[发明专利]一种智能车辆管理系统在审

专利信息
申请号: 202010868940.8 申请日: 2020-08-26
公开(公告)号: CN111915784A 公开(公告)日: 2020-11-10
发明(设计)人: 王琨;卢显平;马腾伟 申请(专利权)人: 武汉征原电气有限公司
主分类号: G07C9/25 分类号: G07C9/25;G07C9/27;G07B15/02;G07C1/12;G06Q10/10;G06K17/00;G06F16/29;G06F16/2458;G06F16/248;G16Y20/10;G16Y20/20;G16Y40/10;G16Y40/60
代理公司: 北京中北知识产权代理有限公司 11253 代理人: 李新昂
地址: 430022 湖*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 智能 车辆 管理 系统
【说明书】:

发明提供了本发明提供了一种智能车辆管理系统,包括以下步骤:在.NET4.0环境下开发的ZYDQInterface.dll文件;S2、通过APP扫描派车单;S3、车载GPS定位及地图展示;S4、各类报表功能;通过旗舰版补光抓拍一体机、员工手机易信APP、车载GPS等数据采集设备,获取相关车辆信息、地理位置信息、出车人员信息等所需实时数据,最终实现了可自动化、智能化检测进出车辆及车载人员、免取卡进出等功能,以此既提高了车辆管理效率,优化了出勤派车流程,也保证了公司出入车辆实时信息的准确性。

技术领域

本发明涉及智能管理系统,尤其涉及一种智能车辆管理系统。

背景技术

随着企业规模、业务的发展,企业内部车辆及车队人员数量都在不断增加,车辆管理智能化、自动化的要求也被提上日程。

传统意义上的车辆管理系统,主要通过人工来进行车辆进出管理、车辆状态管理等工作,然后利用汽车里程表等设备进行人工数据采集和计算,甚至车辆进出厂都是以人工方法进行车辆信息登记确认等工作,这种管理方式不仅具有很大的局限性,而且存在管理事务繁琐、人力成本高额、数据信息混乱等多个弊端。

伴随着信息技术的发展,以及车辆识别相关技术的进步,一些成熟的新技术如RFID、OCR开始在各个场所安装使用。RFID射频识别技术是一种无线通信技术,利用发射器、读取机、编码器及天线等设备,通过无线电讯号识别特点车辆并读写相关数据,无需在目标与系统之间建立机械或光学接触,但是任然存在设备成本过高、容易侵犯企业信息安全的问题;OCR识别技术是一种光学字符识别技术,利用扫描抓拍设备等光学输入方式,可以讲车辆车牌号等文字信息转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以处理使用的计算机输入技术,同时,也存在处理内容单一的局限。

即使采用上述技术也仅仅解决了系统需求中车辆进出厂识别的问题,车辆定位及派车流程与企业OA系统对接的功能无法实现,因此,在管理企业车队车辆及人员时,为了提高管理效率,并尽量减少人为失误的出现,提出并实现了一种智能车辆管理系统。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足,提供了一种智能车辆管理系统,通过各系统间的数据自动传输与实时处理反馈,以达到智能管理车辆的目的。

为实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:

本发明提供了一种智能车辆管理系统,包括以下步骤:

S1、在.NET4.0环境下开发的ZYDQInterface.dll文件;

S2、通过APP扫描派车单;

S3、车载GPS定位及地图展示;

S4、各类报表功能。

进一步,所述S1包括安全岛、入口道闸、道闸系统、出入口信息显示屏。

进一步,所述系统将企业车辆分为八类:领导车辆、贵宾车辆、员工车辆、公务车辆、公司送货车辆、客户车辆、施工类车辆和无牌车辆;所述道闸系统识别所述企业车辆的车牌号,并将所述车牌号传输给车辆管理系统,从而控制所述企业车辆的出入处置方式。

进一步,所述智能车辆管理系统的核心函数是在.NET4.0环境下开发的;dll文件名为ZYDQInterface。

进一步,将所述道闸系统识别的车牌号和时间传输给所述车辆管理系统,所述车辆管理系统返回对应处理结果;

当dll返回False时,所述道闸系统不作判断,车辆出入信息由所述dll接口写入。

进一步,所述S2包括以下步骤:企业出勤人员在需要使用公务车辆时,需先在企业审判平台中发起派车申请单流程,所述派车申请单流程处理完毕后,通过APP扫描派车单上自动生成的二维码,写入车辆出入厂区的时间,交由所述道闸系统判断车辆是否允许通过。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉征原电气有限公司,未经武汉征原电气有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010868940.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top