。该系统通过融合激光雷达点云数据、毫米波雷达数据和光学摄像头数据，在各种光照和天气条件下实现可靠的目标检测。它将原始数据流转化为可操作的占用地图，从而支持企业市场生态系统中的自动化车队管理和动态定价策略。
该系统接收来自部署在停车场基础设施上的边缘设备的多种传感器数据流。
先进的融合算法能够关联空间特征，从而消除在单传感器系统中常见的遮挡错误。
已处理的 occupancy 状态信息以标准化的 API 接口形式发布，供下游业务逻辑应用使用。
Operating Checklist
以高频率采集激光雷达、雷达和摄像头阵列的原始传感器数据。
同步跨异构设备协议的时空坐标。
执行深度学习融合模型，生成统一的占用概率图。
验证置信度阈值，并将最终结果发布到中央数据湖。
Integration Surfaces
边缘数据采集
安全的流媒体协议接收来自分布式停车传感器的原始激光雷达、雷达和摄像头数据。
融合处理引擎
集中式的微服务架构能够统一坐标系统，并应用机器学习模型进行联合概率估计。
市场平台API接口开放.
聚合后的入住率数据通过RESTful接口提供给租户应用程序和计费模块。
