[发明专利]一种基于物联网的智慧城市停车场管理方法、系统及装置

权利要求书

1.一种基于物联网的智慧城市停车场管理方法，其特征在于，所述方法由管理平台执行，所述方法包括：

基于服务平台获取用户平台的用户位置，确定满足预设条件的候选停车场；

基于所述用户位置，确定待停车辆到达所述候选停车场的时间；

基于图神经网络模型对停车场关联图谱的处理，确定所述待停车辆到达所述候选停车场时的空闲车位信息；其中，所述停车场关联图谱包括节点和边，所述节点包括候选停车场节点和附近场所节点，所述停车场关联图谱中的所述候选停车场节点的特征包括所述候选停车场的基本信息、当前占位比例、所述候选停车场的受欢迎表示向量；所述停车场关联图谱中的所述附近场所节点的特征包括所述附近场所的类型、所述附近场所当前的人流量；所述停车场关联图谱的边用于满足第一预设条件的所述候选停车场节点的相互连接以及用于满足所述第一预设条件的所述候选停车场节点与所述附近场所节点的连接；

确定所述受欢迎表示向量的方法包括：

基于第一图谱的所述候选停车场节点与其他节点之间的邻度进行过滤，去掉不满足所述邻度要求的所述候选停车场节点和所述附近场所节点及相关的边，得到子图谱；所述第一图谱的节点包括所述候选停车场节点、所述附近场所节点和占位比例等级节点；所述第一图谱中的所述候选停车场节点的特征还包括所述候选停车场车位的停车时长特征；所述第一图谱的边还用于满足第二预设条件的所述候选停车场节点与所述占位比例等级节点的连接；

基于当前时间类型对所述子图谱进行过滤，去掉与时间类型不对应的所述占位比例等级节点及连接的边，得到目标子图谱；

将所述目标子图谱输入提取模型，确定所述受欢迎表示向量；其中，所述提取模型基于相似度判断模型训练得到，所述相似度判断模型包括两个向量提取层和相似度判断层，将训练好的所述向量提取层作为所述提取模型；

基于所述空闲车位信息，确定推荐信息；以及

基于所述服务平台将所述推荐信息发送至所述用户平台。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务平台包括多个服务分平台，不同的所述服务分平台对应不同的区域；

所述管理平台包括多个管理分平台，不同的所述管理分平台对应不同的所述区域；

传感网络平台包括多个传感网络分平台，不同的所述传感网络分平台对应不同的所述区域，所述服务分平台与所述管理分平台一一对应，所述管理分平台与所述传感网络分平台一一对应。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待停车辆到达所述候选停车场时的空闲车位信息包括：

基于传感网络平台获取对象平台采集的所述候选停车场当前已停车辆的预设停车时长；

基于所述当前已停车辆的历史停车信息与当前停车信息的匹配关系，确定所述当前已停车辆的延时时长；

基于所述预设停车时长和所述延时时长，确定所述当前已停车辆的预估停车时长；

基于所述当前已停车辆的所述预估停车时长，确定所述待停车辆到达所述候选停车场时的所述空闲车位信息。