基于车辆AI平台的停车场车辆管理方法及系统与流程

本技术涉及停车场车辆管理，具体涉及基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法及系统。

背景技术：

1、随着科学技术的发展，各行各业都逐渐采用信息化、数字化的ai管理平台。近年来，随着停车场车辆ai管理平台的引入，使得停车场对于车辆的管理效率明显提高。

2、通常停车场车辆ai管理平台主要通过对出入车辆的数据统计以及停车场内实际停放车辆的数据统计，进而为进入停车场的车辆提供各个区域的车位余量信息，进而便于司机寻找停车位。然而目前大部分的停车场车辆ai管理平台仅能通过统计停车场内的空闲车位，并根据车辆与空闲车位的距离进行车位的推荐进而导致大部分在同一入口进入的车辆被推荐的停车位都集中于某个区域，从而导致该区域同时会有大量车辆停泊，最终形成拥堵，不仅停车花费的时间增加，发生事故的可能性更大，且还会进一步提高汽车的能耗，对环境造成污染。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提供基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法及系统，以解决现有的问题。

2、本技术解决技术问题的方案是提供基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法及系统，包括以下步骤：

3、第一方面，本技术实施例提供了基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，该方法包括以下步骤：

4、获取每个停车区域内各车位的面积、停车道的面积、障碍物位置坐标，以及各时刻所有空闲车位的位置坐标、各时刻每个停车区域的车流量和车辆行驶速度；

5、根据不同时刻每个停车区域的车流量、行驶速度和空闲车位数量变化差异情况，以及空闲车位周围的空余面积，确定各时刻每个空闲车位的车位推荐度；

6、根据不同时刻每个停车区域的车流量的变化以及车流高峰时期的差异情况，确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数；

7、基于所述车位推荐度和所述车位拥挤预测系数，确定各时刻每个空闲车位的优先推荐度，以对司机进行车位推荐，实现对停车场的车辆管理。

8、优选的，所述确定各时刻每个空闲车位的车位推荐度，包括：

9、分析每个停车区域各时刻与其前多个时刻的车流量、行驶速度以及空闲车位的变化情况，确定各时刻的每个停车区域的区域拥挤度；

10、分析各时刻每个空闲车位的周围的空余面积以及与障碍物的距离，确定各时刻每个空闲车位的停车宽敞度；

11、将各时刻每个空闲车位的所述停车宽敞度与对应时刻空闲车位所在停车区域的所述区域拥挤度之间的比值，作为各时刻每个空闲车位的车位推荐度。

12、优选的，所述确定各时刻的每个停车区域的区域拥挤度，包括：

13、将每个停车区域各时刻及其前多个时刻的车辆行驶速度的均值与车流量的均值之间的比值，作为每个停车区域各时刻的车流变化系数；

14、计算每个停车区域各时刻与其前多个时刻的空闲车位数量的方差，将所述方差与所述车流变化系数的和的倒数，作为各时刻的每个停车区域的区域拥挤度。

15、优选的，所述确定各时刻每个空闲车位的停车宽敞度，包括：

16、分析各时刻每个空闲车位与其相邻空闲车位的面积以及相邻停车道的面积，确定各时刻每个空闲车位的空余面积；

17、计算各时刻每个空闲车位的位置坐标与其所在停车区域的所有障碍物坐标之间距离的和，作为各时刻的每个空闲车位的障碍影响度；

18、将所述空余面积与所述障碍影响度进行融合，确定各时刻每个空闲车位的停车宽敞度。

19、优选的，所述确定各时刻每个空闲车位的空余面积，包括：

20、将各时刻每个空闲车位的面积与其相邻停车道的面积的和，记为各时刻每个空闲车位的可用面积；

21、将各时刻每个空闲车位与其相邻空闲车位的可用面积的和，作为各时刻每个空闲车位的空余面积。

22、优选的，所述确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数，包括：

23、分析各时刻之前的多个时刻每个停车区域的车流量的峰值变化情况、趋势变化程度，确定各时刻每个停车区域的高峰拥挤度、邻近高峰程度；

24、将所述高峰拥挤度和所述邻近高峰程度进行融合，确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数。

25、优选的，所述确定各时刻每个停车区域的高峰拥挤度，包括：

26、获取各时刻之前多个时刻内每个停车区域的所有车流量，组成各时刻每个停车区域的车流量序列，并对其采用阈值分割算法，获得最佳阈值；

27、将所述车流量序列内大于等于所述最佳阈值的车流量，记为高峰车流量；

28、将所有所述高峰车流量的数量，作为各时刻每个停车区域的高峰持续时长；

29、将所述车流量序列划分为多个子序列，将所有所述子序列内高峰车流量的最大值的均值，作为各时刻每个停车区域的车流量峰值；

30、将所述车流量峰值与所述高峰持续时长的乘积，作为各时刻每个停车区域的高峰拥挤度。

31、优选的，所述确定各时刻每个停车区域的邻近高峰程度，包括：

32、对所述车流量序列采用趋势分解算法，计算趋势强度；

33、将所述车流量序列的一阶差分结果的均值与所述趋势强度的乘积，作为各时刻每个停车区域的车流趋势程度；

34、获取各时刻与其前一个高峰车流量所对应的时刻之间的时长，将所述时长与所述车流趋势程度的进行融合，确定各时刻每个停车区域的邻近高峰程度。

35、优选的，所述确定各时刻每个空闲车位的优先推荐度，以对司机进行车位推荐，包括：

36、将各时刻每个空闲车位的所述车位推荐度与对应时刻空闲车位所在停车区域的所述车位拥挤预测系数的乘积，作为各时刻每个空闲车位的优先推荐度；

37、将各时刻所有空闲车位的优先推荐度降序排列，以对司机进行车位推荐。

38、第二方面，本技术实施例还提供了基于车辆ai平台的停车场车辆管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法的步骤。

39、本技术至少具有如下有益效果：

40、本技术根据不同时刻每个停车区域的车流量、行驶速度和空闲车位数量变化差异情况，以及空闲车位周围的空余面积，确定各时刻每个空闲车位的车位推荐度，其有益效果在于考虑了停车区域的拥堵情况，分析了空闲车位的周围空余面积和障碍物的影响情况，从而对车位的推荐的影响；根据不同时刻每个停车区域的车流量的变化以及车流高峰时期的差异情况，确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数，其有益效果在于考虑了停车高峰时段的停车区域的拥挤情况以及各时刻停车区域即将进入停车高峰期的可能性；基于所述车位推荐度和所述车位拥挤预测系数，确定各时刻每个空闲车位的优先推荐度，以对司机进行车位推荐，实现对停车场的车辆管理，其有益效果在于解决了当前停车场管理平台仅能通过统计停车场内的空闲车位以及根据车辆与空闲车位的距离进行车位的推荐，进而导致停车区域内停车位空余面积较小，车流量较大，从而司机停车等待时间较长，发生事故概率较高，能耗较大的问题，提高了停车场对于停车区域内的车辆管理效率，减少了司机进行停车时所需的时间和能耗。

技术特征：

1.基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，所述确定各时刻每个空闲车位的车位推荐度，包括：

3.如权利要求2所述的基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，所述确定各时刻的每个停车区域的区域拥挤度，包括：

4.如权利要求2所述的基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，所述确定各时刻每个空闲车位的停车宽敞度，包括：

5.如权利要求1所述的基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，所述确定各时刻每个空闲车位的空余面积，包括：

6.如权利要求1所述的基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，所述确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数，包括：

7.如权利要求6所述的基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，所述确定各时刻每个停车区域的高峰拥挤度，包括：

8.如权利要求7所述的基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，所述确定各时刻每个停车区域的邻近高峰程度，包括：

9.如权利要求1所述的基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，所述确定各时刻每个空闲车位的优先推荐度，以对司机进行车位推荐，包括：

10.基于车辆ai平台的停车场车辆管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述基于车辆ai平台的停车场车辆管理方法的步骤。

技术总结
本申请涉及停车场车辆管理技术领域，具体涉及基于车辆AI平台的停车场车辆管理方法及系统，该方法包括：获取每个停车区域内各车位的面积、停车道的面积、障碍物位置坐标，以及各时刻所有空闲车位的位置坐标、各时刻每个停车区域的车流量和车辆行驶速度；确定各时刻每个空闲车位的车位推荐度；确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数；确定各时刻每个空闲车位的优先推荐度，以对司机进行车位推荐，实现对停车场的车辆管理。本申请可提高停车场的车辆管理效率，减少了停车时所需的等待时间和能耗。

技术研发人员：张翔,陈庆林,程蕾,邹双玉
受保护的技术使用者：罗普特科技集团股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23