CN109584617A - 一种地下停车场智能导航方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种地下停车场智能导航方法及系统,属于人工智能运用领域；利用LiFi接入的终端对地下停车场环境及车辆信息进行实时数据采集，利用定位服务器将用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配，将匹配的车辆信息发送至用户终端，用户终端将获取的车辆信息发送到云服务器端，与云服务器端进行信息交互，云服务器端进行路线规划，指导用户寻车及在停车场行驶，数据传递利用LiFi技术可以直接提高在地下停车场的信号数据传输问题，提高了数据传输的可靠性和高效性，同时利用云服务器端对寻车和行驶规划进行指导，也增加了对停车信息处理的安全性和智能化。

Description

一种地下停车场智能导航方法及系统

技术领域

本发明公开一种地下停车场智能导航方法及系统,属于人工智能运用领域。

背景技术

随着现如今经济、技术的发展和人们生活水平的提高，私家车数量越来越多，各大商场及小区对大型地下停车场的需求越来越大，但是大型地下停车场却往往存在着地形错综复杂、空车位难找、线路不清晰、节假日高峰拥堵等问题。并且由于在底下，不论是4G信号还是WIFI信号都会受到干扰，影响着人们的出行体验和提车效率。

而目前，在停车场的现有导航方式中，主要是路标，指示灯和人工指挥，普通停车场还没有导航系统，车主停放车辆或离开停车场时，需要寻找车辆停驶位置和出口，不仅增加了寻位时间，而且容易导致停车场内部拥堵。本发明公开一种地下停车场智能导航方法及系统,利用LiFi在已铺设好的设备中，进行信号数据传输，提高了数据传输的可靠性和高效性。

LiFi，是一种利用可见光波谱进行数据传输的全新无线传输技术，能够用可见光实现无线通信。

发明内容

本发明针对现有技术的问题，提供一种地下停车场智能导航方法及系统，提高了数据传输的可靠性和高效性。

本发明提出的具体方案是：

一种地下停车场智能导航系统，包括LiFi接入的终端、用户终端、定位服务器及云服务器端，

LiFi接入的终端对地下停车场环境及车辆信息进行实时数据采集，将采集的数据发送至定位服务器，

定位服务器将用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配，将匹配的车辆信息发送至用户终端，

用户终端将获取的车辆信息发送到云服务器端，与云服务器端进行信息交互，云服务器端进行路线规划，指导用户寻车及在停车场行驶。

所述的系统中LiFi接入的终端对采集的数据进行预处理，对车辆信息中的车辆所在具体位置信息，提取RSSI向量组，将车辆所在具体位置的无线信号通过LiFi发送到定位服务器。

所述的系统中定位服务器利用支持向量机SVM算法对用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配训练，将匹配结果最相似的信息作为匹配的车辆信息，将匹配的车辆信息所对应的位置作为车辆的估计位置发送至用户终端。

所述的系统中云服务器端根据对预设事件的测试及数据记录，定时并实时修正行驶路线，利用车辆信息所对应的位置数据计算出车辆进出停车场的速度以及行驶规划。

所述的系统中云服务器端对车辆信息所对应的位置数据通过机器学习的相应训练，将停车场划分为不同的区域，定时并实时修正行驶路线。

一种地下停车场智能导航方法,利用LiFi接入的终端对地下停车场环境及车辆信息进行实时数据采集，将采集的数据发送至定位服务器，

定位服务器将用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配，将匹配的车辆信息发送至用户终端，

用户终端将获取的车辆信息发送到云服务器端，与云服务器端进行信息交互，云服务器端进行路线规划，指导用户寻车及在停车场行驶。

所述的方法中利用LiFi接入的终端对采集的数据进行预处理，对车辆信息中的车辆所在具体位置信息，提取RSSI向量组，将车辆所在具体位置的无线信号通过LiFi发送到定位服务器。

所述的方法中利用定位服务器利用支持向量机SVM算法对用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配训练，将匹配结果最相似的信息作为匹配的车辆信息，将匹配的车辆信息所对应的位置作为车辆的估计位置发送至用户终端。

所述的方法中用户终端与云服务器端进行信息交互，具体步骤为：

步骤一：用户终端通过接收LiFi信号，显示车辆的估计位置，并发送车辆信息给云服务器端，云服务器端对辆信息进行数据处理，

步骤二：用户终端通过LiFi向云服务器端发送接收处理后数据的请求；

步骤三：云服务器端根据数据请求，保存此次处理后的数据，并返回给定位服务器，定位服务器相应处理后形成新数据集；

步骤四：定位服务器利用支持向量机SVM算法进行新数据集的再次相应的训练，并把训练结果发送给云服务器端，云服务器端对训练结果进行数据处理，并发送给用户终端，

步骤五：用户终端接收云服务器端的数据；

步骤六：用户终端向云服务器端发送消息，确认接收数据完成。

本发明的有益之处是：

本发明提供一种地下停车场智能导航方法及系统，利用LiFi接入的终端对地下停车场环境及车辆信息进行实时数据采集，利用定位服务器将用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配，将匹配的车辆信息发送至用户终端，用户终端将获取的车辆信息发送到云服务器端，与云服务器端进行信息交互，云服务器端进行路线规划，指导用户寻车及在停车场行驶，数据传递利用LiFi技术可以直接提高在地下停车场的信号数据传输问题，提高了数据传输的可靠性和高效性，同时利用云服务器端对寻车和行驶规划进行指导，也增加了对停车信息处理的安全性和智能化。

附图说明

图1是本发明方法流程示意图。

具体实施方式

本发明提供一种地下停车场智能导航系统，包括LiFi接入的终端、用户终端、定位服务器及云服务器端，

LiFi接入的终端对地下停车场环境及车辆信息进行实时数据采集，将采集的数据发送至定位服务器，

定位服务器将用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配，将匹配的车辆信息发送至用户终端，

用户终端将获取的车辆信息发送到云服务器端，与云服务器端进行信息交互，云服务器端进行路线规划，指导用户寻车及在停车场行驶。

同时提供与上述系统相对应的一种地下停车场智能导航方法,利用LiFi接入的终端对地下停车场环境及车辆信息进行实时数据采集，将采集的数据发送至定位服务器，

定位服务器将用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配，将匹配的车辆信息发送至用户终端，

用户终端将获取的车辆信息发送到云服务器端，与云服务器端进行信息交互，云服务器端进行路线规划，指导用户寻车及在停车场行驶。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

LiFi接入的终端，可以是已铺设好的设备上，比如LED灯接入LiFi模块，形成类似于AP的设备，使LiFi接入的终端随时可以接入网络。

利用本发明方法或系统，通过地下停车场无处不在的LED灯形成的LiFi接入的终端，对进入地下停车场的车辆和停车位进行实时动态采集，建立数据库，实现对车辆的定位，对采集的数据进行预处理，在车辆所在具体位置上采集到该位置的RSSI向量组，然后将所在位置上的无线信号通过LiFi发送到定位服务器，

定位服务器将查询该车辆所在具体位置信息与数据库进行匹配，利用基于机器学习的支持向量机SVM算法进行相应的匹配训练，最后将最相似的信息所对应的位置作为车辆的估计位置，通过用户的手机APP端接受的LiFi信号，显示出其所在位置，

用户的手机通过自带的光感识别装置识别可接收到LiFi信号，显示具体位置，手机需要将此次数据信息传送到云服务器端，云服务器端对此次车辆信息进行数据处理，步骤为：

步骤一：用户手机通过接收LiFi信号，显示车辆的估计位置，并发送车辆信息给云服务器端，云服务器端对辆信息进行数据处理，

步骤二：用户手机通过LiFi向云服务器端发送接收处理后数据的请求；

步骤三：云服务器端根据数据请求，保存此次处理后的数据，并返回给定位服务器，定位服务器相应处理后形成新数据集；

步骤四：定位服务器利用支持向量机SVM算法进行新数据集的再次相应的训练，并把训练结果发送给云服务器端，云服务器端对训练结果进行数据处理，并发送给用户手机，

步骤五：用户手机接收来自LiFi可见光无线网络AP设备广播的云服务器端的数据；

步骤六：用户手机向云服务器端发送消息，确认接收数据完成；

手机通过上述步骤与云服务器端进行数据交互，云服务器端还根据对每隔一段时间预设事件的测试及数据记录，定时并实时修正行驶路线，利用车辆信息所对应的位置数据计算出车辆进出停车场的速度以及行驶规划；

同时云服务器端还可对取车行人进行路线指导，用户里有手机APP给每个车辆进行了位置标记，对车辆信息所对应的位置数据通过机器学习的相应训练，将停车场划分为不同的区域，云服务器端可以指导用户在最优出口进入停车场，走最少的路找到自己的车。

以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (9)

1.一种地下停车场智能导航系统，其特征是

包括LiFi接入的终端、用户终端、定位服务器及云服务器端，

LiFi接入的终端对地下停车场环境及车辆信息进行实时数据采集，将采集的数据发送至定位服务器，

定位服务器将用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配，将匹配的车辆信息发送至用户终端，

用户终端将获取的车辆信息发送到云服务器端，与云服务器端进行信息交互，云服务器端进行路线规划，指导用户寻车及在停车场行驶。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征是LiFi接入的终端对采集的数据进行预处理，对车辆信息中的车辆所在具体位置信息，提取RSSI向量组，将车辆所在具体位置的无线信号通过LiFi发送到定位服务器。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征是定位服务器利用支持向量机SVM算法对用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配训练，将匹配结果最相似的信息作为匹配的车辆信息，将匹配的车辆信息所对应的位置作为车辆的估计位置发送至用户终端。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征是云服务器端根据对预设事件的测试及数据记录，定时并实时修正行驶路线，利用车辆信息所对应的位置数据计算出车辆进出停车场的速度以及行驶规划。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征是云服务器端对车辆信息所对应的位置数据通过机器学习的相应训练，将停车场划分为不同的区域，定时并实时修正行驶路线。

6.一种地下停车场智能导航方法,其特征是利用LiFi接入的终端对地下停车场环境及车辆信息进行实时数据采集，将采集的数据发送至定位服务器，

定位服务器将用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配，将匹配的车辆信息发送至用户终端，

用户终端将获取的车辆信息发送到云服务器端，与云服务器端进行信息交互，云服务器端进行路线规划，指导用户寻车及在停车场行驶。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征是利用LiFi接入的终端对采集的数据进行预处理，对车辆信息中的车辆所在具体位置信息，提取RSSI向量组，将车辆所在具体位置的无线信号通过LiFi发送到定位服务器。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征是利用定位服务器利用支持向量机SVM算法对用户终端信息和LiFi接入的终端采集的车辆信息进行匹配训练，将匹配结果最相似的信息作为匹配的车辆信息，将匹配的车辆信息所对应的位置作为车辆的估计位置发送至用户终端。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征是用户终端与云服务器端进行信息交互，具体步骤为：

步骤一：用户终端通过接收LiFi信号，显示车辆的估计位置，并发送车辆信息给云服务器端，云服务器端对辆信息进行数据处理，

步骤二：用户终端通过LiFi向云服务器端发送接收处理后数据的请求；

步骤三：云服务器端根据数据请求，保存此次处理后的数据，并返回给定位服务器，定位服务器相应处理后形成新数据集；

步骤四：定位服务器利用支持向量机SVM算法进行新数据集的再次相应的训练，并把训练结果发送给云服务器端，云服务器端对训练结果进行数据处理，并发送给用户终端，

步骤五：用户终端接收云服务器端的数据；

步骤六：用户终端向云服务器端发送消息，确认接收数据完成。