[發明專利]一種停車收費管理方法及系統

在審

• 申請號: 201710463066.8
• 申請日: 2017-06-19
• 公開（公告）號: CN107452078A
• 公開（公告）日: 2017-12-08
• 發明（設計）人: 杜光東
• 申請（專利權）人: 深圳市盛路物聯通訊技術有限公司
• 主分類號: G07B15/02
• 分類號: G07B15/02
• 代理公司: 深圳市隆天聯鼎知識產權代理有限公司44232
• 代理人: 劉耿

技術領域

本發明涉及物聯網技術領域，尤其涉及一種停車收費管理方法及系統。

背景技術

當前，隨著群眾生活水平的不斷提升，我國的汽車剛性需求保持旺盛，汽車保有量保持迅猛增長趨勢，2016年新注冊登記的汽車達2752萬輛，保有量凈增2212萬輛，均為歷史最高水平。全國有49個城市的汽車保有量超過100萬輛，18個城市的汽車保有量超200萬輛，6個城市的汽車保有量超300萬輛。其中，汽車保有量超過200萬輛的18個城市依次是北京、成都、重慶、上海、深圳、蘇州、天津、鄭州、西安、杭州、武漢、廣州、石家莊、東莞、南京、青島、寧波、佛山。

在汽車保有量保持迅猛增長的過程中，為了便于群眾停車，越來越多的停車場被逐漸的開發出來。在實踐中發現，很多停車場均采用人工收費，難以提升收費管理效率；此外，很多時候用戶難以準確的在停車場中找到最適合車輛大小的停車位。

發明內容

本發明實施例公開了一種停車收費管理方法及系統，可以準確的將車輛導航至最適合車輛大小的停車位，還可以實現戶外無人停車收費，提高收費管理效率。

本發明實施例第一方面公開一種停車收費管理方法，包括：

無線車載終端將所述無線車載終端所在車輛的當前車輛位置以及所述車輛的車輛標識上報給大數據分析系統；

所述大數據分析系統根據所述車輛標識辨別出所述車輛的車輛類型，并根據所述車輛類型辨別出所述車輛類型適用的車位類型；

所述大數據分析系統查找出所述車位類型對應大小的所有空閑停車位，并從查找出的所有空閑停車位中確定出最接近所述當前車輛位置的空閑停車位作為目標停車位；

所述大數據分析系統生成所述目標停車位與所述當前車輛位置之間的導航路徑，并將所述導航路徑發送給所述無線車載終端進行停車導航；

所述大數據分析系統根據所述車輛在所述目標停車位的實際停車時長，從無線車載終端綁定的電子賬號中扣除相應的停車費用。

作為一種可選的實施方式，在本發明實施例第一方面中，所述無線車載終端將所述無線車載終端所在車輛的當前車輛位置以及所述車輛的車輛標識上報給大數據分析系統之前，所述方法還包括：

所述無線車載終端識別所述無線車載終端所在車輛的駕駛員的情緒是否穩定，如果情緒不穩定，無線車載終端提示駕駛員停車；如果情緒穩定，所述無線車載終端每隔指定時間采集一幀所述駕駛員的人臉圖像，并從所述人臉圖像中確定出人眼定位矩形，計算所述人眼定位矩形的面積，根據閾值判斷所述駕駛員的眼睛的睜閉程度，以及根據所述駕駛員的眼睛的睜閉程度評價出人眼疲勞程度值，基于所述人眼疲勞程度值判斷所述駕駛員的眼睛是否疲勞，如果疲勞，所述無線車載終端提示駕駛員停車；

所述無線車載終端檢測所述無線車載終端所在車輛的駕駛員輸入的停車位搜索指令，采集當前車輛位置。

作為一種可選的實施方式，在本發明實施例第一方面中，所述無線車載終端識別所述無線車載終端所在車輛的駕駛員的情緒是否穩定，包括：

所述無線車載終端檢測所述無線車載終端所在車輛的駕駛員佩戴的穿戴設備發送的所述駕駛員的心電圖數據；

所述無線車載終端對所述心電圖數據進行去噪處理；

所述無線車載終端采用心電圖R波提取算法提取經過去噪處理的心電圖數據中的R波峰值，以及計算所述經過去噪處理的心電圖數據中相鄰R波之間RR間距；

所述無線車載終端計算所述RR間距的頻域指標、時域指標及非線性指標；其中，所述頻域指標包括副交感神經活性指標，所述時域指標包括短程心率變動性指標；所述短程心率變動性指標通過獲取所述RR間距差值平方和的均方根來計算；所述副交感神經活性指標通過快速傅里葉變換來計算；所述非線性指標通過分形維數計算方法來計算；

所述無線車載終端根據所述頻域指標、時域指標及非線性指標，分析所述用戶的情緒的活力值；所述活力值為根據所述時域指標、頻域指標及非線性指標建立的多元線性回歸方程計算得到的值；

所述無線車載終端根據所述活力值識別所述駕駛員的情緒是否不穩定。

作為一種可選的實施方式，在本發明實施例第一方面中，所述無線車載終端將所述無線車載終端所在車輛的當前車輛位置以及所述車輛的車輛標識上報給大數據分析系統，包括：