[發明專利]停車管理方法、裝置、存儲介質、計算機設備

有效

• 申請號: 201911073254.5
• 申請日: 2019-11-05
• 公開（公告）號: CN111047901B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 董明珠;李紹斌;陳向文;羅曉宇;黃智剛
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司;珠海聯云科技有限公司
• 主分類號: G08G1/14
• 分類號: G08G1/14
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 韓月玲

本申請涉及一種停車管理方法、裝置、存儲介質、計算機設備，方法包括：接收停車請求，獲取接收到停車請求時目標停車場的點云數據集，將該點云數據集作為初始點云數據集，對初始點云數據集進行聚類和卡爾曼濾波實現跟蹤定位得到得到目標停車場的事物目標和每個事物目標的初始位置信息，根據神經網絡分類模型對每個事物目標進行分類以確定每個事物目標的類型，根據每個事物目標的初始位置信息和類型得到目標停車場的停車位的占用信息，根據占用信息獲取空閑停車位信息。通過本申請的技術方案可以快速獲取停車場內的空閑停車位信息并以此向待停車車輛推薦空閑停車位，避免了車主盲目地在停車場找停車位，耗時耗力，使用戶體驗得到提升。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種停車管理方法、裝置、存儲介質、計算機設備。

背景技術

目前對于駕駛人員來說不論是在地下停車場或者地面停車場尋找停車位多數是靠駕駛人員在停車場自行尋找，這種方法不僅耗時漫長、效率低，而且不一定能找到停車位，給駕駛人員帶來了非常差的用戶體驗。略微智能化的停車場則是以紅綠燈是否亮起或者根據重力性原理觸碰相關物件來間接性管理停車場或地下停車庫的停車位以獲取停車位信息，這種方法管理性差且易出現車位使用誤判等弊端，便利性和可靠性差。

發明內容

為了解決上述技術問題，本申請實施例提供了一種停車管理方法、裝置、存儲介質、計算機設備。

第一方面，本申請實施例提供了一種停車管理方法，該方法包括：

接收停車請求；

獲取接收到停車請求時目標停車場的點云數據集，將接收到停車請求時目標停車場的點云數據集作為初始點云數據集；

對初始點云數據集進行聚類和卡爾曼濾波實現跟蹤定位得到接收到停車請求時目標停車場的事物目標和每個事物目標的初始位置信息；

根據神經網絡分類模型對每個事物目標進行分類以確定每個事物目標的類型，所述類型包括人、車輛；

根據每個事物目標的初始位置信息和類型得到目標停車場的停車位的占用信息；

根據所述占用信息獲取空閑停車位信息。

可選地，該方法還包括：

獲取待停車車輛的初始位置信息；

根據空閑停車位信息和待停車車輛的初始位置信息向待停車車輛推薦空閑停車位。

其中，初始位置信息可以為待停車車輛進入的目標停車場的入口信息。

可選地，獲取接收到停車請求時目標停車場的點云數據集，包括：

通過毫米波雷達獲取接收到停車請求時目標停車場對應的回波信號；

對回波信號進行處理得到接收到停車請求時目標停車場對應的點云數據集。

可選地，對初始點云數據集進行聚類和卡爾曼濾波實現跟蹤定位得到接收到停車請求時目標停車場的事物目標和每個事物目標的初始位置信息，包括：

對初始點云數據集進行聚類和卡爾曼濾波使同一事物目標的初始點云數據聚類，使每個事物目標的下一幀的點云數據與由上一幀點云數據聚類得到的對應事物目標關聯，

根據每個事物目標聚類的初始點云數據獲取對應事物目標的初始位置信息；

根據神經網絡分類模型對每個事物目標進行分類以確定每個事物目標的類型，包括：

根據每個事物目標關聯的初始點云數據和歷史點云數據獲取對應事物目標的時頻圖，

分別根據每個事物目標對應的時頻圖進行特征提取，

將提取的特征輸入到訓練好的神經網絡分類模型進行分類以確定每個事物目標的類型；