停车场车辆进出计数方案：选型、部署与实测数据
一套设备接一路摄像头，对应一个出入口。计数靠车辆越过画面上的计数线，被遮挡、未越线的车辆不计入。
这套方案是干什么的
停车场想知道场内还剩几个车位，不用在每个车道埋地感线圈或装道闸计数器。部署后在网页画面上拖出一条计数线，车辆越线时记一次进或出，场内车辆数和剩余车位实时发到你的 MQTT 服务器，可直接驱动余位屏或停车系统。用在商场、写字楼停车场和园区、工厂大门。
- 部署包（Docker Compose 与配置）：github.com/suharvest/sensecraft-solutions
- 选型与部署：可部署方案页
视频不出场地
画面在出入口旁的主机上分析，对外只发计数结果。
越线即时计数
reComputer J30 系列实测 41 次越线全部计入、方向全部正确，见「性能与实测数据」。
用现有摄像头
出入口已有的 RTSP 网络摄像头直接接入，不埋线圈、不改道闸。
进出分开、区分车型
每条进出记录带方向和车型（轿车、摩托车、公交车、卡车）。
真机演示
计数主机自带的浏览器预览页：黄色竖线是计数线，车辆带跟踪编号和置信度，右侧是在场车辆、剩余车位和今日进出总数。
两张截图相隔 3 秒。输入是合成测试视频（一辆车的图像在灰色背景上往返），不是现场录像。
需要哪些硬件
现场需要三样东西：出入口摄像头、一台计数主机、一台 MQTT 服务器（现场已有的，或自行安装 Mosquitto）。
① 出入口摄像头：现有网络摄像头，RTSP 输出 H.264 或 H.265，固定拍摄车道。
② 计数主机：四选一，一台接一路摄像头。
| 计数主机 | 实测处理速度 | 什么时候选它 | |
|---|---|---|---|
 | reComputer J30 系列（J3011） Jetson Orin Nano，JetPack 6.2 | 每秒 30 帧 | 车辆正常行驶通过的出入口 |
 | reComputer J40 系列（J4012） Jetson Orin NX，JetPack 6.2 | 与 J30 同一应用包 | 这台主机还要跑别的模型 |
 | reComputer RK3576 系列 板载 NPU | 每秒 30 帧 | 车辆正常行驶通过，成本优先 |
 | reComputer RK3588 系列 板载 NPU | 每秒约 3 帧 | 车辆减速或停车抬杆后通过的道闸出入口 |
J30 与 RK3576 的速度是 640×360、30 帧/秒输入下测得；RK3588 是 1280×720、5 帧/秒输入下测得。
计数主机、摄像头和 MQTT 服务器在同一局域网或彼此可达。首次部署需联网下载应用（约 0.5–0.7 GB）和识别模型，之后可断网运行。
现场怎么部署
一、装摄像头
摄像头固定拍摄车道，车辆从画面一侧进、另一侧出。用 RK3588 主机时，车辆经过计数线需在画面中停留约 1 秒以上才能被稳定计数，适合有道闸的出入口。
二、装软件：三步
逐设备的操作步骤在可部署方案页，这里只讲轮廓。
- 部署计数主机：填摄像头 RTSP 地址、MQTT 服务器、车位总数，部署时自动检查板上的运行库。
- 画计数线：在预览页上拖出计数线，选定哪一侧是「驶入」，保存即生效。
- 验证：车辆越线后，预览页的驶入或驶出数加 1，MQTT 上收到一条进出记录。
有哪些接口
计数结果经 MQTT 发到你的服务器，状态走 HTTP。
- 余位屏 / 停车系统：订阅场内概况主题，读剩余车位；降到 0 时切换「车位已满」。
- 流量统计：订阅进出记录主题，按方向和车型统计。
- 多出入口汇总：每个出入口各部署一套，上层系统按停车场编号汇总。
| 主题 / 端口 | 内容 |
|---|---|
MQTT <site>/parking/<entrance>/crossing | 每辆车越线一条：方向（驶入 / 驶出）、车型、置信度、越线后的场内车辆数和剩余车位 |
MQTT <site>/parking/<entrance>/occupancy | 场内车辆数、车位总数、剩余车位、今日驶入数、今日驶出数，每次越线后发送 |
HTTP 8080 /preview | 浏览器预览页：画面、计数线、在场与余位 |
HTTP 8099 /healthz | 是否收到摄像头画面、每秒处理多少帧 |
性能与实测数据
计数结果与处理速度
| 设备 | 输入 | 处理速度 | 计数结果 |
|---|---|---|---|
| reComputer J30 系列（Orin Nano） | 640×360，30 fps | 29.98 fps，单帧分析 p50 3.6 ms（实测） | 41 次越线全部计入，方向全部正确（实测） |
| reComputer RK3576 系列 | 640×360，30 fps | 30.0 fps，容器 CPU 14.9%、内存 95 MiB（实测） | 越线事件 19 条：驶入 9、驶出 10（实测） |
| reComputer RK3588 系列 | 1280×720，5 fps | 3.0 fps，单帧分析 p50 17.8 ms（实测） | 越线事件 107 条（实测） |
输入均为合成测试视频：一辆车的图像在灰色背景上往返越线。RK3588 每秒处理约 3 帧，低于 5 帧/秒的输入，车辆需在计数线附近停留约 1 秒以上。
复现：sensecraft-solutions/solutions/edge_parking_counting（部署包）+ 合成视频 count-synthetic-120s.mp4
模型与运行时
| 设备 | 车辆检测 | 运行时 |
|---|---|---|
| reComputer J30 / J40 系列 | YOLOX，416×416，FP16 | TensorRT |
| reComputer RK3588 / RK3576 系列 | YOLOX，416×416，INT8（w8a8） | RKNN，MPP 硬件解码 |
影响计数效果的参数（部署包 config/counting*.json）：
counting.line/in_side：计数线位置与哪一侧算驶入，部署后在预览页上改。counting.min_track_frames：车辆至少连续跟踪 3 帧才计数，帧率低时需车辆在画面中停留更久。counting.capacity：车位总数，剩余车位 = 总数 − 场内车辆数。
已知退化
- 并排与跟车遮挡：前后跟车间距小于 1 米或双向车辆同时并排压线时，目标跟踪框容易粘连或被前车遮挡，可能导致漏计或方向误判；建议车道加装物理隔离或限宽隔离柱。
- 行人与非机动车干扰：模型主要识别机动车轮廓；若行人密集横穿计数线或电动车紧贴机动车通过，可能影响轨迹连续性。
- 车速与采样率匹配：车辆经过虚拟计数线需至少连续跟踪 3 帧。出入口车道建议限速 ≤ 15 km/h；车速过快可能导致跨线帧数不足而漏计。
数据与素材出处
- 截图与计数结果的输入为合成测试视频，车辆图像的原始来源待确认。
- 检测模型代码 YOLOX：Apache-2.0。