CN114999211A - 一种基于人工智能大数据的智能停车方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人工智能大数据的智能停车方法及设备，属于人工智能大数据技术领域，用于解决在现有的地下停车场中，车辆停放的管理较为不便，并且驾驶员寻找空闲车位困难，难以有序的进行车辆停放的技术问题。方法包括：获取车牌信息以及对应的车辆停放信息；对车牌信息以及对应的车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息；根据车辆喜好车位信息，对车位状态进行判断，得到车辆最佳停放车位；根据车辆最佳停放车位，控制车库指向灯，得到灯光导航路线，以使车辆跟随灯光导航路线到达车辆最佳停放车位。

Description

一种基于人工智能大数据的智能停车方法及设备

技术领域

本申请涉及人工智能大数据领域，尤其涉及一种基于人工智能大数据的智能停车方法及设备。

背景技术

随着人们的生活水平不断提高，机动车数量迅速增长，但与此同时，城市的停车场发展却严重的滞后以及短缺，城市的停车供需矛盾日益突出。为了满足人们的日常停车的需求，停车场的建设也越来越大。大型的停车场会有多层的停车楼。因此，驾驶员在进行车辆停放时，会存在空闲车位难找等诸多问题。

现有的停车场停车的方式为驾驶员在停车场中挨个寻找空位，或者通过专人负责寻找空闲的车位。在复杂的地下停车场停车环境中，驾驶员容易在寻找车位的过程中分神，影响安全驾驶，并且停车场对停车的管理也较为困难，难以让驾驶员在停车场中进行有序的车辆停放。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于人工智能大数据的智能停车方法及设备，用于解决如下技术问题：在现有的地下停车场中，车辆停放的管理较为不便，并且驾驶员寻找空闲车位困难，难以有序的进行车辆停放。

本申请实施例采用下述技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种基于人工智能大数据的智能停车方法及设备，其特征在于，所述方法包括：获取车牌信息以及对应的车辆停放信息；对所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息；根据所述车辆喜好车位信息，对车位状态进行判断，得到车辆最佳停放车位；根据所述车辆最佳停放车位，控制车库指向灯，得到灯光导航路线，以使车辆跟随所述灯光导航路线到达所述车辆最佳停放车位。

本申请实施例通过利用人工智能算法以及大数据的处理能力，采用了一种智能的停车模式，使得停车场的停车更加的人性化和简单化。运用大数据处理能力，将停车信息的大数据信息进行归集和处理，然后通过人工智能的算法识别出车辆喜好车位信息，最终引导车辆到达指定的车辆停放车位，根据智能停车场车辆导航的方法，可以让停车场的管理更加的简便，车辆停放的更加有序，驾驶员只需要跟随指向灯的指引，便可以到达空闲的停车位，大大节省了驾驶员寻找车位的时间，并且在复杂的停车场环境中，驾驶员不用再分神找车位，大大提高了驾驶的安全性，而且也让停车变得简单快捷。

在一种可行的实施方式中，获取车牌信息以及对应的车辆停放信息，具体包括：通过停车场门口道闸，对进入停车场的车辆进行车牌识别，得到所述车牌信息；根据所述停车场的预设车位以及对应的车位序号，构建车辆感知系统；通过所述车辆感知系统，识别每个预设车位的所述车牌信息，得到所述车辆停放信息。

在一种可行的实施方式中，在对所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息之前，所述方法还包括：基于大数据系统，采集停车场中所有的车牌信息以及对应的车辆停放信息；将所述所有的车牌信息以及对应的车辆停放信息，存储到采集库中；将所述采集库中的所述车辆停放信息进行数据清洗，得到正确采集库；其中，所述数据清洗为删除车辆停放信息错误数据。

本申请实施例通过数据清洗，排除掉错误数据，保证了采集库中车辆停放信息的准确性，有利于根据车牌信息，更加准确快速的找到对应的车辆停放信息。

在一种可行的实施方式中，对所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息，具体包括：对所述正确采集库中的所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据分析，得到初始分析信息；根据所述初始分析信息，对所述正确采集库中的所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据挖掘，得到所述车辆喜好车位信息，并存储于后端数据库中。

在一种可行的实施方式中，根据所述车辆喜好车位信息，对车位状态进行判断，得到车辆最佳停放车位，具体包括：若识别到任一车牌信息，则通过后端数据库，提取任一所述车牌信息对应的所述车辆喜好车位信息；通过车辆感知系统，获取停车场中的空闲车位位置；根据所述车辆喜好车位信息以及所述空闲车位位置，通过预设人工智能算法计算出所述车辆最佳停放车位；其中，所述车位状态为所述车辆喜好车位信息的对应车位是否存在停车位。

在一种可行的实施方式中，所述车辆最佳停放车位包括：第一车辆停放车位以及第二车辆停放车位；若所述车位状态为存在停车位，则所述车辆最佳停放车位为所述第一车辆停放车位；其中所述第一车辆停放车位为所述车辆喜好车位信息的对应车位；若所述车位状态为不存在停车位，则所述车辆最佳停放车位为所述第二车辆停放车位；其中，所述第二车辆停放车位为所述车辆喜好车位信息对应车位的相邻车位。

在一种可行的实施方式中，根据所述车辆最佳停放车位，控制车库指向灯，得到灯光导航路线，以使车辆跟随所述灯光导航路线到达所述车辆最佳停放车位，具体包括：确定所述车辆最佳停放车位的位置；根据所述车辆最佳停放车位的位置以及停车场门口道闸的位置，构建从停车场门口道闸到所述车辆最佳停放车位的导航路线；启动所述导航路线上的所有车库指向灯，得到所述灯光导航路线；根据所述灯光导航路线，引导车辆行进，以完成所述车辆的智能停车。

本申请实施例通过车库指向灯来引导车辆进行停车，根据灯光的导航可以更容易在昏暗的地下停车场中，发现导航路线，引导驾驶员更加准确的达到指定的车辆停放车位，并且可以让驾驶员注意力更集中，保证了驾驶员在地下停车场中的安全驾驶。

在一种可行的实施方式中，所述车库指向灯包括：包括路面指向灯以及路口指向灯；所述路口指向灯用于引导所述车辆行进的方向；所述路面指向灯用于引导所述车辆的达到实际停车车位的位置；其中，所述实际停车车位为所述车辆最佳停放车位。

在一种可行的实施方式中，所述车库指向灯的颜色至少包括以下任一种：红色、黄色、蓝色、绿色、紫色；在启动所述导航路线上的所有车库指向灯，得到所述灯光导航路线之后，所述方法还包括：获取若干个所述车辆最佳停放车位；根据若干所述车辆最佳停放车位的位置，得到若干所述灯光导航路线；将若干所述灯光导航路线上的车库指向灯启动为不同颜色，得到不同颜色的灯光导航路线；根据所述不同颜色的灯光导航路线，引导所述车辆行进，以完成所述车辆的智能停车。

本申请实施例通过不同颜色指向灯，来对若干车辆进行灯光导航，每一个车辆对应一种颜色的灯光导航路线，可以使驾驶员更好的区分属于自己的专属路线，防止导航路线紊乱，驾驶员可以更有序的达到属于自己车辆最佳停放车位的位置，让地下停车场中的停车能够更加有序。

另一方面，本申请实施例还提供了一种基于人工智能大数据的智能停车设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一实施方式所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法。

本申请实施例提供了一种基于人工智能大数据的智能停车方法及设备，采用了人工智能算法和大数据的处理能力，得到了智能停车场车辆导航的停车方法，可以让停车场的管理更加的简便，车辆停放的更加有序，驾驶员只需要跟随指向灯的指引，便可以到达空闲的停车位，大大节省了驾驶员寻找车位的时间，并且在复杂的停车场环境中，驾驶员不用再分神找车位，大大提高了驾驶的安全性，而且也让停车变得简单快捷。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种基于人工智能大数据的智能停车方法流程图；

图2为本申请实施例提供的一种智能停车方法总体设计图；

图3为本申请实施例提供的一种基于人工智能大数据的智能停车设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，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他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种基于人工智能大数据的智能停车方法，如图1所示，基于人工智能大数据的智能停车方法具体包括步骤S101-S104：

S101、通过停车场门口道闸以及车辆感知系统获取车牌信息以及对应的车辆停放信息。

具体地，通过停车场门口道闸，对进入停车场的车辆进行车牌识别，得到车牌信息。根据停车场的预设车位以及对应的车位序号，构建车辆感知系统。通过车辆感知系统，识别每个预设车位的车牌信息，得到车辆停放信息。

在一个实施例中，在地下停车场安装门口道闸，用来对车辆的车牌进行识别，并通过车位车牌识别摄像头，来识别已经在停车位上的车辆信息，然后根据车位以及预设的车位序号，来构建车辆感知系统，最后便可以得到该地下停车场的车辆停放信息。并且基于大数据系统的处理，可以获取多个地下停车场的若干车辆停放信息，以便于获取比较全面的车辆停放信息，保证信息的全面以及准确，有利于对车辆实现智能的停车处理。

S102、对车牌信息以及对应的车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息。

具体地，基于大数据系统，采集停车场中所有的车牌信息以及对应的车辆停放信息。将所有的车牌信息以及对应的车辆停放信息，存储到采集库中。将采集库中的车辆停放信息进行数据清洗，得到正确采集库。其中，数据清洗为删除错误数据。

作为一种可行的实施方式，通过大数据系统，对若干地下停车场的所有车辆的车牌信息以及对应的车辆停放信息，进行采集，并存储于采集库中，这样可以保证采集库的车辆信息足够的全面，能够对大量的进入地下停车场的车辆进行准确的识别判断，并从正确采集库中提取对应的数据信息。

进一步地，对正确采集库中的车牌信息以及对应的车辆停放信息进行数据分析，得到初始分析信息。根据初始分析信息，对正确采集库中的车牌信息以及对应的车辆停放信息进行数据挖掘，得到车辆喜好车位信息，并存储于后端数据库中。

在一个实施例中，图2为本申请实施例提供的一种智能停车方法总体设计图。如图2所示，首先进行数据转储，将所有的车牌信息以及对应的车辆停放信息，存储到采集库中。通过数据清洗，删除车辆停放信息中的错误信息，得到正确采集库。再对正确采集库中的车牌信息以及对应的车辆停放信息进行数据分析，然后对正确采集库中的车牌信息以及对应的车辆停放信息进行数据挖掘，得到车辆喜好车位信息，即车辆喜好车位数据，最后将车辆喜好车位数据存储到数据库中。

S103根据车辆喜好车位信息，对车位状态进行判断，得到车辆最佳停放车位。

具体地，若识别到任一车牌信息，则通过后端数据库，提取任一车牌信息对应的车辆喜好车位信息。通过车辆感知系统，获取停车场中的空闲车位位置。根据车辆喜好车位信息以及空闲车位位置，并通过预设人工智能算法计算出车辆最佳停放车位。其中，车位状态为车辆喜好车位信息的对应车位是否存在停车位。

其中，车辆最佳停放车位包括：第一车辆停放车位以及第二车辆停放车位。若车位状态为存在停车位，则车辆停放车位为第一车辆停放车位。其中，第一车辆停放车位为车辆喜好车位信息的对应车位。若车位状态为不存在停车位，则车辆最佳停放车位为第二车辆停放车位。其中，第二车辆停放车位为车辆喜好车位信息对应车位的相邻车位。

在一个实施例中，如图2所示，当有车辆将进入地下停车场停车时，停车场的门口道闸的识别摄像机会进行车牌号的识别，然后根据后端数据库中，提取对应的车辆喜好车位信息。若没有找到对应的车辆喜好车位信息，则说明该车辆不是常驻车辆，属于临时停车，则直接根据车辆感知系统，找道地下停车场中空闲的车位位置，进行停放。若根据后端数据库，找到了与车辆对应的车辆喜好车位信息，则根据预设人工智能算法以及空闲车位位姿，对车位状态进行判断，若该车辆的车辆喜好车位是空闲车位，则该车辆喜好车位就是该车辆的车辆最佳停放车位，若该车辆的车辆喜好车位已经有车辆进行停放，则该车辆的车辆最佳停放车位是该车辆的车辆喜好车位的临近空闲车位，最后再进行停放。

S104、根据车辆最佳停放车位，控制车库指向灯，得到灯光导航路线，以使车辆跟随灯光导航路线到达车辆最佳停放车位。

具体地，先确定车辆最佳停放车位的位置。然后根据车辆最佳停放车位的位置以及停车场门口道闸的位置，构建从停车场门口道闸到车辆最佳停放车位的导航路线。启动导航路线上的所有车库指向灯，得到灯光导航路线。根据灯光导航路线，引导车辆行进，以完成车辆的智能停车。其中，车库指向灯包括：包括路面指向灯以及路口指向灯。路口指向灯用于引导车辆行进的方向。路面指向灯用于引导车辆的达到实际停车车位的位置。其中，实际停车车位为车辆最佳停放车位。

在一个实施例中，如图2所示，在确定了车辆停放车位的位置后，通过导航灯光的指引，引导车辆根据导航路线进行前进，最后到达该车辆的车辆最佳停放车位，该导航路线的指引采用了车库指向灯进行指引，根据路口指向灯以及路面指向灯，能够更容易确定出导航路线，准确的到达导航的最终车位的位置，大大节省了驾驶员的时间，方便了停车管理，同时还可以让驾驶员注意力更加集中，减少危险事故的发生。

进一步地，车库指向灯的颜色至少包括以下任一种：红色、黄色、蓝色、绿色、紫色。在启动导航路线上的所有车库指向灯，得到灯光导航路线之后，方法还包括：获取若干个车辆最佳停放车位。根据若干车辆最佳停放车位的位置，得到若干灯光导航路线。将若干灯光导航路线上的车库指向灯启动为不同颜色，得到不同颜色的灯光导航路线。根据不同颜色的灯光导航路线，引导车辆行进，以完成车辆的智能停车。

在一个实施例中，进入地下停车场的车辆会突然来好几辆，为了区分每一辆车的导航路线，采用了不同颜色的导航灯来进行区分，根据车辆进入停车场的顺序前后，依次匹配专属的颜色的灯光导航路线，来引导车辆有序的进行停车，并且颜色可以循环使用，只需要保证每一辆有专属颜色的导航路线，然后基于车辆行驶距离的远近，便可以清楚地区分出专属于每辆车的灯光导航路线，最后实现车辆的智能停车。

在一个实施例中，如图2所示，还可以根据人工智能算法以及大数据系统，对新来的车辆进行车辆停放车位记录，并把数据信息存储到后端数据库中，以完成对数据库的不断更新，从而更加完善智能停车场的停车管理，方便驾驶员快速有序停车。

另外，本申请实施例还提供了一种基于人工智能大数据的智能停车设备，如图3所示，基于人工智能大数据的智能停车设备300具体包括：

至少一个处理器301，以及，与至少一个处理器301通信连接的存储器302；其中，存储器302存储有能够被至少一个处理器301执行的指令，以使至少一个处理器301能够执行：

获取车牌信息以及对应的车辆停放信息；

对车牌信息以及对应的车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息；

通过车辆喜好车位信息以及预设人工智能算法，对车位状态进行判断，得到车辆停放车位；

通过车辆停放车位，控制车库指向灯，得到灯光导航路线，以完成车辆的智能停车。

本申请提供了一种基于人工智能大数据的智能停车方法及设备，采用大数据处理能力将停车信息的大数据信息进行归集和处理，然后通过人工智能的算法识别出车辆喜好车位信息，最终引导车辆到达指定的车辆停放车位，根据智能停车场车辆导航的方法，可以让地下停车场的管理更加的简便，车辆停放的更加有序，驾驶员只需要跟随指向灯的指引，便可以到达空闲的停车位，大大节省了驾驶员寻找车位的时间，并且在复杂的停车场环境中，驾驶员不用再分神找车位，大大提高了驾驶的安全性，而且也让停车变得简单快捷。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请的实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车牌信息以及对应的车辆停放信息；

对所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息；

根据所述车辆喜好车位信息，对车位状态进行判断，得到车辆最佳停放车位；

根据所述车辆最佳停放车位，控制车库指向灯，得到灯光导航路线，以使车辆跟随所述灯光导航路线到达所述车辆最佳停放车位。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，获取车牌信息以及对应的车辆停放信息，具体包括：

通过停车场门口道闸，对进入停车场的车辆进行车牌识别，得到所述车牌信息；

根据所述停车场的预设车位以及对应的车位序号，构建车辆感知系统；

通过所述车辆感知系统，识别每个预设车位的所述车牌信息，得到所述车辆停放信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，在对所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息之前，所述方法还包括：

基于大数据系统，采集停车场中所有的车牌信息以及对应的车辆停放信息；

将所述所有的车牌信息以及对应的车辆停放信息，存储到采集库中；

将所述采集库中的所述车辆停放信息进行数据清洗，得到正确采集库；其中，所述数据清洗为删除错误车辆停放信息数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，对所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据处理，得到车辆喜好车位信息，具体包括：

对所述正确采集库中的所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据分析，得到初始分析信息；

根据所述初始分析信息，对所述正确采集库中的所述车牌信息以及对应的所述车辆停放信息进行数据挖掘，得到所述车辆喜好车位信息，并存储于后端数据库中。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，根据所述车辆喜好车位信息，对车位状态进行判断，得到车辆最佳停放车位，具体包括：

若识别到任一车牌信息，则通过后端数据库，提取任一所述车牌信息对应的所述车辆喜好车位信息；

通过车辆感知系统，获取停车场中的空闲车位位置；

根据所述车辆喜好车位信息以及所述空闲车位位置，并通过预设人工智能算法计算出所述车辆最佳停放车位；其中，所述车位状态为所述车辆喜好车位信息的对应车位是否存在停车位。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，所述车辆最佳停放车位包括：第一车辆停放车位以及第二车辆停放车位；

若所述车位状态为存在停车位，则所述车辆最佳停放车位为所述第一车辆停放车位；其中，所述第一车辆停放车位为所述车辆喜好车位信息的对应车位；

若所述车位状态为不存在停车位，则所述车辆最佳停放车位为所述第二车辆停放车位；其中，所述第二车辆停放车位为所述车辆喜好车位信息对应车位的相邻车位。

7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，根据所述车辆最佳停放车位，控制车库指向灯，得到灯光导航路线，以使车辆跟随所述灯光导航路线到达所述车辆最佳停放车位，具体包括：

确定所述车辆最佳停放车位的位置；

根据所述车辆最佳停放车位的位置以及停车场门口道闸的位置，构建从停车场门口道闸到所述车辆最佳停放车位的导航路线；

启动所述导航路线上的所有车库指向灯，得到所述灯光导航路线；

根据所述灯光导航路线，引导车辆行进，以完成所述车辆的智能停车。

8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，所述车库指向灯包括：包括路面指向灯以及路口指向灯；

所述路口指向灯用于引导所述车辆行进的方向；

所述路面指向灯用于引导所述车辆的达到实际停车车位的位置；其中，所述实际停车车位为所述车辆最佳停放车位。

9.根据权利要求7所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法，其特征在于，所述车库指向灯的颜色至少包括以下任一种：红色、黄色、蓝色、绿色、紫色；

在启动所述导航路线上的所有车库指向灯，得到所述灯光导航路线之后，所述方法还包括：

获取若干个所述车辆最佳停放车位；

根据若干所述车辆最佳停放车位的位置，得到若干所述灯光导航路线；

将若干所述灯光导航路线上的车库指向灯启动为不同颜色，得到不同颜色的灯光导航路线；

根据所述不同颜色的灯光导航路线，引导所述车辆行进，以完成所述车辆的智能停车。

10.一种基于人工智能大数据的智能停车设备，其特征在于，所述设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行根据权利要求1-9任一项所述的一种基于人工智能大数据的智能停车方法。

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