基于微信小程序的地下停车场智能停车系统设计

摘要

我国机动车数量极速增长，引发了停车难的问题。尽管每个城市都修建了很多大型地下停车场，但因这些停车场布局结构复杂、停车效率低下，还是不能够满足停车需求。驾驶员驶至目的地后，对附近停车场的车位分布情况不熟悉，不但会出现因车位抢占引发的“先到后停”的问题，还可能出现由于目标停车位不明确，车辆在停车场内甚至在道路上巡游找车位的现象。这不仅会浪费驾驶员的时间、降低停车场的停车效率，甚至会影响停车场附近道路的通畅程度。针对传统停车场信息数据隔离、停车效率低下的问题，本文设计了一套基于微信小程序的智能停车系统，该小程序了实现了停车场查询导航、短时空位数预测、停车位预定、停车位推荐、反向寻车、在线支付等功能。为了完成本系统的设计，本文主要做了以下工作： （1）借助问卷调查收集了停车者停车行为数据，分析了停车者选择停车场的影响因素，其中停车后的步行距离、停车费用、停车场空泊位数是较显著的影响因素，为系统的功能设计奠定了需求基础。 （2）根据停车场泊位占有率和历史数据之间的关系，推断数据发展的规律，利用BP神经网络进行短时泊位占用率预测，再计算空泊位数量。通过输入真实数据训练模型，最终达到较好的预测效果，为本系统车位预测功能提供了算法支持。 （3）将停车位的选择和诱导的问题进行数学抽象，最佳车位看作最短路径问题，采用Dijkstra算法进行算例分析，再由MATLAB模拟验算，验证该算法可以为本系统车位推荐功能提供支持。 （4）基于需求分析、算法模型研究，设计了微信小程序+智能地锁的地下停车场智能停车系统，对系统的八个功能模块进行详细设计且给出实现方案，并实现了系统的部分功能。 本文的主要研究内容是短时泊位预测、停车最佳泊位及最优路径算法，并将研究成果应用于智能停车系统的设计上。系统实现上，自行搭建了服务器、设计了数据库，并结合微信小程序提供的腾讯地图API等成熟的开放接口实现需求。

目录

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致谢

1 绪论

1.1研究背景

1.2研究的目的与意义

1.3.1 国内研究现状

1.3.2 国外研究现状

1.4相关技术理论

1.4.1系统平台介绍

1.4.2关键技术研究

1.5论文研究内容及研究思路

1.5.1 研究内容

1.5.2研究方法

1.5.3论文结构安排

2 系统需求分析

2.1.1社会分析

2.1.2 经济分析

2.2系统用户需求分析

2.2.1停车场管理者需求分析

2.2.2交通管理者需求分析

2.2.3停车者需求分析

2.3功能性需求分析

2.4.1安全性

2.4.2稳定性

2.4.3易用性

2.4.4实用性

2.4.5扩展性

2.5本章小结

3 系统总体设计

3.1系统总体框架

3.2系统开发配置

3.3业务流程

3.4.1总体说明

3.4.2各模块主要功能

3.5数据库设计

3.6 本章小结

4 系统详细设计

4.1注册登陆模块

4.2 个人中心模块

4.4车位预测模块

4.4.1 BP神经网络训练算法介绍

4.4.2 BP神经网络仿真实验

4.5.1预约模式的对比选择

4.5.2智能地锁

4.6 车位推荐模块

4.6.1 Dijkstra算法介绍

4.6.2实例验算

4.6.3 MATLAB 仿真计算

4.6.4实验小结

4.7 反向寻车模块

4.8 线上支付模块

4.9部分功能模块的实现

4.9.1注册登录模块

4.9.2 个人中心模块

4.9.3查询导航模块

4.9.4其他模块

4.10本章小结

5 结论与展望

5.1.1主要研究结论

5.1.2主要创新点

5.2.1不足之处

5.2.2展望

参考文献

作者简历