CN114973636A - 基于物联网的停车识别匹配系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于物联网的停车识别匹配系统，涉及停车识别匹配技术领域，解决了现有技术中，无法对车辆进行实时分析，导致停车识别过程中存在误操作的技术问题，将停车区域的车辆进行实时分析，判断停车区域内的车辆是否需求进行停车或者驶出停车区域，提高了停车区域车辆识别的准确性，防止出现车辆误识别导致其车辆识别的工作效率降低；将对应停车区域内的车辆实时识别环境进行分析，判断对应识别环境是否正常，从而对车辆识别准确性进行检测，提高车辆识别的准确性，防止车辆识别存在偏差导致停车区域内的车辆停放效率降低；将对应停车区域内的停车规划进行分析，提高了停车区域的停车效率。

Description

基于物联网的停车识别匹配系统

技术领域

本发明涉及停车识别匹配技术领域，具体为基于物联网的停车识别匹配系统。

背景技术

随着汽车产业的不断发展，汽车已成为人们日常生活的必备工具，而各类停车场停放车辆复杂、车主与管理员之间易产生摩擦、车流高峰堵车严重、突发案件无法追踪、月卡和临时小票长期印制成本较高、人员管理成本高、停车收入流失、加上车主服务需求层次不一，这些已经成为当今停车场管理服务的难题。停车场车牌识别管理系统是通过车牌识别来对出入停车场的车辆实施判断识别、准入/拒绝、引导、记录、收费、放行等智能管理，其目的是有效的控制车辆与人员的出入，记录所有详细资料并自动计算收费额度，实现对场内车辆与收费的安全管理。

但是在现有技术中，停车区域在进行停车识别过程中，无法对车辆进行实时分析，导致停车识别过程中存在误操作，造成停车区域内的停车效率降低。

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出基于物联网的停车识别匹配系统，将停车区域的车辆进行实时分析，判断停车区域内的车辆是否需求进行停车或者驶出停车区域，提高了停车区域车辆识别的准确性，防止出现车辆误识别导致其车辆识别的工作效率降低；将对应停车区域内的车辆实时识别环境进行分析，判断对应识别环境是否正常，从而对车辆识别准确性进行检测，提高车辆识别的准确性。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于物联网的停车识别匹配系统，包括服务器，服务器通讯连接有停车区域分析单元、识别环境分析单元以及停车规划分析单元；

服务器生成停车区域分析信号并将停车区域分析信号发送至停车区域分析单元，车区域分析单元将停车区域的车辆进行实时分析，判断停车区域内的车辆是否需求进行停车或者驶出停车区域；通过实时分析生成车辆识别信号和车辆非识别信号并将其发送至服务器；

服务器生成识别环境分析信号并将识别环境分析信号发送至识别环境分析单元，识别环境分析单元将对应停车区域内的车辆实时识别环境进行分析，通过实时识别环境分析生成环境分析异常信号和环境分析正常信号，并将其发送至服务器；

服务器生成停车规划分析信号并将停车规划分析信号发送至停车规划分析单元，停车规划分析单元接收到停车规划分析信号后，将对应停车区域内的停车规划进行分析，通过停车规划分析生成规划异常信号或者规划正常信号，并将其发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，停车区域分析单元的运行过程如下：

获取到停车区域，并将在停车区域的出入口均设置识别区域，且出口和入口的识别区域面积相同，将识别区域内存在的车辆进行分析，采集到识别区域内车辆对应车身面积占识别区域面积的比值以及对应车辆在识别区域的停留时长，并将识别区域内车辆对应车身面积占识别区域面积的比值以及对应车辆在识别区域的停留时长分别标记为MBZ和TLS；采集到识别区域内存放车辆进入停车区域的已消耗时长，并将识别区域内存放车辆进入停车区域的已消耗时长标记为YXH；通过公式

获取到分析区域的车辆识别分析系数X，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；

将分析区域的车辆识别分析系数X与车辆识别分析系数阈值进行比较：

若分析区域的车辆识别分析系数X超过车辆识别分析系数阈值，则判定分析区域内车辆需通过出入口，即需要进行识别，生成车辆识别信号并将车辆识别信号和对应分析区域的编号发送至服务器；若分析区域的车辆识别分析系数X未超过车辆识别分析系数阈值，则判定分析区域内车辆不需通过出入口，即不需要进行识别，生成车辆非识别信号并将车辆非识别信号和对应分析区域的编号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，停车规划分析单元的运行过程如下：

将停车区域内车辆识别的周边环境进行分析，采集到停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值以及车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量，并将停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值以及车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量分别光强度浮动值阈值和移动物体数量阈值进行比较：

若停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值超过光强度浮动值阈值，或者车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量超过移动物体数量阈值，则判定车辆识别的周边环境分析不合格，生成环境分析异常信号并将环境分析异常信号发送至服务器；若停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值未超过光强度浮动值阈值，且车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量未超过移动物体数量阈值，则判定车辆识别的周边环境分析合格，生成环境分析正常信号并将环境分析正常信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，停车规划分析单元的运行过程如下：

根据停车区域的运行时间段获取到停车区域内对应车辆的平均停车时长，并获取到对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量；采集到停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比，将停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比以及对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量分别与数量比值阈值和多余量阈值进行比较：

若停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比未超过数量比值阈值，或者对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量超过多余量阈值，则判定对应停车区域规划分析不合格，生成规划异常信号并将规划异常信号发送至服务器；若停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比超过数量比值阈值，且对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量未超过多余量阈值，则判定对应停车区域规划分析合格，生成规划正常信号并将规划正常信号发送至服务器。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明中，将停车区域的车辆进行实时分析，判断停车区域内的车辆是否需求进行停车或者驶出停车区域，提高了停车区域车辆识别的准确性，防止出现车辆误识别导致其车辆识别的工作效率降低；将对应停车区域内的车辆实时识别环境进行分析，判断对应识别环境是否正常，从而对车辆识别准确性进行检测，提高车辆识别的准确性，防止车辆识别存在偏差导致停车区域内的车辆停放效率降低；将对应停车区域内的停车规划进行分析，提高了停车区域的停车效率，防止出现停车区域内等待车辆堆积导致拥堵，从而降低了停车区域的停车效率。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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，基于物联网的停车识别匹配系统，包括服务器，服务器通讯连接有停车区域分析单元、识别环境分析单元以及停车规划分析单元，其中，服务器与停车区域分析单元、识别环境分析单元以及停车规划分析单元均为双向通讯连接；

服务器生成停车区域分析信号并将停车区域分析信号发送至停车区域分析单元，停车区域分析单元接收到停车区域分析信号后，将停车区域的车辆进行实时分析，判断停车区域内的车辆是否需求进行停车或者驶出停车区域，提高了停车区域车辆识别的准确性，防止出现车辆误识别导致其车辆识别的工作效率降低；

获取到停车区域，并将在停车区域的出入口均设置识别区域，且出口和入口的识别区域面积相同，将识别区域内存在的车辆进行分析，采集到识别区域内车辆对应车身面积占识别区域面积的比值以及对应车辆在识别区域的停留时长，并将识别区域内车辆对应车身面积占识别区域面积的比值以及对应车辆在识别区域的停留时长分别标记为MBZ和TLS；采集到识别区域内存放车辆进入停车区域的已消耗时长，并将识别区域内存放车辆进入停车区域的已消耗时长标记为YXH；

通过公式

获取到分析区域的车辆识别分析系数X，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；

将分析区域的车辆识别分析系数X与车辆识别分析系数阈值进行比较：

若分析区域的车辆识别分析系数X超过车辆识别分析系数阈值，则判定分析区域内车辆需通过出入口，即需要进行识别，生成车辆识别信号并将车辆识别信号和对应分析区域的编号发送至服务器；若分析区域的车辆识别分析系数X未超过车辆识别分析系数阈值，则判定分析区域内车辆不需通过出入口，即不需要进行识别，生成车辆非识别信号并将车辆非识别信号和对应分析区域的编号发送至服务器；

服务器生成识别环境分析信号并将识别环境分析信号发送至识别环境分析单元，识别环境分析单元接收到识别环境分析信号后，将对应停车区域内的车辆实时识别环境进行分析，判断对应识别环境是否正常，从而对车辆识别准确性进行检测，提高车辆识别的准确性，防止车辆识别存在偏差导致停车区域内的车辆停放效率降低；

将停车区域内车辆识别的周边环境进行分析，采集到停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值以及车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量，并将停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值以及车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量分别光强度浮动值阈值和移动物体数量阈值进行比较：

若停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值超过光强度浮动值阈值，或者车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量超过移动物体数量阈值，则判定车辆识别的周边环境分析不合格，生成环境分析异常信号并将环境分析异常信号发送至服务器，服务器接收到环境分析异常信号后，将周边环境进行控制，在光强度不足时进行补光以及在车辆识别时控制区域内移动物体的数量；

若停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值未超过光强度浮动值阈值，且车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量未超过移动物体数量阈值，则判定车辆识别的周边环境分析合格，生成环境分析正常信号并将环境分析正常信号发送至服务器；

服务器生成停车规划分析信号并将停车规划分析信号发送至停车规划分析单元，停车规划分析单元接收到停车规划分析信号后，将对应停车区域内的停车规划进行分析，提高了停车区域的停车效率，防止出现停车区域内等待车辆堆积导致拥堵，从而降低了停车区域的停车效率；

根据停车区域的运行时间段获取到停车区域内对应车辆的平均停车时长，并获取到对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量；采集到停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比，将停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比以及对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量分别与数量比值阈值和多余量阈值进行比较：

若停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比未超过数量比值阈值，或者对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量超过多余量阈值，则判定对应停车区域规划分析不合格，生成规划异常信号并将规划异常信号发送至服务器，服务器接收到规划异常信号后，将对应停车区域进行重规划，控制临时车的数量同时控制临时车的实时停车时长；

若停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比超过数量比值阈值，且对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量未超过多余量阈值，则判定对应停车区域规划分析合格，生成规划正常信号并将规划正常信号发送至服务器。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；

本发明在使用时，通过车区域分析单元将停车区域的车辆进行实时分析，判断停车区域内的车辆是否需求进行停车或者驶出停车区域；通过实时分析生成车辆识别信号和车辆非识别信号并将其发送至服务器；通过识别环境分析单元将对应停车区域内的车辆实时识别环境进行分析，通过实时识别环境分析生成环境分析异常信号和环境分析正常信号，并将其发送至服务器；通过停车规划分析单元将对应停车区域内的停车规划进行分析，通过停车规划分析生成规划异常信号或者规划正常信号，并将其发送至服务器。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (4)

1.基于物联网的停车识别匹配系统，其特征在于，包括服务器，服务器通讯连接有停车区域分析单元、识别环境分析单元以及停车规划分析单元；

服务器生成停车区域分析信号并将停车区域分析信号发送至停车区域分析单元，车区域分析单元将停车区域的车辆进行实时分析，判断停车区域内的车辆是否需求进行停车或者驶出停车区域；通过实时分析生成车辆识别信号和车辆非识别信号并将其发送至服务器；

服务器生成识别环境分析信号并将识别环境分析信号发送至识别环境分析单元，识别环境分析单元将对应停车区域内的车辆实时识别环境进行分析，通过实时识别环境分析生成环境分析异常信号和环境分析正常信号，并将其发送至服务器；

服务器生成停车规划分析信号并将停车规划分析信号发送至停车规划分析单元，停车规划分析单元接收到停车规划分析信号后，将对应停车区域内的停车规划进行分析，通过停车规划分析生成规划异常信号或者规划正常信号，并将其发送至服务器。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的停车识别匹配系统，其特征在于，停车区域分析单元的运行过程如下：

获取到停车区域，并将在停车区域的出入口均设置识别区域，且出口和入口的识别区域面积相同，将识别区域内存在的车辆进行分析，采集到识别区域内车辆对应车身面积占识别区域面积的比值以及对应车辆在识别区域的停留时长，并将识别区域内车辆对应车身面积占识别区域面积的比值以及对应车辆在识别区域的停留时长分别标记为MBZ和TLS；采集到识别区域内存放车辆进入停车区域的已消耗时长，并将识别区域内存放车辆进入停车区域的已消耗时长标记为YXH；通过公式

获取到分析区域的车辆识别分析系数X，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；

将分析区域的车辆识别分析系数X与车辆识别分析系数阈值进行比较：

若分析区域的车辆识别分析系数X超过车辆识别分析系数阈值，则判定分析区域内车辆需通过出入口，即需要进行识别，生成车辆识别信号并将车辆识别信号和对应分析区域的编号发送至服务器；若分析区域的车辆识别分析系数X未超过车辆识别分析系数阈值，则判定分析区域内车辆不需通过出入口，即不需要进行识别，生成车辆非识别信号并将车辆非识别信号和对应分析区域的编号发送至服务器。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的停车识别匹配系统，其特征在于，停车规划分析单元的运行过程如下：

将停车区域内车辆识别的周边环境进行分析，采集到停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值以及车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量，并将停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值以及车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量分别光强度浮动值阈值和移动物体数量阈值进行比较：

若停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值超过光强度浮动值阈值，或者车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量超过移动物体数量阈值，则判定车辆识别的周边环境分析不合格，生成环境分析异常信号并将环境分析异常信号发送至服务器；若停车区域内车辆识别过程中周边环境内光强度的浮动值未超过光强度浮动值阈值，且车辆识别过程中周边环境内移动物体的数量未超过移动物体数量阈值，则判定车辆识别的周边环境分析合格，生成环境分析正常信号并将环境分析正常信号发送至服务器。

4.根据权利要求1所述的基于物联网的停车识别匹配系统，其特征在于，停车规划分析单元的运行过程如下：

根据停车区域的运行时间段获取到停车区域内对应车辆的平均停车时长，并获取到对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量；采集到停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比，将停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比以及对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量分别与数量比值阈值和多余量阈值进行比较：

若停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比未超过数量比值阈值，或者对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量超过多余量阈值，则判定对应停车区域规划分析不合格，生成规划异常信号并将规划异常信号发送至服务器；若停车区域内注册车辆的数量和临时车辆的数量之比超过数量比值阈值，且对应车辆的实时停车时长与平均停车时长的多余量未超过多余量阈值，则判定对应停车区域规划分析合格，生成规划正常信号并将规划正常信号发送至服务器。

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