CN115841747A - 智慧园区预约管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种智慧园区预约管理系统及方法，包括预约子系统、现场获取子系统、计算子系统和分配子系统，预约子系统、现场获取子系统、计算子系统和分配子系统依次连接，首先多个用户通过预约子系统发送进入园区车库的申请，得到预约数量；接着，现场获取子系统采集园区车库入口的车辆排队情况；然后，计算子系统基于预约数量和车辆排队情况计算车位剩余数量；最后，分配子系统基于车位剩余数量并按照申请时间对多个用户进行车位分配，得到车位信息，解决了现有的智慧园区运维管理系统对车辆管理的合理性较低的问题。

Description

智慧园区预约管理系统及方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种智慧园区预约管理系统及方法。

背景技术

智慧停车云平台是智慧园区管理系统的重要部分，也是一个可以帮助园区物业管理部门实现停车位管理的平台，通过提供可靠、高效的车位预约服务来帮助车主解决停车难的问题。

目前，现有技术公开了一种智慧园区运维管理系统，包括车辆统计模块、车位计算模块和数据显示模块，通过车辆统计模块统计车辆进入车库的数量，得到车辆进入数量，通过车位计算模块使用车位总数量减去车辆进入数量，得到车位剩余数量，通过数据显示模块向车库外的车辆显示车辆剩余数量。

采用上述方式，当排队进入车库的车辆的数量多余车位剩余数量时，多余的车辆存造成无效排队的情况，从而造成交通拥堵，降低了对车辆管理的合理性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智慧园区预约管理系统及方法，旨在解决现有的智慧园区运维管理系统对车辆管理的合理性较低的问题。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种智慧园区预约管理系统，包括预约子系统、现场获取子系统、计算子系统和分配子系统，所述预约子系统、所述现场获取子系统、所述计算子系统和所述分配子系统依次连接；

所述预约子系统，用于多个用户发送进入园区车库的申请，得到预约数量；

所述现场获取子系统，用于采集所述园区车库入口的车辆排队情况；

所述计算子系统，基于所述预约数量和所述车辆排队情况计算车位剩余数量；

所述分配子系统，基于所述车位剩余数量并按照申请时间对多个所述用户进行车位分配，得到车位信息。

其中，所述智慧园区预约管理系统还包括可视化子系统，所述可视化子系统与所述分配子系统连接；

所述可视化子系统，用于对所述车位信息进行可视化显示。

其中，所述现场获取子系统包括现场获取模块、构建模块和输入模块，所述现场获取模块、所述输入模块和所述构建模块依次连接；

所述现场获取模块，用于获取车库入口的现场情况，得到现场照片；

所述构建模块，用于构建特征提取模型；

所述输入模块，用于将所述现场照片输入所述特征提取模型中进行训练，得到车辆排队情况。

其中，所述现场获取子系统还包括清洁模块，所述清洁模块与所述现场获取模块连接；

所述清洁模块，用于对所述现场获取模块的采集端进行清洁。

其中，所述现场获取子系统还包括测光模块和参数调整模块，所述测光模块和所述参数调整模块连接；

所述测光模块，用于测量车库入口的当前光照强度；

所述参数调整模块，基于所述当前光照强度对所述现场获取模块的拍摄参数进行调整。

其中，所述构建模块包括数据获取子模块、构建子模块、预处理子模块、训练子模块和验证子模块，所述数据获取子模块、所述预处理子模块、所述训练子模块和所述验证子模块依次连接，所述构建子模块与所述训练子模块连接；

所述数据获取子模块，用于获取公开数据集；

所述构建子模块，用于构建神经网络模型；

所述预处理子模块，用于对所述公开数据集进行预处理，得到训练集和验证集；

所述训练子模块，用于使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；

所述验证子模块，用于使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到特征提取模型。

第二方面，本发明提供了一种智慧园区预约管理方法，包括以下步骤：

多个用户通过预约子系统发送进入园区车库的申请，得到预约数量；

现场获取子系统采集园区车库入口的车辆排队情况；

计算子系统基于预约数量和车辆排队情况计算车位剩余数量；

分配子系统基于车位剩余数量并按照申请时间对多个用户进行车位分配，得到车位信息。

本发明的一种智慧园区预约管理系统，首先多个用户通过所述预约子系统发送进入园区车库的申请，得到预约数量；接着，所述现场获取子系统采集所述园区车库入口的车辆排队情况；然后，所述计算子系统基于所述预约数量和所述车辆排队情况计算车位剩余数量；最后，所述分配子系统基于所述车位剩余数量并按照申请时间对多个所述用户进行车位分配，得到车位信息，解决了现有的智慧园区运维管理系统对车辆管理的合理性较低的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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。

图1是本发明提供的一种智慧园区预约管理系统的结构示意图。

图2是现场获取子系统的结构示意图。

图3是可视化子系统的结构示意图。

图4是构建模块的结构示意图。

图5是预处理子模块的结构示意图。

图6是本发明提供的一种智慧园区预约管理方法的流程图。

1-预约子系统、2-现场获取子系统、3-计算子系统、4-分配子系统、5-可视化子系统、6-现场获取模块、7-构建模块、8-输入模块、9-清洁模块、10-测光模块、11-参数调整模块、12-数据获取子模块、13-构建子模块、14-预处理子模块、15-训练子模块、16-验证子模块、17-过滤单元、18-标注单元、19-划分单元、20-场景获取模块、21-建模模块、22-位置获取模块、23-标注模块、24-传输模块、25-导航模块。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

请参阅图1至图5，第一方面，本发明提供一种智慧园区预约管理系统，包括预约子系统1、现场获取子系统2、计算子系统3和分配子系统4，所述预约子系统1、所述现场获取子系统2、所述计算子系统3和所述分配子系统4依次连接；

所述预约子系统1，用于多个用户发送进入园区车库的申请，得到预约数量；

所述现场获取子系统2，用于采集所述园区车库入口的车辆排队情况；

所述计算子系统3，基于所述预约数量和所述车辆排队情况计算车位剩余数量；

所述分配子系统4，基于所述车位剩余数量并按照申请时间对多个所述用户进行车位分配，得到车位信息。

具体的，首先多个用户通过所述预约子系统1发送进入园区车库的申请，得到预约数量；接着，所述现场获取子系统2采集所述园区车库入口的车辆排队情况；然后，所述计算子系统3基于所述预约数量和所述车辆排队情况计算车位剩余数量；最后，所述分配子系统4基于所述车位剩余数量并按照申请时间对多个所述用户进行车位分配，得到车位信息，解决了现有的智慧园区运维管理系统对车辆管理的合理性较低的问题。

进一步的，所述智慧园区预约管理系统还包括可视化子系统5，所述可视化子系统5与所述分配子系统4连接；

所述可视化子系统5，用于对所述车位信息进行可视化显示。

具体的，通过所述可视化子系统5对所述车位信息进行可视化显示，有利于用户对所述车位信息的理解。

进一步的，所述现场获取子系统2包括现场获取模块6、构建模块7和输入模块8，所述现场获取模块6、所述输入模块8和所述构建模块7依次连接；

所述现场获取模块6，用于获取车库入口的现场情况，得到现场照片；

所述构建模块7，用于构建特征提取模型；

所述输入模块8，用于将所述现场照片输入所述特征提取模型中进行训练，得到车辆排队情况。

所述现场获取子系统2还包括清洁模块9，所述清洁模块9与所述现场获取模块6连接；

所述清洁模块9，用于对所述现场获取模块6的采集端进行清洁。

所述现场获取子系统2还包括测光模块10和参数调整模块11，所述测光模块10和所述参数调整模块11连接；

所述测光模块10，用于测量车库入口的当前光照强度；

所述参数调整模块11，基于所述当前光照强度对所述现场获取模块6的拍摄参数进行调整。

所述构建模块7包括数据获取子模块12、构建子模块13、预处理子模块14、训练子模块15和验证子模块16，所述数据获取子模块12、所述预处理子模块14、所述训练子模块15和所述验证子模块16依次连接，所述构建子模块13与所述训练子模块15连接；

所述数据获取子模块12，用于获取公开数据集；

所述构建子模块13，用于构建神经网络模型；

所述预处理子模块14，用于对所述公开数据集进行预处理，得到训练集和验证集；

所述训练子模块15，用于使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；

所述验证子模块16，用于使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到特征提取模型。

具体的，首先，所述现场获取模块6获取车库入口的现场情况，得到现场照片。接着，所述数据获取子模块12获取公开数据集；所述构建子模块13构建神经网络模型；所述预处理子模块14对所述公开数据集进行预处理，得到训练集和验证集；所述训练子模块15使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；所述验证子模块16使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到特征提取模型。然后，所述输入模块8将所述现场照片输入所述特征提取模型中进行训练，得到车辆排队情况。同时，所述清洁模块9对所述现场获取模块6的采集端进行清洁。另外，所述测光模块10测量车库入口的当前光照强度；所述参数调整模块11基于所述当前光照强度对所述现场获取模块6的拍摄参数进行调整。

进一步的，所述预处理子模块14包括过滤单元17、标注单元18和划分单元19，所述过滤单元17、所述标注单元18和所述划分单元19依次连接；

所述过滤单元17，用于对所述公开数据集进行过滤，得到过滤数据集；

所述标注单元18，用于对所述过滤数据集进行标注，得到标注数据集；

所述划分单元19，用于将所述标注数据集划分为训练集和验证集。

具体的，首先，所述过滤单元17对所述公开数据集进行过滤，得到过滤数据集；然后，所述标注单元18对所述过滤数据集进行标注，得到标注数据集；最后，所述划分单元19将所述标注数据集划分为训练集和验证集。

进一步的，所述可视化子系统5包括场景获取模块20、建模模块21、位置获取模块22、标注模块23和传输模块24，所述场景获取模块20、所述建模模块21、所述位置获取模块22、所述标注模块23和所述传输模块24依次连接；

所述场景获取模块20，用于获取所述园区车库预设范围内的场景数据；

所述建模模块21，基于所述场景数据构建地理信息模型；

所述位置获取模块22，用于从所述车位信息中获取车位位置；

所述标注模块23，用于将所述车位位置标注在所述地理信息模型上，得到停车可视化模型；

所述传输模块24，用于将所述停车可视化模型发送给对应的用户的车辆显示器上。

具体的，首先，所述场景获取模块20获取所述园区车库预设范围内的场景数据；其次，所述建模模块21基于所述场景数据构建地理信息模型；然后，所述位置获取模块22从所述车位信息中获取车位位置；接着，所述标注模块23将所述车位位置标注在所述地理信息模型上，得到停车可视化模型；最后，所述传输模块24将所述停车可视化模型发送给对应的用户的车辆显示器上。

进一步的，所述可视化子系统5还包括导航模块25，所述导航模块25与所述传输模块24连接；

所述导航模块25，基于车辆当前位置在所述停车可视化模型上生成导航路径。

具体的，所述导航模块25基于车辆当前位置在所述停车可视化模型上生成导航路径，便于用户对车位的寻找。

请参阅图6，第二方面，本发明提供了一种智慧园区预约管理方法，包括以下步骤：

S1多个用户通过预约子系统1发送进入园区车库的申请，得到预约数量；

具体的，所述预约子系统1可为手机APP、小程序。

S2现场获取子系统2采集园区车库入口的车辆排队情况；

具体的，首先，所述现场获取模块6获取车库入口的现场情况，得到现场照片。接着，所述数据获取子模块12获取公开数据集；所述构建子模块13构建神经网络模型；所述预处理子模块14对所述公开数据集进行预处理，得到训练集和验证集；所述训练子模块15使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；所述验证子模块16使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到特征提取模型。然后，所述输入模块8将所述现场照片输入所述特征提取模型中进行训练，得到车辆排队情况。同时，所述清洁模块9对所述现场获取模块6的采集端进行清洁。另外，所述测光模块10测量车库入口的当前光照强度；所述参数调整模块11基于所述当前光照强度对所述现场获取模块6的拍摄参数进行调整。

S3计算子系统3基于预约数量和车辆排队情况计算车位剩余数量；

S4分配子系统4基于车位剩余数量并按照申请时间对多个用户进行车位分配，得到车位信息。

具体的，在得到车位信息后，所述场景获取模块20获取所述园区车库预设范围内的场景数据；其次，所述建模模块21基于所述场景数据构建地理信息模型；然后，所述位置获取模块22从所述车位信息中获取车位位置；接着，所述标注模块23将所述车位位置标注在所述地理信息模型上，得到停车可视化模型；最后，所述传输模块24将所述停车可视化模型发送给对应的用户的车辆显示器上。

以上所揭露的仅为本发明一种智慧园区预约管理系统及方法较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种智慧园区预约管理系统，其特征在于，

包括预约子系统、现场获取子系统、计算子系统和分配子系统，所述预约子系统、所述现场获取子系统、所述计算子系统和所述分配子系统依次连接；

所述预约子系统，用于多个用户发送进入园区车库的申请，得到预约数量；

所述现场获取子系统，用于采集所述园区车库入口的车辆排队情况；

所述计算子系统，基于所述预约数量和所述车辆排队情况计算车位剩余数量；

所述分配子系统，基于所述车位剩余数量并按照申请时间对多个所述用户进行车位分配，得到车位信息。

2.如权利要求1所述的智慧园区预约管理系统，其特征在于，

所述智慧园区预约管理系统还包括可视化子系统，所述可视化子系统与所述分配子系统连接；

所述可视化子系统，用于对所述车位信息进行可视化显示。

3.如权利要求2所述的智慧园区预约管理系统，其特征在于，

所述现场获取子系统包括现场获取模块、构建模块和输入模块，所述现场获取模块、所述输入模块和所述构建模块依次连接；

所述现场获取模块，用于获取车库入口的现场情况，得到现场照片；

所述构建模块，用于构建特征提取模型；

所述输入模块，用于将所述现场照片输入所述特征提取模型中进行训练，得到车辆排队情况。

4.如权利要求3所述的智慧园区预约管理系统，其特征在于，

所述现场获取子系统还包括清洁模块，所述清洁模块与所述现场获取模块连接；

所述清洁模块，用于对所述现场获取模块的采集端进行清洁。

5.如权利要求4所述的智慧园区预约管理系统，其特征在于，

所述现场获取子系统还包括测光模块和参数调整模块，所述测光模块和所述参数调整模块连接；

所述测光模块，用于测量车库入口的当前光照强度；

所述参数调整模块，基于所述当前光照强度对所述现场获取模块的拍摄参数进行调整。

6.如权利要求5所述的智慧园区预约管理系统，其特征在于，

所述构建模块包括数据获取子模块、构建子模块、预处理子模块、训练子模块和验证子模块，所述数据获取子模块、所述预处理子模块、所述训练子模块和所述验证子模块依次连接，所述构建子模块与所述训练子模块连接；

所述数据获取子模块，用于获取公开数据集；

所述构建子模块，用于构建神经网络模型；

所述预处理子模块，用于对所述公开数据集进行预处理，得到训练集和验证集；

所述训练子模块，用于使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；

所述验证子模块，用于使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到特征提取模型。

7.一种智慧园区预约管理方法，应用于权利要求6所述的智慧园区预约管理系统，其特征在于，包括以下步骤：

多个用户通过预约子系统发送进入园区车库的申请，得到预约数量；

现场获取子系统采集园区车库入口的车辆排队情况；

计算子系统基于预约数量和车辆排队情况计算车位剩余数量；

分配子系统基于车位剩余数量并按照申请时间对多个用户进行车位分配，得到车位信息。

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