CN115547097A - 一种智能停车存取方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种智能停车存取方法及系统，属于人工智能领域，所述方法包括：构建所述智能停车存取系统，通过停车计数模块，利用目标停车场的停车入口监控摄像头进行停车数量的时段统计，用以得到各时段停车数量；通过所述取车计数模块，得到各时段取车数量；通过各车位智能感应芯片，得到各车位动态占用数据分布，将数据分布投映到数据展示端，利用数据调配模块的数据调配端，对各车位动态占用可视化数据分布和标记注释内容进行基于优化算法的目标停车位推荐，并进行输出。解决了现有技术中存在无法根据停车场的实时停取情况进行智能停车，管理效率低的技术问题。达到了智能化的实现停车存取，动态进行停车场管理的技术效果。

Description

一种智能停车存取方法及系统

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种智能停车存取方法及系统。

背景技术

随着经济的快速发展和社会生活水平的稳步提高，私家车的普及度在逐步提升，停车位问题已经逐步得到重视，研究智能停车对于提升我国的汽车发展有着十分重要的意义。

目前，通过对停车取车进行系统性的规划来提高停车场的运行效率。当汽车依次进入停车场时，在门闸出有雷达感应器，可以得到进入停车场的车辆数，同样在停车场出口处同样设置有雷达感应器，由此可以得到从停车场出去的车辆数，以此来对进出停车场的车辆进行管理。然而由于存在已经从车位离开，但还未出场，无法准确得到车位的实时利用情况，而且也无法根据客户的实际需求，匹配对应的停车位，导致停车场管理效率低下。存在无法根据停车场的实时停取情况进行智能停车，管理效率低的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种智能停车存取方法及系统，用以解决现有技术中存在无法根据停车场的实时停取情况进行智能停车，管理效率低的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种智能停车存取方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种智能停车存取方法，所述方法应用于智能停车存取系统，所述方法包括：构建所述智能停车存取系统，其中，所述智能停车存取系统包括停车计数模块、取车计数模块以及数据调配模块；通过所述停车计数模块，利用目标停车场的停车入口监控摄像头进行停车数量的时段统计，用以得到各时段停车数量；通过所述取车计数模块，利用所述目标停车场的取车出口监控摄像头进行取车数量的时段统计，用以得到各时段取车数量；通过所述目标停车场上的各车位智能感应芯片，对当前车位的占用情况进行感应，用以得到各车位动态占用数据分布；将所述各车位动态占用数据分布可视化的投映到所述数据调配模块的数据展示端，并利用所述各时段停车数量、所述各时段取车数量，对各车位动态占用可视化数据分布进行标记注释；利用所述数据调配模块的数据调配端，对所述各车位动态占用可视化数据分布和标记注释内容进行基于优化算法的目标停车位推荐，并进行输出。

另一方面，本申请还提供了一种智能停车存取系统，其中，所述系统包括：系统构建模块，用于构建智能停车存取系统，其中，所述智能停车存取系统包括停车计数模块、取车计数模块以及数据调配模块；停车计数模块，用于利用目标停车场的停车入口监控摄像头进行停车数量的时段统计，用以得到各时段停车数量；取车计数模块，用于所述目标停车场的取车出口监控摄像头进行取车数量的时段统计，用以得到各时段取车数量；占用数据获取模块，用于通过所述目标停车场上的各车位智能感应芯片，对当前车位的占用情况进行感应，用以得到各车位动态占用数据分布；标记注释模块，用于将所述各车位动态占用数据分布可视化的投映到所述数据调配模块的数据展示端，并利用所述各时段停车数量、所述各时段取车数量，对各车位动态占用可视化数据分布进行标记注释；数据调配模块，用于利用数据调配端，对所述各车位动态占用可视化数据分布和标记注释内容进行基于优化算法的目标停车位推荐，并进行输出。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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示例性的，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种智能停车存取方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种智能停车存取方法中功能数据的优化输出的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种智能停车存取方法中利用所述优化算法的流程示意图；

图4为本申请一种智能停车存取系统的结构示意图；

附图标记说明：系统构建模块11，停车计数模块12，取车计数模块13，数据调配模块14，占用数据获取模块15，标记注释模块16。

具体实施方式

本申请通过提供一种智能停车存取方法及系统，解决了现有技术中存在无法根据停车场的实时停取情况进行智能停车，管理效率低的技术问题。达到了智能化的实现停车存取，动态进行停车场管理的技术效果。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。

下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，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，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种智能停车存取方法，其中，所述方法应用于智能停车存取系统，所述方法包括：

步骤S100：构建所述智能停车存取系统，其中，所述智能停车存取系统包括停车计数模块、取车计数模块以及数据调配模块；

步骤S200：通过所述停车计数模块，利用目标停车场的停车入口监控摄像头进行停车数量的时段统计，用以得到各时段停车数量；

步骤S300：通过所述取车计数模块，利用所述目标停车场的取车出口监控摄像头进行取车数量的时段统计，用以得到各时段取车数量；

具体而言，所述智能停车存取系统用于对停车场中的停车存取进行系统规划管理。其中，所述智能停车存取系统包括停车计数模块、取车计数模块以及数据调配模块。所述停车计数模块是用来对进入所述目标停车场的车辆进行时段和数量统计的模块，可以得到各时段停车数量。所述取车计数模块是用来对从所述目标停车场中取车出来的车辆进行时段和数量统计的模块。其中，所述目标停车场是任意一个停车场。

具体的，通过所述目标停车场的停车入口监控摄像头，可以采集进入停车场的车辆图像以及进入停车场的时间，由此进行停车数量和停车时段统计，可以得到各个时段停车数量。通过所述目标停车场的停车入口监控摄像头，可以采集停车场取车出口的车辆图像以及取车时间，由此进行取车数量和取车时段统计，可以得到各个时段取车数量。通过获取停车和取车的时段数量，为后续进行调配提供了基础的分析数据，从而达到了提高管理的准确性的技术效果。

步骤S400：通过所述目标停车场上的各车位智能感应芯片，对当前车位的占用情况进行感应，用以得到各车位动态占用数据分布；

具体的，所述各车位智能感应芯片是用来感应车位上是否有车辆停放的智能芯片，芯片与所述数据调配模块通信连接，通过将车位占用情况进行实时感应的结果汇总起来，可以得到各车位动态占用数据分布。其中，所述各车位动态占用数据分布指的是停车场中车位占用的实时情况。可选的，所述数据分布包括占用时间分布，同一时间的车位占用数等。实现了对停车场内车位占用情况的实时掌握，为后续进行停车时段的优选提供了依据，达到了系统化的掌握实时车位占用分布，提高车位管理效率的技术效果。

步骤S500：将所述各车位动态占用数据分布可视化的投映到所述数据调配模块的数据展示端，并利用所述各时段停车数量、所述各时段取车数量，对各车位动态占用可视化数据分布进行标记注释；

具体而言，通过将所述各车位动态占用数据分布可视化的投映到所述数据调配模块的数据展示端，可以将数据转化为更加直观的图像。其中，所述数据调配模块是用来对停车场中的车位数据进行分析，车位推荐的模块。所述数据展示端是在可以展示所述各车位动态占用数据分布的可视化屏幕。进而，通过利用所述各时段停车数量、所述各时段取车数量，来对所述各车位动态占用可视化数据分布进行标记注释。所述各车位动态占用可视化数据分布指的是在所述数据展示端对停车场在某一时刻车位占用情况进行可视化展示的数据。所述标记注释是指根据各个时段的停车数量和取车数量对可视化数据进行标记，注明在当前时刻的停车场的停取车数量情况。由此，实现了对停车场的停车情况进行实时展示，并根据标记注释情况掌握实时停车情况的目标。达到了为优化停车位推荐作铺垫的技术效果。

步骤S600：利用所述数据调配模块的数据调配端，对所述各车位动态占用可视化数据分布和标记注释内容进行基于优化算法的目标停车位推荐，并进行输出。

具体而言，通过所述数据调配端，以所述各车位动态占用可视化数据分布和所述标记注释内容为数据，基于所述优化算法进行所述目标停车位推荐，并输出对应的推荐结果。其中，所述数据调配端是用来对进出停车场的车辆进行时段推荐。所述优化算法是在对数据进行深入分析后，得出智能优化时段和车位推荐结果。由此，实现了对停车场的智能化管理，提高管理效率的技术效果。

进一步的，如图2所示，所述目标停车场包括多功能停车服务分区，本申请实施例步骤S600还包括：

步骤S610：基于所述数据展示端，对所述多功能停车服务分区进行可视化的展示，用以生成多功能停车服务分区电子图像；

步骤S620：利用所述智能停车存取系统的数据采集前端，对目标客户群体的停车需求进行数据采集，用以得到停车需求集合；

步骤S630：通过对所述停车需求集合进行时间先后顺序的排序，用以确定停车需求响应序列；

步骤S640：利用所述优化算法，对所述停车需求响应序列、所述各车位动态占用可视化数据分布以及所述标记注释内容，进行功能数据的优化输出。

具体而言，所述多功能停车服务分区是指所述目标停车场中针对不同的停车需求提供不同的服务区域。优选的，包括：洗车服务分区、充电服务分区等。通过进行可视化展示可以生成所述多功能停车服务分区电子图像，掌握多功能停车服务分区的停车情况。所述多功能停车服务分区电子图像是所述停车场中多功能停车服务分区的实时图像，可以反映服务分区的使用情况。所述数据采集前端是用来对所述目标客户群体的停车需求进行数据采集的程序。所述目标客户群体是要在所述目标停车场中停车的群体。通过采集停车需求，得到表征客户需求的所述停车需求集合。以反馈停车需求的时间先后顺序排序，来确定停车需求响应序列。所述停车需求响应序列是针对停车需求进行响应的序列，与对应停车需求的客户群体进行一一对应。通过所述优化算法，来进行功能数据的优化输出。所述功能数据指的是表征所述停车场的停车顺序和停车时段的相关数据。由此，实现了基于不同的停车需求，更有针对性的对停车情况进行调度的目标，达到了提高服务质量的技术效果。

进一步的，如图3所示，所述利用所述优化算法，本申请实施例步骤S640还包括：

步骤S641：根据所述停车需求集合，获得可充电需求数据集合、可清洗需求数据集合；

步骤S642：通过所述各车位动态占用可视化数据分布和所述多功能停车服务分区电子图像，对所述可充电需求数据集合进行筛选标记，用以确定充电需求可选车位集合；

步骤S643：通过所述各车位动态占用可视化数据分布和所述多功能停车服务分区电子图像，对所述可清洗需求数据集合进行筛选标记，用以确定清洗需求可选车位集合；

步骤S644：对所述充电需求可选车位集合和所述清洗需求可选车位集合，进行数据融合，并利用所述标记注释内容，对数据融合结果进行优化，用以确定最优车位可选时段分布。

具体而言，所述可充电需求数据集合是表征所述目标客户群体的停车需求有可充电需求的数据集合。所述可清洗需求数据集合是表征所述目标客户群体的停车需求有可清洗需求的数据集合。通过所述各车位动态占用可视化数据分布和所述多功能停车服务分区电子图像，确定停车场中可以选择的车位数量，基于这个数量，对所述可清洗需求数据集合按照时间先后顺序进行筛选标记，得出所述充电需求可选车位集合。其中，所述充电需求可选车位集合是基于时段动态变化的。基于同样的原理，确定基于时段动态变化的所述清洗需求可选车位集合。

所述数据融合指的是对所述充电需求可选车位集合和所述清洗需求可选车位集合中存在的有充电和清洗两种需求的目标客户进行数据融合，优先满足充电需求。进而基于所述标记注释的内容，对数据融合结果进行优化，来确定最优车位可选时段分布。由此，在满足客户需求的同时也能保证存取车的效率。

进一步的，所述对数据融合结果进行优化，本申请实施例步骤S644还包括：

步骤S6441：通过对所述各时段停车数量进行预订数据特征筛选，用以得到目标停车峰值时段、目标停车谷值时段；

步骤S6442：通过对所述各时段取车数量进行所述预订数据特征筛选，用以得到目标取车峰值时段、目标取车谷值时段；

步骤S6443：根据所述目标停车峰值时段、所述目标停车谷值时段、所述目标取车峰值时段、所述目标取车谷值时段，如果所述目标停车峰值时段和所述目标取车谷值时段存在时间特征重叠，触发当前约束指令；

步骤S6444：根据所述当前约束指令，对当前停车时段进行约束。

具体而言，所述预订数据特征是表征目标客户群体对于停车场的停取时间的预约数据，以此特征对所述各时段停车数量进行筛选后得到所述目标停车峰值时段、所述目标停车谷值时段，对所述各时段取车数量进行筛选后得到所述目标取车峰值时段和所述目标取车谷值时段。所述目标停车峰值时段是停车的客户比较多的时间段，所述目标停车谷值时段是停车的客户比较少的时间段，所述目标取车峰值时段是取车的客户比较多的时间段，所述目标取车谷值时段是取车的客户比较少的时间段。

具体的，如果所述目标停车峰值时段和所述目标取车谷值时段存在时间特征重叠，触发当前约束指令。其中，所述时间特征重叠指的是在某一个时间段既是停车时间特征和取车时间特征发生重叠。此时说明此时停车的人多，取车的人少，由于停车场内的车位数是一定的，因此通过所述当前约束指令来对当前停车时段进行约束，限制此时的停车时段预定，以此来保证停车场的正常运行。由此，可以智能化的实现停车存取，避免停车的车辆过多而停车场内的车位已满的情况出现。

进一步的，本申请实施例步骤S6443还包括：

步骤S64431：如果所述目标停车谷值时段和所述目标取车峰值时段存在时间特征重叠，可触发当前推荐指令；

步骤S64432：根据所述当前推荐指令，对当前停车时段进行推荐。

具体的，如果所述目标停车谷值时段和所述目标取车峰值时段存在时间特征重叠，说明此时停车的人少，取车的人多，停车场内的空闲车位相对来说较多，因此，通过所述当前推荐指令，对当前停车时段进行推荐。所述当前推荐指令指的是指挥数据调配模块推荐当前的这个时间段。由此，减少停车等待时间，提高停车效率。

进一步的，本申请实施例步骤S6443还包括：

步骤S64433：如果所述目标停车峰值时段和所述目标取车峰值时段存在时间特征重叠，对重叠时段集合进行时间先后顺序的解析，用以确定重叠时段时间序列；

步骤S64434：检索获得所述重叠时段时间序列对应的停车数量集合和取车数量集合；

步骤S64435：将所述重叠时段时间序列作为横坐标x轴、所述停车数量集合和所述取车数量集合作为纵坐标y轴，以此构建重叠时段-车辆停取分布坐标系。

进一步的，本申请实施例步骤S64435还包括：

步骤S644351：在所述重叠时段-车辆停取分布坐标系中，对各重叠时段对应的取车数量-停车数量正向差值进行计算，用以得到各重叠时段车辆取停差值分布；

步骤S644352：通过对所述各重叠时段车辆取停差值分布，进行最大差值筛选，用以获得最优停车推荐时段；

步骤S644353：通过对各重叠时段对应的停车数量-取车数量正向差值进行计算，用以得到各重叠时段车辆停取差值分布；

步骤S644354：通过对所述各重叠时段车辆停取差值分布，进行最大差值筛选，用以获得最优取车推荐时段。

具体而言，当所述目标停车峰值时段和所述目标取车峰值时段存在时间特征重叠，按照时间先后顺序进行重叠时段集合的解析，得到重叠时段时间序列。所述重叠时段时间序列是指所述目标停车和目标取车峰值时段重叠的先后时间段组成的序列。通过所述时间先后顺序，检索所述重叠时段时间序列对应的停车数量集合和取车数量集合。所述重叠时段-车辆停取分布坐标系用来进一步的将重叠时刻的停车和取车情况进行清晰的可视化表示。

具体的，所述各重叠时段对应的取车数量-停车数量正向差值进行计算，是获取取车的数量比停车数量大的时间段的取停差值的分布情况。其中所述正向差值是指取车数量大于停车数量的差值。通过对所述各重叠时段车辆取停差值分布指的是取停正向差值在坐标系中的分布情况。进而通过筛选出最大差值，对应的就是取车的数量比停车数量大的最大程度，此时停车场内的车辆数是各重叠时段中最少的，将此时段作为最优停车推荐时段。所述最优停车推荐时段指的是最适合停车的时段。

具体的，所述停车数量-取车数量正向差值指的是停车数比取车数更大的差值。所述各重叠时段车辆停取差值分布指的是停取正常差值在坐标系统的分布情况。进而通过筛选出最大差值，对应的就是停车的数量比取车数量大的最大程度，此时停车场内的车辆数是各重叠时段中最多的，将此时段作为最优取车推荐时段。所述最优取车推荐时段指的是最适合取车的时段。可以通过推荐此时段进行取车，来减轻停车场的运行压力，提高服务质量。

综上所述，本申请所提供的一种智能停车存取方法具有如下技术效果：

1.本申请通过构建所述智能停车存取系统，通过停车计数模块，利用目标停车场的停车入口监控摄像头进行停车数量的时段统计，用以得到各时段停车数量；通过所述取车计数模块，得到各时段取车数量；通过各车位智能感应芯片，得到各车位动态占用数据分布，将数据分布投映到数据展示端，利用数据调配模块的数据调配端，对各车位动态占用可视化数据分布和标记注释内容进行基于优化算法的目标停车位推荐，并进行输出。达到了智能化的实现停车存取，动态进行停车场管理的技术效果。

2.本申请通过对所述充电需求可选车位集合和所述清洗需求可选车位集合中存在的有充电和清洗两种需求的目标客户进行数据融合，优先满足充电需求。进而基于所述标记注释的内容，对数据融合结果进行优化，来确定最优车位可选时段分布。由此，在满足客户需求的同时也能保证存取车的效率。

实施例二

基于与前述实施例中一种智能停车存取方法同样的发明构思，如图4所示，本申请还提供了一种智能停车存取系统，其中，所述系统包括：

系统构建模块11，用于构建智能停车存取系统，其中，所述智能停车存取系统包括停车计数模块12、取车计数模块13以及数据调配模块14；

停车计数模块12，用于利用目标停车场的停车入口监控摄像头进行停车数量的时段统计，用以得到各时段停车数量；

取车计数模块13，用于所述目标停车场的取车出口监控摄像头进行取车数量的时段统计，用以得到各时段取车数量；

占用数据获取模块15，用于通过所述目标停车场上的各车位智能感应芯片，对当前车位的占用情况进行感应，用以得到各车位动态占用数据分布；

标记注释模块16，用于将所述各车位动态占用数据分布可视化的投映到所述数据调配模块的数据展示端，并利用所述各时段停车数量、所述各时段取车数量，对各车位动态占用可视化数据分布进行标记注释；

数据调配模块14，用于利用数据调配端，对所述各车位动态占用可视化数据分布和标记注释内容进行基于优化算法的目标停车位推荐，并进行输出。

进一步的，所述系统还包括：

可视化展示单元，用于基于所述数据展示端，对多功能停车服务分区进行可视化的展示，用以生成多功能停车服务分区电子图像；

需求数据采集单元，用于利用所述智能停车存取系统的数据采集前端，对目标客户群体的停车需求进行数据采集，用以得到停车需求集合；

确定序列单元，用于通过对所述停车需求集合进行时间先后顺序的排序，用以确定停车需求响应序列；

优化输出单元，用于利用所述优化算法，对所述停车需求响应序列、所述各车位动态占用可视化数据分布以及所述标记注释内容，进行功能数据的优化输出。

进一步的，所述系统还包括：

需求数据集合获取单元，用于根据所述停车需求集合，获得可充电需求数据集合、可清洗需求数据集合；

充电需求车位确定单元，用于通过所述各车位动态占用可视化数据分布和所述多功能停车服务分区电子图像，对所述可充电需求数据集合进行筛选标记，用以确定充电需求可选车位集合；

清洗需求车位确定单元，用于通过所述各车位动态占用可视化数据分布和所述多功能停车服务分区电子图像，对所述可清洗需求数据集合进行筛选标记，用以确定清洗需求可选车位集合；

可选时段确定单元，用于对所述充电需求可选车位集合和所述清洗需求可选车位集合，进行数据融合，并利用所述标记注释内容，对数据融合结果进行优化，用以确定最优车位可选时段分布。

进一步的，所述系统还包括：

停车数据筛选单元，用于通过对所述各时段停车数量进行预订数据特征筛选，用以得到目标停车峰值时段、目标停车谷值时段；

取车数据筛选单元，用于通过对所述各时段取车数量进行所述预订数据特征筛选，用以得到目标取车峰值时段、目标取车谷值时段；

触发约束指令单元，用于根据所述目标停车峰值时段、所述目标停车谷值时段、所述目标取车峰值时段、所述目标取车谷值时段，如果所述目标停车峰值时段和所述目标取车谷值时段存在时间特征重叠，触发当前约束指令；

约束单元，用于根据所述当前约束指令，对当前停车时段进行约束。

进一步的，所述系统还包括：

触发推荐指令单元，用于如果所述目标停车谷值时段和所述目标取车峰值时段存在时间特征重叠，可触发当前推荐指令；

推荐单元，用于根据所述当前推荐指令，对当前停车时段进行推荐。

进一步的，所述系统还包括：

时间序列确定单元，用于如果所述目标停车峰值时段和所述目标取车峰值时段存在时间特征重叠，对重叠时段集合进行时间先后顺序的解析，用以确定重叠时段时间序列；

检索单元，用于检索获得所述重叠时段时间序列对应的停车数量集合和取车数量集合；

坐标系构建单元，用于将所述重叠时段时间序列作为横坐标x轴、所述停车数量集合和所述取车数量集合作为纵坐标y轴，以此构建重叠时段-车辆停取分布坐标系。

进一步的，所述系统还包括：

取停差值分布确定单元，用于在所述重叠时段-车辆停取分布坐标系中，对各重叠时段对应的取车数量-停车数量正向差值进行计算，用以得到各重叠时段车辆取停差值分布；

最优停车时段单元，用于通过对所述各重叠时段车辆取停差值分布，进行最大差值筛选，用以获得最优停车推荐时段；

停取差值分布单元，用于通过对各重叠时段对应的停车数量-取车数量正向差值进行计算，用以得到各重叠时段车辆停取差值分布；

最优取车时段单元，用于通过对所述各重叠时段车辆停取差值分布，进行最大差值筛选，用以获得最优取车推荐时段。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，前述图1实施例一中的一种智能停车存取方法和具体实例同样适用于本实施例的一种智能停车存取系统，通过前述对一种智能停车存取方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中智能停车存取系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种智能停车存取方法，其特征在于，所述方法应用于智能停车存取系统，所述方法包括：

构建所述智能停车存取系统，其中，所述智能停车存取系统包括停车计数模块、取车计数模块以及数据调配模块；

通过所述停车计数模块，利用目标停车场的停车入口监控摄像头进行停车数量的时段统计，用以得到各时段停车数量；

通过所述取车计数模块，利用所述目标停车场的取车出口监控摄像头进行取车数量的时段统计，用以得到各时段取车数量；

通过所述目标停车场上的各车位智能感应芯片，对当前车位的占用情况进行感应，用以得到各车位动态占用数据分布；

将所述各车位动态占用数据分布可视化的投映到所述数据调配模块的数据展示端，并利用所述各时段停车数量、所述各时段取车数量，对各车位动态占用可视化数据分布进行标记注释；

利用所述数据调配模块的数据调配端，对所述各车位动态占用可视化数据分布和标记注释内容进行基于优化算法的目标停车位推荐，并进行输出。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标停车场包括多功能停车服务分区，所述方法包括：

基于所述数据展示端，对所述多功能停车服务分区进行可视化的展示，用以生成多功能停车服务分区电子图像；

利用所述智能停车存取系统的数据采集前端，对目标客户群体的停车需求进行数据采集，用以得到停车需求集合；

通过对所述停车需求集合进行时间先后顺序的排序，用以确定停车需求响应序列；

利用所述优化算法，对所述停车需求响应序列、所述各车位动态占用可视化数据分布以及所述标记注释内容，进行功能数据的优化输出。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述停车需求集合，获得可充电需求数据集合、可清洗需求数据集合；

通过所述各车位动态占用可视化数据分布和所述多功能停车服务分区电子图像，对所述可充电需求数据集合进行筛选标记，用以确定充电需求可选车位集合；

通过所述各车位动态占用可视化数据分布和所述多功能停车服务分区电子图像，对所述可清洗需求数据集合进行筛选标记，用以确定清洗需求可选车位集合；

对所述充电需求可选车位集合和所述清洗需求可选车位集合，进行数据融合，并利用所述标记注释内容，对数据融合结果进行优化，用以确定最优车位可选时段分布。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

通过对所述各时段停车数量进行预订数据特征筛选，用以得到目标停车峰值时段、目标停车谷值时段；

通过对所述各时段取车数量进行预订数据特征筛选，用以得到目标取车峰值时段、目标取车谷值时段；

根据所述目标停车峰值时段、所述目标停车谷值时段、所述目标取车峰值时段、所述目标取车谷值时段，如果所述目标停车峰值时段和所述目标取车谷值时段存在时间特征重叠，触发当前约束指令；

根据所述当前约束指令，对当前停车时段进行约束。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

如果所述目标停车谷值时段和所述目标取车峰值时段存在时间特征重叠，可触发当前推荐指令；

根据所述当前推荐指令，对当前停车时段进行推荐。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

如果所述目标停车峰值时段和所述目标取车峰值时段存在时间特征重叠，对重叠时段集合进行时间先后顺序的解析，用以确定重叠时段时间序列；

检索获得所述重叠时段时间序列对应的停车数量集合和取车数量集合；

将所述重叠时段时间序列作为横坐标x轴、所述停车数量集合和所述取车数量集合作为纵坐标y轴，以此构建重叠时段-车辆停取分布坐标系。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

在所述重叠时段-车辆停取分布坐标系中，对各重叠时段对应的取车数量-停车数量正向差值进行计算，用以得到各重叠时段车辆取停差值分布；

通过对所述各重叠时段车辆取停差值分布，进行最大差值筛选，用以获得最优停车推荐时段；

通过对各重叠时段对应的停车数量-取车数量正向差值进行计算，用以得到各重叠时段车辆停取差值分布；

通过对所述各重叠时段车辆停取差值分布，进行最大差值筛选，用以获得最优取车推荐时段。

8.一种智能停车存取系统，其特征在于，所述系统包括：

系统构建模块，用于构建智能停车存取系统，其中，所述智能停车存取系统包括停车计数模块、取车计数模块以及数据调配模块；

停车计数模块，用于利用目标停车场的停车入口监控摄像头进行停车数量的时段统计，用以得到各时段停车数量；

取车计数模块，用于所述目标停车场的取车出口监控摄像头进行取车数量的时段统计，用以得到各时段取车数量；

占用数据获取模块，用于通过所述目标停车场上的各车位智能感应芯片，对当前车位的占用情况进行感应，用以得到各车位动态占用数据分布；

标记注释模块，用于将所述各车位动态占用数据分布可视化的投映到所述数据调配模块的数据展示端，并利用所述各时段停车数量、所述各时段取车数量，对各车位动态占用可视化数据分布进行标记注释；

数据调配模块，用于利用数据调配端，对所述各车位动态占用可视化数据分布和标记注释内容进行基于优化算法的目标停车位推荐，并进行输出。

Images