Der Funktionsbaustein Parkverteilung kann für unterschiedliche verkehrsrelevante Aufgaben wie das kontinuierliche Monitoring der vorhandenen Parkinfrastruktur oder bei der Planung neuer Parkinfrastruktur sowie bei der Lenkung des Parkverkehrs bei Großveranstaltungen genutzt werden. Darüber hinaus können die Analyseergebnisse zur Parkverteilung eine wichtige Eingangsgröße für eine datenbasierte Standortanalyse im Einzelhandel oder für die Messung der Attraktivität von Immobilien genutzt werden.

Entscheidende Mehrwerte des Funktionsbausteins Parkverteilung sind:

• Parkplatzsuche reduzieren: Durch die Analyse von Parkverkehrsdaten können städtische Entscheider und Fachanwender (z.B. Verkehrsplaner) Einblicke in die Verfügbarkeit von Parkplätzen gewinnen und Lösungen entwickeln, um die Parkplatzsuche für Autofahrer zu minimieren.
  
  
• Verkehrsfluss verbessern: Städtische Entscheider können Verkehrsdaten analysieren, um Engpässe und Flaschenhälse im Verkehrsfluss zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen, um den Verkehrsfluss zu verbessern, indem sie beispielsweise alternative Routen vorschlagen oder die Signalsteuerung optimieren.
  
  
• Umweltbelastung reduzieren: Durch die Reduzierung von Suchverkehr und Staus kann datenbasierte Parkverkehrsanalyse dazu beitragen, die Umweltbelastung durch Abgase und Lärm zu verringern.
  
  
• Planung und Entwicklung unterstützen: Die Analyse von Parkverkehrsdaten kann Kunden dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen zur Stadtplanung und -entwicklung zu treffen, indem sie Einblicke in die Parkraumnutzung und Verkehrsmuster liefern.

Eine Kepler-basierte Web-Anwendung zur räumlichen Darstellung von Park-verteilungsanalysedaten und Filtermöglichkeiten zu unterschiedlichen Zeiträumen wird als Fachanwendung zur Verfügung gestellt.
Nachfolgend ist in der Abbildung eine interaktive Kartendarstellung zur Visualisierung der Parkverteilung dargestellt.

Die Identifikation von Bereichen mit hohem Parkaufkommen erfolgt auf Basis von Floating Car Daten (Fahrzeugbewegungen, gemessen von Navigationsgeräten und / oder mobilen Endgeräten) und wird für den motorisierten Individualverkehr zur Verfügung gestellt. Eine detaillierte Beschreibung der enthaltenen Datenfelder findet sich weiter unten.

Die Auswertung betrachtet den Zeitraum der letzten 15 Wochen vor der Bestellung. Differenziert werden räumliche Zellen mit einer Kantenlänge abhängig von der Größe des Betrachtungsgebietes (100 m-10 km), sowie einer Unterscheidung zwischen Wochentag / Wochenende und vier verschiedenen verkehrsrelevanten Tagesphasen als Zeitscheiben.

Die Parkvorgänge werden mit Hilfe eines Machine-Learning Models in den Floating Car Daten (FCD) einer Region erkannt und als solche klassifiziert. Hierzu werden in einer jeden Sequenz von Telemetriedaten solche Übergänge gesucht, in denen ein Fahrzeug eine bestimmte Mindestgeschwindigkeit unterschreitet. Für einen jeden dieser Übergänge werden nun verschiedene Eigenschaften aus dem Fahrverhalten der vorhergehenden Minute und den zwei folgenden Minuten extrahiert. Diese Eigenschaften werden dann als Entscheidungsgrundlage für das Machine-Learning Model zur Klassifizierung (Parkvorgang / Halten an Lichtsignalanlage oder stockender Verkehr) verwendet.

Folgende Datenfelder werden als Ergebnisse der Analyse zur Verfügung gestellt:

• lat / lon: Der Breiten- Längengrad des Zentrums einer räumlichen Zelle im EPSG:4326 (GPS / WGS84) Koordinatensystem.
• relative_parking: Die relative Anzahl der Parkvorgänge in der räumlichen Zelle. Normiert für die Dauer der Zeitscheibe, um Vergleichbarkeit zwischen Zeitscheiben herzustellen.
• day: Der Tag oder die Tagesspanne, für die ein Wert erhoben wurde.
• hour: Die Stunde oder die Zeitspanne, für die ein Wert erhoben wurde

Für diesen Funktionsbaustein sind keine weiteren Datenquellen, das bedeutet keine Anbindung von Konnektoren, erforderlich. Als Datenquelle werden Floating Car Data (FCD) verwendet, die von der [ui!] für die Durchführung der Analysen genutzt werden.

Mit dem Funktionsbaustein Parkraummonitoring und -prognose erhalten Kommunen ein leistungsstarkes Werkzeug, das es ihnen ermöglicht, die Nutzung und Verfügbarkeit von Parkflächen in Echtzeit zu überwachen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.

Die Mehrwerte dieses Funktionsbausteins im Überblick sind:

• Effizientere Parkraumbewirtschaftung: Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse der Belegungsdaten können Kommunen die Nutzung der Parkplätze genau überwachen und bei Bedarf schnell reagieren. Maßnahmen wie die dynamische Anpassung der Parkgebühren oder die Einführung von Parkleitsystemen können so gezielt umgesetzt werden. Durch frühzeitige Erkennung von Engpässen und gezielte Verkehrslenkung kann dadurch beispielsweise die Parkplatzsuche bei Großveranstaltungen erleichtert werden.
  
  
• Optimierte Planung von Parkrauminfrastruktur: Mit datenbasierten Erkenntnissen können Kommunen Bereiche mit hoher Nachfrage identifizieren und bedarfsgerechte Entscheidungen treffen, wie die Platzierung neuer Parkflächen und die Verbesserung bestehender Anlagen. Prognosen zur zukünftigen Nachfrage ermöglichen eine proaktive Planung. Für die Prognosen werden historische Belegungsdaten aber auch externe Kontextinformationen wie Wetterdaten in die Berechnung mit einbezogen. Durch die Nutzung der über die Laufzeit hinzukommenden Daten werden die Prognosen immer wieder angepasst und besser.
  
  
• Erfassungstechnologien kombinieren: Der Einsatz unterschiedlicher Erfassungstechnologien wie Kamera- und Bodensensorsystemen bietet Kommunen eine flexible und umfassende Datengrundlage. Diese Vielfalt ermöglicht es, je nach lokalem Bedarf Daten zur Parkflächennutzung in unterschiedlicher Granularität zu erfassen. Dies fördert langfristig fundierte Entscheidungen und unterstützt eine effektive Parkraumbewirtschaftung.

Die Fachanwendung des Funktionsbausteins Parkraummonitoring und -prognosen wird als ein [ui!] DATALAB zur Verfügung gestellt. In der Abbildung sind vier Visualisierungen zu unterschiedlichen Aspekten des Parkraummonitorings und der Parkraumprognose dargestellt.

In Abhängigkeit von der Ausprägung Ihrer Parkplätze kommen im Funktionsbaustein Parkraummonitoring unterschiedliche technische Sensor- oder Kamera-basierte Lösungen zur Anwendung. Diese sind nicht Bestandteil der Solution [ui!] PARKING und werden als vorhandene Installation für den Funktionsbaustein Parkraummonitoring vorausgesetzt. Sollte noch keine Sensorik verbaut sein, so kann diese bspw. über den Smart City Marktplatz [ui!] AGORA (https://agora.umi.city) bezogen werden.

Nachfolgend werden drei unterschiedliche Ausprägungen von Sensorik für das Parkraummonitoring vorgestellt.

• Mit Hilfe eines Kamera-Systems oder Bodensensorsystems an den Ein-/Ausfahrten einer Parkfläche kann eine Bilanz der aktuell belegten Stellplätze erstellt werden. Jede Einfahrt eines Autos wird addiert, jede Ausfahrt subtrahiert.

Bilanzierendes Kamerasystem zum Parkraummonitoring

• Durch Überkopfsensoren (montiert z.B. an Lichtmasten oder integriert in LED-Leuchten) und einem KI-gestützten Computer Vision-System werden freie Stellplätze erkannt und als Datensätze weitergeleitet. Diese Lösung eignet sich besonders für große, offene Parkplätze mit unklaren Zufahrtssituationen.

Überkopf-Kamerasystem zur Erfassung der Belegung von Parkflächen 

• Anhand von Bodensensoren (eingelassen oder aufgesetzt auf Stellplatzoberflächen) wird auf den einzelnen Stellplatz genau detektiert, ob dieser belegt ist. In weiteren Ausbaustufen kann außerdem ein aktives Stellplatzmanagement durchgeführt werden. Hierzu werden auf NFC-Chipkarten besondere Rechte (z.B. Anwohnerparken) hinterlegt; diese Karten können dann z.B. in das Handschuhfach gelegt werden. Die Bodensensoren detektieren, ob das Fahrzeug mit einer Berechtigung ausgestattet ist und geben an zentrale Stelle einen Alarm, wenn dies nicht der Fall ist.

Bodensensor zur Erfassung der Belegung von Parkflächen