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申请/专利权人：罗普特科技集团股份有限公司

摘要：本申请涉及停车场车辆管理技术领域，具体涉及基于车辆AI平台的停车场车辆管理方法及系统，该方法包括：获取每个停车区域内各车位的面积、停车道的面积、障碍物位置坐标，以及各时刻所有空闲车位的位置坐标、各时刻每个停车区域的车流量和车辆行驶速度；确定各时刻每个空闲车位的车位推荐度；确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数；确定各时刻每个空闲车位的优先推荐度，以对司机进行车位推荐，实现对停车场的车辆管理。本申请可提高停车场的车辆管理效率，减少了停车时所需的等待时间和能耗。

主权项：1.基于车辆AI平台的停车场车辆管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取每个停车区域内各车位的面积、停车道的面积、障碍物位置坐标，以及各时刻所有空闲车位的位置坐标、各时刻每个停车区域的车流量和车辆行驶速度；根据不同时刻每个停车区域的车流量、行驶速度和空闲车位数量变化差异情况，以及空闲车位周围的空余面积，确定各时刻每个空闲车位的车位推荐度；根据不同时刻每个停车区域的车流量的变化以及车流高峰时期的差异情况，确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数；基于所述车位推荐度和所述车位拥挤预测系数，确定各时刻每个空闲车位的优先推荐度，以对司机进行车位推荐，实现对停车场的车辆管理；所述确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数，包括：分析各时刻之前的多个时刻每个停车区域的车流量的峰值变化情况、趋势变化程度，确定各时刻每个停车区域的高峰拥挤度、邻近高峰程度；将所述高峰拥挤度和所述邻近高峰程度进行融合，确定各时刻每个停车区域的车位拥挤预测系数；所述确定各时刻每个停车区域的高峰拥挤度，包括：获取各时刻之前多个时刻内每个停车区域的所有车流量，组成各时刻每个停车区域的车流量序列，并对其采用阈值分割算法，获得最佳阈值；将所述车流量序列内大于等于所述最佳阈值的车流量，记为高峰车流量；将所有所述高峰车流量的数量，作为各时刻每个停车区域的高峰持续时长；将所述车流量序列划分为多个子序列，将所有所述子序列内高峰车流量的最大值的均值，作为各时刻每个停车区域的车流量峰值；将所述车流量峰值与所述高峰持续时长的乘积，作为各时刻每个停车区域的高峰拥挤度；所述确定各时刻每个停车区域的邻近高峰程度，包括：对所述车流量序列采用趋势分解算法，计算趋势强度；将所述车流量序列的一阶差分结果的均值与所述趋势强度的乘积，作为各时刻每个停车区域的车流趋势程度；获取各时刻与其前一个高峰车流量所对应的时刻之间的时长，将所述时长与所述车流趋势程度的进行融合，确定各时刻每个停车区域的邻近高峰程度。

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