CN109559553B - 一种智慧停车系统及其停车管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明请求保护一种智慧停车系统及其停车管理方法，该系统智慧停车主要由智慧停车云平台、C‑V2X车载终端、智能驾驶模块及C‑V2X路侧设备组成。C‑V2X车载终端负责车辆信息采集、车位申请与导航管理，C‑V2X路侧设备负责车位状态的监控与车辆高精度辅助定位。智慧停车云平台负责停车信息的管理，实现停车场信息的发布、车位状态的管理、最佳停车位的推荐、车位的预约与分配、车位导航路径推送、车位抢占处理以及停车便捷支付信息的管理等。本发明主要提出一种基于云平台的智慧停车管理方法，不仅能有效提高用户的停车效率，为用户提供更方便、更高效的信息服务，还能提高停车场资源利用率，降低管理成本，促进未来智能交通、智慧城市的新发展。

Description

一种智慧停车系统及其停车管理方法

技术领域

本发明属于车联网技术领域，具体涉及一种智慧停车系统的停车管理方法。

背景技术

车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准进行通信，在车-X(V2X：车、路、行人及云平台等)之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。本发明是基于V2X通信技术来实现的，V2X技术是指车对外界的信息交换的技术，具体包括V2P(车与行人)、V2V(车与车)、V2I(车与基础设施)等方式的车联网通信技术。V2X是未来智能交通运输系统的关键技术，基于V2X技术不仅可以大幅提升交通安全、降低交通事故率，而且可以为自动驾驶、智能交通和车联网创新提供低成本、易实施的技术路线和基础平台。

随着我国汽车保有量剧增，停车位供需矛盾愈发突出，“停车难”几乎已经成了每个车主的烦心事。眼看车主们为一个停车位兜兜转转，绞尽脑汁。为了增加车位，各地都在加强停车设施建设。然而今时今日，车主依然在为车位发愁。这令人不禁思考，除了增加车位的建设，为解决停车难问题还能做什么？近日，ETCP智慧停车产业研究院联手第一财经商业数据中心，共同发布《2017中国智慧停车行业大数据报告》，报告显示，“停车难”问题的症结，并不仅仅在于车位数量少。虽然我国停车位缺口率已经达到50％，但与此同时，车场的平均空置率也高达51.3％，存在严重的停车资源浪费现象，这正是导致停车难的另一大关键原因。

智慧停车云平台是智能交通系统的重要部分，也是一个可以帮助交通管理部门实现停车位管理的平台，避免交通拥堵，并通过提供可靠，高效的交通信息服务和现代交通的有效管理来帮助车主。实质上，停车是如此困难，这是由于停车需求的增长和有限的停车泊位的供应造成的。这不仅需要城市建设额外的停车设施，更需要充分利用云平台来有效管理停车资源，充分利用停车资源。

本发明通过采用智慧停车云平台来实现停车位信息的管理、停车位地图的管理、最佳车位的推荐和车位分配方法来解决车主停车时的盲目性，提高停车效率，提升停车位的利用率。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种停车节省了时间，又极大地提高了停车位利用率的智慧停车系统及其停车管理方法。本发明的技术方案如下：

一种智慧停车系统，其包括：智慧停车云平台、C-V2X车载终端、C-V2X路侧设备，其中，

所述C-V2X车载终端负责车辆信息采集、车位申请与导航管理，包括C-V2X通信模块、高精度定位模块及人机交互模块，所述C-V2X通信模块用于云平台、C-V2X车载终端、C-V2X路侧设备三者之间的通信，高精度定位模块用于实现车辆的高精度定位及人机交互模块用于实现车主与C-V2X车载终端的信息交互；

所述智慧停车云平台，负责停车信息的管理，包括信息的存储、处理与发布，包括停车场局部地图服务器和停车信息管理服务器两部分，停车场局部地图服务器用于停车场局部地图信息的管理，包括将各停车场以及停车位的位置信息转换成高精度局部地图，并进行停车位状态标记，最后进行地图发布，生成停车场对应的实时URL；停车信息管理服务器负责停车信息的管理；

所述C-V2X路侧设备包括路侧监测模块、路侧数据处理模块、高精度辅助定位模块及路侧通信模块，路侧监测模块负责车位视频信息的采集，并上传到路侧数据处理模块，路侧数据处理模块负责视频信息的分析处理，高精度辅助定位模块用于车位与车辆的辅助定位，并将检测到的车位状态变化更新至云平台，路侧通信模块用于实现路侧设备与车载终端、云平台之间的通信。

进一步的，所述停车场局部地图服务器负责各停车场局部地图的管理、发布与导航；首先通过地图制作软件将各停车场的车位位置经纬度数据和道路位置数据转换成局部地图，再将局部地图发布到停车场局部地图服务器上，然后读取云平台数据库中的该停车场对应的所有停车位状态，对不同状态的车位覆盖不同的颜色，并生成停车场对应的实时URL，并保存到云平台数据库中。当车主查询停车场信息时直接通过URL访问停车场局部地图，车主完成停车操作。

进一步的，所述停车信息管理服务器负责停车信息的处理，具体包括车辆信息管理单元、停车场信息管理单元、停车位信息管理单元、车位预约管理单元和支付管理单元；

所述车辆信息管理单元负责对车辆信息的管理，包括车辆位置信息、车辆速度信息和车位高精度辅助定位信息；

所述停车场信息管理单元负责对车主所在地区内的所有停车场信息的管理，包括停车场位置信息、车位数量、剩余空闲车位数量；

所述停车位信息管理单元负责每个停车场内部所有停车位信息的管理，包括停车位位置信息、停车位类型、停车位大小、停车位状态，停车位类型分为直方停车位、侧方停车位与斜方停车位，停车位大小分为微型停车位、小型停车位、中型停车位和大型停车位，停车位状态包括空闲、授权和占用；

所述车位预约管理单元负责停车位的预约和分配以及最佳停车位的推荐；

所述支付管理单元负责停车费用的支付，包括车主停车记录历史信息的保存，停车费用的计算与支付信息的保存。

进一步的，所述停车位状态通过两种方法来判断，一是车辆高精度定位和车辆停止命令；二是通过车位监控设备来识别；

所述第一种车位状态判断方法是根据车辆申请授权的车位位置信息和车辆高精度定位导航信息，实时跟踪和匹配车辆是否停止到已授权的车位，从而判断该车位的最终状态变化，云平台更新车位状态并保存到数据库，同时更新终端局部地图信息，以保证车主实时看到最新的停车场局部地图；

所述第二种车位状态判断方法是由车位监控设备实时采集车位视频信息与停入的车辆车牌号信息，并识别车位状态的变化，当车位状态发生变化，则将车位状态变化信息和所停车辆车牌信息发送至云平台进行处理，并对比预约该车位车辆车牌号和读取的停入停车位的车牌号，判断是否是预约车辆停入停车位。云平台更新车位状态并保存到数据库，同时更新终端局部地图信息，以保证车主实时看到最新的停车场局部地图。

进一步的，车主在选择车位预约之后，云平台车位预约管理单元先根据车辆的大小来对车位进行初步筛选，再根据车主需求对相关车位属性进行加权，计算出每个停车位的最终权值，按照权值高低进行排序，并将权值最好的三个停车位推荐到车主，车主选择停车位进行预约，并选择预约时间段，当预约成功后，云平台将该停车位状态更新为授权，并同步到其他车主。

进一步的，所述停车位信息包括车位GPS位置、停车位类型、停车位大小、停车位两侧环境，云平台通过车位GPS位置、停车场入口GPS位置、停车场出口或电梯GPS位置计算得出停车场入口到停车位的最短行驶距离d1、停车位到停车场出口的最短行驶距离d2以及车主停车完成后到电梯或出口的最短步行距离d3，设停车位类型为t，设停车位两侧环境为s。

进一步的，所述车位预约管理单元最佳车位推荐通过基于AHP-离差最大化法的综合加权算法来实现，包括特殊要求位置与车位的距离、车位与车辆的匹配度，完成停车位属性的加权，所述基于AHP-离差最大化法的综合加权算法由AHP(层次分析法)与离差最大化法综合加权而成，AHP是根据决策者主观经验来对车位属性进行量化的多属性决策；

AHP的具体步骤包括：

设可利用的车位数量为n，车位属性数量为m，则方案集为A＝{a₁,a₂,a₃,…,a_n}，属性集为B＝{b₁,b₂,b₃,…,b_m}，设N＝{1,2,3,…,n}，M＝{1,2,3,…,m}，i∈N，j∈M，c_ij为a_i关于b_j的属性值，则构造车位属性判断矩阵C＝(c_ij)_m×m；

计算所述判断矩阵的特征向量，即指标权重系数，设矩阵C规范后的矩阵T＝[λ₁,λ₂,…,λ_m]，其中λ_m＝[α₁,α₂,…,α_m]^T，即为指标权重系数，设C最大特征根为λ_max，则有：CT＝λ_maxT；

对判断矩阵进行一致性检验，检验公式为

其中，C_I是一致性检验指标，

R_I是平均随机一致性指标。

一种基于智慧停车系统的停车管理方法，其包括以下步骤：

车主发起停车请求，通过车载终端向云平台发起停车指令，云平台中的停车场信息管理单元根据车主信息来推送附近一定范围内的停车场，并将停车场的距离、车位空闲数量和道路拥堵状况同步至车载终端，以使车主能够在终端上选择合适的停车场；

所述车主在选择停车场之后，云平台中停车位信息管理单元将该停车场中所有车位的信息同步至所述用户终端，实现车位状态的实时管理，车主根据自己喜好选择车位预约或者选择服从系统车位分配，实现停车位状态的实时查询；

车位的状态包括空闲、授权和占用三种，车位占用状态通过两种方法来判断，一是车辆高精度定位和车辆停止命令；二是通过车位监控设备来识别；

所述第一种车位状态判断方法是根据车辆申请授权的车位位置信息和车辆高精度定位导航信息，实时跟踪和匹配车辆是否停止到已授权的车位，从而判断该车位的最终状态变化。

所述第二种车位状态判断方法是由车位监控设备实时采集车位视频信息与停入的车辆车牌号信息，并识别车位状态的变化，当车位状态发生变化，则将车位状态变化信息和所停车辆车牌信息发送至云平台进行处理，并对比预约该车位车辆车牌号和读取的停入停车位的车牌号，判断是否是已预约车辆停入停车位，云平台更新车位状态并保存到数据库，同时更新终端局部地图信息，以保证车主实时看到最新的停车场局部地图。

进一步的，车主选择云平台推荐的停车位停车时，车载终端调用API实现停车位的导航，在终端界面上生成距离最短的导航路径，当车辆成功停入停车位时，云平台将该停车位状态更新为占用，并同步到其他车主；

当车辆离开停车位时，车位设备监测到车位状态的变化，云平台记录该车辆的实际停车时间，进行停车费用的计算，并将停车费用清单发送给车主，提示车主支付停车费用，车主行驶到停车场出口支付停车费用后方能离开，云平台将费用与支付信息保存到数据库中，以便于以后的车辆的停车历史信息查询与管理。

进一步的，当车主选择服从车位分配时，云平台根据停车场的指标根据最佳停车场分配模型并采用所述综合加权法计算出最佳停车场，再通过车位分配模型计算出最终车位评价的值H_i＝Z_i+τ_i，H_i选取最大时对应的车位即是所求，云平台将所要分配的车位状态置为授权，并将所计算出的停车位信息和停车位局部导航信息同步到车主终端，终端再通过调用百度地图实现该停车场的导航，当到达停车场入口之后，切换成停车位局部地图导航。

本发明的优点及有益效果如下：

本发明提出一种智慧停车系统的停车管理方法，实现停车场停车位信息的管理，车主能够实时查看附近的停车场、停车位信息与状态，云平台进行最佳车位的推荐与导航，使得车主能够根据自己的需求选取最合适的停车位，既为停车节省了时间，又极大地提高了停车位利用率。

对于当前市场上的地图软件还不支持停车场内部局部地图的提供，本发明在云平台中加入局部地图服务器来实现停车场局部地图的发布与管理，不仅解决了停车场选择可停车位的困难，而且实现了停车场内部停车位与道路信息的可视化，为车主提供了方便；

本发明采用云平台来实现各停车场和停车位信息的统一管理，并对车位状态信息的变化实时更新与发布，不仅节约了停车场的管理成本，而且方便车主更快捷的选择车位；

本发明通过云平台来实现车位预约与车位分配，主要在于云平台根据车主对各车位的偏好属性来进行推荐最佳的停车位，车主选择最佳的停车位进行预约或者停车，大大缩短了车主寻找车位和停车的时间，并提高了车主的停车效率。

附图说明

图1是本发明提供优选实施例智慧停车系统架构图；

图2为本发明智慧停车云平台软件架构图；

图3为本发明停车流程图；

图4为本发明最佳停车位预约与车位导航流程图；

图5为本发明最佳车位推荐方法流程图；

图6为本发明车位分配方法流程图；

图7为本发明车位抢占情况处理方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

参照图1，智慧停车系统包括智慧停车云平台、C-V2X车载终端、C-V2X路侧设备。C-V2X车载终端包括C-V2X通信模块与人机交互模块组成，负责车辆信息采集、车位申请与导航管理；C-V2X路侧设备包括路侧监测模块与路侧数据处理模块，负责车位状态的监控与车辆高精度辅助定位，路侧监测模块负责车位视频信息的采集，并上传到路侧数据处理模块，路侧数据处理模块负责视频信息的分析处理，并将车位状态更新至云平台；智慧停车云平台负责停车信息的管理，包括信息的存储、处理与发布。

智慧停车云平台包括停车场局部地图服务器和停车信息管理服务器两部分。

停车场局部地图服务器负责各停车场局部地图的管理，首先通过地图制作软件将各停车场的车位位置数据(经纬度)和道路位置数据转换成局部地图，再将局部地图发布到停车场局部地图服务器上，然后读取云平台数据库中的该停车场对应的所有停车位状态，对不同状态的车位覆盖不同的颜色，并生成停车场对应的实时URL，并保存到云平台数据库中。当车主查询停车场信息时直接通过URL访问停车场局部地图，使车主更为快捷的完成停车操作。

请参阅图2，停车信息管理服务器负责停车信息的处理，具体包括车辆信息管理单元、停车场信息管理单元、停车位信息管理单元、车位预约管理单元和支付管理单元。

所述车辆信息管理单元负责对车辆信息的管理，包括车辆位置信息、车辆速度信息和车位高精度辅助定位信息。

所述停车场信息管理单元负责对车主所在地区内的所有停车场信息的管理，包括停车场位置信息、车位数量、剩余空闲车位数量。

所述停车位信息管理单元负责每个停车场内部所有停车位信息的管理，包括停车位位置信息、停车位类型(停车位类型分为直方停车位、侧方停车位与斜方停车位)、停车位大小(停车位大小分为微型停车位、小型停车位、中型停车位和大型停车位等等)、停车位状态(停车位状态包括空闲、授权和占用)。

所述车位预约管理单元负责停车位的预约和分配以及最佳停车位的推荐。

所述支付管理单元负责停车费用的支付，包括车主停车记录历史信息的保存，停车费用的计算与支付信息的保存。

请参阅图3，车主发起停车请求，通过车载终端向云平台发起停车指令，云平台中的停车场信息管理单元根据车主信息来推送附近一定范围内的停车场，并将停车场的距离、车位空闲数量和道路拥堵状况同步至车载终端，以使车主能够在终端上选择合适的停车场。

所述车主在选择停车场之后，云平台中停车位信息管理单元将该停车场中所有车位的信息同步至所述用户终端，实现车位状态的实时管理，车主可以根据自己喜好选择车位预约或者选择服从系统车位分配，实现停车位状态的实时查询。

车位的状态包括空闲、授权(已预约但未停入)和占用三种。车位占用状态可以通过两种方法来判断，一是车辆高精度定位和车辆停止命令；二是通过车位监控设备来识别。通过这两种方法综合判断车位状态的变化能够大大提高车位状态判断准确率。

所述第一种车位状态判断方法是根据车辆申请授权的车位位置信息和车辆高精度定位导航信息，实时跟踪和匹配车辆是否停止到已授权的车位，从而判断该车位的最终状态变化。

所述第二种车位状态判断方法是由车位监控设备实时采集车位视频信息与停入的车辆车牌号信息，并识别车位状态的变化，当车位状态发生变化，则将车位状态变化信息和所停车辆车牌信息发送至云平台进行处理，并对比预约该车位车辆车牌号和读取的停入停车位的车牌号，判断是否是已预约车辆停入停车位。云平台更新车位状态并保存到数据库，同时更新终端局部地图信息，以保证车主实时看到最新的停车场局部地图。

请参阅图4，所述车主在选择车位预约之后，云平台车位预约管理单元先根据车辆的大小来对车位进行初步筛选，再根据车主需求对相关车位属性进行加权，计算出每个停车位的最终权值，按照权值高低进行排序，并将权值最好的三个停车位推荐到车主。车主选择停车位进行预约，并选择预约时间段，当预约成功后，云平台将该停车位状态更新为授权，并同步到其他车主。

在车辆预约车位流程中，云平台根据停车场大小设置车辆的预计停车时间，如果超过预计停车时间未停入停车位，则云平台发送信息提示车主“预约已过期，请重新预约”，云平台将该车位状态更新为空闲，以便其他车主预约。

所述停车位信息包括车位GPS位置、停车位类型、停车位大小、停车位两侧环境(车位两侧有无车辆停放或者有无障碍物)等。云平台通过车位GPS位置、停车场入口GPS位置、停车场出口或电梯GPS位置计算得出停车场入口到停车位的最短行驶距离(设为d1)、停车位到停车场出口的最短行驶距离(设为d2)以及车主停车完成后到电梯或出口的最短步行距离(设为d3)，设停车位类型为t，设停车位两侧环境为s。

请参阅图5，最佳车位推荐通过基于AHP-离差最大化法的综合加权算法来实现，如特殊要求位置与车位的距离、车位与车辆的匹配度等，完成停车位属性的加权，所述综合加权算法AHP-离差最大化法由AHP与离差最大化法综合加权而成。该方法不仅克服了主观赋权法中的主观意识随意性，而且也保证了研究对象指标权重与实际情况相符合。

由所述车位属性构建属性加权模型，设车位的最终指标权值评价为Z，则所述加权模型为Z＝z(d1,d2,d3,t,s)。设可利用的车位数量为n，车位属性数量为m，则方案集为A＝{a₁,a₂,a₃,…,a_n}，属性集为B＝{b₁,b₂,b₃,…,b_m}，设N＝{1,2,3,…,n}，M＝{1,2,3,…,m}，i∈N，j∈M。

(1)所述AHP是根据决策者主观经验来对车位属性进行量化的多属性决策。具体步骤如下：

构造车位属性判断矩阵C＝(c_ij)_m×m；

计算所述判断矩阵的特征向量，即指标权重系数。设矩阵C规范后的矩阵为T＝[λ₁,λ₂,…,λ_m]，其中λ_m＝[α₁,α₂,…,α_m]^T，即为指标权重系数，设C最大特征根为λ_max，则有：CT＝λ_maxT；

对判断矩阵进行一致性检验。检验公式为

其中，C_I是一致性检验指标，

R_I是平均随机一致性指标。

(2)所述离差最大化是一种根据停车位各指标属性离散程度来确定权值的客观赋权法。具体步骤如下：

首先通过对车位方案集与车位属性集构造属性决策矩阵X＝(x_ij)_n×m；

车位属性分为效益型(越大越好的指标)与成本型(越小越好的指标)两种，设I₁为效益型指数集，I₂为成本型指数集。对于效益型属性有：

对于成本型属性有：

再进行规范化后得出决策矩阵R＝(r_ij)_n×m；

设每个属性的权重向量为ω＝{ω₁,ω₂,ω₃,…,ω_m}，ω_j＞0，且满足单位化约束条件

ω_j∈M，利用离差最大化定义计算出属性权重

再对

归一化处理得到属性权重向量：

(3)通过对所述属性权重λ_j与ω_j进行综合线性加权，得到最终的指标权重

则最终每个方案综合评价值为

所述车主选择云平台推荐的停车位停车，车载终端调用API实现停车位的导航，在终端界面上生成距离最短的导航路径。当车辆成功停入停车位时，云平台将该停车位状态更新为占用，并同步到其他车主。

当车辆离开停车位时，车位设备监测到车位状态的变化，云平台记录该车辆的实际停车时间，进行停车费用的计算，并将停车费用清单发送给车主，提示车主支付停车费用，车主行驶到停车场出口支付停车费用后方能离开。云平台将费用与支付信息保存到数据库中，以便于以后的车辆的停车历史信息查询与管理。

请参阅图6，所述车主选择服从车位分配，云平台中车位预约单元在进行车位分配的同时，不只是要满足车主的需求最优，即选择最佳停车位，还要考虑全局最优，包括停车场的距离、停车场空闲车位比例、道路拥堵情况、车辆型号以及根据停车时间长短来确定停车位置等。

设车辆附近停车场数量为k，停车场距离为d_k，通过车辆型号来筛选出大小合适的空闲停车位数量p_k，停车场总停车位数量为P_k，停车场道路拥堵指数为σ，可得出空闲车位比例为

则构建最佳停车场分配模型F＝f(d_k,η_k,σ)。

设最佳车位评价为Z_i，停车时间长短对停车场中的空闲车位的影响因子为τ_i，则车位分配模型为H＝h(Z_i,τ_i)。

当车主选择服从车位分配时，云平台根据停车场的指标可以根据最佳停车场分配模型并采用所述综合加权法计算出最佳停车场，再通过车位分配模型计算出最终车位评价的值H_i＝Z_i+τ_i，H_i选取最大时对应的车位即是所求。云平台将所要分配的车位状态置为授权，并将所计算出的停车位信息和停车位局部导航信息同步到车主终端，终端再通过调用百度地图实现该停车场的导航，当到达停车场入口之后，切换成停车位局部地图导航。所述车位分配方法无需车主进行车位的预约流程，不仅简化了车主在驾驶车辆时的操作，还大大提高了停车效率。

请参阅图7，所述车主已预约车位之后，在停车过程中出现抢占其他车位情况时，车位监控设备实时检测到车位状态的变化，将车位状态变化信息与所停车辆车牌号实时发送至云平台，云平台根据该车位预约情况和预约车辆车牌号校对来判断车辆是否抢占停车位。

当所述云平台确定车主抢占其他停车位之后，云平台向该车主发送异常停车指令，终端执行异常停车语音提醒。如果该车主已经预定过停车位，则云平台将该车预定的停车位状态更新为空闲，将被占据的停车位状态更新为占有。如果该停车位被其他车主预定，则云平台向该车主发送停车位被占信息，并进行语音提醒询问该用户是否更换其他停车位。云平台更新所述车主已预定的却未停入的停车位状态信息，并实时同步至各车主，完成停车位状态的刷新。

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (7)

1.一种智慧停车系统，其特征在于，包括：智慧停车云平台、C-V2X车载终端、C-V2X路侧设备，其中，

所述C-V2X车载终端负责车辆信息采集、车位申请与导航管理，包括C-V2X通信模块、高精度定位模块及人机交互模块，所述C-V2X通信模块用于云平台、C-V2X车载终端、C-V2X路侧设备三者之间的通信，高精度定位模块用于实现车辆的高精度定位及人机交互模块用于实现车主与C-V2X车载终端的信息交互；

所述智慧停车云平台，负责停车信息的管理，包括信息的存储、处理与发布，包括停车场局部地图服务器和停车信息管理服务器两部分，停车场局部地图服务器用于停车场局部地图信息的管理，包括将各停车场以及停车位的位置信息转换成高精度局部地图，并进行停车位状态标记，最后进行地图发布，生成停车场对应的实时URL；停车信息管理服务器负责停车信息的管理；

所述C-V2X路侧设备包括路侧监控模块、数据处理模块、高精度辅助定位模块及路侧通信模块，路侧监控模块负责车位视频信息的采集，并上传到数据处理模块，数据处理模块负责视频信息的分析处理，高精度辅助定位模块用于车位与车辆的辅助定位，并将检测到的车位状态变化更新至云平台，路侧通信模块用于实现路侧设备与车载终端、云平台之间的通信；

所述停车信息管理服务器负责停车信息的处理，具体包括车辆信息管理单元、停车场信息管理单元、停车位信息管理单元、车位预约管理单元和支付管理单元；

所述车辆信息管理单元负责对车辆信息的管理，包括车辆位置信息、车辆速度信息和车位高精度辅助定位信息；

所述停车场信息管理单元负责对车主所在地区内的所有停车场信息的管理，包括停车场位置信息、车位数量、剩余空闲车位数量；

所述停车位信息管理单元负责每个停车场内部所有停车位信息的管理，包括停车位位置信息、停车位类型、停车位大小、停车位状态，停车位类型分为直方停车位、侧方停车位与斜方停车位，停车位大小分为微型停车位、小型停车位、中型停车位和大型停车位，停车位状态包括空闲、授权和占用；

所述车位预约管理单元负责停车位的预约和分配以及最佳停车位的推荐；

所述支付管理单元负责停车费用的支付，包括车主停车记录历史信息的保存，停车费用的计算与支付信息的保存；

当车主选择服从车位分配时，云平台根据停车场的指标根据最佳停车场分配模型并采用综合加权算法计算出最佳停车场，再通过车位分配模型计算出最终车位评价的值H_i＝Z_i+τ_i，Z_i表示最佳车位评价，τ_i表示停车时间长短对停车场中的空闲车位的影响因子，H_i选取最大时对应的车位即是所求，云平台将所要分配的车位状态置为授权，并将所计算出的停车位信息和停车位局部导航信息同步到车主终端，终端再通过调用百度地图实现该停车场的导航，当到达停车场入口之后，切换成停车位局部地图导航；

所述车位预约管理单元最佳车位推荐通过基于AHP-离差最大化法的综合加权算法来实现，所述综合加权算法AHP-离差最大化法由AHP与离差最大化法综合加权而成；

由车位属性构建属性加权模型，设车位的最终指标权值评价为Z，则所述加权模型为Z＝z(d1,d2,d3,t,s)；设可利用的车位数量为n，车位属性数量为m，则方案集为A＝{a₁,a₂,a₃,…,a_n}，属性集为B＝{b₁,b₂,b₃,…,b_m}，设N＝{1,2,3,…,n}，M＝{1,2,3,…,m}，i∈N，j∈M；

(1)所述AHP是根据决策者主观经验来对车位属性进行量化的多属性决策；具体步骤如下：

构造车位属性判断矩阵C＝(c_ij)_m×m；

计算所述判断矩阵的特征向量，即指标权重系数；设矩阵C规范后的矩阵为T＝[λ₁,λ₂,…,λ_m]，其中λ_m＝[α₁,α₂,…,α_m]^T，即为指标权重系数，设C最大特征根为λ_max，则有：CT＝λ_maxT；

对判断矩阵进行一致性检验；检验公式为

其中，C_I是一致性检验指标，

R是平均随机一致性指标；

(2)所述离差最大化是一种根据停车位各指标属性离散程度来确定权值的客观赋权法；具体步骤如下：

首先通过对车位方案集与车位属性集构造属性决策矩阵X＝(x_ij)_n×m；

车位属性分为效益型与成本型两种，设I₁为效益型指数集，I₂为成本型指数集；对于效益型属性有：

对于成本型属性有：

再进行规范化后得出决策矩阵R＝(r_ij)_n×m；

设每个属性的权重向量为ω＝{ω₁,ω₂,ω₃,…,ω_m}，ω_j＞0，且满足单位化约束条件

ω_j∈M，利用离差最大化定义计算出属性权重

再对

归一化处理得到属性权重向量：

(3)通过对所述属性权重λ_j与ω_j进行综合线性加权，得到最终的指标权重

则最终每个方案综合评价值为

2.根据权利要求1所述的一种智慧停车系统，其特征在于，所述停车场局部地图服务器负责各停车场局部地图的管理、发布与导航；首先通过地图制作软件将各停车场的车位位置经纬度数据和道路位置数据转换成局部地图，再将局部地图发布到停车场局部地图服务器上，然后读取云平台数据库中的该停车场对应的所有停车位状态，对不同状态的车位覆盖不同的颜色，并生成停车场对应的实时URL，并保存到云平台数据库中；当车主查询停车场信息时直接通过URL访问停车场局部地图，车主完成停车操作。

3.根据权利要求1所述的一种智慧停车系统，其特征在于，所述停车位状态通过两种方法来判断，一是车辆高精度定位和车辆停止命令；二是通过车位监控设备来识别；

所述第一种车位状态判断方法是根据车辆申请授权的车位位置信息和车辆高精度定位导航信息，实时跟踪和匹配车辆是否停止到已授权的车位，从而判断该车位的最终状态变化，云平台更新车位状态并保存到数据库，同时更新终端局部地图信息，以保证车主实时看到最新的停车场局部地图；

所述第二种车位状态判断方法是由车位监控设备实时采集车位视频信息与停入的车辆车牌号信息，并识别车位状态的变化，当车位状态发生变化，则将车位状态变化信息和所停车辆车牌信息发送至云平台进行处理，并对比预约该车位车辆车牌号和读取的停入停车位的车牌号，判断是否是预约车辆停入停车位；云平台更新车位状态并保存到数据库，同时更新终端局部地图信息，以保证车主实时看到最新的停车场局部地图。

4.根据权利要求1所述的一种智慧停车系统，其特征在于，车主在选择车位预约之后，云平台车位预约管理单元先根据车辆的大小来对车位进行初步筛选，再根据车主需求对相关车位属性进行加权，计算出每个停车位的最终权值，按照权值高低进行排序，并将权值最高的三个停车位推荐到车主，车主选择停车位进行预约，并选择预约时间段，当预约成功后，云平台将该停车位状态更新为授权，并同步到其他车主。

5.根据权利要求4所述的一种智慧停车系统，其特征在于，所述停车位信息包括车位GPS位置、停车位类型、停车位大小、停车位两侧环境，云平台通过车位GPS位置、停车场入口GPS位置、停车场出口或电梯GPS位置计算得出停车场入口到停车位的最短行驶距离d1、停车位到停车场出口的最短行驶距离d2以及车主停车完成后到电梯或出口的最短步行距离d3，设停车位类型为t，设停车位两侧环境为s。

6.一种基于权利要求1-5任一项所述的智慧停车系统的停车管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

车主发起停车请求，通过车载终端向云平台发起停车指令，云平台中的停车场信息管理单元根据车主信息来推送附近一定范围内的停车场，并将停车场的距离、车位空闲数量和道路拥堵状况同步至车载终端，以使车主能够在终端上选择合适的停车场；

所述车主在选择停车场之后，云平台中停车位信息管理单元将该停车场中所有车位的信息同步至所述车载终端，实现车位状态的实时管理，车主根据自己喜好选择车位预约或者选择服从系统车位分配，实现停车位状态的实时查询；

车位的状态包括空闲、授权和占用三种，车位占用状态通过两种方法来判断，一是车辆高精度定位和车辆停止命令；二是通过车位监控设备来识别；

所述第一种车位状态判断方法是根据车辆申请授权的车位位置信息和车辆高精度定位导航信息，实时跟踪和匹配车辆是否停止到已授权的车位，从而判断该车位的最终状态变化；

所述第二种车位状态判断方法是由车位监控设备实时采集车位视频信息与停入的车辆车牌号信息，并识别车位状态的变化，当车位状态发生变化，则将车位状态变化信息和所停车辆车牌信息发送至云平台进行处理，并对比预约该车位车辆车牌号和读取的停入停车位的车牌号，判断是否是已预约车辆停入停车位，云平台更新车位状态并保存到数据库，同时更新终端局部地图信息，以保证车主实时看到最新的停车场局部地图。

7.根据权利要求6所述的智慧停车系统的停车管理方法，其特征在于，

车主选择云平台推荐的停车位停车时，车载终端调用API实现停车位的导航，在终端界面上生成距离最短的导航路径，当车辆成功停入停车位时，云平台将该停车位状态更新为占用，并同步到其他车主；

当车辆离开停车位时，车位设备监测到车位状态的变化，云平台记录该车辆的实际停车时间，进行停车费用的计算，并将停车费用清单发送给车主，提示车主支付停车费用，车主行驶到停车场出口支付停车费用后方能离开，云平台将费用与支付信息保存到数据库中，以便于以后的车辆的停车历史信息查询与管理。

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