CN112216112A - 基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，通过采集模块、处理模块、分析模块、传输模块、注册登录模块、监测模块、定位模块和引导模块之间的配合使用，利用采集模块采集数据信息，利用处理模块对数据信息进行处理，利用分析模块对数据处理信息进行分析，利用监测模块接收分析模块发送的数据分析信息并对待停车辆进行监测；利用引导模块根据停车位置筛选数据将待停车辆引导至停车场，利用筛选空位位置数据将待停车辆引导至空余停车位；本发明还公开了基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车的方法，本发明可以解决不能对待停车辆进行精准引导的问题，以及引导的效果不佳的问题。

Description

基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统及方法

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，具体为基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统及方法。

背景技术

北斗卫星导航系统由空间段、地面段和用户段三部分组成，可在全球范围内全天候、全天时为各类用户提供高精度、高可靠定位、导航、授时服务，并且具备短报文通信能力，已经初步具备区域导航、定位和授时能力，定位精度为分米、厘米级别，测速精度0.2米/秒，授时精度10纳秒；利用北斗导航系统，可以实现与物联融合场景的定位应用，比如诱导泊车。

现有的诱导泊车系统使用时存在一定的缺陷，存在不能对待停车辆进行精准引导的问题，以及引导的效果不佳的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统及方法，本发明所要解决的技术问题为：

如何解决不能对待停车辆进行精准引导的问题，以及引导的效果不佳的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，包括采集模块、处理模块、分析模块、传输模块、注册登录模块、监测模块、定位模块和引导模块；

所述采集模块用于采集数据信息，该数据信息包括停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息，将数据信息传输至处理模块，所述处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至分析模块；

所述分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至监测模块；

所述监测模块用于接收分析模块发送的数据分析信息并对待停车辆进行监测，具体的工作步骤包括：

步骤一：获取数据分析信息，将数据分析信息中的停车位置排列积分数据和诱导位置积分数据进行综合判断；其中，停车位置排列积分数据中包含若干个停车场空位积分值，诱导位置积分数据中包含若干个停车距离积分值；

步骤二：利用停车平衡计算式获取停车平衡值，该停车平衡计算式为：

H_TPi＝χ₁χ₂*TKi*TJi

其中，H_TPi表示为停车平衡值，χ₁表示为预设的停车场空位积分值比例系数，χ₂表示为预设的停车距离积分值比例系数，TKi表示为停车场空位积分值，i＝1,2,3...n，TJi表示为停车距离积分值，i＝1,2,3...n；

步骤三：将若干个停车平衡值进行组合，并进行降序排列，得到停车平衡排列数据；

步骤四：利用停车平衡排列数据将停车位置排列数据进行筛选，得到停车位置筛选数据；其中，停车位置筛选数据包含距离待停车辆最近的停车场位置和空余车位最多的停车场位置；

步骤五：将停车位置筛选数据发送至引导模块；

所述传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输；

所述定位模块用于对待停车辆的位置和停车场的位置进行定位；

所述引导模块用于根据停车位置筛选数据将待停车辆引导至停车场，利用筛选空位位置数据将待停车辆引导至空余停车位。

作为本发明的进一步改进方案：所述处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，具体的操作步骤包括：

S21：获取数据信息，将数据信息中的停车场位置信息标定为停车场位置数据，并将停车场位置数据设定为TWi，i＝1,2,3...n；将数据信息中的空余车位位置信息标定为空余车位位置数据，并将空余车位位置数据设定为CWi，i＝1,2,3...n；将数据信息中的空余车位数量信息标定为空余车位数量数据，并将空余车位数量数据设定为CSi，i＝1,2,3...n；

S22：将数据信息中的待停车辆信息标定为待停车辆数据，并将待停车辆数据设定为YZi，i＝1,2,3...n；其中，所述待停车辆数据包含待停车牌数据和待停位置数据；

S23：利用空余车位数量数据将停车场位置数据进行降序排列，得到停车位置排列数据；

S24：将停车位置排列数据、空余车位位置数据、空余车位数量数据和待停车辆数据组合，得到数据处理信息。

作为本发明的进一步改进方案：所述分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，具体的工作步骤包括：

S31：获取数据处理信息；

S32：对数据处理信息中的停车位置排列数据、空余车位位置数据和空余车位数量数据进行综合分析，得到车位分析数据；

S33：对数据处理信息中的待停车辆数据进行分析，得到待停车辆分析数据；

S34：将车位分析数据和待停车辆分析数据组合，得到数据分析信息。

作为本发明的进一步改进方案：对数据处理信息中的停车位置排列数据、空余车位位置数据和空余车位数量数据进行综合分析，得到车位分析数据，具体的工作步骤包括：

S41：获取停车位置排列数据、空余车位位置数据和空余车位数量数据；

S42：利用空余容积计算式获取车位的空余容积值，该空余容积计算式为：

其中，H_KRi表示为空余容积值，α表示为预设的空余容积调整系数，CSk0表示为不同停车场中的车位总数量，k＝1,2,3...n；

S43：将空余容积值与预设的空余标准值进行对比，若空余容积值小于空余标准值，则生成第一空余对比数据；若空余容积值等于空余标准值，则生成第二空余对比数据；若空余容积值大于空余标准值，则生成第三空余对比数据；其中，第一空余对比数据表示停车场中空余车位的占比低，并且引导停车的优先级低；第二空余对比数据表示停车场中空余车位的占比中等，并且引导停车的优先级中等；第三空余对比数据表示停车场中空余车位的占比高，并且引导停车的优先级高；

S44：将第一空余对比数据、第二空余对比数据和第三空余对比数据组合，得到空余对比分析数据；

S45：利用空余对比分析数据对停车位置排列数据进行数量积分化处理，包括：根据空余对比分析数据和预设的空位积分阈值将空余车位数量数据进行积分赋值，得到空余车位数量积分数据，利用空余车位位置数据将空余车位数量积分数据组合，得到停车位置排列积分数据；

S46：将空余对比分析数据和停车位置排列积分数据组合，得到车位分析数据。

作为本发明的进一步改进方案：对数据处理信息中的待停车辆数据进行分析，得到待停车辆分析数据，具体的工作步骤包括：

S51：获取待停车辆数据中的待停车牌数据和待停位置数据；

S52：利用诱导位置数据根据预设的诱导范围进行诱导筛选，得到诱导筛选数据；其中，诱导筛选数据包含属于诱导范围内的筛选停车场位置数据、筛选空位位置数据和筛选空位数量数据；

S53：利用诱导迁移计算式获取诱导迁移值，该诱导迁移计算式为：

其中，H_YQi表示为诱导迁移值，β表示为预设的诱导迁移系数，YZWi1表示为诱导位置数据中的横坐标值，i＝1,2,3...n，YZWi2表示为诱导位置数据中的纵坐标值，i＝1,2,3...n，TWi1表示为筛选停车场位置数据中的横坐标值，i＝1,2,3...n，TWi2表示为筛选停车场位置数据中的纵坐标值，i＝1,2,3...n，TWk0表示为诱导位置数据与筛选停车场位置数据之间距离总和，k＝1,2,3...n；

S54：将若干个诱导迁移值进行降序排列，得到诱导迁移排序数据；

S55：利用诱导迁移排序数据将筛选停车场位置数据进行距离积分化处理，包括：根据诱导迁移排序数据和预设的空位距离积分阈值将筛选停车场位置数据进行积分赋值，得到诱导位置积分数据；

S56：将诱导车牌数据、诱导筛选数据和诱导位置积分数据组合，得到待停车辆分析数据。

作为本发明的进一步改进方案：所述注册登录模块用于用户通过公众号或者小程序进行用户信息的注册和登录，并接收引导模块发送的引导信息；其中，用户信息包含用户的手机号、车牌号和微信号。

基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车的方法，包括以下步骤：

步骤1：用户通过公众号或者小程序进行注册并登录，通过采集模块获取停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息；

步骤2：利用处理模块和分析模块分别对停车场位置信息、空余车位位置信息和空余车位数量信息以及待停车辆信息进行处理和分析，将分析结果发送至监测模块；

步骤3：利用监测模块根据分析结果对待停车辆和停车场进行监测，将监测结果发送至引导模块；

步骤4：利用引导模块根据监测结果向用户发送引导信息并进行引导；

步骤5：用户通过引导信息进行泊车。

本发明公开的各个方面的有益效果：

(1)本发明公开的一方面，通过采集模块、处理模块、分析模块、传输模块、注册登录模块、监测模块、定位模块和引导模块之间的配合使用，可以实现对待停车辆进行精准引导；

利用采集模块采集数据信息，该数据信息包括停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息，将数据信息传输至处理模块；

利用处理模块对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至分析模块；

利用分析模块对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至监测模块；

利用监测模块接收分析模块发送的数据分析信息并对待停车辆进行监测；

利用传输模块对各个模块之间的数据进行传输；

利用定位模块对待停车辆的位置和停车场的位置进行定位；

利用引导模块根据停车位置筛选数据将待停车辆引导至停车场，利用筛选空位位置数据将待停车辆引导至空余停车位，可以达到对待停车辆进行精准引导的目的，克服了现有方案中不能对待停车辆进行精准引导的问题。

(2)本发明公开的另一方面，通过对停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息的综合考虑，可以有效提高对待停车辆引导的效果；用户通过公众号或者小程序进行注册并登录，通过采集模块获取停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息；利用处理模块和分析模块分别对停车场位置信息、空余车位位置信息和空余车位数量信息以及待停车辆信息进行处理和分析，将分析结果发送至监测模块；利用监测模块根据分析结果对待停车辆和停车场进行监测，将监测结果发送至引导模块；利用引导模块根据监测结果向用户发送引导信息并进行引导；用户通过引导信息进行泊车，通过对空余车位的数量以及与停车场的距离进行综合考虑，可以达到提高引导效果的目的，并且可以有效提高停车的效率和停车的便捷性，解决了现有方案中引导的效果不佳的缺陷。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统的系统框图。

图2是本发明实现基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统的电子设备结构示意图。

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，本发明为基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，包括采集模块、处理模块、分析模块、传输模块、注册登录模块、监测模块、定位模块和引导模块；

所述采集模块用于采集数据信息，该数据信息包括停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息，将数据信息传输至处理模块，所述处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至分析模块；具体的操作步骤包括：

获取数据信息，将数据信息中的停车场位置信息标定为停车场位置数据，并将停车场位置数据设定为TWi，i＝1,2,3...n；将数据信息中的空余车位位置信息标定为空余车位位置数据，并将空余车位位置数据设定为CWi，i＝1,2,3...n；将数据信息中的空余车位数量信息标定为空余车位数量数据，并将空余车位数量数据设定为CSi，i＝1,2,3...n；

将数据信息中的待停车辆信息标定为待停车辆数据，并将待停车辆数据设定为YZi，i＝1,2,3...n；其中，所述待停车辆数据包含待停车牌数据和待停位置数据；

利用空余车位数量数据将停车场位置数据进行降序排列，得到停车位置排列数据；

将停车位置排列数据、空余车位位置数据、空余车位数量数据和待停车辆数据组合，得到数据处理信息；

所述分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至监测模块；具体的工作步骤包括：

获取数据处理信息；

对数据处理信息中的停车位置排列数据、空余车位位置数据和空余车位数量数据进行综合分析，得到车位分析数据；具体的工作步骤包括：

获取停车位置排列数据、空余车位位置数据和空余车位数量数据；

利用空余容积计算式获取车位的空余容积值，该空余容积计算式为：

其中，H_KRi表示为空余容积值，α表示为预设的空余容积调整系数，CSk0表示为不同停车场中的车位总数量，k＝1,2,3...n；

将空余容积值与预设的空余标准值进行对比，若空余容积值小于空余标准值，则生成第一空余对比数据；若空余容积值等于空余标准值，则生成第二空余对比数据；若空余容积值大于空余标准值，则生成第三空余对比数据；其中，第一空余对比数据表示停车场中空余车位的占比低，并且引导停车的优先级低；第二空余对比数据表示停车场中空余车位的占比中等，并且引导停车的优先级中等；第三空余对比数据表示停车场中空余车位的占比高，并且引导停车的优先级高；

将第一空余对比数据、第二空余对比数据和第三空余对比数据组合，得到空余对比分析数据；

利用空余对比分析数据对停车位置排列数据进行数量积分化处理，包括：根据空余对比分析数据和预设的空位积分阈值将空余车位数量数据进行积分赋值，得到空余车位数量积分数据，利用空余车位位置数据将空余车位数量积分数据组合，得到停车位置排列积分数据；

本发明实施例中，数量积分化处理表示空余车位数量为10，对应的积分为1000；空余车位数量为2，对应的积分为200；积分是空余车位数量的100倍；

将空余对比分析数据和停车位置排列积分数据组合，得到车位分析数据；

对数据处理信息中的待停车辆数据进行分析，得到待停车辆分析数据；具体的工作步骤包括：

获取待停车辆数据中的待停车牌数据和待停位置数据；

利用诱导位置数据根据预设的诱导范围进行诱导筛选，得到诱导筛选数据；其中，诱导筛选数据包含属于诱导范围内的筛选停车场位置数据、筛选空位位置数据和筛选空位数量数据；

利用诱导迁移计算式获取诱导迁移值，该诱导迁移计算式为：

其中，H_YQi表示为诱导迁移值，β表示为预设的诱导迁移系数，YZWi1表示为诱导位置数据中的横坐标值，i＝1,2,3...n，YZWi2表示为诱导位置数据中的纵坐标值，i＝1,2,3...n，TWi1表示为筛选停车场位置数据中的横坐标值，i＝1,2,3...n，TWi2表示为筛选停车场位置数据中的纵坐标值，i＝1,2,3...n，TWk0表示为诱导位置数据与筛选停车场位置数据之间距离总和，k＝1,2,3...n；

本发明实施例中，将市中心的标志性建筑设定为坐标轴的圆心；

将若干个诱导迁移值进行降序排列，得到诱导迁移排序数据；

利用诱导迁移排序数据将筛选停车场位置数据进行距离积分化处理，包括：根据诱导迁移排序数据和预设的空位距离积分阈值将筛选停车场位置数据进行积分赋值，得到诱导位置积分数据；

本发明实施例中，距离积分化处理表示将100m的距离设定积分为1；5m的距离设定积分为0.05；距离为积分的100倍；

将诱导车牌数据、诱导筛选数据和诱导位置积分数据组合，得到待停车辆分析数据；

将车位分析数据和待停车辆分析数据组合，得到数据分析信息；

所述监测模块用于接收分析模块发送的数据分析信息并对待停车辆进行监测，具体的工作步骤包括：

步骤一：获取数据分析信息，将数据分析信息中的停车位置排列积分数据和诱导位置积分数据进行综合判断；其中，停车位置排列积分数据中包含若干个停车场空位积分值，诱导位置积分数据中包含若干个停车距离积分值；

步骤二：利用停车平衡计算式获取停车平衡值，该停车平衡计算式为：

H_TPi＝χ₁χ₂*TKi*TJi

其中，H_TPi表示为停车平衡值，χ₁表示为预设的停车场空位积分值比例系数，χ₂表示为预设的停车距离积分值比例系数，TKi表示为停车场空位积分值，i＝1,2,3...n，TJi表示为停车距离积分值，i＝1,2,3...n；

步骤三：将若干个停车平衡值进行组合，并进行降序排列，得到停车平衡排列数据；

步骤四：利用停车平衡排列数据将停车位置排列数据进行筛选，得到停车位置筛选数据；其中，停车位置筛选数据包含距离待停车辆最近的停车场位置和空余车位最多的停车场位置；

步骤五：将停车位置筛选数据发送至引导模块；

所述传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输；

所述定位模块用于对待停车辆的位置和停车场的位置进行定位；

所述引导模块用于根据停车位置筛选数据将待停车辆引导至停车场，利用筛选空位位置数据将待停车辆引导至空余停车位；

所述注册登录模块用于用户通过公众号或者小程序进行用户信息的注册和登录，并接收引导模块发送的引导信息；其中，用户信息包含用户的手机号、车牌号和微信号；

基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车的方法，包括以下步骤：

步骤1：用户通过公众号或者小程序进行注册并登录，通过采集模块获取停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息；

步骤2：利用处理模块和分析模块分别对停车场位置信息、空余车位位置信息和空余车位数量信息以及待停车辆信息进行处理和分析，将分析结果发送至监测模块；

步骤3：利用监测模块根据分析结果对待停车辆和停车场进行监测，将监测结果发送至引导模块；

步骤4：利用引导模块根据监测结果向用户发送引导信息并进行引导；

步骤5：用户通过引导信息进行泊车。

本发明实施例在工作时，通过采集模块、处理模块、分析模块、传输模块、注册登录模块、监测模块、定位模块和引导模块之间的配合使用，可以实现对待停车辆进行精准引导；

利用采集模块采集数据信息，该数据信息包括停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息，将数据信息传输至处理模块；

利用处理模块对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至分析模块；

利用分析模块对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至监测模块；

利用监测模块接收分析模块发送的数据分析信息并对待停车辆进行监测；

利用传输模块对各个模块之间的数据进行传输；

利用定位模块对待停车辆的位置和停车场的位置进行定位；

利用引导模块根据停车位置筛选数据将待停车辆引导至停车场，利用筛选空位位置数据将待停车辆引导至空余停车位，可以达到对待停车辆进行精准引导的目的，克服了现有方案中不能对待停车辆进行精准引导的问题；

通过对停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息的综合考虑，可以有效提高对待停车辆引导的效果；用户通过公众号或者小程序进行注册并登录，通过采集模块获取停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息；利用处理模块和分析模块分别对停车场位置信息、空余车位位置信息和空余车位数量信息以及待停车辆信息进行处理和分析，将分析结果发送至监测模块；利用监测模块根据分析结果对待停车辆和停车场进行监测，将监测结果发送至引导模块；利用引导模块根据监测结果向用户发送引导信息并进行引导；用户通过引导信息进行泊车，通过对空余车位的数量以及与停车场的距离进行综合考虑，可以达到提高引导效果的目的，并且可以有效提高停车的效率和停车的便捷性，解决了现有方案中引导的效果不佳的缺陷。

如图2所示，是本发明实现基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统的电子设备结构示意图。

所述电子设备允许包括处理器、存储器和总线，还可以包括存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，如基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统的程序。

其中，所述存储器至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述处理器在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器内的程序或者模块(例如执行基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统等)，以及调用存储在所述存储器内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述总线允许是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器以及至少一个处理器等之间的连接通信。

图2仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图2示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

进一步地，所述电子设备还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，该电子设备还允许包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备中的所述存储器存储的基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统的程序是多个指令的组合，在所述处理器中运行时，可以实现图1中的内容。

具体地，所述处理器对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个非易失性计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，允许通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时允许有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块允许集成在一个处理单元中，也允许是各个单元单独物理存在，也允许两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也允许由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，允许对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (7)

1.基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，其特征在于，包括采集模块、处理模块、分析模块、传输模块、注册登录模块、监测模块、定位模块和引导模块；

所述采集模块用于采集数据信息，该数据信息包括停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息，将数据信息传输至处理模块，所述处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，并将数据处理信息传输至分析模块；

所述分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，并将数据分析信息传输至监测模块；

所述监测模块用于接收分析模块发送的数据分析信息并对待停车辆进行监测，具体的工作步骤包括：

步骤一：获取数据分析信息，将数据分析信息中的停车位置排列积分数据和诱导位置积分数据进行综合判断；其中，停车位置排列积分数据中包含若干个停车场空位积分值，诱导位置积分数据中包含若干个停车距离积分值；

步骤二：利用停车平衡计算式获取停车平衡值，该停车平衡计算式为：

H_TPi＝χ₁χ₂*TKi*TJi

其中，H_TPi表示为停车平衡值，χ₁表示为预设的停车场空位积分值比例系数，χ₂表示为预设的停车距离积分值比例系数，TKi表示为停车场空位积分值，i＝1,2,3...n，TJi表示为停车距离积分值，i＝1,2,3...n；

步骤三：将若干个停车平衡值进行组合，并进行降序排列，得到停车平衡排列数据；

步骤四：利用停车平衡排列数据将停车位置排列数据进行筛选，得到停车位置筛选数据；其中，停车位置筛选数据包含距离待停车辆最近的停车场位置和空余车位最多的停车场位置；

步骤五：将停车位置筛选数据发送至引导模块；

所述传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输；

所述定位模块用于对待停车辆的位置和停车场的位置进行定位；

所述引导模块用于根据停车位置筛选数据将待停车辆引导至停车场，利用筛选空位位置数据将待停车辆引导至空余停车位。

2.根据权利要求1所述的基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，其特征在于，所述处理模块用于对数据信息进行处理，得到数据处理信息，具体的操作步骤包括：

S21：获取数据信息，将数据信息中的停车场位置信息标定为停车场位置数据，并将停车场位置数据设定为TWi，i＝1,2,3...n；将数据信息中的空余车位位置信息标定为空余车位位置数据，并将空余车位位置数据设定为CWi，i＝1,2,3...n；将数据信息中的空余车位数量信息标定为空余车位数量数据，并将空余车位数量数据设定为CSi，i＝1,2,3...n；

S22：将数据信息中的待停车辆信息标定为待停车辆数据，并将待停车辆数据设定为YZi，i＝1,2,3...n；其中，所述待停车辆数据包含待停车牌数据和待停位置数据；

S23：利用空余车位数量数据将停车场位置数据进行降序排列，得到停车位置排列数据；

S24：将停车位置排列数据、空余车位位置数据、空余车位数量数据和待停车辆数据组合，得到数据处理信息。

3.根据权利要求1所述的基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，其特征在于，所述分析模块用于对数据处理信息进行分析，得到数据分析信息，具体的工作步骤包括：

S31：获取数据处理信息；

S32：对数据处理信息中的停车位置排列数据、空余车位位置数据和空余车位数量数据进行综合分析，得到车位分析数据；

S33：对数据处理信息中的待停车辆数据进行分析，得到待停车辆分析数据；

S34：将车位分析数据和待停车辆分析数据组合，得到数据分析信息。

4.根据权利要求3所述的基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，其特征在于，对数据处理信息中的停车位置排列数据、空余车位位置数据和空余车位数量数据进行综合分析，得到车位分析数据，具体的工作步骤包括：

S41：获取停车位置排列数据、空余车位位置数据和空余车位数量数据；

S42：利用空余容积计算式获取车位的空余容积值，该空余容积计算式为：

其中，H_KRi表示为空余容积值，α表示为预设的空余容积调整系数，CSk0表示为不同停车场中的车位总数量，k＝1,2,3...n；

S43：将空余容积值与预设的空余标准值进行对比，若空余容积值小于空余标准值，则生成第一空余对比数据；若空余容积值等于空余标准值，则生成第二空余对比数据；若空余容积值大于空余标准值，则生成第三空余对比数据；其中，第一空余对比数据表示停车场中空余车位的占比低，并且引导停车的优先级低；第二空余对比数据表示停车场中空余车位的占比中等，并且引导停车的优先级中等；第三空余对比数据表示停车场中空余车位的占比高，并且引导停车的优先级高；

S44：将第一空余对比数据、第二空余对比数据和第三空余对比数据组合，得到空余对比分析数据；

S45：利用空余对比分析数据对停车位置排列数据进行数量积分化处理，包括：根据空余对比分析数据和预设的空位积分阈值将空余车位数量数据进行积分赋值，得到空余车位数量积分数据，利用空余车位位置数据将空余车位数量积分数据组合，得到停车位置排列积分数据；

S46：将空余对比分析数据和停车位置排列积分数据组合，得到车位分析数据。

5.根据权利要求3所述的基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，其特征在于，对数据处理信息中的待停车辆数据进行分析，得到待停车辆分析数据，具体的工作步骤包括：

S51：获取待停车辆数据中的待停车牌数据和待停位置数据；

S52：利用诱导位置数据根据预设的诱导范围进行诱导筛选，得到诱导筛选数据；其中，诱导筛选数据包含属于诱导范围内的筛选停车场位置数据、筛选空位位置数据和筛选空位数量数据；

S53：利用诱导迁移计算式获取诱导迁移值，该诱导迁移计算式为：

其中，H_YQi表示为诱导迁移值，β表示为预设的诱导迁移系数，YZWi1表示为诱导位置数据中的横坐标值，i＝1,2,3...n，YZWi2表示为诱导位置数据中的纵坐标值，i＝1,2,3...n，TWi1表示为筛选停车场位置数据中的横坐标值，i＝1,2,3...n，TWi2表示为筛选停车场位置数据中的纵坐标值，i＝1,2,3...n，TWk0表示为诱导位置数据与筛选停车场位置数据之间距离总和，k＝1,2,3...n；

S54：将若干个诱导迁移值进行降序排列，得到诱导迁移排序数据；

S55：利用诱导迁移排序数据将筛选停车场位置数据进行距离积分化处理，包括：根据诱导迁移排序数据和预设的空位距离积分阈值将筛选停车场位置数据进行积分赋值，得到诱导位置积分数据；

S56：将诱导车牌数据、诱导筛选数据和诱导位置积分数据组合，得到待停车辆分析数据。

6.根据权利要求1所述的基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车系统，其特征在于，所述注册登录模块用于用户通过公众号或者小程序进行用户信息的注册和登录，并接收引导模块发送的引导信息；其中，用户信息包含用户的手机号、车牌号和微信号。

7.基于与物联融合场景的北斗定位诱导泊车的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：用户通过公众号或者小程序进行注册并登录，通过采集模块获取停车场位置信息、空余车位位置信息、空余车位数量信息和待停车辆信息；

步骤2：利用处理模块和分析模块分别对停车场位置信息、空余车位位置信息和空余车位数量信息以及待停车辆信息进行处理和分析，将分析结果发送至监测模块；

步骤3：利用监测模块根据分析结果对待停车辆和停车场进行监测，将监测结果发送至引导模块；

步骤4：利用引导模块根据监测结果向用户发送引导信息并进行引导；

步骤5：用户通过引导信息进行泊车。

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