ระบบนับรถ สำหรับลานจอดรถ ตรวจสอบปริมาณรถเข้า–ออกได้แม่นยำ

ระบบนับรถ (Vehicle Counting System) คือเทคโนโลยีที่ช่วยตรวจสอบจำนวนรถเข้า–ออกภายในลานจอดแบบเรียลไทม์ โดยใช้กล้อง AI หรือเซ็นเซอร์ตรวจจับรถ ข้อมูลจะถูกบันทึกและแสดงผลอย่างแม่นยำ ช่วยให้เจ้าของพื้นที่บริหารจัดการที่จอดรถได้ดียิ่งขึ้น ลดปัญหาความแออัดและเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งาน

สรุปสั้นๆ: ระบบนับรถมี 3 เทคโนโลยีหลัก — Loop Sensor (ฝังใต้พื้น แม่นยำแต่ต้องขุดถนน), Radar Sensor (ติดเหนือพื้น ไม่ต้องขุด) และกล้อง AI อย่าง CCT-CM01 (ติดตั้งง่าย นับสองทิศทาง ดูสถิติย้อนหลังได้) ถ้าต้องการข้อมูลรายคัน เช่น อ่านป้ายทะเบียนหรือยี่ห้อรถ ต้องใช้ระบบ AI LPR แยกต่างหาก เลือกซื้อได้ทั้งชุดอุปกรณ์ DIY หรือให้ DPARK ติดตั้งครบวงจร

รถเข้าและรถออกผ่านไม้กั้นพร้อมกล้อง/เซนเซอร์นับรถติดตั้งข้างช่องทางลานจอด DPARK

ระบบนับรถคืออะไร?

ระบบนับรถคืออะไร

ระบบนับรถคือระบบที่ใช้ตรวจสอบจำนวนรถที่เข้าและออกจากลานจอด โดยข้อมูลทั้งหมดถูกเก็บแบบเรียลไทม์และสามารถนำไปใช้วิเคราะห์แนวโน้มการใช้งาน ช่วยให้ผู้ดูแลลานจอดสามารถวางแผนและจัดการพื้นที่ได้แม่นยำกว่าเดิม

ทำไมต้องใช้ระบบนับรถในลานจอด?

ตรวจสอบจำนวนรถแบบเรียลไทม์

ลดข้อผิดพลาดจากการนับมือ และทำให้รู้จำนวนรถเข้า–ออกได้ทันที

ช่วยบริหารพื้นที่จอดได้ดียิ่งขึ้น

คาดการณ์ปริมาณรถได้แม่นยำ ลดปัญหาที่จอดเต็มโดยไม่รู้ตัว

วิเคราะห์แนวโน้มการใช้งานลานจอด

บันทึกข้อมูลเพื่อวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดการให้ตอบโจทย์ผู้ใช้งาน

แสดงผลผ่านระบบแดชบอร์ด

ผู้บริหารพื้นที่สามารถดูข้อมูลการจอดและจำนวนรถได้แบบเรียลไทม์

ระบบนับรถทำงานอย่างไร?

ระบบนับรถทำงานอย่างไร
  • ใช้กล้อง AI หรือเซ็นเซอร์เพื่อตรวจจับการเคลื่อนที่ของรถ
  • ส่งข้อมูลไปยังซอฟต์แวร์กลางเพื่อบันทึกจำนวนรถ
  • ประมวลผลและแสดงผลผ่านจอแสดงผลหรือแดชบอร์ด
  • ข้อมูลสามารถนำไปใช้จัดทำรายงานการใช้งานลานจอด

ระบบนับรถต่างจากระบบแสดงช่องว่างอย่างไร?

คุณสมบัติ

ระบบนับรถ

ระบบแสดงช่องว่าง

วัตถุประสงค์

ตรวจนับจำนวนรถเข้า–ออก

แสดงจำนวนช่องว่างที่เหลือ

อุปกรณ์หลัก

กล้อง AI, เซ็นเซอร์นับรถ

เซ็นเซอร์ที่ช่องจอด, ป้ายไฟแสดงจำนวน

การทำงาน

ตรวจนับรวมทั้งลาน

ระบุช่องว่างทีละจุด

เหมาะกับใคร

ผู้ที่ต้องการดูจำนวนรถโดยรวม

ลานจอดที่ต้องบอกลูกค้าว่ามีช่องว่างตรงไหน

อุปกรณ์หลักที่ใช้ในระบบนับรถ

อุปกรณ์หลักที่ใช้ในระบบนับรถ

  • กล้อง AI ตรวจจับป้ายทะเบียน (LPR Camera) – บันทึกข้อมูลรถเข้า–ออก
  • เซ็นเซอร์ตรวจจับรถ (Vehicle Detector) – ตรวจสอบการเคลื่อนที่ผ่านทางเข้า–ออก
  • ซอฟต์แวร์นับรถ (Vehicle Counting Software) – ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
  • แดชบอร์ดแสดงผล (Dashboard System) – ดูจำนวนรถและรายงานผ่านจอหรือระบบออนไลน์

ระบบนับรถเหมาะกับที่ไหนบ้าง?

  • ห้างสรรพสินค้า – ตรวจสอบจำนวนรถเพื่อจัดการพื้นที่จอดได้มีประสิทธิภาพ
  • คอนโดมิเนียมและหมู่บ้าน – ควบคุมการเข้าออกของลูกบ้านและผู้มาติดต่อ
  • สำนักงานและอาคารจอดรถ – ดูจำนวนรถเข้า–ออกประจำวัน
  • สนามบินและโรงแรม – ช่วยจัดการปริมาณรถจำนวนมากได้สะดวก
ระบบนับรถเข้าออกลานจอดรถ

ระบบนับรถ 3 เทคโนโลยีหลัก: Loop, Radar และกล้อง AI

เซนเซอร์แต่ละแบบตรวจจับรถผ่านด้วยวิธีที่ต่างกัน การเลือกใช้ควรดูจากสภาพพื้นถนน ตำแหน่งติดตั้ง แสงหน้างาน และข้อมูลที่อยากได้เป็นหลัก ไม่ใช่แค่เลือกตัวที่โฆษณาว่าแม่นยำที่สุด

1. Loop Sensor (Inductive Loop)

ภาพประกอบ Loop Sensor และสายลูปฝังใต้พื้นสำหรับตรวจจับรถที่ทางเข้าออก
Loop Sensor — ชุดตรวจจับรถด้วยสายลูปฝังใต้พื้น (ภาพประกอบ)

หลักการทำงาน: ฝังสายลวดเป็นวงใต้ผิวถนน เมื่อโลหะของรถเคลื่อนผ่าน ค่าความเหนี่ยวนำจะเปลี่ยนและส่งสัญญาณไปยัง Loop Detector หรือ Controller เป็นเทคโนโลยีตรวจจับยานพาหนะที่ใช้งานมานานและแพร่หลายที่สุดแบบหนึ่ง (National Academies, Chapter 2. Inductive Loop Detectors)

  • เหมาะกับ: ช่องทางเข้า-ออกที่ควบคุมแนวรถชัดเจน จุดไม้กั้น และพื้นที่ที่มี Loop เดิม
  • จุดเด่น: ไม่พึ่งสภาพแสง ตรวจจับรถที่จุดผ่านได้สม่ำเสมอ และใช้เป็นสัญญาณสั่งไม้กั้นได้
  • ข้อจำกัด: ต้องตัดผิวถนนเพื่อฝังสาย การซ่อมพื้นหรือสายขาดอาจทำให้ต้องปิดช่องทาง และไม่ให้ข้อมูลทะเบียนหรือยี่ห้อรถ
  • ข้อมูลที่ได้: เหตุการณ์รถผ่านและยอดเข้า-ออก; รายงานตามเวลาหรือจำนวนรถคงเหลือต้องใช้ Controller และซอฟต์แวร์ร่วมด้วย

2. Radar Sensor

ภาพประกอบ Radar Sensor ติดตั้งเหนือพื้นเพื่อตรวจจับรถที่ช่องทางเข้าออก
Radar Sensor — ตรวจจับรถเหนือพื้นโดยไม่ต้องตัดถนน (ภาพประกอบ)

หลักการทำงาน: ส่งคลื่นวิทยุหรือไมโครเวฟออกไป แล้ววิเคราะห์สัญญาณที่สะท้อนกลับมาเพื่อดูว่ามีรถอยู่หรือกำลังเคลื่อนที่ผ่านหรือไม่ รายละเอียดที่ทำได้จะต่างกันไปตามรุ่นที่เลือกใช้ หลักการเดียวกันนี้ใช้กันทั่วไปในงานตรวจจับจราจรระดับสากล (National Academies, Chapter 4. Microwave Radar Sensors)

  • เหมาะกับ: พื้นที่ที่ไม่อยากขุดหรือตัดถนนเพิ่ม และมีจุดยึดเซนเซอร์ที่มั่นคงอยู่แล้ว
  • จุดเด่น: ไม่พึ่งแสงที่มองเห็น ติดตั้งเหนือพื้น และปรับโซนตรวจจับได้ในรุ่นที่รองรับ
  • ข้อจำกัด: ต้องทดสอบมุมติดตั้ง ระยะตรวจจับ จุดอับสัญญาณ และการสะท้อนจากโลหะรอบๆ ก่อนใช้งานจริง ส่วนจะแยกทิศทางหรือรองรับหลายเลนได้แค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับรุ่นเซนเซอร์และ Controller ที่ใช้คู่กัน
  • ข้อมูลที่ได้: สัญญาณตรวจพบรถ และอาจแยกทิศทางได้เมื่อรุ่นที่เลือกมีฟังก์ชันนี้; ไม่อ่านทะเบียนหรือยี่ห้อรถ

3. กล้องนับรถด้วย AI

ภาพประกอบกล้อง AI ตรวจนับรถที่เคลื่อนผ่านเส้นตรวจจับในภาพ
กล้องนับรถด้วย AI — กำหนดเส้นนับรถในภาพ (ภาพประกอบ)

หลักการทำงาน: วิเคราะห์ภาพวิดีโอและกำหนดเส้นตรวจจับเพื่อแยกรถที่ผ่านตามทิศทางเข้า-ออก เช่น กล้อง CCT-CM01 ที่อธิบายในส่วนถัดไป

  • เหมาะกับ: จุดที่ไม่สะดวกขุดพื้น งานที่ต้องการดูภาพประกอบเหตุการณ์ และพื้นที่ที่กำหนดมุมกล้องเห็นรถได้ต่อเนื่อง
  • จุดเด่น: ปรับเส้นและทิศทางในภาพได้ ดูยอดเข้า-ออกตามวันที่หรือชั่วโมง และติดตั้งบนเสา ผนัง หรือเหนือช่องทางได้
  • ข้อจำกัด: ผลการนับขึ้นกับมุมกล้อง ระยะ เลนส์ แสง เงาบัง และการตั้งค่า จึงต้องสำรวจและทดสอบกับสภาพรถจริง
  • ข้อมูลที่ได้: จำนวนรถและทิศทางตามเวลา เมื่อนำข้อมูลเข้า-ออกเข้าสู่ซอฟต์แวร์ DPARK สามารถแสดงจำนวนรถคงเหลือภายในพื้นที่ได้; CCT-CM01 ไม่ได้ระบุฟังก์ชันอ่านทะเบียน จังหวัด หรือยี่ห้อรถ ซึ่งต้องใช้ระบบ AI LPR แยกต่างหาก

เปรียบเทียบก่อนเลือกเทคโนโลยี

หัวข้อLoop SensorRadar Sensorกล้อง AI
ต้องตัดผิวถนนต้องตัดเพื่อฝังสายไม่ต้องไม่ต้อง
ผลจากสภาพแสงไม่พึ่งแสงไม่พึ่งแสงที่มองเห็นต้องออกแบบตามแสงจริง
หลักฐานภาพไม่มีไม่มีมีภาพจากกล้อง
อ่านป้ายทะเบียนไม่ได้ไม่ได้CCT-CM01 ไม่ได้; ต้องใช้ AI LPR
เงื่อนไขสำคัญสภาพพื้นและแนวรถรุ่น มุม ระยะ และสัญญาณสะท้อนมุม เลนส์ แสง และการตั้งค่า

เซนเซอร์ไม่เท่ากับรายงาน: Loop, Radar หรือกล้องทำหน้าที่ตรวจจับรถ ส่วน Dashboard รายงานรายชั่วโมง/รายวัน การส่งออก Excel และจำนวนรถคงเหลือ ต้องมี Controller ฐานข้อมูล และซอฟต์แวร์ที่รองรับ พร้อมกำหนดจำนวนรถตั้งต้นและตรวจจับครบทุกทางเข้า-ออก

กล้อง AI นับรถ CCT-CM01 — ติดตั้งแบบไม่ต้องขุดพื้น

CCT-CM01 เป็นกล้อง AI สำหรับนับรถที่วิ่งผ่านเส้นตรวจจับแบบสองทิศทาง แยกยอดเข้าและออกได้โดยไม่ต้องตัดผิวถนนเพื่อฝัง Loop Detector เหมาะกับลานจอด อาคารสำนักงาน โรงงาน หรือจุดเข้า-ออกที่ต้องการดูปริมาณรถรายชั่วโมงและรายวัน การนับรถด้วยกล้อง AI แบบนี้เป็นแนวทางที่ใช้กันมากขึ้นเรื่อยๆ ในงานตรวจสอบการจราจร เพราะกล้องตัวเดียวครอบคลุมได้หลายเลนโดยไม่ต้องรื้อพื้นผิวถนน (viso.ai, Smart Vehicle Counting for Efficient Traffic Monitoring)

แสดงจำนวนรถคงเหลือภายในลานได้: เมื่อเชื่อมต่อซอฟต์แวร์ DPARK ระบบจะคำนวณจากจำนวนรถตั้งต้น บวกจำนวนรถเข้า และลบจำนวนรถออก แล้วอัปเดตจำนวนรถรวมที่ยังอยู่ภายในพื้นที่จอดตามเหตุการณ์ที่ตรวจจับได้

กล้องนับรถอัจฉริยะ CCT-CM01 ติดตั้งเหนือช่องทางเข้าออกลานจอดรถ
ภาพประกอบ CCT-CM01 ติดตั้งเหนือช่องทางเพื่อกำหนดเส้นตรวจจับรถเข้า-ออก (ภาพประกอบ)

สเปกเครื่อง CCT-CM01

  • เซนเซอร์ Low-light CMOS ความละเอียด 5MP ขนาด 1/2.7 นิ้ว
  • กำหนดเส้นตรวจจับและทิศทาง เพื่อแยกจำนวนรถเข้าและรถออก
  • เลนส์มาตรฐานคือ 6 มม. แต่มีรุ่นเลนส์ 4 มม. ให้เลือกด้วยสำหรับจุดที่ต้องการมุมมองกว้างกว่า แจ้งระยะติดตั้งหน้างานให้ทีมขายช่วยเช็ครุ่นที่ตรงกันก่อนสั่งซื้อ
  • รองรับวิดีโอ H.265/H.264 และพอร์ตเครือข่าย RJ45 10/100 Mbps
  • ใช้งานตอนกลางคืนหรือแสงน้อยได้ และกันน้ำกันฝุ่นตามมาตรฐาน IP67 ติดตั้งกลางแจ้งได้สบาย
  • ติดตั้งได้ทั้งแบบยึดผนัง เสา หรือแขวนเหนือช่องทาง

CCT-CM01 เหมาะกับหน้างานแบบไหน?

  • จุดที่ไม่สะดวกขุดพื้นหรือปิดช่องทางนานๆ เพื่อฝัง Loop Detector
  • จุดเข้า-ออกที่ต้องการยอดรถและจำนวนรถคงเหลือ เพื่อดู Peak Hour วางกำลัง รปภ. หรือประเมินการใช้พื้นที่
  • พื้นที่ที่ต้องการข้อมูลตามเวลา เพื่อดูสถิติรายชั่วโมง/รายวันจากระบบหลังบ้าน

สิ่งที่ควรรู้ก่อนเลือก: CCT-CM01 นับรถเข้า-ออกสองทิศทางได้ดี แต่อ่านป้ายทะเบียน จังหวัด ยี่ห้อ หรือรุ่นรถไม่ได้ ถ้าโครงการต้องการข้อมูลรายคันละเอียดขนาดนั้น ต้องใช้ ระบบ AI LPR แทน (อธิบายต่อในหัวข้อถัดไป)

เลือกกล้องนับรถหรือ AI LPR ให้ตรงกับข้อมูลที่ต้องใช้

ข้อมูลที่ต้องการCCT-CM01 กล้อง AI นับรถระบบ AI LPR
ยอดรถเข้า-ออกรองรับ แยกสองทิศทางรองรับเมื่อออกแบบจุดเข้า-ออก
อ่านทะเบียน/จังหวัดไม่ได้ระบุในสเปกสินค้ารองรับ
ยี่ห้อรถไม่ได้ระบุในสเปกสินค้ารองรับตามขอบเขตระบบ
Dwell Time และลูกค้ากลับมาซ้ำกล้องตัวเดียวทำไม่ได้รองรับเมื่อจับคู่ข้อมูลเข้า-ออกและฐานข้อมูล
งานติดตั้งแบบไม่ฝัง Loopเหมาะเหมาะ แต่ต้องออกแบบมุมอ่านป้าย

รายงานที่ระบบนับรถแสดงผลได้

รูปแบบรายงานขึ้นอยู่กับชุดกล้องและซอฟต์แวร์ที่เลือก โดยแบ่งได้เป็น รายงานจำนวนรถจาก CCT-CM01 และ รายงานข้อมูลรายคันจากระบบ AI LPR ดังนี้

รายงานนับรถพื้นฐาน

  • Live Entry–Exit Counter — ยอดรถเข้าและรถออกปัจจุบัน แยกตามทิศทางที่กำหนด
  • Hourly Vehicle Count — จำนวนรถเข้า-ออกรายชั่วโมง ใช้ดูช่วงเวลาที่รถหนาแน่น
  • Daily Vehicle Count — ยอดรวมรถเข้า-ออกรายวัน และค้นย้อนหลังตามวันที่
  • Monthly Summary — สรุปจำนวนรถรายเดือนเมื่อเชื่อมต่อซอฟต์แวร์ DPARK
  • Direction Comparison — เปรียบเทียบปริมาณรถขาเข้าและขาออก
  • Historical Query — ค้นข้อมูลย้อนหลังตามวันที่หรือช่วงเวลา
  • Excel Export — ส่งออกรายงานเป็นไฟล์ Excel ได้เมื่อใช้กับซอฟต์แวร์ DPARK ถ้าใช้ซอฟต์แวร์ยี่ห้ออื่น รูปแบบไฟล์ที่ส่งออกได้อาจไม่เหมือนกัน ลองสอบถามผู้ให้บริการก่อน
  • จำนวนรถคงเหลือในพื้นที่ — ซอฟต์แวร์ DPARK คำนวณจากจำนวนรถตั้งต้น + รถเข้า − รถออก และอัปเดตจำนวนรถรวมที่ยังอยู่ภายในพื้นที่จอด

รายงาน AI LPR / Vehicle Analytics

  • Vehicle Event Log — ทะเบียน จังหวัด ประเทศ/ป้ายแดง เวลา และทิศทางของรถแต่ละคัน
  • Vehicle Count & Peak Hour — จำนวนรถและช่วงเวลาที่มีรถเข้า-ออกสูงสุด
  • Dwell Time Report — ระยะเวลาตั้งแต่รถเข้าไปจนถึงออกจากพื้นที่
  • New vs Returning Visitor — เปรียบเทียบรถที่มาใหม่กับรถที่เคยกลับมาใช้บริการ
  • Occupancy Report — จำนวนรถที่อยู่ภายในและอัตราการใช้พื้นที่
  • Vehicle Brand Distribution — สัดส่วนยี่ห้อรถที่เข้ามาในพื้นที่
  • Province Analysis — จำนวนและสัดส่วนรถแยกตามจังหวัดของป้ายทะเบียน
  • Power BI Dashboard — นำข้อมูลไปทำ Dashboard ผู้บริหารและวิเคราะห์ตามช่วงเวลา

เงื่อนไขสำคัญ: การแสดงจำนวนรถคงเหลือต้องกำหนดจำนวนรถตั้งต้นให้ถูกต้อง และติดตั้งจุดนับให้ครอบคลุมทุกทางเข้า-ออก ตัวเลขนี้คือจำนวนรถรวมภายในพื้นที่ ไม่ได้ระบุว่าช่องจอดใดว่าง ส่วนรายงาน Dwell Time, Returning Visitor, ยี่ห้อรถ และจังหวัด ต้องใช้กล้อง AI LPR ฐานข้อมูล และการจับคู่ข้อมูลจากจุดเข้า-ออก

หากต้องการมากกว่าจำนวนรถ: ระบบ AI LPR สำหรับ Vehicle Analytics

ระบบ AI LPR เป็นคนละขอบเขตกับ CCT-CM01 โดยใช้ OCR/AI อ่านข้อมูลรถแต่ละคัน แล้วจับคู่เหตุการณ์เข้า-ออกเพื่อสร้างข้อมูลเชิงธุรกิจ เช่น ระยะเวลาจอด ลูกค้าใหม่เทียบกับลูกค้าที่กลับมา และจังหวัดต้นทาง

ระบบ AI LPR อ่านป้ายทะเบียน จังหวัด และข้อมูลรถ พร้อมสรุปจำนวนรถและ Peak Hour บน Dashboard
ตัวอย่างการเชื่อมข้อมูลจากกล้อง AI LPR เข้าสู่ Dashboard (ภาพประกอบ)

ข้อมูลที่ระบบ AI LPR รองรับตามขอบเขตโครงการ

  • เลขทะเบียน จังหวัด ประเทศของป้ายทะเบียน และป้ายแดง
  • ยี่ห้อรถด้วย AI Recognition
  • จำนวนรถ Peak Hour, Dwell Time, Returning/New Visitor และ Occupancy
  • Brand Distribution, Province Analysis และการเชื่อมต่อ Power BI

ข้อจำกัดที่ควรรู้ก่อนออกแบบระบบ

  • รถไม่มีป้ายทะเบียน — ระบบเก็บข้อมูลอื่นแทนได้บางส่วน แต่จะไม่มีเลขทะเบียนให้อ้างอิง
  • รุ่นรถ — บอกได้แค่บางกรณี ขึ้นอยู่กับว่ากล้องมองเห็นรายละเอียดตัวรถชัดแค่ไหน
  • ประเภทรถ — ต้องใช้กล้องมุมด้านข้างเพิ่มเติม
  • รถ EV — บอกได้บางกรณีเท่านั้น เช่น จากยี่ห้อรถหรือป้ายทะเบียนสีฟ้าที่มองเห็นชัด
  • ปีที่ผลิตรถ — ระบบยังทำไม่ได้

ข้อมูลจาก AI LPR ใช้ได้ทั้งฝ่ายการตลาด ฝ่ายปฏิบัติการ และผู้บริหาร แต่ต้องกำหนดตำแหน่งกล้อง ฐานข้อมูล ระยะเวลาเก็บข้อมูล และสิทธิ์เข้าถึงให้สอดคล้องกับหน้างานและ PDPA — ดูรายละเอียดเพิ่มเติมที่ ระบบกล้องอ่านป้ายทะเบียนรถ

เลือกซื้อระบบนับรถแบบไหนดี — ชุดอุปกรณ์ DIY หรือระบบครบวงจร

ผู้ที่กำลังหาระบบนับรถโดยทั่วไปจะเจอผู้ให้บริการ 2 รูปแบบหลัก ซึ่งแต่ละแบบเหมาะกับสถานการณ์ต่างกัน:

หัวข้อ

ชุดอุปกรณ์ (DIY / โมดูลาร์)

ระบบครบวงจร (Full-Service)

ลักษณะการซื้อ

ซื้อเซนเซอร์ + จอแสดงผล + ซอฟต์แวร์แยกชิ้น นำไปติดตั้งเองหรือให้ช่างที่มีอยู่แล้วติดตั้ง

ผู้ให้บริการออกแบบ ติดตั้ง และดูแลระบบทั้งหมดให้ตั้งแต่ต้นจนจบ

ความยืดหยุ่น

สูง — เลือกซื้อเฉพาะชิ้นที่ต้องการ ขยายเพิ่มทีหลังได้

ต่ำกว่า — มักผูกกับแพ็กเกจของผู้ให้บริการรายนั้น

งานติดตั้ง/ดูแล

ต้องมีช่างหรือทีมเทคนิคของตัวเอง

ไม่ต้องมีทีมเทคนิคเอง ผู้ให้บริการดูแลให้ทั้งหมด

เหมาะกับใคร

โครงการที่มีช่างเทคนิคอยู่แล้ว หรือต้องการควบคุมงบเฉพาะจุด

โครงการที่ต้องการความสะดวก ไม่อยากดูแลระบบเอง

DPARK มีให้เลือกทั้งสองแบบ — ชุดอุปกรณ์ CCT-SET1/SET2/SET3 พร้อมจอแสดงผลและซอฟต์แวร์แยกชิ้นสำหรับผู้ที่ต้องการติดตั้งเองหรือมีช่างอยู่แล้ว (ดูสินค้าทั้งหมดที่ หมวดระบบนับรถ) และบริการติดตั้งระบบครบวงจรโดยทีม DPARK สำหรับโครงการที่ต้องการความสะดวกแบบจบในที่เดียว — ติดต่อทีมงานเพื่อประเมินหน้างานก่อนตัดสินใจได้

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับระบบนับรถ

ระบบนับรถบอกช่วงเวลาที่รถหนาแน่น (Peak Hour) ได้ไหม?

ได้ ระบบนับรถบันทึกจำนวนรถเข้า-ออกทุกช่วงเวลา ทำให้ดูย้อนหลังเป็นกราฟรายชั่วโมงหรือรายวันผ่านแดชบอร์ดได้ ช่วยให้ผู้บริหารพื้นที่วางแผนจัดพนักงานหรือเปิดช่องทางเสริมในช่วงรถหนาแน่นล่วงหน้าได้

คำนวณอัตราการหมุนเวียนที่จอด (Turnover Rate) จากระบบนับรถได้อย่างไร?

อัตราการหมุนเวียนคือจำนวนรอบที่แต่ละช่องจอดถูกใช้งานต่อวัน คำนวณจากยอดรถเข้ารวมหารด้วยจำนวนช่องจอดทั้งหมด ตัวเลขนี้ช่วยประเมินว่าลานจอดใช้พื้นที่คุ้มค่าหรือไม่ และเป็นข้อมูลสำคัญเวลาวางแผนขยายหรือปรับผังลานจอด

ระบบนับรถแบบไหนเหมาะที่สุด — Loop Sensor, Radar Sensor หรือกล้อง AI?

ไม่มีแบบไหนเหมาะกับทุกที่ — ถ้ายอมขุดพื้นได้และช่องทางควบคุมชัดเจน Loop Sensor ตอบโจทย์ที่สุด ถ้าไม่อยากขุดพื้นก็เลือก Radar Sensor ได้ แต่ต้องเลือกรุ่นให้ตรงกับโซนตรวจจับ ส่วนกล้อง AI เหมาะกับงานที่อยากปรับเส้นนับเองและดูสถิติย้อนหลังได้ ทุกแบบควรลองทดสอบกับรถจริงหน้างานก่อนตัดสินใจซื้อ

ระบบนับรถที่ใช้กล้องอ่านป้ายทะเบียนเกี่ยวข้องกับ PDPA หรือไม่?

เกี่ยวข้อง หากระบบนับรถบันทึกภาพป้ายทะเบียนด้วย (ไม่ใช่แค่จำนวนรถ) ข้อมูลป้ายทะเบียนถือเป็นข้อมูลส่วนบุคคลภายใต้ PDPA เจ้าของพื้นที่ควรติดป้ายแจ้งเตือนบริเวณทางเข้า กำหนดนโยบายเก็บและลบข้อมูลให้ชัดเจน และจำกัดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลเฉพาะผู้ที่เกี่ยวข้อง — ข้อมูลนี้เป็นแนวทางเบื้องต้นเท่านั้น ควรปรึกษาฝ่ายกฎหมายของโครงการเพื่อความถูกต้องตามข้อกำหนดล่าสุด

ระบบนับรถแยกประเภทรถเล็ก-รถบรรทุกได้ไหม?

ได้ในบางระบบ — เทคโนโลยี Loop Detector แบบสองชุดสามารถวัดระยะฐานล้อ (wheelbase) ของรถที่ผ่านได้ ทำให้แยกนับรถยนต์ทั่วไปกับรถบรรทุกหรือรถบัสออกจากกันได้ หากระบบและซอฟต์แวร์ที่ใช้รองรับฟีเจอร์นี้ เหมาะกับพื้นที่ที่ต้องการแยกสถิติรถแต่ละประเภท เช่น โรงงานหรือคลังสินค้า

CCT-CM01 อ่านป้ายทะเบียนหรือแยกยี่ห้อรถได้ไหม?

ไม่ได้ — CCT-CM01 ออกแบบมาให้นับรถเข้า-ออกสองทิศทางเป็นหลัก ไม่ได้อ่านป้ายทะเบียน จังหวัด หรือยี่ห้อรถ ถ้าอยากได้ข้อมูลละเอียดระดับรายคัน ต้องใช้ระบบ AI LPR แทน

CCT-CM01 แสดงจำนวนรถคงเหลือภายในลานจอดได้ไหม?

ได้ เมื่อเชื่อมต่อซอฟต์แวร์ DPARK ระบบจะคำนวณยอดคงเหลือจากจำนวนรถตั้งต้น บวกจำนวนรถเข้า และลบจำนวนรถออก โดยต้องติดตั้งจุดนับให้ครอบคลุมทุกทางเข้า-ออก ข้อมูลนี้แสดงจำนวนรถรวมภายในลาน ไม่ได้ระบุว่าช่องจอดใดว่าง

ติดตั้งกล้องนับรถ CCT-CM01 ต้องขุดพื้นหรือไม่?

ไม่ต้องฝังสาย Loop ใต้พื้น กล้องติดตั้งบนเสา ผนัง หรือแขวนเหนือช่องทางได้ แต่ยังต้องเตรียมไฟและเครือข่าย พร้อมให้ทีมระบบกำหนดมุมกล้องและเส้นตรวจจับให้รถผ่านอยู่ในกรอบภาพอย่างสม่ำเสมอ

ตัวอย่างการตรวจจับและรายงานของระบบนับรถ DPARK

ในโครงการที่ใช้กล้อง AI Vehicle Counting ระบบจะกำหนดเส้นตรวจจับและทิศทางในภาพ เพื่อแยกยอดรถเข้า-ออก แล้วส่งข้อมูลไปยัง Dashboard สำหรับดูจำนวนรถและสถิติตามเวลา ส่วนหน้างานที่ใช้ Loop Detector จะนับจากสัญญาณตรวจจับรถที่ผ่านจุดเข้า-ออก

  • เพิ่มจำนวนช่องทางเข้า-ออกได้หลายจุด โดยใช้ซอฟต์แวร์ตัวเดียวกันจัดการทุกช่องทาง
  • ติดตั้งซอฟต์แวร์ดูข้อมูลพร้อมกันได้หลายเครื่องในวง LAN เดียวกัน
  • ดูจำนวนรถเข้า-ออกย้อนหลังแบบรายชั่วโมง รายวัน หรือรายเดือนได้
  • ออกรายงานสรุปเป็นไฟล์ Excel ได้
  • เชื่อมต่อกับป้ายแสดงจำนวนช่องจอดที่เหลือได้
ภาพจำลองระบบ AI นับรถแยกทิศทางเข้าออกและส่งข้อมูลไปยัง Dashboard DPARK

ภาพจำลองการตรวจจับรถเข้า-ออกและการสรุปข้อมูลบน Dashboard DPARK (ภาพประกอบ)

ต้องการรู้ว่าช่องจอดไหนว่างแบบ Realtime? เซนเซอร์ตรวจจับช่องจอดรถ IoT ทำงานเป็น Data Layer ให้ระบบ DPARK — แสดงสถานะว่าง/ไม่ว่างทุกช่องบน Dashboard อัตโนมัติ เชื่อมต่อกับ DPARK Software ได้ทันที