[發明專利]一種基于大數據的車輛停車管理方法及系統

在審

• 申請號: 202110991769.4
• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113689732A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 李智誠;張云翔;黃安子
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G08G1/14
• 分類號: G08G1/14;G08G1/017;G08G1/02
• 代理公司: 深圳匯智容達專利商標事務所(普通合伙) 44238
• 代理人: 熊賢卿

1.一種基于大數據的車輛停車管理方法，其特征在于，包括步驟：

步驟S10，通過地感模塊獲取待分析車輛的重量，并通過自動識別模塊識別待分析車輛車牌、型號以及尺寸信息；

步驟S11，根據所述車牌信息和型號信息，從數據庫模塊中匹配獲得對應的車輛特征信息，所述車輛特征信息至少包括標準車輛自重和標準載重信息；并從數據庫模塊匹配獲取相應路段的限高信息，以及獲取待停車區域的空置停車位的停車位置參數；

步驟S12，將待分析車輛的重量信息與標準車輛自重和標準載重信息之和進行對比，得到重量風險信息；將待分析車輛的高度信息與該限高信息對比，得到高度風險信息；若重量風險信息和高度風險信息中至少有一個顯示存在風險，向顯示模塊發出對應的預警信號并顯示；

步驟S13，如果判斷結果為重量風險信息和高度風險信息中均不存在風險，則根據車輛的尺寸信息與空置停車位的停車位置參數進行匹配，得到所述車輛的可用停車位，將該可用停車位通過顯示模塊進行顯示，并將導航信息發送至該車輛用戶的移動終端；若沒有匹配到對應停車位，則拒絕所述待分析車輛通過并發出無車位預警信號。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S10進一步包括：

自動識別模塊獲取待分析車輛的長、寬和高的尺寸信息；其中，通過比照周邊環境的標志性參照物，計算得到車輛的長寬高信息，或者通過配置距離傳感器，根據采集到的數據，計算車輛的長寬高信息；

采集待分析車輛的圖像，通過預先訓練的神經網絡模型進行車牌識別，并根據車牌訪問數據庫模塊中的預先登記的車輛的型號，獲取所述車輛的型號。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S13進一步包括：

在分析到存在可用停車位后，對進入車輛提供號卡，并控制道閘模塊將閘門開啟，方便車輛進入。

4.一種基于大數據的車輛停車管理系統，其特征在于，包括設置于檢測入口側的地感模塊、自動識別模塊、顯示模塊、道閘模塊與發卡模塊；設置于車位側的車位感應模塊、影音模塊，并進一步包括：數據庫模塊、數據匹配模塊、數據傳輸模塊以及控制模塊；其中：

地感模塊，用于獲取待分析車輛的重量；

自動識別模塊，用于獲取待分析車輛車牌、型號以及尺寸信息；

數據庫模塊，用于存儲有各車輛的特征信息、路段的限高信息以及待停車區域的空置停車位的停車位置參數；其中，車輛特征信息至少包括標準車輛自重和標準載重信息；

數據匹配模塊，用于根據數據庫模塊的資料對自動識別模塊所識別的車輛信息進行對比匹配；具體地，用于根據所述車牌信息和型號信息，從數據庫模塊中匹配獲得對應的車輛特征信息，并從數據庫模塊匹配獲取相應路段的限高信息，以及獲取待停車區域的空置停車位的停車位置參數；

控制模塊，用于將待分析車輛的重量信息與標準車輛自重和標準載重信息之和進行對比，得到重量風險信息；以及用于將待分析車輛的高度信息與該限高信息對比，得到高度風險信息；若重量風險信息和高度風險信息中至少有一個顯示存在風險，則向顯示模塊發出對應的預警信號；若重量風險信息和高度風險信息中均顯示不存在風險，則根據車輛的尺寸信息與空置停車位的停車位置參數進行匹配，得到所述車輛的可用停車位；若沒有匹配到對應停車位，則拒絕該待分析車輛經過并發出無車位預警信號；

顯示模塊，用于顯示來自控制模塊的預警信號、可用停車位、無車位預警信號；

數據傳輸模塊，用于在數據匹配模塊、控制模塊、顯示模塊、車位顯示模塊、影音模塊之間傳輸數據；

發卡模塊，用于在控制模塊的指令下對進入車輛提供號卡；

道閘模塊，用于在進入車輛取下發卡模塊提供的號卡之后，道閘模塊將閘門開啟，方便車輛進入。

5.如權利要求4所述的系統，其特征在于，其中：

所述車位感應模塊，用于對停車位進行感應，檢測停車位是否停有車輛，并把相應數據傳送給數據庫模塊；

所述影音模塊，用于對車位環境的影音進行實時監控，通過數據傳輸模塊傳輸給顯示模塊。