[发明专利]一种基于停车数据的停车推荐算法

权利要求书

1.一种基于停车数据的停车推荐算法，其特征在于：包括如下步骤：

S1.停车数据获取，包括获取静态数据和动态数据；

S2.基于统计学方法分析直观停车数据：包括获取对应车场的车位信息、获取车辆进入车场的时间和离开时间、并根据车俩进出车场的时间计算出目前车场内空闲的车位数量，并提供该车场所处位置以及收费标准；基于机器学习方法处理非直观停车数据：对于没有线上平台的车场，将摄像机拍摄的图片利用机器学习方法对其进行处理，获取其高层表示，并通过决策层来检测判断车位是否为空闲状态；

S3.将步骤S2中处理后的停车数据进行整合，用统一的格式表示；对于步骤S2获得的结果数据，需要进行格式化表示，并存入数据库中，以便为用户推荐结果，其字段包括车场地理位置、空闲车辆和收费标准；

S4.偏好优先策略推荐，根据车场地理位置、收费标准、车位空闲数量因素分别对上述结果进行排序，用户可以根据自己的需求选择不同的排序结果，当未选择特定因素时，将自动按各个因素的平均值进行结果排序；

S5.结果反馈，根据客户的需求将S4中的结果信息反馈给用户，供用户参考使用。

2.根据权利要求1所述的基于停车数据的停车推荐算法，其特征在于：S1步骤中获取的静态数据包括：车场的地理位置，车场容纳量，收费标准；S1步骤中通过具有线上管理系统的车场搭建调用接口，实时获取该车场的车位使用情况的动态数据，包括：车辆进入车场的时间和离开车场的时间、摄像机拍摄的车位使用状态图片数据。

3.根据权利要求1所述的基于停车数据的停车推荐算法，其特征在于：计算一个时间间隔后车场的车位空闲量n的具体计算方式为：假设初始状态停车场的车位全部为空闲状态，以该状态为开始时间，时间间隔设为T，

式（1）中当有车辆在时间间隔内进入车场时，，否则；当有车辆在时间间隔内离开车场时，，否则；为该车场车位的总容纳量。

4.根据权利要求1所述的基于停车数据的停车推荐算法，其特征在于：步骤S2中基于机器学习判断车位是否为空闲状态的方法为：将摄像头固定安装好，摄像头获取图片数据后进行训练，获得预训练模型；利用目标检测中的YOLO模型作为基模型，对图片数据进行处理。