CN111540071A - 一种基于大数据的停车场智能监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的停车场智能监控系统，包括摄像头、识别单元、比对单元、监控模块、分析模块、数据库、计算模块、智能设备和门禁装置；所述摄像头用于实时监控车辆进出信息并自动获取车辆影像信息，所述车辆影像信息包括车牌数据和驾驶员面部数据，并将其传输至识别单元，所述识别单元自动识别车牌数据和驾驶员面部数据，本发明通过分析模块的设置，对车辆的停车违章记录进行分析计算，并将其与预设值进行比对，从而得出该车辆的违章概率，并依据该违章概率对车辆进行定时检查，对车辆进行安全管理，避免车辆在停车场内给自己或者他人造成损害，节省人为看管的人力资源消耗，提高管理的工作效率。

Description

一种基于大数据的停车场智能监控系统

技术领域

本发明涉及停车场智能监控技术领域，具体为一种基于大数据的停车场智能监控系统。

背景技术

停车场是供车辆停放之场所。停车场有仅画停车格而无人管理及收费的简易停车场，亦有配有出入栏口、泊车管理员及计时收款员的收费停车场。现代化的停车场常有自动化计时收费系统、闭路电视及录影机系统。停车场主及管理员的法律责任，通常只是提供场地给驾车人士停泊车辆，不保障车辆受损及失车责任，一般会贴合约免责条款于停车场大门之外供车主参阅，现有的停车场内均会安装有监控装置，对停车场进行监控管理。

公告号为CN209462466U的一种节约型停车场智能监控系统，该节约型停车场智能监控系统，采用了压力传感器和光电传感器与ARM主控单元信号连接驱动电子开关作为控制输入信号从而控制摄像头的技术，从而产生在有车辆停在停车车位的时候打开摄像头，从而节约存储空间和能源的效果；采用了无线传输控制的LED照明灯的技术，从而产生ARM主控单元通过无线控制LED照明灯为摄像头进行光补偿的效果；采用了驱动电机驱动的旋转杆以及清洁布的技术，从而产生对通过ARM主控单元控制电机对摄像头镜头进行擦拭清洁的效果述，但是，该节约型停车场智能监控系统，无法对车辆进行更好的安全保障，同时，对于车辆在停车场内的停车状况和安全无法进行精确的判断，为此，我们提出一种基于大数据的停车场智能监控系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的停车场智能监控系统，通过摄像头、识别单元和比对单元的设置，对车辆的车牌和驾驶员进行安全验证，增加车辆的安全性，增加对车辆的安全保障，提高工作效率，通过分析模块、监控模块和计算模块的设置，对车辆的停放过程进行安全判断，对车辆进行安全管理，避免车辆在停车场内给自己或者他人造成损害，节省人为看管的人力资源消耗，提高管理的工作效率。

本发明所要解决的技术问题为：

(1)如何通过比对模块的设置，对识别单元识别的影像进行比对，判断出车牌号码是否在本停车场记录过，并分辨出驾驶员是否为该车的车主，来解决现有技术中无法更好的保障车辆安全的问题；

(2)如何通过分析模块的设置，对车辆的停车违章记录进行分析计算，并将其与预设值进行比对，从而得出该车辆的违章概率，并依据该违章概率对车辆进行定时检查，对车辆进行安全管理，来解决现有技术中无法对车辆进行精确判断的问题；

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的停车场智能监控系统，包括摄像头、识别单元、比对单元、监控模块、分析模块、数据库、计算模块、智能设备和门禁装置；

所述摄像头用于实时监控车辆进出信息并自动获取车辆影像信息，所述车辆影像信息包括车牌数据和驾驶员面部数据，并将其传输至识别单元，所述识别单元自动识别车牌数据和驾驶员面部数据，并将其传输至比对单元，所述比对单元用于对车牌数据、驾驶员面部数据、备案车牌数据和车主信息进行比对操作，生成通过命令和禁止通行命令，并将其传输至门禁装置；

所述分析模块用于对违章次数数据、违章时间数据和违章程度数据进行分析操作，得到危险信号和监控信号，并将其传输至监控模块；

所述监控模块用于实时对停车场及车辆状态进行监测，并获取停车状态信息和车辆停车数据，所述状态信息包括车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据，所述车辆停车数据包括停车库位置数据和车辆停放位置数据，并将其传输至计算模块；

所述计算模块用于对停车库位置数据、车辆停放位置数据、车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据进行计算操作，得到事故信号和警报信号，并将其传输至智能设备；

所述智能设备用于接收事故信号和警报信号，并提醒用户。

作为本发明的进一步改进方案：比对操作的具体操作过程为：

步骤一：获取车牌数据和备案车牌数据，并将其依次标记为qi和Qi，i＝1,2,3......n，将车牌数据和备案车牌数据进行比对，具体为：当qi≠Qi时，则判定该车辆没有在停车场内停过车，将其标记为新用户，当qi＝Qi时，则判定该车辆在停车场内停过车，将其标记为老用户；

步骤二：依据上述步骤一中得出的结果，当出现的为新用户时，将该车辆进行备案记录，当出现的为老用户时，获取驾驶员面部数据、车主面部数据和车主手机号码数据，并将其依次标记为wi、Wi和Ei，i＝1,2,3......n；

步骤三：将上述步骤二中的驾驶员面部数据、车主面部数据和车主手机号码数据进行识别处理，当wi＝Wi时，则判定该驾驶员是该车的车主，生成安全信号，当wi≠Wi时，则判定该驾驶员不是该车的车主，生成危险信号；

步骤四：依据上述步骤三中的危险信号，则获取与该车牌号对应的车主手机号码数据，并向该手机号码发送验证短信，依据短信验证结果判定是否让该车辆进入停车场。

作为本发明的进一步改进方案：分析操作的具体操作过程为：

K1：获取违章次数数据和违章时间数据，并将其依次标记为Ri、Ti，i＝1,2,3......n；

K2：获取违章程度数据，并将违章程度数据按照撞到物体次数、撞到车辆次数和压线停车次数进行分类，并将其依次标记为C1j、C2j和C3j，j＝1,2,3......a1；

K3：获取一段时间内的违章情况，即获取违章时间数据相对应的违章次数数据，并将其与撞到物体次数、撞到车辆次数和压线停车次数一同带入到计算式V1＝C1j/Ri，V2＝C2j/Ri，V3＝C3j/Ri，其中，V1、V2和V3分别表示为撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率，且V1+V2+V3≤1；

K4：设定三个撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率的预设值M1、M2和M3，并将其与上述K3中所得出的撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率进行分析，具体为：

Kj1：当V1≥M1时，则判定该车辆撞到物体的概率高，生成物体危险信号；

Kj2：当V2≥M2时，则判定该车辆撞到车辆的概率高，生成车辆危险信号；

Kj3：当V3≥M3时，则判定该车辆压线停车的概率高，生成妨碍停车信号；

Kj4：当V1＜M1时，则判定该车辆撞到物体的概率低，生成物体防护信号；

Kj5：当V1＜M1时，则判定该车辆撞到物体的概率低，生成物体防护信号；

Kj6：当V1＜M1时，则判定该车辆压线停车的概率低，生成监督停车信号；

K5：将撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率一同带入到计算式：V_总＝V1*V2*V3，并将其对应的预设值一同带入到计算式：M_总＝M1*M2*M3，V_总和M_总分别表示为该车辆总的事故概率和该车辆总的预设概率；

K6：依据上述K4的分析方式，将K5中该车辆总的事故概率和该车辆总的预设概率进行对比，当V_总≥M_总时，则判定该车辆的危险指数较高，生成危险信号，当V_总≥M_总时，则判定该车辆的危险指数较低，生成监控信号。

作为本发明的进一步改进方案：计算操作的具体操作过程为：

H1：依据红外线扫描仪，将该车辆行车路线、停车位置、停车场正题以及停车线进行采集，建立一个虚拟空间坐标系，将该车辆的周边进行实时标记为Bvo，v＝1,2,3......b1，o＝1,2,3......b2，并将其他车辆和墙壁标记为Pvo和Fvo，其中Bvo和Pvo表示为某一辆车在某一时刻车身所占的位置；

H2：依据上述H1中对该车辆在行走的路线中，选取出相同的时间段内，该车辆与其他车辆所在的位置是否重合，并将该段时间内，该车辆的位置是否与墙壁的位置重合，来判断出该车辆是否撞上墙壁或者装上其他车辆；

H3：当该车辆位于停车线内时，获取该车辆的车身位置坐标以及该停车线的位置坐标，识别车头坐标与车位坐标，并将其带入计算式，计算出车头与车尾之间的距离，同时，将停车线的两端坐标带入到计算式中，计算出停车线组成的停车位长度，将停车位长度减去该车辆的长度再除以二，求得该车辆车头与车位与停车线的距离，并将其标记为Lc，c＝1,2，识别出该车辆四个轮子与地面接触的坐标，依据两个前轮和两个后轮的坐标，分别计算出两个前轮和两个后轮之间的距离，将停车位的宽度减去两个前轮或者两个后轮之间的距离并除以二，求得该车辆侧身应该与两侧停车之间的距离，并将其标记为Dx，x＝1,2,3,4；

H4：监控模块通过红外线扫描仪对车辆在停车位内的位置进行扫描，监测出该车辆到达停车位四边的距离，并设定相对应的预设值，将监测值与预设值进行比对，当监测值大于等于预设值时，则判定车辆停车规范，当监测值小于预设值时，则判定停车不规范，生成警报信号。

作为本发明的进一步改进方案：所述智能设备为一种平板电脑。

本发明的有益效果：

(1)摄像头实时监控车辆进出信息并自动获取车辆影像信息，并将其传输至比对单元，比对单元将车牌数据和备案车牌数据进行比对，判定该车辆是否在停车场内停过车，并将其进行分类标记，并依据标记识别该车辆的驾驶员是否为该车辆的车主，进行安全判断，并通过手机号码验证，生成通过命令和禁止通行命令，并将其传输至门禁装置，通过门禁装置控制车辆的进出，通过比对模块的设置，对识别单元识别的影像进行比对，判断出车牌号码是否在本停车场记录过，并分辨出驾驶员是否为该车的车主，增加车辆的安全性，增加对车辆的安全保障，提高工作效率。

(2)分析模块将违章次数数据、违章时间数据和违章程度数据带入到计算式V1＝C1j/Ri，V2＝C2j/Ri，V3＝C3j/Ri中，计算出撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率，并设定相对应的预设值，将其与计算值相比对，依据上述计算值和预设值计算出该车辆总的事故概率和该车辆总的预设概率，得到危险信号和监控信号，并将其传输至监控模块；监控模块实时对停车场及车辆状态进行监测，并获取停车状态信息和车辆停车数据，状态信息包括车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据，车辆停车数据包括停车库位置数据和车辆停放位置数据，并将其传输至计算模块；计算模块用于对停车库位置数据、车辆停放位置数据、车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据进行计算操作，得到事故信号和警报信号，并将其传输至智能设备，智能设备用于接收事故信号和警报信号并提醒用户，通过分析模块的设置，对车辆的停车违章记录进行分析计算，并将其与预设值进行比对，从而得出该车辆的违章概率，并依据该违章概率对车辆进行定时检查，对车辆进行安全管理，避免车辆在停车场内给自己或者他人造成损害，节省人为看管的人力资源消耗，提高管理的工作效率。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的系统框图。

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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种基于大数据的停车场智能监控系统，包括摄像头、识别单元、比对单元、监控模块、分析模块、数据库、计算模块、智能设备和门禁装置；

所述摄像头用于实时监控车辆进出信息并自动获取车辆影像信息，且摄像头安装在停车场的入口和出口处，所述车辆影像信息包括车牌数据和驾驶员面部数据，并将其传输至识别单元，所述识别单元自动识别车牌数据和驾驶员面部数据，并将其传输至比对单元，所述数据库内存储有备案车牌数和车主信息，所述车主信息包括车辆违规信息、车主面部数据和车主手机号码数据，所述车辆违规信息包括违章次数数据、违章时间数据和违章程度数据，所述比对单元用于对车牌数据、驾驶员面部数据、备案车牌数据和车主信息进行比对操作，比对操作的具体操作过程为：

步骤一：获取车牌数据和备案车牌数据，并将其依次标记为qi和Qi，i＝1,2,3......n，将车牌数据和备案车牌数据进行比对，具体为：当qi≠Qi时，则判定该车辆没有在停车场内停过车，将其标记为新用户，当qi＝Qi时，则判定该车辆在停车场内停过车，将其标记为老用户；

步骤二：依据上述步骤一中得出的结果，当出现的为新用户时，将该车辆进行备案记录，当出现的为老用户时，获取驾驶员面部数据、车主面部数据和车主手机号码数据，并将其依次标记为wi、Wi和Ei，i＝1,2,3......n；

步骤三：将上述步骤二中的驾驶员面部数据、车主面部数据和车主手机号码数据进行识别处理，当wi＝Wi时，则判定该驾驶员是该车的车主，生成安全信号，当wi≠Wi时，则判定该驾驶员不是该车的车主，生成危险信号；

步骤四：依据上述步骤三中的危险信号，则获取与该车牌号对应的车主手机号码数据，并向该手机号码发送验证短信，依据短信验证结果判定是否让该车辆进入停车场，生成通过命令和禁止通行命令，并将其传输至门禁装置，通过门禁装置控制车辆的进出；

所述分析模块用于对违章次数数据、违章时间数据和违章程度数据进行分析操作，分析操作的具体操作过程为：

K1：获取违章次数数据和违章时间数据，并将其依次标记为Ri、Ti，i＝1,2,3......n；

K2：获取违章程度数据，并将违章程度数据按照撞到物体次数、撞到车辆次数和压线停车次数进行分类，并将其依次标记为C1j、C2j和C3j，j＝1,2,3......a1；

K3：获取一段时间内的违章情况，即获取违章时间数据相对应的违章次数数据，并将其与撞到物体次数、撞到车辆次数和压线停车次数一同带入到计算式V1＝C1j/Ri，V2＝C2j/Ri，V3＝C3j/Ri，其中，V1、V2和V3分别表示为撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率，且V1+V2+V3≤1；

K4：设定三个撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率的预设值M1、M2和M3，并将其与上述K3中所得出的撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率进行分析，具体为：

Kj1：当V1≥M1时，则判定该车辆撞到物体的概率高，生成物体危险信号；

Kj2：当V2≥M2时，则判定该车辆撞到车辆的概率高，生成车辆危险信号；

Kj3：当V3≥M3时，则判定该车辆压线停车的概率高，生成妨碍停车信号；

Kj4：当V1＜M1时，则判定该车辆撞到物体的概率低，生成物体防护信号；

Kj5：当V1＜M1时，则判定该车辆撞到物体的概率低，生成物体防护信号；

Kj6：当V1＜M1时，则判定该车辆压线停车的概率低，生成监督停车信号；

K5：将撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率一同带入到计算式：V_总＝V1*V2*V3，并将其对应的预设值一同带入到计算式：M_总＝M1*M2*M3，V_总和M_总分别表示为该车辆总的事故概率和该车辆总的预设概率；

K6：依据上述K4的分析方式，将K5中该车辆总的事故概率和该车辆总的预设概率进行对比，当V_总≥M_总时，则判定该车辆的危险指数较高，生成危险信号，当V_总≥M_总时，则判定该车辆的危险指数较低，生成监控信号；

K7：将危险信号和监控信号传输至监控模块；

所述监控模块接收到危险信号和监控信号对车辆进行不同程度度的监控，当出现危险信号时，每m1分钟进行监控查看，当出现监控信号时，每m2分钟进行监控查看，m1和m2均为预设值，所述监控模块用于实时对停车场及车辆状态进行监测，并获取停车状态信息和车辆停车数据，所述状态信息包括车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据，所述车辆停车数据包括停车库位置数据和车辆停放位置数据，并将其传输至计算模块；

所述计算模块用于对停车库位置数据、车辆停放位置数据、车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据进行计算操作，计算操作的具体操作过程为：

H1：依据红外线扫描仪，将该车辆行车路线、停车位置、停车场正题以及停车线进行采集，建立一个虚拟空间坐标系，将该车辆的周边进行实时标记为Bvo，v＝1,2,3......b1，o＝1,2,3......b2，并将其他车辆和墙壁标记为Pvo和Fvo，其中Bvo和Pvo表示为某一辆车在某一时刻车身所占的位置；

H2：依据上述H1中对该车辆在行走的路线中，选取出相同的时间段内，该车辆与其他车辆所在的位置是否重合，并将该段时间内，该车辆的位置是否与墙壁的位置重合，来判断出该车辆是否撞上墙壁或者装上其他车辆，并生成事故信号；

H3：当该车辆位于停车线内时，获取该车辆的车身位置坐标以及该停车线的位置坐标，识别车头坐标与车位坐标，并将其带入计算式，计算出车头与车尾之间的距离，同时，将停车线的两端坐标带入到计算式中，计算出停车线组成的停车位长度，将停车位长度减去该车辆的长度再除以二，求得该车辆车头与车位与停车线的距离，并将其标记为Lc，c＝1,2，识别出该车辆四个轮子与地面接触的坐标，依据两个前轮和两个后轮的坐标，分别计算出两个前轮和两个后轮之间的距离，将停车位的宽度减去两个前轮或者两个后轮之间的距离并除以二，求得该车辆侧身应该与两侧停车之间的距离，并将其标记为Dx，x＝1,2,3,4；

H4：监控模块通过红外线扫描仪对车辆在停车位内的位置进行扫描，监测出该车辆到达停车位四边的距离，并设定相对应的预设值，将监测值与预设值进行比对，当监测值大于等于预设值时，则判定车辆停车规范，当监测值小于预设值时，则判定停车不规范，生成警报信号，并将其传输至智能设备。

本发明在工作时，摄像头实时监控车辆进出信息并自动获取车辆影像信息，并将其传输至比对单元，比对单元将车牌数据和备案车牌数据进行比对，判定该车辆是否在停车场内停过车，并将其进行分类标记，并依据标记识别该车辆的驾驶员是否为该车辆的车主，进行安全判断，并通过手机号码验证，生成通过命令和禁止通行命令，并将其传输至门禁装置，通过门禁装置控制车辆的进出；分析模块将违章次数数据、违章时间数据和违章程度数据带入到计算式V1＝C1j/Ri，V2＝C2j/Ri，V3＝C3j/Ri中，计算出撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率，并设定相对应的预设值，将其与计算值相比对，依据上述计算值和预设值计算出该车辆总的事故概率和该车辆总的预设概率，得到危险信号和监控信号，并将其传输至监控模块；监控模块实时对停车场及车辆状态进行监测，并获取停车状态信息和车辆停车数据，状态信息包括车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据，车辆停车数据包括停车库位置数据和车辆停放位置数据，并将其传输至计算模块；计算模块用于对停车库位置数据、车辆停放位置数据、车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据进行计算操作，得到事故信号和警报信号，并将其传输至智能设备，智能设备用于接收事故信号和警报信号，并提醒用户。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于大数据的停车场智能监控系统，其特征在于，包括摄像头、识别单元、比对单元、监控模块、分析模块、数据库、计算模块、智能设备和门禁装置；

所述摄像头用于实时监控车辆进出信息并自动获取车辆影像信息，所述车辆影像信息包括车牌数据和驾驶员面部数据，并将其传输至识别单元，所述识别单元自动识别车牌数据和驾驶员面部数据，并将其传输至比对单元，所述比对单元用于对车牌数据、驾驶员面部数据、备案车牌数据和车主信息进行比对操作，生成通过命令和禁止通行命令，并将其传输至门禁装置；

所述分析模块用于对违章次数数据、违章时间数据和违章程度数据进行分析操作，得到危险信号和监控信号，并将其传输至监控模块；

所述监控模块用于实时对停车场及车辆状态进行监测，并获取停车状态信息和车辆停车数据，所述状态信息包括车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据，所述车辆停车数据包括停车库位置数据和车辆停放位置数据，并将其传输至计算模块；

所述计算模块用于对停车库位置数据、车辆停放位置数据、车库已停车辆位置数据和该车辆实时位置数据进行计算操作，得到事故信号和警报信号，并将其传输至智能设备；

所述智能设备用于接收事故信号和警报信号，并提醒用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的停车场智能监控系统，其特征在于，比对操作的具体操作过程为：

步骤一：获取车牌数据和备案车牌数据，并将其依次标记为qi和Qi，i＝1,2,3......n，将车牌数据和备案车牌数据进行比对，具体为：当qi≠Qi时，则判定该车辆没有在停车场内停过车，将其标记为新用户，当qi＝Qi时，则判定该车辆在停车场内停过车，将其标记为老用户；

步骤二：依据上述步骤一中得出的结果，当出现的为新用户时，将该车辆进行备案记录，当出现的为老用户时，获取驾驶员面部数据、车主面部数据和车主手机号码数据，并将其依次标记为wi、Wi和Ei，i＝1,2,3......n；

步骤三：将上述步骤二中的驾驶员面部数据、车主面部数据和车主手机号码数据进行识别处理，当wi＝Wi时，则判定该驾驶员是该车的车主，生成安全信号，当wi≠Wi时，则判定该驾驶员不是该车的车主，生成危险信号；

步骤四：依据上述步骤三中的危险信号，则获取与该车牌号对应的车主手机号码数据，并向该手机号码发送验证短信，依据短信验证结果判定是否让该车辆进入停车场。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的停车场智能监控系统，其特征在于，分析操作的具体操作过程为：

K1：获取违章次数数据和违章时间数据，并将其依次标记为Ri、Ti，i＝1,2,3......n；

K2：获取违章程度数据，并将违章程度数据按照撞到物体次数、撞到车辆次数和压线停车次数进行分类，并将其依次标记为C1j、C2j和C3j，j＝1,2,3......a1；

K3：获取一段时间内的违章情况，即获取违章时间数据相对应的违章次数数据，并将其与撞到物体次数、撞到车辆次数和压线停车次数一同带入到计算式V1＝C1j/Ri，V2＝C2j/Ri，V3＝C3j/Ri，其中，V1、V2和V3分别表示为撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率，且V1+V2+V3≤1；

K4：设定三个撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率的预设值M1、M2和M3，并将其与上述K3中所得出的撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率进行分析，具体为：

Kj1：当V1≥M1时，则判定该车辆撞到物体的概率高，生成物体危险信号；

Kj2：当V2≥M2时，则判定该车辆撞到车辆的概率高，生成车辆危险信号；

Kj3：当V3≥M3时，则判定该车辆压线停车的概率高，生成妨碍停车信号；

Kj4：当V1＜M1时，则判定该车辆撞到物体的概率低，生成物体防护信号；

Kj5：当V1＜M1时，则判定该车辆撞到物体的概率低，生成物体防护信号；

Kj6：当V1＜M1时，则判定该车辆压线停车的概率低，生成监督停车信号；

K5：将撞到物体的概率、撞到车辆的概率和压线停车的概率一同带入到计算式：V_总＝V1*V2*V3，并将其对应的预设值一同带入到计算式：M_总＝M1*M2*M3，V_总和M_总分别表示为该车辆总的事故概率和该车辆总的预设概率；

K6：依据上述K4的分析方式，将K5中该车辆总的事故概率和该车辆总的预设概率进行对比，当V_总≥M_总时，则判定该车辆的危险指数较高，生成危险信号，当V_总≥M_总时，则判定该车辆的危险指数较低，生成监控信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的停车场智能监控系统，其特征在于，计算操作的具体操作过程为：

H1：依据红外线扫描仪，将该车辆行车路线、停车位置、停车场正题以及停车线进行采集，建立一个虚拟空间坐标系，将该车辆的周边进行实时标记为Bvo，v＝1,2,3......b1，o＝1,2,3......b2，并将其他车辆和墙壁标记为Pvo和Fvo，其中Bvo和Pvo表示为某一辆车在某一时刻车身所占的位置；

H2：依据上述H1中对该车辆在行走的路线中，选取出相同的时间段内，该车辆与其他车辆所在的位置是否重合，并将该段时间内，该车辆的位置是否与墙壁的位置重合，来判断出该车辆是否撞上墙壁或者装上其他车辆；

H3：当该车辆位于停车线内时，获取该车辆的车身位置坐标以及该停车线的位置坐标，识别车头坐标与车位坐标，并将其带入计算式，计算出车头与车尾之间的距离，同时，将停车线的两端坐标带入到计算式中，计算出停车线组成的停车位长度，将停车位长度减去该车辆的长度再除以二，求得该车辆车头与车位与停车线的距离，并将其标记为Lc，c＝1,2，识别出该车辆四个轮子与地面接触的坐标，依据两个前轮和两个后轮的坐标，分别计算出两个前轮和两个后轮之间的距离，将停车位的宽度减去两个前轮或者两个后轮之间的距离并除以二，求得该车辆侧身应该与两侧停车之间的距离，并将其标记为Dx，x＝1,2,3,4；

H4：监控模块通过红外线扫描仪对车辆在停车位内的位置进行扫描，监测出该车辆到达停车位四边的距离，并设定相对应的预设值，将监测值与预设值进行比对，当监测值大于等于预设值时，则判定车辆停车规范，当监测值小于预设值时，则判定停车不规范，生成警报信号。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的停车场智能监控系统，其特征在于，所述智能设备为一种平板电脑。

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