Illusztráció. Forrás: Parksol

Kevésbé ismert tény azonban, hogy az okos parkolás technológiai alapjai ma már nem kísérleti fázisban vannak. A nemzetközi kutatások szerint a szenzorokra és mesterséges intelligenciára épülő parkolási rendszerek ipari pontossággal működnek, és képesek valós városi környezetben is megbízható adatot szolgáltatni. Sőt, ezek a megközelítések nemcsak kutatólaborokban léteznek: Magyarországon is vannak már olyan vállalatok, amelyek kifejezetten ilyen, szenzor- és AI-alapú parkolási rendszereken dolgoznak.

Amikor az adatokból döntés születik

A parkolás digitalizációjáról sokáig úgy gondolkodtunk, mint különálló technológiák halmazáról: szenzorok jeleznek, kamerák figyelnek, az adatok pedig külön rendszerekben gyűlnek. A nemzetközi szakirodalom szerint azonban az igazi előrelépést az jelenti, amikor a mesterséges intelligencia ezeket az adatokat egyetlen döntéssé alakítja.

A Sensors című, nemzetközileg lektorált tudományos folyóiratban megjelent kutatások szerint azok a rendszerek, amelyek kamerás járműfelismerést és parkolószenzor-adatokat együtt dolgoznak fel, kontrollált tesztkörnyezetben 98–99 százalékos pontossággal képesek meghatározni a parkolóhelyek foglaltságát. A szenzor jelzi, hogy egy hely foglalt, a kamera megmutatja, mi áll ott – a mesterséges intelligencia pedig eldönti, hogy a két információ valóban ugyanarra a parkolóhelyre vonatkozik-e.

Az IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems folyóiratban publikált kutatások megerősítik ezt a megközelítést. Ezek szerint a városi parkolás érzékelésében az AI akkor működik a legmegbízhatóbban, ha nem egyetlen adatforrásra támaszkodik, hanem szenzoros, vizuális és térbeli információkat értelmez együtt. Ez különösen fontos a valós városi környezetben, ahol az adatok zajosak, a körülmények pedig ritkán ideálisak.

Rendszám, pozíció, parkolóhely – az AI összerakja a képet

A parkolási rendszerek egyik legösszetettebb feladata a járművek pontos azonosítása. Az automatikus rendszámfelismeréssel foglalkozó kutatások szerint a mesterséges intelligencia itt már nem pusztán karaktereket olvas. Feldolgozza a kameraképet, figyelembe veszi a parkolóhelyhez tartozó szenzor jelzését, majd térben elhelyezi a járművet, és hozzárendeli az adott parkolóhelyhez.

A Sensors folyóiratban 2024-ben publikált tanulmányok szerint az ilyen, több adatforrást integráló AI-alapú rendszerek 99 százalék feletti felismerési pontosságot érnek el kontrollált környezetben. A szerzők kiemelik: ha egy jármű részben takarásban van vagy a fényviszonyok nem ideálisak, a parkolószenzor jelzése segít az algoritmusnak megerősíteni, hogy az adott parkolóhely valóban foglalt.

Kevesebb infrastruktúra, több információ

A parkolás érzékelését vizsgáló brit városi kutatások a fixen telepített parkolószenzorokat a szenzorokkal és kamerákkal felszerelt, mozgó járművekkel – az úgynevezett „scan car” megoldásokkal – vetették össze. Az eredmények szerint a két megközelítés együttes alkalmazása 90 százalék körüli vagy azt meghaladó pontosságot biztosít az utcai parkolás feltérképezésében, miközben lényegesen kevesebb fizikai szenzorra van szükség a városi lefedettséghez. A kulcs itt is a mesterséges intelligencia, amely képes időben és térben összehangolni a különböző adatforrásokat.

Miért jó ez az önkormányzatoknak?

Az üzemeltetők és önkormányzatok számára a legnagyobb változást az jelenti, hogy a parkolás láthatóvá és mérhetővé válik. Amikor a szenzorok és kamerák adatait a mesterséges intelligencia egységes rendszerben értelmezi, az ellenőrzés nem esetleges, hanem adatvezérelt lesz. A döntések – például parkolási zónák kialakítása vagy szabályozási változtatások – valós használati adatokra épülhetnek, nem becslésekre.

Az IEEE intelligens közlekedési rendszerekkel foglalkozó publikációi szerint az ilyen megközelítés különösen nagyvárosi környezetben fontos, ahol a manuális ellenőrzés önmagában nem skálázható. Az AI itt nem kiváltja az üzemeltetést, hanem támogatja és fókuszálja azt.

A kutatások és a gyakorlati tapasztalatok szerint mindez a humán erőforrás oldalán is változást hoz: az automatizált érzékelés és ellenőrzés csökkenti a helyszíni beavatkozások számát, ami lehetővé teszi, hogy az önkormányzatok a meglévő parkolóőri kapacitásokat más, nagyobb hozzáadott értékű közfeladatokra csoportosítsák át, miközben a parkolási rendszer átláthatósága és megbízhatósága megmarad. Emellett a pontosabb parkolási információk csökkentik a parkolóhelyet kereső autók számát, ami kisebb forgalmi terhelést és élhetőbb városrészeket eredményez.

Miért jó ez az autósoknak?

Az autósok oldaláról a parkolás elsősorban idő- és stresszkérdés. Amikor a rendszer megbízhatóan tudja, hogy egy parkolóhely foglalt vagy szabad, az információ nem becslésen, hanem mért adaton alapul. Ez csökkenti a felesleges körözést, kiszámíthatóbbá teszi a parkolást, és összességében javítja a városi közlekedés élményét, miközben kevesebb kipufogógáz kerül a levegőbe, ami közvetlenül javítja a városlakók mindennapi életminőségét.

Érdekes kitekintést ad, hogy a világ különböző részein eltérő logikára épülnek a parkolási rendszerek. Míg Európában – így Magyarországon is – a parkolás jellemzően büntetésalapú modellre épül, addig Kínában több nagyvárosban automatikus parkolási rendszereket vezettek be, hiszen itt nem alkalmazhatnak a büntetéseket a lakosság felé. Ezekben a parkolóhelyek szenzorai érzékelik a jármű érkezését, a kamerák és a rendszámfelismerés azonosítják az autót, a rendszer pedig a sofőr helyett automatikusan elindítja és leállítja a parkolást. A díjfizetés digitálisan, egyetlen lépésben történik, és a modell a publikált tapasztalatok szerint már évek óta működik. A példát a nemzetközi szakirodalom gyakran említi annak illusztrálására, hogy a technológia nemcsak ellenőrzésre, hanem kényelmi szolgáltatások alapjaként is használható.

Magyar tapasztalat egy globális trendben

A nemzetközi kutatásokban bemutatott megközelítés a gyakorlatban Magyarországon is megjelent. Az EPS Global olyan parkolási rendszereken dolgozik, ahol a mesterséges intelligencia a parkolószenzorok adatait és a fix vagy mobil kamerák képeit együtt elemzi, majd ezek alapján hoz döntést a parkolóhelyek állapotáról.

„Sokan még mindig azt gondolják, hogy az AI a parkolásban annyit jelent, hogy egy kamera felismer egy autót. Valójában a mesterséges intelligencia akkor válik igazán hasznossá, amikor a szenzorok jelzéseit, a kameraképeket és a térbeli adatokat egyetlen, megbízható döntéssé tudja összerakni. Ez nem látványos technológia, hanem háttérmotor, ami egyszerre segíti az üzemeltetést és az autósokat.” – mondta Viczián László, az EPS Global termékfejlesztési vezetője.

Az okos parkolás nem jövő idő

A szenzorokra és mesterséges intelligenciára épülő parkolási rendszerek ma már nem ígéretek, hanem kutatásokkal és gyakorlati tapasztalattal igazolt megoldások. A pontosságuk, skálázhatóságuk és városi alkalmazhatóságuk dokumentált. Az okos parkolás ezért nem a jövő kérdése, hanem a jelen döntése. Az, hogy ebből mikor lesz valódi városi gyakorlat, ma már nem a technológián múlik.