基于智慧停车场的人员调度方法与流程

本发明涉及人员调度，具体为基于智慧停车场的人员调度方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速和汽车保有量的持续增长，智慧停车行业逐渐兴起；智慧停车利用物联网、人工智能等技术，实现了停车场的智能化管理和运营，目前，智慧停车已经涵盖了车位引导、停车场管理、反向寻车等多个方面，为车主提供了更加便捷的停车体验。现有的智慧停车场的人员调度方法仅针对单个停车场进行人员调度，对于区域内多个停车场进行调度时无法高效、准确地进行人员工作调度，导致停车场内人员分配不均、响应速度慢等问题。

技术实现思路

1、本发明提供了基于智慧停车场的人员调度方法，用于解决上述的技术问题。

2、本发明第一方面提供了基于智慧停车场的人员调度方法，包括如下步骤：

3、步骤一、数据采集单元：通过摄像头和传感器采集得到各停车场的停车场综合数据并将停车场综合数据上传至数据库；停车场综合数据包括停车场图像信息、停车场车辆信息和停车场地图信息。

4、步骤二、停车场数据分析：获取停车场综合数据并对停车场综合数据进行分析得到各停车场的动态模型，并对停车场的动态模型与对应停车场的历史数据进行综合分析得到未来车流预测信息。

5、作为本发明的一种优选实施方式，对停车场综合数据进行分析，其具体分析方式如下：

6、根据各停车场的综合数据得到对应的停车场图像信息、停车场车辆信息和停车场地图信息，对停车场地图信息进行识别得到停车场的停车位布局、停车位数量和车道设置，基于停车场的停车位布局、停车位数量和车道设置生成停车场的布局模型，对布局模型的各停车位的使用信号进行分析，根据停车场图像信息得到停车场已停车辆的车牌信息，将已停车辆的车牌信息与停车场的布局模型进行匹配得到已停车辆的停放位置，将停放位置的停车位标记为已占用车位，则将已占用车位作为对应停车位的使用信号，并将已占用车位与停车场车辆信息进行匹配得到已占用车位的停车信息，根据停车场各停车位的车位使用信号和停车信息生成停车场的动态模型。

7、停车场车辆信息包括停放车辆的车牌信息、入场时间、停放车位信息和车辆图像；对停车场停放车辆的停放质量进行分析：对车辆图像进行识别得到停放车辆各方位的车身尺寸，根据停放车辆的各方位的车身尺寸得到停放车辆的三维图像，将停放车辆的三维图像与对应的停车位进行重合对比得到停放车辆对应三维模型的停放偏差，对三维模型的停放偏差进行识别入库深度值、车身倾斜度和入库偏离尺寸。

8、获取预先设定的停放车辆的入库深度标准值，将当前停放车辆的入库深度值与入库深度标准值进行计算得到当前停放车辆的入库深度差值，将入库深度差值与设定的入库差阈值进行比较，当入库深度差值大于设定的入库差阈值时，把入库深度差值减去入库差阈值得到的数值标记为入库深度影响指数；将车身倾斜度与设定的倾斜度阈值进行比较，将超过倾斜度阈值部分的车身倾斜度标记为异常倾斜度，将异常倾斜度划分为多个异常倾斜度区间，每个异常倾斜度区间对应一个异常倾斜度影响值，将当前停放车辆的异常倾斜度与多个异常倾斜度区间进行匹配，得到当前各停放车辆的异常倾斜度影响值；同上，得到各停放车辆对应入库偏离尺寸对应的异常偏离尺寸影响值。

9、以异常倾斜度影响值和异常偏离尺寸影响值的数值为直角三角形的两条直角边构建直角三角形，以两条直角边的交点为起始点，作垂直于直角三角形的直线，直线的长度等于入库深度影响指数的数值，再以直角三角形和直线构建三棱锥，计算得到三棱锥的体积并将体积的数值标记为停放影响值；将停放影响值与设定的阈值进行比较，当停放影响值大于阈值时，则将停车位对应的停放车辆标记为停放异常车辆，对停放异常车辆生成相应的异常应对调度指令。

10、作为本发明的一种优选实施方式，对停车场的动态模型与对应停车场的历史数据进行综合分析，其具体分析方式如下：

11、把一天时间作为单位监测时间，根据日期设定把一周设定为小周期，并把一个月设定为大周期；对单位监测时间内的停车场的动态模型进行识别，得到停车场的停放车辆总数，获取单位监测时间内的停车场的停放车辆总数，对停车场的历史数据进行识别得到历史大周期对应的多个历史小周期，通过识别得到历史小周期内的各单位监测时间的历史停放车辆总数，基于历史小周期内的各单位监测时间的历史停放车辆总数，得到历史小周期内的停放车辆总数波动曲线，并根据各历史小周期的停放车辆总数波动曲线，得到对应历史大周期的停放车辆波动曲线。

12、将当前大周期与对应的历史大周期进行匹配，得到当前停车场小周期对应的历史小周期，对历史小周期的停放车辆总数波动曲线进行识别得到曲线走势，根据曲线走势得到历史小周期对应的车流变化信息，当停放车辆总数波动曲线对应的曲线走势为持续走高，则将车流成大作为对应的车流变化信息，将当前小周期的实时停放车辆总数波动曲线与历史小周期对应的历史停放车辆总数波动曲线进行重合对比，获取多个单位检测时间的曲线差值，将各曲线差值进行计算求和得到当前小周期的实时停放车辆总数波动曲线对应的曲线总差值，获取设定的差值区间，将当前小周期对应的曲线总差值与差值区间进行比较，当曲线总差值超过曲线差值时，则生成相应的未来车流预测信息为车流增多，反之，则生成相应的未来车流预测信息为车流减少信息。

13、步骤三、人员需求预测：获取未来车流预测信息并对未来车流预测信息进行分析得到各停车场对应的人员需求预测信息。

14、作为本发明的一种优选实施方式，对未来车流预测信息进行分析，其具体分析方式如下：

15、获取各停车场的停放车辆总数并对停放车辆总数进行识别得到各停车场的单位监测时间内的车流量信息，通过车流量信息和单位检测时间计算得到各停车场的车流量指数，将车流量指数划分为多个车流量指数区间，每个车流量指数区间对应一个人员需求指数，将当前停车场对应的车流量指数与多个车流量指数区间进行匹配，得到当前停车场对应的人员需求指数；获取未来预测信息并对未来车流预测信息进行识别，当未来车流预测信息为车流增多时，统计车流增多对应的预测增多车流量，将当前车流量指数加上预测增多车流量计算得到预测车流量指数，将预测车流量指数与多个车流量指数区间进行匹配，得到预测车流量对应的人员需求指数，将预测车流量对应的人员需求指数与当前停车场对应的人员需求指数进行相减得到人员需求指数变化值，反之，得到预测减少车流量，并根据预测减少车流量得到对应的人员需求指数变化值，根据人员需求指数变化值得到人员需求预测信息。

16、步骤四、区域人员统筹：获取区域内的区域停车场数据并对区域停车场数据与各停车场的人员需求预测信息进行综合分析得到人员调度指令。

17、作为本发明的一种优选实施方式，对区域停车场数据与各停车场的人员需求预测信息进行综合分析，其具体分析方式如下：

18、对区域停车场数据进行识别得到设定区域内的停车场地址和区域人员信息，获取各停车场的人员需求预测信息并对人员需求预测信息进行识别得到各停车场的人数变动信息，统计人员需求增加的停车场数量，并且识别得到各人员需求增加的停车场数量对应的人员需求增加总量，同理，得到人员需求减少的停车场数量对应的人员需求减少总量，将人员需求减少总量与剩余休息人员总量相加得到待调配人员总数，将人员需求增加总量与待调配人员总数进行比较，当员需求增加总量大于待调配人员总数时，生成人员供给不足指令，基于人员供给不足指令，将人员需求增加的各停车场的对应的人员需求数量进行作比，得到人员需求增加的各停车场的人员需求占比，将人员需求占比和待调配人员总数进行计算得到各人员需求增加的停车场的人员调度信息。

19、对各待调配人员的区域人员信息进行识别，得到各人员的住址信息，将各待调配人员信息的住址信息与各停车场地址信息进行匹配，得到各停车线场对应的优选人员，根据各停车场的人员调配信息得到各停车场对应的优选人员，根据预选人员生产对应的人员的调度指令。

20、步骤五、人员调度执行：获取人员调度指令并根据人员调度指令进行相应的人员调度。

21、步骤六、实时监控调整：对当前各停车场的人员调度进行监测得到当前停车场监测信息，将当前停车场监测信息与未来车流预测信息进行匹配得到数据偏差，根据数据偏差进行实时调整。

22、本发明提供的技术方案中，与现有技术相比，有益效果是：

23、1、本发明通过对停车场的综合数据进行分析得到停车场的动态模型，并通过对停车场的动态模型和和停车场历史数据进行分析得到停车场的未来车流预测信息，并根据未来车流预测信息作相应的人员调度，增加了停车场的人员调度效率，保障停车场优良服务。

24、2、本发明通过对区域停车场数据与各停车场的人员需求预测信息进行综合分析得到人员调度指令，并通过当前各停车场的人员调度进行监测进行数据偏差分析，并根据数据偏差进行实时调整，对区域内多个停车场的人员进行调配，保障各停车场的人员分配均匀，保障高效的人员工作调度。

技术特征：

1.基于智慧停车场的人员调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智慧停车场的人员调度方法，其特征在于，对所述停车场综合数据进行分析，其具体分析方式如下：

3.根据权利要求2所述的基于智慧停车场的人员调度方法，其特征在于，对所述停车场的动态模型与对应停车场的历史数据进行综合分析，其具体分析方式如下：

4.根据权利要求1所述的基于智慧停车场的人员调度方法，其特征在于，对所述未来车流预测信息进行分析，其具体分析方式如下：

5.根据权利要求1所述的基于智慧停车场的人员调度方法，其特征在于，对所述区域停车场数据与各停车场的人员需求预测信息进行综合分析，其具体分析方式如下：

技术总结
本发明涉及人员调度技术领域，具体为基于智慧停车场的人员调度方法，本发明通过对停车场的综合数据进行分析得到停车场的动态模型，并通过对停车场的动态模型和和停车场历史数据进行分析得到停车场的未来车流预测信息，并根据未来车流预测信息作相应的人员调度，增加了停车场的人员调度效率，保障停车场优良服务；并通过对区域停车场数据与各停车场的人员需求预测信息进行综合分析得到人员调度指令，并通过当前各停车场的人员调度进行监测进行数据偏差分析，并根据数据偏差进行实时调整，对区域内多个停车场的人员进行调配，保障各停车场的人员分配均匀，保障高效的人员工作调度。

技术研发人员：向伟宏,向祖强,向志轩,杨琳,李天昊
受保护的技术使用者：深圳市深讯科科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23