一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法与流程

本发明涉及停车场车位预测，尤其涉及一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速，智慧城市建设成为全球的发展趋势，其中智慧园区作为城市建设的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。智慧园区内的停车场管理系统尤为关键，因为高效的停车资源管理直接关系到日常交通的便捷性和环境的优化。然而，随着车辆数量的持续增加，传统的停车场管理系统面临着一系列挑战，尤其是在车位预测和资源优化方面的不足。

2、在现有技术中，大多数停车场管理系统还依赖于基本的传感技术和静态的数据处理方法，这些系统往往不能有效预测车位的实时空闲状态，从而导致车位利用率低下和用户体验不佳。具体来说，现有技术在以下几个方面存在明显的不足：

3、1.缺乏高级数据分析能力：现有系统通常只能提供基本的车位占用信息，缺少对数据的深入分析和预测，无法处理和分析大量复杂的数据，如视频监控数据和环境变化数据。

4、2.响应时间慢：由于缺乏实时数据处理和动态学习机制，传统停车场管理系统在响应停车需求变化时常常延迟，不能提供实时的车位预测，这直接影响了用户寻找车位的效率。

5、3.动态适应能力不足：在应对节假日或特殊事件导致的车流量激增时，传统系统往往无法适应这种突发的变化，因为它们大多数使用静态的规则和预设的阈值。

6、4.特征整合不足：现有解决方案未能充分利用可用的多种数据源，如环境数据、历史使用数据和实时图像数据的综合分析，从而无法全面预测停车场的使用状态。

7、因此，如何提供一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提出一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法。本发明综合运用了卷积神经网络(cnn)和长短期记忆网络(lstm)，通过分析实时图像数据和时间序列数据，精确预测停车场车位的即时空闲状态。此方法不仅实现了高效的数据融合，还引入了实时数据处理和动态学习机制，允许模型根据最新数据调整和优化预测策略。这种高级特征工程的应用显著提高了预测的准确性和系统的响应速度，使其在快速变化的停车需求条件下表现出色。本发明具备实时性强、自适应能力高和预测准确率高的显著优点，极大地提升了停车资源的管理效率和用户的停车体验。

2、根据本发明实施例的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

3、s1、实时收集智慧园区停车场的数据，包括车位的实时和历史占用数据、环境数据以及通过安装于停车场的摄像头系统捕获的车位图像数据；

4、s2、使用卷积神经网络分析从摄像头系统获取的图像数据，通过图像识别技术确定每个车位的占用状态，包括空闲、占用及不确定状态的识别；

5、s3、采用循环神经网络对车位的历史占用时间和频率进行时间序列分析，学习并预测车位的使用模式和占用趋势；

6、s4、综合应用卷积神经网络和采用循环神经网络的处理结果，构建一个混合深度学习模型，结合视觉数据和时间序列数据，提高对车位未来状态的预测准确性；

7、s5、实现动态数据处理和模型更新机制，系统根据实时输入的数据调整预测策略和模型参数，适应停车场使用情况和外部环境的变化；

8、s6、采用特征工程技术，处理车位使用的时间和位置信息，并整合外部因素，通过综合信息提升预测模型的准确性和全面性；

9、s7、预测结果实时输出至停车管理系统的用户界面，为停车场管理者提供关于车位空闲状态的实时预测。

10、可选的，所述s1具体包括：

11、s11、设定数据收集模块，包括车位监测传感器、环境传感器及摄像头系统，车位监测传感器用于采集每个车位的占用情况，环境传感器用于收集气温、湿度和光照，摄像头系统则用于实时捕获车位图像；

12、s12、车位监测传感器和环境传感器的数据采集均使用时间戳进行记录，车位数据记录格式为(t,s,p)，其中t表示采集时间，s表示车位状态，p表示车位编号，环境数据格式为(t,{ek})，其中t代表采集时间，{ek}表示一组环境参数；

13、s13、摄像头系统定时向中央处理系统发送高分辨率图像，图像数据通过无线网络传输，每幅图像都包括时间戳和位置标签，格式为(t,x,y,img)，其中t是时间戳，x和y表示摄像头位置坐标，img表示图像数据；

14、s14、采用数据同步和预处理模块，负责清洗从不同传感器和摄像头收集的数据，并设置同步机制以在时间上对齐所有收集的数据；

15、s15、所有预处理后的数据存储于中央数据库中，该数据库支持高效的数据检索和更新操作。

16、可选的，所述s2具体包括：

17、s21、配置卷积神经网络模型处理从摄像头系统获取的车位图像数据，用于识别车位的占用状态，包括空闲、占用及不确定状态；

18、s22、执行图像数据的预处理，包括图像尺寸调整和像素值归一化：

19、

20、其中，i代表原始图像数据，μ是图像像素值的平均数，σ是标准差；

21、s23、应用多层卷积层和激活函数训练卷积神经网络模型，更新规则通过梯度下降算法实现：

22、

23、其中，wold和wnew分别代表更新前后的权重，η是学习率，l是损失函数，损失函数使用交叉熵损失函数，其中c表示车位状态类别数，yo,c是第o个样本的实际类别标签在类别c的值，po,c是模型预测样本o属于类别c的概率；

24、s24、引入l2正则化技术，减少过拟合并提高模型的泛化能力，正则化项加入损失函数中，总损失函数表示为：

25、

26、其中，λ是正则化系数，wk表示模型权重；

27、s25、模型训练完成后，进行模型性能评估，采用准确率、召回率和f1分数作为主要评估指标：

28、准确率：

29、

30、召回率：

31、

32、f1分数：

33、

34、其中，tp、tn、fp和fn分别代表真正例、真反例、假正例和假反例；

35、s26、将经过验证的卷积神经网络模型集成进智慧园区的停车场车位预测系统中，模型将实时处理摄像头传来的新图像数据，预测每个车位的占用状态，并将预测结果实时反馈给停车场管理系统。

36、可选的，所述s3具体包括：

37、s31、配置长短期记忆网络模型分析车位占用的时间序列数据，包括车位历史占用状态及其时间标签，对时间序列数据进行归一化处理：

38、

39、其中，x代表原始时间序列数据，min(x)和max(x)分别为该序列的最小和最大值；

40、s32、长短期记忆网络模型通过以下门控制机制处理时间依赖关系：

41、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)；

42、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)；

43、ct＝ft·ct-1+it·tanh(wc·[ht-1,xt]+bc)；

44、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)；

45、ht＝ot·tanh(ct)；

46、其中，σ是sigmoid激活函数，用于将值归一到(0,1)区间，[ht-1,xt]是时间步t-1的隐藏状态和时间步t的输入数据的组合，w和b分别表示权重和偏置参数；

47、s33、利用训练后的长短期记忆网络预测未来车位状态的：

48、

49、其中，表示预测的车位状态在时间t，ht是长短期记忆网络的输出隐藏状态，wy和by是输出层的权重和偏置；

50、s34、使用交叉熵损失函数来优化预测的准确性：

51、

52、其中，t是总的时间步数，yt是在时间t的实际车位状态，而是模型预测的状态；

53、s35、评估模型性能时使用均方误差作为主要性能评估指标：

54、

55、其中，n是数据点的总数，yi是数据点i的实际状态，是预测状态；

56、s36、将经过训练和测试的长短期记忆网络模型集成到停车场管理系统中，实现实时预测和监控车位的占用情况。

57、可选的，所述s4具体包括：

58、s41、结合来自卷积神经网络和长短期记忆网络的输出结果，构建混合深度学习模型；

59、s42、实施一个数据融合层，将卷积神经网络模型识别的车位图像状态信息与长短期记忆网络模型预测的时间序列车位占用趋势合并：

60、ft＝α·cnnt+(1-α)·lstmt；

61、其中，ft表示在时间t的综合预测输出，cnnt和lstmt分别表示来自卷积神经网络和长短期记忆网络的预测输出，α是融合系数，用于调整两种模型输出的权重；

62、s43、在融合层之后应用全连接层以进一步处理合并后的数据，使用非线性激活函数relu提高模型的表达能力：

63、g(x)＝max(0,x)；

64、其中，x代表全连接层的输入；

65、s44、利用融合后的数据训练混合模型，优化模型参数通过最小化预测误差，误差评估使用均方误差损失函数：

66、

67、其中，n是训练样本的数量，yi是样本i的实际车位状态，是模型预测的车位状态；

68、s45、实施交叉验证方法来验证模型的泛化能力和准确性，通过分割数据集为训练集和测试集，将训练完成的混合深度学习模型部署至智慧园区停车场管理系统中，实现实时动态的车位状态预测。

69、可选的，所述s5具体包括：

70、s51、采用实时数据处理机制，不断接收和处理来自智慧园区停车场的新数据，包括车位状态变化、环境数据更新和图像数据；

71、s52、设置动态学习系统，采用在线学习方法，根据接收的实时数据自动调整和更新混合深度学习模型的参数：

72、

73、其中，θ表示模型参数，l是损失函数，表示损失函数关于参数θ的梯度，x和y分别代表输入数据和相应的目标输出，η是学习率，用于控制学习过程中参数更新的步长；

74、s53、引入自适应学习率调整机制，优化学习过程并应对不同的数据波动性，自适应学习率调整策略：

75、

76、其中，ηt是在时间步t的学习率，δ是衰减率，t表示迭代次数；

77、s54、部署模型的实时监控系统，实时监控包括对模型输出与实际车位状态的持续比对，根据监控结果和系统反馈实施模型的即时微调；

78、s55、维护模型更新日志，记录所有模型调整和性能变化，进行历史性能评估和未来优化建议的制定。

79、可选的，所述s6具体包括：

80、s61、整合外部环境因素数据作为预测模型的输入：

81、et＝β1·wt+β2·at；

82、其中，et代表时间t的环境影响评分，wt表示相应的天气状况，at表示同时段的活动影响，β1和β2是相应的权重参数；

83、s62、应用机器学习算法进行特征选择，识别对车位空闲状态预测最具影响力的特征，使用信息增益和特征重要性评分确定关键特征：

84、ig(y,xk)＝h(y)-h(y|xk)；

85、其中，ig表示信息增益，y是车位状态，xk是第k个特征，h表示熵，用于衡量特征xk在预测y时减少的不确定性量；

86、s63、构建特征融合模型，结合历史使用数据和实时环境数据来预测车位状态，使用多层感知机进行特征融合和状态预测：

87、pt＝f(w1et+w2ht+b)；

88、其中，pt是时间t的车位空闲概率，et和ht分别表示环境特征和历史使用特征，w1、w2和b分别是权重矩阵和偏置，f是激活函数，用于非线性转换；

89、s64、使用交叉验证和性能度量方法评估特征工程和模型预测的有效性，将经过优化的特征工程和预测模型集成到智慧园区停车场管理系统中。

90、可选的，所述s7具体包括：

91、s71、实施实时预测输出系统，系统直接与智慧园区停车场管理系统接口，实时地提供车位状态预测信息；

92、s72、部署实时数据接收模块，从车位监测传感器、环境传感器和图像采集设备中收集数据，并将这些数据实时传输至预测模型；

93、s73、实时预测模型使用最终混合模型的输出：

94、pfree(t)＝σ(wp·ft+bp)；

95、其中，pfree(t)表示在时间t的车位空闲概率，ft表示来自混合模型的特征融合输出，wp和bp用于预测的权重和偏置，σ是激活函数将线性输出转换为概率；

96、s74、配置实时更新机制，允许模型根据新接收的数据动态调整其参数，使用在线学习策略更新模型：

97、

98、其中，θupdated和θcurrent分别为更新后和当前的模型参数，α是学习率，l是损失函数，表示损失函数关于参数θ的梯度，xnew和ynew是新接收的数据及其标签；

99、s75、通过用户界面向停车场管理和用户提供车位状态信息，界面设计为直观展示当前和预测的车位占用情况。

100、本发明的有益效果是：

101、(1)本发明通过结合卷积神经网络(cnn)和长短期记忆网络(lstm)，有效地处理和分析实时图像及时间序列数据，从而实现对停车场车位状态的精确和实时预测。这种混合模型的应用大大提升了预测的准确性，使得系统能够快速响应车位状态的变化，从而优化停车资源的分配和使用。

102、(2)本发明采用实时数据处理和动态模型更新，使得预测系统可以即时调整策略以适应停车场使用情况的实时变化。特别是在应对突发事件和高峰时段的车流量激增时，系统的适应能力确保了高效率的运作。

103、(3)本发明不仅处理车位使用的时间和位置信息，还整合了外部因素如天气条件和附近的大型活动数据，这种高级特征工程的应用提高了模型对环境变化的响应能力和预测车位使用模式的全面性。

104、(4)本发明通过实时预测系统的有效运行，显著提升了用户在智慧园区停车时的便利性和满意度，同时，优化的车位管理和资源使用效率也为停车场运营商带来了更高的经济效益。

技术特征：

1.一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s3具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s4具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s5具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s6具体包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s7具体包括：

技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，包括S1、实时收集智慧园区停车场的数据；S2、使用卷积神经网络分析从摄像头系统获取的图像数据，通过图像识别技术确定每个车位的占用状态；S3、采用循环神经网络对车位的历史占用时间和频率进行时间序列分析；S4、综合应用卷积神经网络和采用循环神经网络的处理结果，构建一个混合深度学习模型；S5、实现动态数据处理和模型更新机制，系统根据实时输入的数据调整预测策略和模型参数；S6、采用特征工程技术，处理车位使用的时间和位置信息，并整合外部因素；S7、预测结果实时输出至停车管理系统的用户界面。本发明具备实时响应、动态适应和高预测准确性的优点。

技术研发人员：盛建锋
受保护的技术使用者：安徽丹焱信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23