基于區塊鏈的智能停車系統設計研究

蔣海燕

摘要：為了更好地對停車場進行管理，本文以區塊鏈技術為依托，開發出了一款性能良好，功能較為健全的智能停車系統，該系統共由應用層、服務層、數據層、網絡層、物理層五個層級構成，每個層級具有不同的功能。最后通過系統測試的方式，對本系統應用效果進行檢測，通過測試可以發現，本系統性能與功能基本符合預期要求，可將其應用到實際當中。

關鍵詞：區塊鏈智能停車系統Fabric平臺智能合約部署交互信息配置

中圖分類號：TP31

Design?and?Research?of?the?Intelligent?Parking?System?Based?on?the?Blockchain

JIANG?Haiyan

（Hengyang?Preschool?Normal?College，?Hengyang，?Hunan?Province，?421001?China）

Abstract：?In?order?to?better?manage?parking?lots，?this?article?develops?an?intelligent?parking?system?with?good?performance?and?relatively?sound?functions?based?on?blockchain?technology.?The?system?consists?of?five?layers：?the?application?layer，?the?service?layer，?the?data?layer，?the?network?layer?the?and?physical?layer，?and?each?layer?has?different?functions.?Finally，?through?the?method?of?system?testing，?the?application?effect?of?this?system?is?tested.?Through?testing，?it?is?found?that?the?performance?and?function?of?this?system?basically?meet?the?expected?requirements，?and?that?it?can?be?applied?in?practice.

Key?Words：?Blockchain;?Intelligent?parking?system;?Fabric?platform;?Intelligent?contract?deployment;?Interactive?information?configuration

隨著現代人生活水平的不斷提升，私家車數量逐漸增加，使得社會中出現了嚴重的交通擁堵與停車難的問題，對人的生活與工作造成一定干擾。這一背景下，我國很多地區開始利用各種手段解決停車難的問題，其中，智能停車系統是一種較為良好的方法，通過系統對停車場使用情況予以檢測，并與用戶進行信息交互，為用戶停車進行指導，從而解決停車難的問題。

1?總體設計

1.1框架設計

本文在傳統停車系統的基礎上，增加了區塊鏈技術，以此設計出一種全新的智能停車系統，其中，共由5層構成，具體敘述如下：

（1）物理層，即系統所包含的各種設備裝置，如車位計數器、門禁裝置等，用于對車輛的進出與車位的計數進行管理。

（2）網絡層，包含諸多網絡設備，如交換機、防火墻等，用于促進系統間數據的傳輸、共享與保護，以此為整個系統安全、穩定的運行提供數據支持。

（3）數據層，用于表征數據處理過程的描述，是整個系統中最為核心的層級。

（4）服務層，主要為后端服務器，用于驅動區塊鏈的運行，接收用戶端傳輸的指令，對業務邏輯進行分析，將得到的結果反饋給用戶端。以車位寬窄度為例，利用現場安裝的紅外傳感器，分別對停車場長度l2與寬度w2、車輛的長度l1與w1進行檢測，進而自動推導出停車位寬窄度β，最后，將計算結果傳輸給用戶，由用戶判斷該車位是否可以停放自己車輛。其中，β計算公式為：

（5）應用層，又可稱之為客戶端，用于車輛駕駛員、停車場管理員等不同用戶的操作，以達到人機交互的目的[1]。同時，在各層級之間，利用調用函數的方式，將各層級連接到一起，確保各層級能夠獨立運行的同時，又可同時為用戶停車提供指導，從而提升停車場管理效果。具體如圖1所示。

1.2運行環境配置

本系統運行環境設計時，選擇的是阿里云服務器，相對于本地服務器來說，云服務器性能更加良好，存在更多的計算機資源，且部署更加方便，開發成本更低，有利于系統的實現[2]。具體來說，運行環境配置參數為：Ubuntu18.04?64位操作系統；ecs.c6.xlarge實例規格；Intel?Xeon?E5-2682v4/Intel?Xeon?Platinum?8163?處理器；內存為4Gb，存儲容量為40Gb的內存。

2?數據層設計

2.1開發環境

系統Fabric網絡中存在大量節點，各節點可看作簡單的服務器。具體開發時，若直接將大量計算機互聯到一起，不僅需要投入大量資金，而且操作難度較大，因而需要安裝虛擬機。但需要注意的是，以Fabric為基礎構建區塊鏈時，虛擬機的安裝則會影響系統設計效率，并對系統后續運維造成干擾，不利于整個系統安全、穩定的運行。為此，本系統設計時，運行環境選擇的是docker引擎。其核心內容為“標準化”，以開發出標準化的應用程序與操作流程。同時，通過docker引擎的應用，還會提升系統開發、測試與運行環境的規范性與一致性，有利于保證系統開發質量。利用引擎中的集裝箱隔離機制，使各進程保持獨立，限制了各進程間的干擾，同時節約CPU占用量，防止一個進程出現問題而使整個系統崩潰。在Docker鏡像庫方面，通過聯合分層的方式對資源進行管理，每個鏡像的底層文件僅需加載1次，因而系統拓展效率更高。本系統設計師，docker版本為20.06.3-ce，共包含2個安裝指令，具體為：（1）指令1，系統中安裝Docker后，在docker開源項目中，直接選擇并安裝相應的容器啟動工具docker?compose，通過該工具的操作，可同時操控多個docker容器，使得系統具有較高的容器管理效率，docker?compose的版本為1.20.1；（2）指令2，主要用于docker?compose的安裝，或是對系統操控權限的設置。

2.2構建Fabric平臺

開發環境部署結束后，則應構建Fabric平臺，用于區塊鏈的開發與測試。Fabric平臺構建流程具體如下：

（1）加載Fabric工具，通常來說，Fabric源碼主要存在git-hub內，因而Fabric平臺加載時，先要安裝git工具，即將Ubantu軟件安裝員更新后，立即安裝git，并添加指令3。之后將選擇好的Fabric工具加載到系統中，其中Fabric工具的版本為1.1.0，通過指令4控制該工具的加載。

（2）獲取Fabric組件。通過封裝鏡像文件的方式，將Fabric載入到docker倉庫內，應利用相應的docker指令，將其拖拽至本地服務器中。其中，主要鏡像如表1所示。其中，ca表示證書鏡像，用于系統內各節點與操作權限的管理；couchdb表示數據庫鏡像，用于控制系統內數據的傳輸、存儲等；kafka表示共識算法鏡像，用于管理Oederer節點的共識；zookeeper表示集群管理鏡像，用于對整個系統進行統一的管理[3]。獲取Fabric組件時，主要通過指令5進行控制。

3?服務層設計

3.1開發環境

Fabric區塊鏈內，以RPC協議接口為媒介，對Peer節點內的鏈碼進行訪問，因而在服務層和數據層信息交互時，應載入一個node?sdk源碼。開發環境配置時，先要載入nodejs環境，之后安裝開發所需的各個模塊。操作與數據庫運行環境配置基本相同，在此不再贅述。在模塊方面，主要包括：fabric-ca-client，可賦予工作人員權限，并對角色信息進行注冊；fabric-clent，向系統傳輸指令或請求；grpc，為系統內部信息的交互系統[4]。

3.2權限信息注冊

Fabric平臺運行時，只有用戶獲得相應的權限，才可與Fabric平臺進行交互，使用平臺內各種操作與服務。所以，本系統服務層設計過程中，采用nade?sdk編寫admin與user邏輯的方式，分別構建出對應的證書文件，從而控制用戶操作權限的賦予。其中，admin注冊時，主要由Ca創建實現；User的注冊，主要通過admin授權實現。注冊后，可得到對應的公鑰—私鑰，以此當作用戶的證書文件信息。

3.3服務器腳本編寫

（1）交互信息部署。所謂的交互信息，指的是用于連接服務器端與Fabric平臺的信息，用于控制交互邏輯的運行。具體有：相應模塊、通道的名稱，節點的傳輸路徑、證書文件等。

（2）服務器端腳本編寫。根據停車系統業務功能需求，按照Express框架原理，對控制代碼進行編寫，其中，調用HTTP指令為核心，采用的是查詢方法quertAllPark，獲得響應結果后，通過字符串的方式，將結果展示出來。

（3）服務器腳本部署。以Express框架為基礎，對系統服務器腳本進行編寫，因而在編寫前，應先加載Express服務器，主要通過指令14進行控制。在Express服務器上，添加對應的中間件connedt-multiparty，以此用于響應post指令。最后，對腳本文件名稱進行修改，使其變成js格式，并加載到服務器內。

4?應用層設計

4.1開發環境

應用層開發環境基本與上述兩層開發環境基本相同，在此不再贅述。但與此同時，還應在部署好的開發環境內，載入一個版本為4.5.0的Vue工具，可確保請求指令較為精簡的情況下，最短時間內完成系統的搭建。

4.2交互信息配置

服務層和數據層交互后，自動形成對應的URL，以此為應用層和服務層信息的傳輸提供支持。交互信息配置時，主要由兩個環節構成，具體敘述如下。

（1）跨域信息部署。由上述介紹可知，服務層采用的是阿里云服務器，而應用層的設計與開發，則是由本機完成，使得服務層與應用層間存在跨域問題。所以，需要添加一個Vue工具。先在后端模塊內錄入對應的請求地址，之后選擇可以跨域，并重新編寫路徑，最后對全部api接口url進行調整，使其變成以/spi為前綴[5]。

（2）封裝接口信息。利用axios形成的7個URL對信息予以處理，使其變成能夠調用的函數，名稱無需改變。

4.3客戶端代碼編寫

客戶端主要包含2個界面，具體敘述如下。

（1）登錄界面。主要有兩類代碼，一個是界面樣式代碼，用于登錄界面的開發，如登錄框、確定、刪除按鈕等；另一個為判斷邏輯，用于對賬號密碼的驗證，若驗證成功，可自動跳轉到主界面，若驗證失敗，則禁止進入主界面。

（2）主界面。采用的是Vue組件化原理，其中，共包含3個組件，分別為：aside組件，用于顯示工具欄，以此引導用戶完成各種操作；info組件，用于顯示功能區主體，通過對應接口函數的調用，完成信息錄入，結果反饋等操作；main組件，用于展示停車場分布情況，以使用戶對停車場的使用情況具有準確了解[6]。

5結語

綜上所述，本文利用區塊鏈技術原理，開發出一種包含應用層、服務層、數據層、網絡層、物理層的智能停車系統，通過各層級相互配合下，為用戶提供停車指導服務，以解決現代社會停車難的問題。

參考文獻

[1] 董浩.WEB3.0時代基于區塊鏈的去中心化應用程序用戶體驗設計探究[J].設計，2023，36（10）：78-81.

[2] 張榮林.面向智能汽車的線控制動系統主動制動控制與應用[D].長春：吉林大學，2021.

[3] 孔祥科，李樹彬，李青桐.物聯網環境下共享停車區塊鏈模型研究[J].山東建筑大學學報，2022，37（1）：92-99.

[4] 李江鑫，張曉韜，王先兵.從目錄到區塊鏈探索企業數字身份的未來[J].科技資訊，?2021，?19（12）：58-61.

[5] 于營東.科技資訊智能采集服務的設計與實現[J].科技視界，?2021（7）：97-100.

[6] 周中杰.?基于NB-IOT和LoRa的智能停車系統[D].天津：天津科技大學，2022.