一种基于互联网的智慧园区停车管理系统

摘要

本发明公开了一种基于互联网的智慧园区停车管理系统，涉及停车管理技术领域，解决了现有技术方案中停车位资源利用不充分的技术问题；本发明设置了注册登录模块，该设置有助于为停车资源的合理分配提供基础；本发明设置了信用分析模块，该设置用于分析用户的停车信誉；信用分析模块通过用户的停车记录计算用户停车信誉评估系数，根据停车评估系数获取用户的停车信誉等级，避免用户对停车资源的浪费，有助于提高停车位的管理效率；本发明设置了车位管理模块，该设置根据信用分析模块和注册登录模块的结果控制车辆的进出，当智慧园区车位不足时，为用户搜索附件的车位，有助于将停车位资源充分的利用起来。

说明书

技术领域

本发明属于停车管理领域，涉及互联网技术，具体是一种基于互联网的智慧园区停车管理系统。

背景技术

智能停车场管理系统，是现代化停车场车辆收费及设备自动化管理的统称，是将停车场完全置于计算机统一管理下的高科技机电一体化产品；智慧停车场是指停车场通过安装地磁感应，连接进入停车场的智能手机，建立一个一体化的停车场后台管理系统，实现停车场停车自动导航和在线支付停车费的智能服务，全面铺设全自动化泊车管理系统，合理疏导车流。

公开号为CN111161433A的发明专利提供了一种基于智慧园区停车管理系统，包括入车管理系统、停车联网管理接入系统、停车位置检测系统和出车管理系统，入车管理系统包括第三处理器和入车端三级通信模块，停车联网管理接入系统包括第一处理器、接入端一级通信模块、接入端二级通信模块和接入端三级通信模块，入车端三级通信模块与接入端三级通信模块无线连接，停车位置监测系统包括位置传感器和停车段以及通信模块。

上述方案便于便捷直观地观察可用车位信息，利于停车资源最大化利用与一体化管理，实现露天停车和室内停车场资源互联互通；但是，上述方案中仅仅针对园区内的露天停车场和室内停车场进行整合调度，并不能真正实现停车位资源的充分利用；因此，上述方案仍需进一步改进。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于互联网的智慧园区停车管理系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于互联网的智慧园区停车管理系统，包括处理器、信用分析模块、管理维护模块、数据存储模块、注册登录模块、车位管理模块和车位预测模块；

将智慧园区编号为i，i＝1，2，……，n；其中n为正整数；

所述车位管理模块包括车位搜索单元和车位控制单元；所述车位搜索单元用于为临时用户搜索停车位；所述车位控制单元用于控制临时用户和园区用户的进出，包括：

当车辆到达智慧园区i的门口时，通过图像采集单元提取车辆车牌号并将车牌号标记为验证车牌号；所述图像采集单元包括高清摄像头和动作云台；

获取智慧园区i的预测车位剩余量；当预测车位剩余量小于车位剩余量阈值时，则智能道闸关闭，通过显示屏提示用户剩余车位为0，同时发送车位搜索信号至车位搜索单元；否则获取验证车牌号对应的用户，当用户信誉等级为第一等级时，则控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第二等级，且用户为园区用户时，则控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第二等级，且用户为临时用户时，则获取用户的欠费账单，当用户全额缴纳欠费账单之后控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第三等级，且用户为园区用户时，获取用户的欠费账单，当用户全额缴纳欠费账单之后控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第三等级且用户为临时用户时，则禁止用户进入；所述信誉等级包括第一等级、第二等级和第三等级。

优选的，所述车位搜索单元接收到车位搜索信号之后为用户搜索车位，包括：

车位搜索单元接收到车位搜索信号之后，获取车位搜索信号的发送位置；所述发送位置包括用户智能终端的位置和智慧园区i的位置；

以发送位置为圆心，以设定值R为半径划定圆形区域，获取圆形区域中车位剩余量大于剩余量阈值的智慧园区并标记为目标园区；所述剩余量阈值大于0；

通过第三方平台规划发送位置和目标园区的路径；所述第三方平台包括百度地图和高德地图；

获取路径的拥堵程度和行驶距离，并分别将拥堵程度和行驶距离标记为YTD和XSJ；

通过公式LPX＝β1×YTD+β2×XSJ获取路径评估系数LPX；其中β1和β2为比例系数，且β1和β2为大于0的实数；

选取路径评估系数LPX最小的路径作为目标路径；

通过处理器将目标路径发送至用户的智能终端；同时将目标路径发送至数据存储模块进行存储。

优选的，所述管理维护模块用于监测处理器与信用分析模块、管理维护模块、数据存储模块、注册登录模块、车位管理模块和车位预测模块之间的通信状态，所述通信状态包括通信中断、通信正常和通信不良；当通信状态为通信中断和通信不良时，管理维护模块派遣工作人员进行维修和维护。

优选的，所述车位预测模块用于获取智慧园区的预测车位剩余量，包括：

通过数据存储模块获取园区历史数据；所述园区历史数据包括园区用户总人数、天气数据和车位剩余量；

将园区历史数据按照设定比例随机选取训练集、验证集和测试集；

构建神经网络模型；所述神经网络模型包括误差前向传播神经网络和RBF神经网络；

通过训练集、验证集和测试集对神经网路模型进行训练，当神经网络模型的学习精度和学习次数满足要求时，则判定神经网络模型训练成功并标记为预测模型；

获取园区未来数据；所述园区未来数据包括园区用户总人数和园区未来天气数据，所述园区未来天气数据通过气象平台获取；

将园区未来数据输入到预测模型中获取预测车位剩余量；

将所有园区的预测车位剩余量进行整合，并按照预设周期发送至处理器；所述预设周期包括半小时、一小时和一天；

通过处理器将预测模型和预测车位剩余量发送至数据存储模块进行存储。

优选的，所述信用分析模块用于分析用户的停车信誉，包括：

通过数据存储模块获取用户的停车记录；所述停车记录包括停车总次数、停车总时长和欠费总次数，并将停车总次数、停车总时长和欠费总次数分别标记为YTZ、YTS和YQZ；所述用户包括临时用户和园区用户；

当停车次数YTZ满足0≤YTZ≤L1时，则判定用户的停车次数不满足要求，不计算用户的停车信誉；当停车总次数YTZ满足L1

当停车信誉评估系数TXPX满足L3≤TXPX时，则判定用户的停车信誉为优秀，将用户的停车信誉等级标记第一等级，当停车信誉评估系数TXPX满足L2

将第一等级的用户整合生成用户白名单，将第二等级的用户整合生成用户黄名单；将第三等级的用户整合生成用户黑名单；所述用户白名单、用户黄名单和用户黑名单均包含用户的验证信息；

通过处理器将用户白名单、用户黄名单和用户黑名单发送至数据存储模块进行存储。

优选的，所述注册登录模块用于完成用户的注册登录，包括：

用户通过智能终端发送验证信息至注册登录模块；所述验证信息包括用户姓名、用户住址、用户手机号、智慧园区编号和用户车牌号；

通过处理器连接第三方平台的数据库；所述第三方平台为智慧园区编号对应智慧园区的管理系统；

通过用户姓名和用户住址在数据库中搜索获取搜索结果，并将搜索结果标记为SJ；其中搜索结果SJ的取值为0和1，当搜索结果SJ＝0时，则表明在数据库中没有搜索到结果，当搜索结果SJ＝1时，则表明在数据库中搜索到结果；

当搜索结果SJ＝0时，则对用户姓名和用户车牌号进行一致性分析，当用户车牌号不在用户姓名名下时，通过注册登录模块发送车牌号错误信号至用户的智能终端；当用户车牌号在用户姓名名下时，则判定验证信息验证成功，将用户标记为临时用户，生成临时账户；

当搜索结果SJ＝1时，则对用户姓名和用户车牌号进行一致性分析，当用户车牌号不在用户姓名名下时，通过注册登录模块发送车牌号错误信号至用户的智能终端；当用户车牌号在用户姓名名下时，则判定验证信息验证成功，将用户标记为园区用户，生成园区账户；

通过处理器将临时账户和园区账户分别发送至数据存储模块和用户的智能终端。

优选的，所述处理器分别与信用分析模块、管理维护模块、数据存储模块、注册登录模块、车位管理模块和车位预测模块通信连接，所述数据存储模块与管理维护模块通信连接。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明设置了注册登录模块，该设置用于完成用户的注册登录；注册登录模块通过验证信息将用户分为临时用户和园区用户，对用户进行合理区分，有助于为停车资源的合理分配提供基础；

2、本发明设置了信用分析模块，该设置用于分析用户的停车信誉；信用分析模块通过用户的停车记录计算用户停车信誉评估系数，根据停车评估系数获取用户的停车信誉等级，避免用户对停车资源的浪费，有助于提高停车位的管理效率；

3、本发明设置了车位管理模块，该设置根据信用分析模块和注册登录模块的结果控制车辆的进出，当智慧园区车位不足时，为用户搜索附件的车位，有助于将停车位资源充分的利用起来。

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为本发明的原理示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，一种基于互联网的智慧园区停车管理系统，包括处理器、信用分析模块、管理维护模块、数据存储模块、注册登录模块、车位管理模块和车位预测模块；

将智慧园区编号为i，i＝1，2，……，n；其中n为正整数；

车位管理模块包括车位搜索单元和车位控制单元；车位搜索单元用于为临时用户搜索停车位；车位控制单元用于控制临时用户和园区用户的进出，包括：

当车辆到达智慧园区i的门口时，通过图像采集单元提取车辆车牌号并将车牌号标记为验证车牌号；图像采集单元包括高清摄像头和动作云台；

获取智慧园区i的预测车位剩余量；当预测车位剩余量小于车位剩余量阈值时，则智能道闸关闭，通过显示屏提示用户剩余车位为0，同时发送车位搜索信号至车位搜索单元；否则获取验证车牌号对应的用户，当用户信誉等级为第一等级时，则控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第二等级，且用户为园区用户时，则控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第二等级，且用户为临时用户时，则获取用户的欠费账单，当用户全额缴纳欠费账单之后控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第三等级，且用户为园区用户时，获取用户的欠费账单，当用户全额缴纳欠费账单之后控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第三等级且用户为临时用户时，则禁止用户进入；信誉等级包括第一等级、第二等级和第三等级。

进一步地，车位搜索单元接收到车位搜索信号之后为用户搜索车位，包括：

车位搜索单元接收到车位搜索信号之后，获取车位搜索信号的发送位置；发送位置包括用户智能终端的位置和智慧园区i的位置；

以发送位置为圆心，以设定值R为半径划定圆形区域，获取圆形区域中车位剩余量大于剩余量阈值的智慧园区并标记为目标园区；剩余量阈值大于0；

通过第三方平台规划发送位置和目标园区的路径；第三方平台包括百度地图和高德地图；

获取路径的拥堵程度和行驶距离，并分别将拥堵程度和行驶距离标记为YTD和XSJ；

通过公式LPX＝β1×YTD+β2×XSJ获取路径评估系数LPX；其中β1和β2为比例系数，且β1和β2为大于0的实数；

选取路径评估系数LPX最小的路径作为目标路径；

通过处理器将目标路径发送至用户的智能终端；同时将目标路径发送至数据存储模块进行存储。

进一步地，管理维护模块用于监测处理器与信用分析模块、管理维护模块、数据存储模块、注册登录模块、车位管理模块和车位预测模块之间的通信状态，通信状态包括通信中断、通信正常和通信不良；当通信状态为通信中断和通信不良时，管理维护模块派遣工作人员进行维修和维护。

进一步地，车位预测模块用于获取智慧园区的预测车位剩余量，包括：

通过数据存储模块获取园区历史数据；园区历史数据包括园区用户总人数、天气数据和车位剩余量；

将园区历史数据按照设定比例随机选取训练集、验证集和测试集；

构建神经网络模型；神经网络模型包括误差前向传播神经网络和RBF神经网络；

通过训练集、验证集和测试集对神经网路模型进行训练，当神经网络模型的学习精度和学习次数满足要求时，则判定神经网络模型训练成功并标记为预测模型；

获取园区未来数据；园区未来数据包括园区用户总人数和园区未来天气数据，园区未来天气数据通过气象平台获取；

将园区未来数据输入到预测模型中获取预测车位剩余量；

将所有园区的预测车位剩余量进行整合，并按照预设周期发送至处理器；预设周期包括半小时、一小时和一天；

通过处理器将预测模型和预测车位剩余量发送至数据存储模块进行存储。

进一步地，信用分析模块用于分析用户的停车信誉，包括：

通过数据存储模块获取用户的停车记录；停车记录包括停车总次数、停车总时长和欠费总次数，并将停车总次数、停车总时长和欠费总次数分别标记为YTZ、YTS和YQZ；用户包括临时用户和园区用户；

当停车次数YTZ满足0≤YTZ≤L1时，则判定用户的停车次数不满足要求，不计算用户的停车信誉；当停车总次数YTZ满足L1

当停车信誉评估系数TXPX满足L3≤TXPX时，则判定用户的停车信誉为优秀，将用户的停车信誉等级标记第一等级，当停车信誉评估系数TXPX满足L2

将第一等级的用户整合生成用户白名单，将第二等级的用户整合生成用户黄名单；将第三等级的用户整合生成用户黑名单；用户白名单、用户黄名单和用户黑名单均包含用户的验证信息；

通过处理器将用户白名单、用户黄名单和用户黑名单发送至数据存储模块进行存储。

进一步地，注册登录模块用于完成用户的注册登录，包括：

用户通过智能终端发送验证信息至注册登录模块；验证信息包括用户姓名、用户住址、用户手机号、智慧园区编号和用户车牌号；

通过处理器连接第三方平台的数据库；第三方平台为智慧园区编号对应智慧园区的管理系统；

通过用户姓名和用户住址在数据库中搜索获取搜索结果，并将搜索结果标记为SJ；其中搜索结果SJ的取值为0和1，当搜索结果SJ＝0时，则表明在数据库中没有搜索到结果，当搜索结果SJ＝1时，则表明在数据库中搜索到结果；

当搜索结果SJ＝0时，则对用户姓名和用户车牌号进行一致性分析，当用户车牌号不在用户姓名名下时，通过注册登录模块发送车牌号错误信号至用户的智能终端；当用户车牌号在用户姓名名下时，则判定验证信息验证成功，将用户标记为临时用户，生成临时账户；

当搜索结果SJ＝1时，则对用户姓名和用户车牌号进行一致性分析，当用户车牌号不在用户姓名名下时，通过注册登录模块发送车牌号错误信号至用户的智能终端；当用户车牌号在用户姓名名下时，则判定验证信息验证成功，将用户标记为园区用户，生成园区账户；

通过处理器将临时账户和园区账户分别发送至数据存储模块和用户的智能终端。

进一步地，处理器分别与信用分析模块、管理维护模块、数据存储模块、注册登录模块、车位管理模块和车位预测模块通信连接，数据存储模块与管理维护模块通信连接。

进一步地，车位搜索信号发送之前，用户的欠费账单需要完成支付。

进一步地，车位控制单元包括图像采集单元、显示屏和智能道闸。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况设定。

本发明的工作原理：

用户通过智能终端发送验证信息至注册登录模块；通过处理器连接第三方平台的数据库；通过用户姓名和用户住址在数据库中搜索获取搜索结果，并将搜索结果标记为SJ；当搜索结果SJ＝0时，则对用户姓名和用户车牌号进行一致性分析，当用户车牌号不在用户姓名名下时，通过注册登录模块发送车牌号错误信号至用户的智能终端；当用户车牌号在用户姓名名下时，则判定验证信息验证成功，将用户标记为临时用户，生成临时账户；当搜索结果SJ＝1时，则对用户姓名和用户车牌号进行一致性分析，当用户车牌号不在用户姓名名下时，通过注册登录模块发送车牌号错误信号至用户的智能终端；当用户车牌号在用户姓名名下时，则判定验证信息验证成功，将用户标记为园区用户，生成园区账户；

通过数据存储模块获取用户的停车记录；所述停车记录包括停车总次数、停车总时长和欠费总次数，并将停车总次数、停车总时长和欠费总次数分别标记为YTZ、YTS和YQZ；当停车次数YTZ满足0≤YTZ≤L1时，则判定用户的停车次数不满足要求，不计算用户的停车信誉；当停车总次数YTZ满足L1

通过数据存储模块获取园区历史数据；将园区历史数据按照设定比例随机选取训练集、验证集和测试集；构建神经网络模型；通过训练集、验证集和测试集对神经网路模型进行训练，当神经网络模型的学习精度和学习次数满足要求时，则判定神经网络模型训练成功并标记为预测模型；获取园区未来数据；将园区未来数据输入到预测模型中获取预测车位剩余量；将所有园区的预测车位剩余量进行整合，并按照预设周期发送至处理器；

当车辆到达智慧园区i的门口时，通过图像采集单元提取车辆车牌号并将车牌号标记为验证车牌号；获取智慧园区i的预测车位剩余量；当预测车位剩余量小于车位剩余量阈值时，则智能道闸关闭，通过显示屏提示用户剩余车位为0，同时发送车位搜索信号至车位搜索单元；否则获取验证车牌号对应的用户，当用户信誉等级为第一等级时，则控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第二等级，且用户为园区用户时，则控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第二等级，且用户为临时用户时，则获取用户的欠费账单，当用户全额缴纳欠费账单之后控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第三等级，且用户为园区用户时，获取用户的欠费账单，当用户全额缴纳欠费账单之后控制智能道闸开启；当用户信誉等级为第三等级且用户为临时用户时，则禁止用户进入。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。