CN115095205A - 一种基于云服务的智能型立体停车设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云服务的智能型立体停车设备，包括车库，所述车库的内部左侧固定安装有拍照单元，所述车库的内部右侧轴承连接有旋转台，所述旋转台的外侧固定安装有凸台，所述旋转台与凸台保持平齐，所述智能型立体停车设备使用了智能停车系统，所述智能停车系统包括信息上传模块，所述信息上传模块包括编号录入模块，所述编号录入模块包括车况评估模块和期望磨损计算模块，所述车况评估模块和期望磨损计算模块与编号录入模块为通信连接，所述编号录入模块用于对卡丁车的编号进行录入，所述车况评估模块用于对该卡丁车的车体磨损状况进行评估，本发明，具有实用性强和自动分类的特点。

Description

一种基于云服务的智能型立体停车设备
技术领域
本发明涉及停车设备技术领域，具体为一种基于云服务的智能型立体停车设备。
背景技术
娱乐设施中的卡丁车，在长时间的使用时会发生磨损，而现有的卡丁车都是等运行出现问题后才进行维修，且损坏时间随机，可能会影响正常的运行，损坏了游客的游玩体验。
而现有的停车设备，实用性差；同时现有的停车设备不能根据车辆的损耗情况判断其维修的具体日期，从而提早对维修进行安排，避免使用高峰时发生损坏，影响正常运行。因此，设计实用性强和维修日期自动提醒的一种基于云服务的智能型立体停车设备是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云服务的智能型立体停车设备，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于云服务的智能型立体停车设备，包括车库，所述车库的内部左侧固定安装有拍照单元，所述车库的内部右侧轴承连接有旋转台，所述旋转台的外侧固定安装有凸台，所述旋转台与凸台保持平齐。
根据上述技术方案，所述智能型立体停车设备使用了智能停车系统，所述智能停车系统包括信息上传模块，所述信息上传模块包括编号录入模块，所述编号录入模块包括车况评估模块和期望磨损计算模块，所述车况评估模块和期望磨损计算模块与编号录入模块为通信连接；
所述编号录入模块用于对卡丁车的编号进行录入，所述车况评估模块用于对该卡丁车的车体磨损状况进行评估，所述期望磨损计算模块用于对卡丁车未来一段时间的车体磨损进行计算。
根据上述技术方案，所述车况评估模块包括图像对比模块，所述图像对比模块电连接有图像灰度化模块，所述图像灰度化模块电连接有拍照单元和旋转单元；
所述图像对比模块用于将图像进行对比分析，所述图像灰度化模块用于将图像进行灰度化处理，为图像的对比提供数据环境，所述拍照单元用于对车况进行记录上传，所述旋转单元用于将卡丁车进行旋转，使拍照记录的数据更加充分。
根据上述技术方案，所述期望磨损计算模块包括运行次数预测模块，所述运行次数预测模块包括淡季运行信息预测模块和旺季运行信息预测模块，所述淡季运行信息预测模块和旺季运行信息预测模块均通信连接有数据统计模块；
所述运行次数预测模块用于对卡丁车之后的运行次数进行预测，所述淡季运行信息预测模块用于对淡季中卡丁车的运行次数进行预测，所述旺季运行信息预测模块用于对旺季卡丁车的运行次数进行预测，所述数据统计模块用于根据以往的运行次数为淡季和旺季的运行次数预测提供数据支持。
根据上述技术方案，所述该智能停车系统的运行步骤如下：
S1、先通过卡丁车上的编码，将需要停放的卡丁车的编号进行录入，上传至云端；
S2、当卡丁车停放完毕后，利用拍照单元和旋转单元对卡丁车进行充分的车况记录，同时将车况进行上传；
S3、随后利用图像灰度化模块，将图像灰度化处理，再进行图像的对比分析；
S4、根据对比结果，利用车况评估模块，对车辆的磨损情况进行评估；
S5、通过以往的运行数据，对未来淡旺季的运行次数进行预测；
S6、利用期望磨损计算模块，根据预测的淡旺季的运行次数和当天的磨损情况，计算出期望磨损；
S7、根据期望磨损和现车的车况，从而计算出该车需要维护的日期；
S8、当日期接近维修日期时，会将日期进行上传，并对维修人员进行通知，及时对车辆进行维护。
根据上述技术方案，所述步骤S3进一步包括：
步骤S31：先将图像上传，将拍照得出的图像转化为与标准比对的图像相同的分辨率；
步骤S32：将图像都进行灰度化，再将图像的相同位置的像素点进行比较，通过对比，得出像素点的灰度值差；
步骤S33：灰度值是处于0至255之间的一个值，当小范围的图像像素点的灰度差大于50时，则为该图像范围内需要补漆，当大范围的图像像素点的灰度差大于100时，则该图像范围内发生了零部件的缺失，同时对图像内的差异范围进行数量统计，从而得出补漆的数量和零部件缺失的数量。
根据上述技术方案，所述步骤S4中，利用图像对车况的磨损程度进行了估算，磨损程度ω为：
Figure BDA0003712814550000031
式中，k为磨损修正系数，an为标准图像的灰度值，bn为维修车辆的图像灰度值，n为像素点数量，利用单个像素点的灰度值比值可以看出单个位置的磨损，通过像素点的灰度值比值和以及修正系数可以得出车辆的整体磨损。
根据上述技术方案，所述步骤S5中，利用过往的淡旺季运行次数，求出运行次数的波动系数，通过淡季和旺季的平均运行次数和波动系数得出淡季和旺季未来的运行次数。
根据上述技术方案，所述步骤S6中，期望磨损
Figure BDA0003712814550000041
为：
Figure BDA0003712814550000042
式中，ω为之前的损耗，t为该车辆的运行次数，t淡为淡季的运行次数，t旺为旺季的运行次数，n为淡季的数量，m为旺季的数量，
Figure BDA0003712814550000043
为单次的平均磨损，通过单次磨损和未来的运行次数得出期望磨损。
根据上述技术方案，所述步骤S7中，因为一年中的淡季和旺季是轮流着的，因此，n≥m，且n与m之间的差值最多为1，根据使用寿命可以计算出其需要更换的时间，更换时间m和n可以通过以下公式求出：
Figure BDA0003712814550000044
Figure BDA0003712814550000045
Figure BDA0003712814550000046
式中，δ为使用寿命，ω为之前的损耗，t为现有的运行次数，t淡淡季的运行次数为固定值，t旺旺季的运行次数也为固定值，利用使用寿命减去已使用寿命，可以得出未来的剩余寿命，即可推导出n和m的值，从而确定卡丁车需要维修的具体日期。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，利用旋转台旋转，使得拍照单元能够将卡丁车的车况进行全方位记录，随后通过比对模块，将车况的照片与标准车的车况进行比对，从而分析出该车需要维修的部位和数量，同时通过车况评估模块对车辆的磨损进行评估，再利用数据统计模块对过往的运行次数进行统计，从而对未来淡旺季的运行次数进行了预测，随后根据期望磨损计算模块，可以计算出期望磨损，从而根据其使用寿命推算出具体的维修日期。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的整体正面结构示意图；
图2是本发明的系统模块示意图；
图中：1、车库；2、拍照单元；3、旋转台；4、凸台。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供技术方案：一种基于云服务的智能型立体停车设备，包括车库1，其特征在于：车库1的内部左侧固定安装有拍照单元2，车库1的内部右侧轴承连接有旋转台3，旋转台3的外侧固定安装有凸台4，旋转台3与凸台4保持平齐；当卡丁车停放进入车库内时，旋转台3进行旋转，同时拍照单元2进行照相，将卡丁车的车况进行记录并上传至云端。
智能型立体停车设备使用了智能停车系统，智能停车系统包括信息上传模块，信息上传模块包括编号录入模块，编号录入模块包括车况评估模块和期望磨损计算模块，车况评估模块和期望磨损计算模块与编号录入模块为通信连接；
编号录入模块用于对卡丁车的编号进行录入，车况评估模块用于对该卡丁车的车体磨损状况进行评估，期望磨损计算模块用于对卡丁车未来一段时间的车体磨损进行计算。
车况评估模块包括图像对比模块，图像对比模块电连接有图像灰度化模块，图像灰度化模块电连接有拍照单元和旋转单元；
图像对比模块用于将图像进行对比分析，图像灰度化模块用于将图像进行灰度化处理，为图像的对比提供数据环境，拍照单元用于对车况进行记录上传，旋转单元用于将卡丁车进行旋转，使拍照记录的数据更加充分。
期望磨损计算模块包括运行次数预测模块，运行次数预测模块包括淡季运行信息预测模块和旺季运行信息预测模块，淡季运行信息预测模块和旺季运行信息预测模块均通信连接有数据统计模块；
运行次数预测模块用于对卡丁车之后的运行次数进行预测，淡季运行信息预测模块用于对淡季中卡丁车的运行次数进行预测，旺季运行信息预测模块用于对旺季卡丁车的运行次数进行预测，数据统计模块用于根据以往的运行次数为淡季和旺季的运行次数预测提供数据支持。
该智能停车系统的运行步骤如下：
S1、先通过卡丁车上的编码，将需要停放的卡丁车的编号进行录入，上传至云端；
S2、当卡丁车停放完毕后，利用拍照单元和旋转单元对卡丁车进行充分的车况记录，同时将车况进行上传；
S3、随后利用图像灰度化模块，将图像灰度化处理，再进行图像的对比分析；
S4、根据对比结果，利用车况评估模块，对车辆的磨损情况进行评估；
S5、通过以往的运行数据，对未来淡旺季的运行次数进行预测；
S6、利用期望磨损计算模块，根据预测的淡旺季的运行次数和当天的磨损情况，计算出期望磨损；
S7、根据期望磨损和现车的车况，从而计算出该车需要维护的日期；
S8、当日期接近维修日期时，会将日期进行上传，并对维修人员进行通知，及时对车辆进行维护。
步骤S3进一步包括：
步骤S31：先将图像上传，将拍照得出的图像转化为与标准比对的图像相同的分辨率；
步骤S32：将图像都进行灰度化，再将图像的相同位置的像素点进行比较，通过对比，得出像素点的灰度值差；
步骤S33：灰度值是处于0至255之间的一个值，当小范围的图像像素点的灰度差大于50时，则为该图像范围内需要补漆，当大范围的图像像素点的灰度差大于100时，则该图像范围内发生了零部件的缺失，同时对图像内的差异范围进行数量统计，从而得出补漆的数量和零部件缺失的数量。
步骤S4中，利用图像对车况的磨损程度进行了估算，磨损程度ω为：
Figure BDA0003712814550000071
式中，k为磨损修正系数，an为标准图像的灰度值，bn为维修车辆的图像灰度值，n为像素点数量，利用单个像素点的灰度值比值可以看出单个位置的磨损，通过像素点的灰度值比值和以及修正系数可以得出车辆的整体磨损。
步骤S5中，利用过往的淡旺季运行次数，求出运行次数的波动系数，通过淡季和旺季的平均运行次数和波动系数得出淡季和旺季未来的运行次数。
步骤S6中，期望磨损
Figure BDA0003712814550000072
为：
Figure BDA0003712814550000073
式中，ω为之前的损耗，t为该车辆的运行次数，t淡为淡季的运行次数，t旺为旺季的运行次数，n为淡季的数量，m为旺季的数量，
Figure BDA0003712814550000074
为单次的平均磨损，通过单次磨损和未来的运行次数得出期望磨损。
步骤S7中，因为一年中的淡季和旺季是轮流着的，因此，n≥m，且n与m之间的差值最多为1，根据使用寿命可以计算出其需要更换的时间，更换时间m和n可以通过以下公式求出：
Figure BDA0003712814550000081
Figure BDA0003712814550000082
Figure BDA0003712814550000083
式中，δ为使用寿命，ω为之前的损耗，t为现有的运行次数，t淡淡季的运行次数为固定值，t旺旺季的运行次数也为固定值，利用使用寿命减去已使用寿命，可以得出未来的剩余寿命，即可推导出n和m的值，从而确定卡丁车需要维修的具体日期。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云服务的智能型立体停车设备，包括车库(1)，其特征在于：所述车库(1)的内部左侧固定安装有拍照单元(2)，所述车库(1)的内部右侧轴承连接有旋转台(3)，所述旋转台(3)的外侧固定安装有凸台(4)，所述旋转台(3)与凸台(4)保持平齐。
2.根据权利要求1所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：所述智能型立体停车设备使用了智能停车系统，所述智能停车系统包括信息上传模块，所述信息上传模块包括编号录入模块，所述编号录入模块包括车况评估模块和期望磨损计算模块，所述车况评估模块和期望磨损计算模块与编号录入模块为通信连接；
所述编号录入模块用于对卡丁车的编号进行录入，所述车况评估模块用于对该卡丁车的车体磨损状况进行评估，所述期望磨损计算模块用于对卡丁车未来一段时间的车体磨损进行计算。
3.根据权利要求2所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：所述车况评估模块包括图像对比模块，所述图像对比模块电连接有图像灰度化模块，所述图像灰度化模块电连接有拍照单元和旋转单元；
所述图像对比模块用于将图像进行对比分析，所述图像灰度化模块用于将图像进行灰度化处理，为图像的对比提供数据环境，所述拍照单元用于对车况进行记录上传，所述旋转单元用于将卡丁车进行旋转，使拍照记录的数据更加充分。
4.根据权利要求3所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：所述期望磨损计算模块包括运行次数预测模块，所述运行次数预测模块包括淡季运行信息预测模块和旺季运行信息预测模块，所述淡季运行信息预测模块和旺季运行信息预测模块均通信连接有数据统计模块；
所述运行次数预测模块用于对卡丁车之后的运行次数进行预测，所述淡季运行信息预测模块用于对淡季中卡丁车的运行次数进行预测，所述旺季运行信息预测模块用于对旺季卡丁车的运行次数进行预测，所述数据统计模块用于根据以往的运行次数为淡季和旺季的运行次数预测提供数据支持。
5.根据权利要求4所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：所述该智能停车系统的运行步骤如下：
S1、先通过卡丁车上的编码，将需要停放的卡丁车的编号进行录入，上传至云端；
S2、当卡丁车停放完毕后，利用拍照单元和旋转单元对卡丁车进行充分的车况记录，同时将车况进行上传；
S3、随后利用图像灰度化模块，将图像灰度化处理，再进行图像的对比分析；
S4、根据对比结果，利用车况评估模块，对车辆的磨损情况进行评估；
S5、通过以往的运行数据，对未来淡旺季的运行次数进行预测；
S6、利用期望磨损计算模块，根据预测的淡旺季的运行次数和当天的磨损情况，计算出期望磨损；
S7、根据期望磨损和现车的车况，从而计算出该车需要维护的日期；
S8、当日期接近维修日期时，会将日期进行上传，并对维修人员进行通知，及时对车辆进行维护。
6.根据权利要求5所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：所述步骤S3进一步包括：
步骤S31：先将图像上传，将拍照得出的图像转化为与标准比对的图像相同的分辨率；
步骤S32：将图像都进行灰度化，再将图像的相同位置的像素点进行比较，通过对比，得出像素点的灰度值差；
步骤S33：灰度值是处于0至255之间的一个值，当小范围的图像像素点的灰度差大于50时，则为该图像范围内需要补漆，当大范围的图像像素点的灰度差大于100时，则该图像范围内发生了零部件的缺失，同时对图像内的差异范围进行数量统计，从而得出补漆的数量和零部件缺失的数量。
7.根据权利要求6所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：所述步骤S4中，利用图像对车况的磨损程度进行了估算，磨损程度ω为：
Figure FDA0003712814540000031
式中，k为磨损修正系数，an为标准图像的灰度值，bn为维修车辆的图像灰度值，n为像素点数量，利用单个像素点的灰度值比值可以看出单个位置的磨损，通过像素点的灰度值比值和以及修正系数可以得出车辆的整体磨损。
8.根据权利要求7所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：所述步骤S5中，利用过往的淡旺季运行次数，求出运行次数的波动系数，通过淡季和旺季的平均运行次数和波动系数得出淡季和旺季未来的运行次数。
9.根据权利要求8所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：所述步骤S6中，期望磨损
Figure FDA0003712814540000032
为：
Figure FDA0003712814540000033
式中，ω为之前的损耗，t为该车辆的运行次数，t淡为淡季的运行次数，t旺为旺季的运行次数，n为淡季的数量，m为旺季的数量，
Figure FDA0003712814540000034
为单次的平均磨损，通过单次磨损和未来的运行次数得出期望磨损。
10.根据权利要求9所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备，其特征在于：根据上述技术方案，所述步骤S7中，因为一年中的淡季和旺季是轮流着的，因此，n≥m，且n与m之间的差值最多为1，根据使用寿命可以计算出其需要更换的时间，更换时间m和n可以通过以下公式求出：
Figure FDA0003712814540000041
Figure FDA0003712814540000042
Figure FDA0003712814540000043
式中，δ为使用寿命，ω为之前的损耗，t为现有的运行次数，t淡淡季的运行次数为固定值，t旺旺季的运行次数也为固定值，利用使用寿命减去已使用寿命，可以得出未来的剩余寿命，即可推导出n和m的值，从而确定卡丁车需要维修的具体日期。
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