近年来,停车困难、停车管理困难等问题日益加剧,为了解决上述问题,本文依托吉林省重点科技研发项目“基于车联网的城市停车位智能服务平台的构建”,开发了一套智能停车场监管平台。同时,考虑到停车需求,本文从大数据分析的角度,在传统停车场监管平台功能的基础上,搭建了大数据监管子平台。与现有的停车场管理系统相比,本平台采用一系列前沿的软件工程开发技术与理念。首先采用前后端分离式软件架构的理念,在前端采用企业级框架Vue.js,在服务器端则采用Django框架,保证停车场智能监管平台的内部高效通信。其次深入分析停车数据结构后,给出详细的数据库表的设计,使用关系型数据库My SQL用来存储基于车联网硬件设备对车位的感应数据。最后结合Esmap组件,提出可视化车场地图模型的理念,对真实世界的停车场内部建设与构造进行建模。在完成传统的停车场监管平台功能后,本文针对未来平台内不断累积的停车数据,利用前沿的大数据Hadoop生态技术,搭建起可视化的大数据监管子平台。首先利用HDFS安全且高可用地对数据进行分布式存储;其次使用YARN作为资源调度器来有效分配和调度计算任务中的物理资源;接下来选取基于DAG的Spark计算框架,实现对海量停车数据的分析;最后通过Echarts图表工具将分析结果进行可视化展示。管理者最终不仅能迅速获取当前停车场的实况,同时也能借助一系列分析结果来做出宏观决策。本文最终将智能监管平台代码托管于Github平台服务上,保证了平台完整的软件生命周期。并且在成功测试后,针对于停车场平台项目管理相关资源特征,将全部项目资源部署于阿里云服务器实现对数据资源管理和信息共享。通过投入校园停车场使用时的相关实验表明,智能停车场监管云平台能够合理地对进出车辆进行管理,极大地提高了停车场的监管服务水平与工作效率。