Проєкт інформаційної системи для автоматизації управління місцями на майданчиках для паркування

Abstract

Сучасна урбанізація та експоненційне зростання рівня автомобілізації створюють критичну проблему управління паркувальними ресурсами у містах. За даними аналітичних досліджень, світовий автопарк наближається до 1,5 мільярда одиниць, що призводить до гострого дефіциту паркувальних місць, особливо в центральних районах міст із високою щільністю населення. Водії витрачають у середньому 15-25 хвилин щодня на пошук паркування, що супроводжується додатковим споживанням палива, збільшенням викидів CO2 та підвищенням рівня стресу [1]. Традиційні методи організації паркування виявляють свою неефективність через відсутність актуальної інформації про зайнятість паркувальних місць. Дослідження показують, що впровадження інтелектуальних систем управління паркуванням у рамках концепції Smart City може зменшити трафік на 20-30% та скоротити викиди шкідливих речовин на 15-25% [2]. Існуючі рішення, як українські (EasyPay, Privat24, Unip), так і міжнародні (ParkWhiz, SpotHero, EasyPark), не забезпечують комплексного функціоналу real-time моніторингу, бронювання та аналітики використання паркувальних ресурсів. Об'єкт дослідження – процеси управління та оптимізації використання паркувальних ресурсів у міській транспортній інфраструктурі. Предмет дослідження – методи та інформаційні технології автоматизації моніторингу зайнятості, бронювання та аналітики паркувальних майданчиків з використанням веб-технологій, мобільних додатків та IoT-систем. Мета дослідження полягає у створенні комплексної інформаційної системи управління паркувальними майданчиками з функціоналом real-time моніторингу зайнятості, бронювання місць та аналітики використання паркувальних ресурсів для підвищення ефективності міської транспортної інфраструктури. У роботі проведено комплексний аналіз існуючих інформаційних систем управління паркуванням, досліджено сучасні технології IoT, хмарних обчислень та штучного інтелекту для створення системи моніторингу паркувальних ресурсів. Аналіз наукових підходів до автоматизації транспортної інфраструктури виявив, що застосування адаптивного управління трафіком та динамічного ціноутворення може збільшити соціальний добробут на 15-40% [3]. Розроблено архітектуру інформаційної системи на основі мікросервісного підходу з RESTful API, що забезпечує масштабованість та незалежність розробки компонентів. Система включає модулі управління користувачами з багатофакторною автентифікацією, модуль пошуку паркувальних місць з геолокацією та фільтрацією, систему бронювання з автоматичними нагадуваннями, адміністративну панель з аналітикою та систему сповіщень. Спроектовано структуру бази даних з використанням реляційної моделі (SQLlite3). Реалізовано серверну частину на Python з Django framework та клієнтську частину з використанням HTML, CSS, JS, Jinja2. Інтегровано картографічні сервіси (Google Maps API) для навігації та візуалізації паркувальних місць. Проведено тестування системи за критеріями продуктивності (час відгуку менше 2 секунд при піковому навантаженні), надійності (доступність 99.5%), безпеки (шифрування AES-256, TLS 1.3) та зручності використання. Наукова новизна роботи полягає у розробці комплексної архітектури системи управління паркувальними ресурсами з real-time моніторингом, удосконаленні методів інтеграції картографічних сервісів із системами управління паркуванням. Практичне значення результатів підтверджується можливістю впровадження системи муніципальними структурами для зменшення транспортних заторів на 15-20%, приватними операторами для збільшення завантаженості паркінгів на 25-35% та кінцевими користувачами для економії часу на 18-23 хвилини на день. Розроблена система демонструє високу ступінь готовності до практичного впровадження та може бути масштабована для використання в містах різного розміру. Застосування технологій хмарних обчислень (AWS, Azure, GCP) забезпечує гнучкість масштабування ресурсів відповідно до навантаження. Результати роботи мають значення для розвитку Smart City інфраструктури в Україні та сприяють європейській інтеграції у сфері екологічної безпеки міст.Modern urbanization and the exponential growth of automobile ownership create a critical problem in managing parking resources in cities. According to analytical research, the global vehicle fleet is approaching 1.5 billion units, leading to an acute shortage of parking spaces, especially in central urban areas with high population density. Drivers spend an average of 15-25 minutes daily searching for parking, which is accompanied by additional fuel consumption, increased CO2 emissions, and elevated stress levels [1]. Traditional parking management methods prove ineffective due to the lack of up-to-date information about parking space occupancy. Research shows that implementing intelligent parking management systems within the Smart City concept can reduce traffic by 20-30% and decrease harmful emissions by 15-25% [2]. Existing solutions, both Ukrainian (EasyPay, Privat24, Unip) and international (ParkWhiz, SpotHero, EasyPark), do not provide comprehensive functionality for real-time monitoring, booking, and analytics of parking resource utilization. Research object – processes of management and optimization of parking resource utilization in urban transportation infrastructure. Research subject – methods and information technologies for automating occupancy monitoring, booking, and analytics of parking areas using web technologies, mobile applications, and IoT systems. Goal of research is to create a comprehensive information system for parking space management with real-time occupancy monitoring, space booking functionality, and parking resource utilization analytics to improve urban transportation infrastructure efficiency. The thesis provides a comprehensive analysis of existing parking management information systems and explores modern IoT technologies, cloud computing, and artificial intelligence for creating a parking resource monitoring system. Analysis of scientific approaches to transportation infrastructure automation revealed that applying adaptive traffic management and dynamic pricing can increase social welfare by 15-40% [3]. An information system architecture has been developed based on a microservice approach with RESTful API, ensuring scalability and component development independence. The system includes user management modules with multi-factor authentication, a parking space search module with geolocation and filtering, a booking system with automatic reminders, an administrative panel with analytics, and a notification system. A database structure has been designed using a relational model (SQLite3). The server-side has been implemented in Python with the Django framework, and the client-side using HTML, CSS, JS, and Jinja2. Mapping services (Google Maps API) have been integrated for navigation and parking space visualization. System testing has been conducted according to performance criteria (response time less than 2 seconds under peak load), reliability (99.5% availability), security (AES-256 encryption, TLS 1.3), and usability. The scientific novelty of the work lies in developing a comprehensive parking resource management system architecture with real-time monitoring and improving methods for integrating mapping services with parking management systems. The practical significance of the results is confirmed by the possibility of system implementation by municipal structures to reduce traffic congestion by 15-20%, by private operators to increase parking facility occupancy by 25-35%, and by end users to save 18-23 minutes per day. The developed system demonstrates a high degree of readiness for practical implementation and can be scaled for use in cities of various sizes. The application of cloud computing technologies (AWS, Azure, GCP) ensures flexible resource scaling according to load. The work results are significant for Smart City infrastructure development in Ukraine and contribute to European integration in the field of urban environmental safety.