本發(fā)明涉及智能車位管理的，特別涉及一種智能車位管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的不斷加快和機(jī)動車保有量的持續(xù)增長，停車難問題日益突出，智能化停車場管理成為了現(xiàn)代城市發(fā)展的重要課題。傳統(tǒng)的停車場管理方式主要依靠人工監(jiān)控和固定的車位分配策略，這種方式難以適應(yīng)當(dāng)前日益復(fù)雜的停車需求?，F(xiàn)有的停車場管理系統(tǒng)往往只關(guān)注單一的停車位空閑狀態(tài)監(jiān)測，而忽視了車位資源的動態(tài)分配以及不同車輛的差異化需求，這導(dǎo)致停車場資源利用效率低下，無法滿足特殊車輛的緊急停車需求。同時，由于缺乏對車輛行為特征和停車需求的深入分析，現(xiàn)有系統(tǒng)難以實現(xiàn)智能化的車位預(yù)測和分配，造成停車場資源調(diào)度不合理，用戶體驗差等問題。這種簡單化的管理方式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代智能停車場的運(yùn)營需求，亟需一種更加智能和精細(xì)化的車位管理方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的為提供一種智能車位管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，能夠?qū)崟r掌握各區(qū)域的車位使用狀態(tài)。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種智能車位管理方法，包括：

3、獲取停車場的基礎(chǔ)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)和車位管理信息，并進(jìn)行區(qū)域劃分處理，得到對應(yīng)的區(qū)域車位信息；

4、獲取所述停車場采集的實時傳感數(shù)據(jù)，并與所述區(qū)域車位信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，得到對應(yīng)的實時車位狀態(tài)組；

5、獲取所述停車場采集的車輛行為數(shù)據(jù)，并對所述區(qū)域車位信息進(jìn)行使用預(yù)測，得到對應(yīng)的車位占用趨勢；

6、對所述實時車位狀態(tài)組和所述車位占用趨勢進(jìn)行資源規(guī)劃分析，得到對應(yīng)的初始車位分配方案；

7、對所述車輛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛特征識別，得到對應(yīng)的特殊車輛信息，基于所述車位占用趨勢對所述特殊車輛信息進(jìn)行停車需求預(yù)測，得到對應(yīng)的特殊車輛優(yōu)先車位；

8、將所述初始車位分配方案與所述特殊車輛優(yōu)先車位進(jìn)行綜合分析，得到對應(yīng)的全局調(diào)度策略。

9、進(jìn)一步地，所述獲取停車場的基礎(chǔ)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)和車位管理信息，并進(jìn)行區(qū)域劃分處理，得到對應(yīng)的區(qū)域車位信息，包括：

10、對所述基礎(chǔ)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格劃分處理，得到對應(yīng)的基礎(chǔ)網(wǎng)格單元組；

11、根據(jù)所述車位管理信息對所述基礎(chǔ)網(wǎng)格單元組進(jìn)行輪廓提取，得到對應(yīng)的障礙物邊界數(shù)據(jù)；

12、對所述障礙物邊界數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域連通性分析，得到對應(yīng)的可用空間區(qū)域集；

13、根據(jù)所述可用空間區(qū)域集進(jìn)行基礎(chǔ)車位信息匹配，得到對應(yīng)的初始車位布局圖；

14、對所述初始車位布局圖進(jìn)行區(qū)域空間聚類，得到對應(yīng)的區(qū)域空間分組；

15、根據(jù)所述區(qū)域空間分組進(jìn)行車位管理規(guī)則映射，并進(jìn)行車位編號分配處理，得到對應(yīng)的區(qū)域車位索引；

16、依據(jù)所述區(qū)域車位索引進(jìn)行車位環(huán)境參數(shù)采集，得到對應(yīng)的車位環(huán)境特征集；

17、對所述車位環(huán)境特征集進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)融合，得到所述區(qū)域車位信息。

18、進(jìn)一步地，所述獲取所述停車場采集的實時傳感數(shù)據(jù)，并與所述區(qū)域車位信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，得到對應(yīng)的實時車位狀態(tài)組，包括：

19、對所述實時傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分離，得到對應(yīng)的實時車位占用數(shù)據(jù)和車位圖像數(shù)據(jù)；

20、依據(jù)所述實時車位占用數(shù)據(jù)對所述車位圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域特征定位，得到對應(yīng)的車位圖像特征數(shù)據(jù)；

21、對所述車位圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行車位占用分析，得到對應(yīng)的車位占用數(shù)據(jù)；

22、將所述實時車位占用數(shù)據(jù)與所述車位占用特征向量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，得到對應(yīng)的車位狀態(tài)特征集；

23、根據(jù)所述車位狀態(tài)特征集對所述區(qū)域車位信息進(jìn)行編號映射關(guān)聯(lián)，得到對應(yīng)的車位狀態(tài)映射表；

24、對所述車位狀態(tài)映射表進(jìn)行時序聚類，得到對應(yīng)的車位狀態(tài)分組數(shù)據(jù)；

25、依據(jù)預(yù)設(shè)的狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)對所述車位狀態(tài)分組數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)注，得到對應(yīng)的實時車位狀態(tài)組。

26、進(jìn)一步地，所述獲取所述停車場采集的車輛行為數(shù)據(jù)，并對所述區(qū)域車位信息進(jìn)行使用預(yù)測，得到對應(yīng)的車位占用趨勢，包括：

27、對所述停車場采集的車輛進(jìn)出時間數(shù)據(jù)、車輛路徑數(shù)據(jù)和車位選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到對應(yīng)的車輛行為數(shù)據(jù)；

28、依據(jù)所述車輛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行停車特征分析，得到對應(yīng)的車位選擇特征數(shù)據(jù)和停車時長特征數(shù)據(jù)；

29、對所述車位選擇特征數(shù)據(jù)和所述停車時長特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，得到對應(yīng)的停車行為模式庫；

30、依據(jù)所述停車行為模式庫進(jìn)行區(qū)域車位歷史記錄關(guān)聯(lián)分析，得到對應(yīng)的區(qū)域車位使用規(guī)律；

31、對所述區(qū)域車位使用規(guī)律進(jìn)行時序分解，得到對應(yīng)的固定時段使用特征和波動時段使用特征；

32、根據(jù)所述固定時段使用特征和所述波動時段使用特征進(jìn)行概率統(tǒng)計，得到對應(yīng)的區(qū)域車位占用概率分布；

33、對所述區(qū)域車位占用概率分布進(jìn)行序列預(yù)測處理，得到對應(yīng)的車位占用趨勢。

34、進(jìn)一步地，所述對所述實時車位狀態(tài)組和所述車位占用趨勢進(jìn)行資源規(guī)劃分析，得到對應(yīng)的初始車位分配方案，包括：

35、對所述實時車位狀態(tài)組進(jìn)行車位狀態(tài)時序分析，得到對應(yīng)的車位狀態(tài)變化模式；

36、根據(jù)所述車位狀態(tài)變化模式對所述車位占用趨勢進(jìn)行區(qū)域聚類，得到對應(yīng)的區(qū)域占用密度分布；

37、對所述區(qū)域占用密度分布進(jìn)行飽和閾值計算，得到對應(yīng)的車位飽和度等級數(shù)據(jù)；

38、根據(jù)所述車位飽和度等級數(shù)據(jù)進(jìn)行車位資源分區(qū)量化，得到對應(yīng)的可分配車位集合；

39、對所述可分配車位集合進(jìn)行空間距離計算，得到對應(yīng)的車位鄰近度關(guān)系圖；

40、根據(jù)所述車位鄰近度關(guān)系圖對所述可分配車位集合進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治?，得到對?yīng)的車位連通子圖組；

41、對所述車位連通子圖組進(jìn)行最小生成樹構(gòu)建，得到對應(yīng)的優(yōu)化分配路徑；

42、根據(jù)所述優(yōu)化分配路徑對所述可分配車位集合進(jìn)行資源配置分析，得到對應(yīng)的初始車位分配方案。

43、進(jìn)一步地，所述對所述車輛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛特征識別，得到對應(yīng)的特殊車輛信息，基于所述車位占用趨勢對所述特殊車輛信息進(jìn)行停車需求預(yù)測，得到對應(yīng)的特殊車輛優(yōu)先車位，包括：

44、對所述車輛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到對應(yīng)的車輛行為特征數(shù)據(jù)集；

45、依據(jù)所述車輛行為特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類識別處理，得到對應(yīng)的車輛類型標(biāo)識；

46、對所述車輛類型標(biāo)識進(jìn)行特殊車輛篩選處理，得到對應(yīng)的特殊車輛清單；

47、對所述特殊車輛清單進(jìn)行歷史停車匹配分析，得到對應(yīng)的特殊車輛停車模式；

48、對所述特殊車輛停車模式進(jìn)行時間預(yù)測分析，得到對應(yīng)的車輛到達(dá)時間預(yù)測結(jié)果；

49、根據(jù)所述車輛到達(dá)時間預(yù)測結(jié)果對所述車位占用趨勢進(jìn)行窗口劃分，得到對應(yīng)的車位可用性時間表；

50、對所述車位可用性時間表進(jìn)行優(yōu)先級分配，得到對應(yīng)的優(yōu)先車位候選集；

51、根據(jù)所述優(yōu)先車位候選集對所述特殊車輛清單進(jìn)行匹配優(yōu)化，得到對應(yīng)的特殊車輛優(yōu)先車位分配方案。

52、進(jìn)一步地，所述將所述初始車位分配方案與所述特殊車輛優(yōu)先車位進(jìn)行綜合分析，得到對應(yīng)的全局調(diào)度策略，包括：

53、對所述初始車位分配方案和所述特殊車輛優(yōu)先車位進(jìn)行資源分配分析，得到車位資源分配矩陣；

54、依據(jù)所述車位資源分配矩陣進(jìn)行車位動態(tài)調(diào)度處理，得到車位動態(tài)調(diào)度序列；

55、對所述車位動態(tài)調(diào)度序列進(jìn)行優(yōu)先級排序，得到車位調(diào)度優(yōu)先級表；

56、依據(jù)所述車位調(diào)度優(yōu)先級表對所述特殊車輛優(yōu)先車位進(jìn)行資源預(yù)留分析，得到預(yù)留車位組；

57、對所述預(yù)留車位組進(jìn)行空間分布計算，得到車位空間分布圖；

58、依據(jù)所述車位空間分布圖對所述初始車位分配方案進(jìn)行動態(tài)更新，得到更新車位分配方案；

59、對所述更新車位分配方案進(jìn)行沖突檢測，得到車位沖突區(qū)域信息；

60、依據(jù)所述車位沖突區(qū)域信息對所述更新車位分配方案進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，得到優(yōu)化車位分配策略；

61、對所述優(yōu)化車位分配策略進(jìn)行時空一致性驗證，得到驗證調(diào)度方案；

62、對所述驗證調(diào)度方案進(jìn)行資源全局調(diào)度，得到所述全局調(diào)度策略。

63、本發(fā)明還提供一種智能車位管理裝置，應(yīng)用于上述任意一項所述的智能車位管理方法，包括：

64、采集模塊，所述采集模塊用于獲取停車場的基礎(chǔ)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)和車位管理信息，并進(jìn)行區(qū)域劃分處理，得到對應(yīng)的區(qū)域車位信息；

65、分析模塊，所述分析模塊用于獲取所述停車場采集的實時傳感數(shù)據(jù)，并與所述區(qū)域車位信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，得到對應(yīng)的實時車位狀態(tài)組；

66、關(guān)聯(lián)模塊，所述關(guān)聯(lián)模塊用于獲取所述停車場采集的車輛行為數(shù)據(jù)，并對所述區(qū)域車位信息進(jìn)行使用預(yù)測，得到對應(yīng)的車位占用趨勢；

67、處理模塊，所述處理模塊用于對所述實時車位狀態(tài)組和所述車位占用趨勢進(jìn)行資源規(guī)劃分析，得到對應(yīng)的初始車位分配方案；

68、控制模塊，所述控制模塊用于對所述車輛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛特征識別，得到對應(yīng)的特殊車輛信息，基于所述車位占用趨勢對所述特殊車輛信息進(jìn)行停車需求預(yù)測，得到對應(yīng)的特殊車輛優(yōu)先車位；

69、執(zhí)行模塊，所述執(zhí)行模塊用于將所述初始車位分配方案與所述特殊車輛優(yōu)先車位進(jìn)行綜合分析，得到對應(yīng)的全局調(diào)度策略。

70、本發(fā)明還提供一種智能車位管理設(shè)備，包括：

71、存儲器，用于存儲程序；

72、處理器，用于執(zhí)行所述程序，實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任意一項所述的一種智能車位管理方法的各個步驟。

73、本發(fā)明還提供一種存儲介質(zhì)，存儲有計算機(jī)指令，所述計算機(jī)指令用于使計算機(jī)執(zhí)行上述任一項所述的方法。

74、本發(fā)明提供的一種智能車位管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，具有以下有益效果：

75、通過對停車場基礎(chǔ)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)和車位管理信息進(jìn)行區(qū)域劃分處理，實現(xiàn)了停車資源的精細(xì)化管理，提高了停車場資源配置的準(zhǔn)確性。通過將實時傳感數(shù)據(jù)與區(qū)域車位信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，能夠?qū)崟r掌握各區(qū)域的車位使用狀態(tài)，有效解決了傳統(tǒng)停車場管理中資源監(jiān)控不及時的問題?；谲囕v行為數(shù)據(jù)對區(qū)域車位信息進(jìn)行使用預(yù)測，可以準(zhǔn)確把握車位占用規(guī)律，提前預(yù)判停車需求，避免了傳統(tǒng)管理方式下資源分配不合理的情況。通過對實時車位狀態(tài)和占用趨勢進(jìn)行資源規(guī)劃分析，制定科學(xué)的車位分配方案，顯著提升了停車場的運(yùn)營效率。同時，通過車輛特征識別和特殊車輛的停車需求預(yù)測，為特殊車輛預(yù)留優(yōu)先車位，解決了傳統(tǒng)管理方式下無法滿足差異化停車需求的問題。最后，通過將初始車位分配方案與特殊車輛優(yōu)先車位進(jìn)行綜合分析，制定全局調(diào)度策略，實現(xiàn)了停車資源的智能化調(diào)度和優(yōu)化配置，極大地提升了用戶的停車體驗。