：1.本发明属于智能停车研发
技术领域：
：，特别涉及一种用于停车场的智慧停车管理系统。
背景技术：
：：2.停车场管理系统是通过计算机、网络设备、车道管理设备搭建的一套对停车场车辆出入、场内车流引导、收取停车费进行管理的网络系统。是专业车场管理公司必备的工具。它通过采集记录车辆出入记录、场内位置，实现车辆出入和场内车辆的动态和静态的综合管理。但是目前的停车系统只是负责车辆的进场登记和出场缴费，对于停车场内的管理几乎很少，经常见到车主为了争抢停车位而大打出手的新闻，这就是因为停车场内无人管理，停车纯粹靠车主的自觉管理，申请人认为有必要利用技术手段在停车场内建立秩序规则，经过申请人检索相关文献发现：目前的停车场管理还是处于比较简单的空位或者已停车等简单的统计，或者道路标识牌等场内道路指导，不难理解这些设计的初衷都是为了更好的利用有限的停车资源，但是我们通过使用实践不难发现：这些设计基本起不到建立停车秩序作用。3.公开于该
背景技术：
：部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。技术实现要素：4.本发明的目的在于提供一种能够建立停车场停车秩序的智慧停车管理系统。5.为实现上述目的，本发明提供了一种用于停车场的智慧停车管理系统，主要由如下组成：车位智能分配和车辆入场路径规划子系统，用于给入场车辆分配指定车位并推送到达指定车位的路径规划；6.车辆入场引导子系统，分散在停车场的路口，用于指引车辆或者驾乘人员的行进方向；7.车位管理子系统和车辆出场路径规划子系统，用于限定允许已分配的指定车辆停入车位以及根据驾乘人员的需要推送指定出口的路径规划。8.该设计主要是给每位进场的车辆推送并临时绑定唯一停车位，这个停车位可以根据预设规则计算获得，同时我们会推送路径指引，因为室内停车场的交通环境非常简单，只需要简单示意图即可引导驾驶人员到达指定区域。9.优选地，上述技术方案中，车位智能分配和车辆入场路径规划子系统，包括多个停车场入口电子闸机、多个网络设备和服务器、多个传感器、多个图像识别设备；10.停车场入口电子闸机用于识别进场车辆车牌号，并将识别结果和闸机编号通过网络设备上传至服务器；11.传感器及图像识别装置用于识别该车位的当前状态和车辆出场信息，并将信息通过网络设备上传至服务器；12.服务器根据上述信息和停车场的建筑信息进行数据计算和处理，为每个进场车辆分别分配一个最优车位，并规划出寻位的最佳路径。13.若干多种传感器用于检测停车场内各道路车流量信息和进场车辆车型车高等特殊信息，并将其通过网络设备上传至服务器。14.优选地，上述技术方案中，对于确定具体车位位置采用人工智能的方案来解决，具体如下：15.设立状态state有6个维度记为其值分别由6个维度下的子状态表示，各子状态分别记为b1i,b2i,b3i,b4i,b5i,b6i，即同时，由于每个车位有唯一的编号，且一辆车只能选择一个车位，选择不同车位的事件相互独立，因此，我们把该动作设为动作action，记为aj，aj＝每个车位的编号，再通过设立评判机制给在下的aj评分，即计算出一个数值那么就可以得到一张关于state和action的表格q‑table或矩阵；16.根据每个q‑table就可以按以下公式进行机器学习，即更新q‑table：[0017][0018]其中α为学习率γ为奖励性衰变系数，采用时间差分法的方法进行更新；[0019]最终，当qk≈qk 1时，得出q‑table的收敛值，即得出该停车场的车位匹配算法；[0020]当车辆进场时，即可找出当前状态下对应评分最高的一个动作aj(即最优车位)。[0021]优选地，上述技术方案中，对于状态state下的6个维度b1i,b2i,b3i,b4i,b5i,b6i，分别代表：[0022]b1i表示车位的当前状态，即“空位”或“已停”，“空位”＝1，“已停”＝0；[0023]即[0024]b2i表示车主进场的入口位置标号，得出车主停车后的大致去向或偏好，建立以入口所属功能区优先的车位分配原则；[0025]即[0026]b3i表示车辆的个性化情况，建立特殊车辆特别安排的分配原则；[0027]即[0028]以上，b1i,b2i,b3i均由传感器反馈数据直接获得；[0029]b4i表示车位与电梯口的远近程度，以反映实际生活中大部分车主挑选车位的偏好，建立电梯就近的分配原则，即[0030]b5i表示从入口前往车位时所需要路程或时间的理论值；[0031]b6i表示当前停车场的情况即忙碌程度等级，即[0032]优选地，上述技术方案中，为了获得b4i的具体数值，给出一种子算法逻辑：基于停车场的设计图纸建立平面直角坐标系xy，分别根据停车场的两条直角边方向设为x轴和y轴；每层楼电梯的位置是固定不变的，所以z轴多层停车场的情况只需做细微调整，设定停车场只有一层，每个车位和每部电梯的坐标是唯一确定的，记为(x,y)；此电梯以圆形向周围辐射，设辐射半径为r，其必满足方程：[0033](x‑x1)2 (y‑y1)2＝r2，[0034]易知，每个车位距离电梯e1的距离为则通过比较s和r的大小即可得出车位与电梯口的远近程度。[0035]优选地，上述技术方案中，b5i通过嵌套一个子算法以判断能否存在至少一条满足以下几个条件，若有，则计算出具体的值，判断条件如下：[0036]规避拥堵，拥堵情况由传感器实时上传；[0037]不绕远路，考虑到实际情况下，绝大部分车主不会选择绕远路的方式前往停车点，所以路线的方向相对固定，由4个减为2个，[0038]即或[0039]优选地，上述技术方案中，对于b5i嵌套一个子算法具体为：先根据各停车场地形划分出每个交叉路口，记为节点，并建立各不同节点间的临近关系，当计算路径时，根据传感器反馈的拥堵情况相应地删除拥堵路段的节点连接或给予其一个拥堵参数α，最终计算出能否至少有一条相对畅通且不绕远路的路径可供车主从入口驶入停车位，若存在该路径，则根据路线长度、驶入时间或者其他可获得条件计算出其驶入成本并输出对于该车位的一条最优路径；若无则输出0或不存在。[0040]优选地，上述技术方案中，b6i表示当前停车场的忙碌程度等级，通过嵌套一个子算法以判断当前停车场是否为忙碌状态，为其他数据辅助做参数修正。优选地，上述技术方案中，对于评分机制除了考量各维度的完成程度做分值累加，还需考虑安排此车位后对后续车位安排的影响权重，在b5i维度中，即包含有对最优路径的规划。[0041]优选地，上述技术方案中，对于b6i的子算法根据停车场的总车位大小和已停车辆的数值比、热门时段、车辆进场频率等建立子维度，这里采用参数方程加以阐释：b6i＝af(x) bg(x) ch(x)，f(x)、g(x)、h(x)分别对应停车场的总车位大小和已停车辆的数值比、热门时段和车辆进场频率，abc代表其影响的程度大小；b6i的具体意义在于，若开启忙碌模式，则算法会更优先考虑避免拥堵；若开启空闲模式，则算法会更优先考虑电梯就近原则。[0042]优选地，上述技术方案中，车辆入场引导子系统包括多个场外车位引导指示牌、多个场内车位引导指示牌、多个智能化小型打印设备、多个大型led显示屏、多个网络设备和服务器、app/小程序客户端；[0043]场外车位引导指示牌用于帮助车辆找到建筑物功能区对应的停车场入口，形式可分为静态图示或led屏，若采用静态图示，则只须在图示中标明、指向、引导该停车场各入口对应建筑物的功能区位置即可；若采用led屏，则还须通过网络设备连接至服务器，以显示该功能区剩余车位数量信息；场内车位引导指示牌用于辅助引导进场车辆寻位，形式可分为静态图示或led屏，若采用静态图示，则只须在图示中标明、指向、引导该停车场内各停车区域及各具体车位的位置即可；若采用led屏，则须通过网络设备连接至服务器，显示该区域和邻近区域道路的路况；大型led显示屏、智能化小型打印设备或app/小程序客户端配套每个入口电子闸机，通过大屏显示、打印纸条或数据推送的方式将服务器计算出的车位分配及路径规划传达给车主。[0044]优选地，上述技术方案中，车位管理子系统包括：若干小型led显示屏、若干电子地锁、若干网络设备和服务器；[0045]每个小型led显示屏和每个电子地锁和每个传感器及图像识别设备成套对应每个车位，通过网络设备与服务器相连接；服务器用于将车位分配数据通过网络设备反馈至此车位的小型led显示屏和电子地锁；每个小型led显示屏用于显示该车位当前状态；每个电子地锁用于帮助实现车辆的靶向停放，即车牌号与车位对应成功则开启地锁，车牌号与车位对应失败则关闭地锁。[0046]与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：通过规则给每辆车适配一个最优车位，通过车位的快速绑定实现了一车一位的基本秩序，杜绝了抢车位的民事纠纷，另外可以通过算法条件或者少量的客户自选条件来提高车位推送符合车主需要的准确性，这样就能让停车场更好的为客户进行服务，该设计尤其适合存在大量临时停车的商场和景区。附图说明：[0047]图1为车库示意图。具体实施方式：[0048]下面对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。[0049]除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。[0050]一种用于停车场的智慧停车管理系统，包括：车位智能分配和车辆入场路径规划子系统、车辆入场引导子系统、车位管理子系统和车辆出场路径规划子系统。[0051]车位智能分配和车辆入场路径规划子系统包括：多个停车场入口电子闸机、多个网络设备和服务器、若干多种传感器、若干车位内图像识别设备。[0052]每个停车场入口电子闸机用于识别进场车辆车牌号，并将识别结果和闸机编号(位置)通过网络设备上传至服务器。每个车位内的传感器及图像识别装置用于识别该车位的当前状态和车辆出场信息，当前状态即“空位”或“已停”，出场信息即离开时间，并将其通过网络设备上传至服务器。若干多种传感器(地磁传感器、红外传感器、超声波传感器、图像识别等)用于检测停车场内各道路车流量信息和进场车辆车型车高等特殊信息，并将其通过网络设备上传至服务器。服务器根据上述信息和停车场的建筑信息进行数据计算和处理，为每个进场车辆分别分配一个最优车位，并规划出寻位的最佳路径。[0053]对于确定具体车位位置采用人工智能(机器深度学习)的方案来解决，具体如下：[0054]采用强化学习(reinforcementlearning)中的一种values‑based算法——即q‑learning算法。该算法可以做到自由探索问题空间、在迭代过程中尝试大量的选择，再通过rewardfunction控制最后收敛的结果，且此结果是满足解决本问题的期望算法。[0055]q为动作效用函数(action‑utilityfunction)，用于评价在特定状态(state，简称为s)下采取某个动作(action，简称为a)的优劣。[0056]在本问题中，我们暂且设立状态state有6个维度(未来可根据日新月异的用户需求做更新，即维度的扩充)，它是一个向量，记为其值分别由6个维度下的子状态表示，各子状态分别记为b1i,b2i,b3i,b4i,b5i,b6i，即，即同时，由于每个车位有唯一的编号，且一辆车只能选择一个车位，选择不同车位的事件相互独立，因此，我们把该动作设为动作action，记为aj，aj＝每个车位的编号，例如a18＝第18号车位。再通过设立评判机制给在下的aj评分，即计算出一个数值那么就可以得到一张关于state和action的表格(或矩阵)q‑table，以表格形式为例，如下所示：[0057][0058][0059]根据每个q‑table就可以按以下公式进行机器学习，即更新q‑table：[0060][0061]其中α为学习率γ为奖励性衰变系数，采用时间差分法的方法进行更新。[0062]最终，当qk≈qk 1时，得出q‑table的收敛值，即得出该停车场的车位匹配算法。当车辆进场时，一定能找出当前状态下对应评分最高的一个动作aj(即最优车位)。[0063]对于状态state下的6个维度b1i,b2i,b3i,b4i,b5i,b6i，分别代表：[0064]b1i表示车位的当前状态，即“空位”或“已停”，“空位”＝1，“已停”＝0。[0065]即[0066]b2i表示车主进场的入口位置标号，得出车主停车后的大致去向或偏好，建立以“入口所属功能区优先”的车位分配原则。[0067]即[0068]b3i表示车辆的个性化情况，建立“特殊车辆特别安排”的分配原则，例如：电动汽车、共享汽车、特大特高型suv等。[0069]即[0070]以上，b1i,b2i,b3i均由传感器反馈数据直接获得。[0071]b4i表示车位与电梯口的远近程度，以反映实际生活中大部分车主挑选车位的偏好，建立“电梯就近”的分配原则。[0072]为了获得b4i的具体数值，须嵌套一个子算法，这里给出一种子算法逻辑思路：[0073]基于停车场的设计图纸建立平面直角坐标系xy，分别根据停车场的两条直角边方向设为x轴和y轴。考虑到实际生活中，每层楼电梯的位置是固定不变的，所以z轴(多层停车场)的情况只需做细微调整，为了方便说明，不妨设停车场只有一层，如图1所示，[0074]每个车位和每部电梯的坐标是唯一确定的，记为(x,y)。[0075]以电梯e1为例，其坐标为(x1,y1)。此电梯以圆形向周围辐射，设辐射半径为r，其必满足方程：[0076](x‑x1)2 (y‑y1)2＝r2；[0077]易知，每个车位距离电梯e1的距离为则通过比较s和r的大小即可得出车位与电梯口的远近程度，模型中为了方便表述，假设只有“近”或“远”两个选项，实际生活中可再展开细分为“近”、“一般”、“远”、“很远”等。[0078]即[0079]b5i表示从入口前往车位时所需要路程或时间的理论值，通过嵌套一个子算法以判断能否存在至少一条满足以下几个条件，若有，则计算出具体的值。判断条件如下：[0080]1、规避拥堵(拥堵情况由传感器实时上传)[0081]2、不绕远路(考虑到实际情况下，绝大部分车主不会选择绕远路的方式前往停车点，所以路线的方向相对固定，由4个减为2个)[0082]即或[0083]b6i表示当前停车场的情况(忙碌程度等级)，通过嵌套一个子算法以判断当前停车场是否为忙碌(高峰)状态，为其他数据辅助做参数修正。[0084]即[0085]对于评分机制除了考量各维度的完成程度做分值累加，还需考虑安排此车位后对后续车位安排的影响权重。例如，若后续造成拥堵，或使得后续车位匹配的难度增加，则会给其一个较低的评分。[0086]在b5i维度中，即包含有对最优路径的规划。[0087]车辆入场引导子系统包括：多个场外车位引导指示牌(静态图示或led屏)、多个场内车位引导指示牌(静态图示或led屏)、多个智能化小型打印设备、多个大型led显示屏、多个网络设备和服务器、app/小程序客户端。[0088]场外车位引导指示牌用于帮助车辆找到建筑物功能区对应的停车场入口，形式可分为静态图示或led屏，若采用静态图示，则只须在图示中标明、指向、引导该停车场各入口对应建筑物的功能区位置即可(如商场、酒店、办公楼等)；若采用led屏，则还须通过网络设备连接至服务器，以显示该功能区剩余车位数量信息。场内车位引导指示牌用于辅助引导进场车辆寻位，形式可分为静态图示或led屏，若采用静态图示，则只须在图示中标明、指向、引导该停车场内各停车区域及各具体车位的位置即可；若采用led屏，则须通过网络设备连接至服务器，显示该区域和邻近区域道路的路况(拥堵或畅通)。大型led显示屏、智能化小型打印设备或app/小程序客户端配套每个入口电子闸机，通过大屏显示、打印纸条或数据推送的方式将服务器计算出的车位分配及路径规划传达给车主。[0089]车位管理子系统包括：若干小型led显示屏、若干电子地锁、若干网络设备和服务器。[0090]每个小型led显示屏和每个电子地锁和每个传感器及图像识别设备成套对应每个车位，通过网络设备与服务器相连接。服务器用于将车位分配数据通过网络设备反馈至此车位的小型led显示屏和电子地锁。每个小型led显示屏用于显示该车位当前状态(未停车或该停/已停的车牌号)；每个电子地锁用于帮助实现车辆的靶向停放，即车牌号与车位对应成功则开启地锁，车牌号与车位对应失败则关闭地锁。[0091]车辆出场和出场路径规划子系统包括：多个出场交互设备、多个停车场出口电子闸机、多个网络设备和服务器。[0092]出场交互设备通过网络设备与服务器相连接，用于车主出场时的缴费、寻车和出场路径规划，车主可以手动选择自己意向的出口。服务器根据车主选择和当前车流量信息规划出场最优路径，并反馈给出场交互设备，再通过打印纸条或数据推送的方式传达给车主。停车场出口电子闸机用于停车场缴费的功能实现。[0093]前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。当前第1页12当前第1页12
技术领域：
：，特别涉及一种用于停车场的智慧停车管理系统。
背景技术：
：：2.停车场管理系统是通过计算机、网络设备、车道管理设备搭建的一套对停车场车辆出入、场内车流引导、收取停车费进行管理的网络系统。是专业车场管理公司必备的工具。它通过采集记录车辆出入记录、场内位置，实现车辆出入和场内车辆的动态和静态的综合管理。但是目前的停车系统只是负责车辆的进场登记和出场缴费，对于停车场内的管理几乎很少，经常见到车主为了争抢停车位而大打出手的新闻，这就是因为停车场内无人管理，停车纯粹靠车主的自觉管理，申请人认为有必要利用技术手段在停车场内建立秩序规则，经过申请人检索相关文献发现：目前的停车场管理还是处于比较简单的空位或者已停车等简单的统计，或者道路标识牌等场内道路指导，不难理解这些设计的初衷都是为了更好的利用有限的停车资源，但是我们通过使用实践不难发现：这些设计基本起不到建立停车秩序作用。3.公开于该
背景技术：
：部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。技术实现要素：4.本发明的目的在于提供一种能够建立停车场停车秩序的智慧停车管理系统。5.为实现上述目的，本发明提供了一种用于停车场的智慧停车管理系统，主要由如下组成：车位智能分配和车辆入场路径规划子系统，用于给入场车辆分配指定车位并推送到达指定车位的路径规划；6.车辆入场引导子系统，分散在停车场的路口，用于指引车辆或者驾乘人员的行进方向；7.车位管理子系统和车辆出场路径规划子系统，用于限定允许已分配的指定车辆停入车位以及根据驾乘人员的需要推送指定出口的路径规划。8.该设计主要是给每位进场的车辆推送并临时绑定唯一停车位，这个停车位可以根据预设规则计算获得，同时我们会推送路径指引，因为室内停车场的交通环境非常简单，只需要简单示意图即可引导驾驶人员到达指定区域。9.优选地，上述技术方案中，车位智能分配和车辆入场路径规划子系统，包括多个停车场入口电子闸机、多个网络设备和服务器、多个传感器、多个图像识别设备；10.停车场入口电子闸机用于识别进场车辆车牌号，并将识别结果和闸机编号通过网络设备上传至服务器；11.传感器及图像识别装置用于识别该车位的当前状态和车辆出场信息，并将信息通过网络设备上传至服务器；12.服务器根据上述信息和停车场的建筑信息进行数据计算和处理，为每个进场车辆分别分配一个最优车位，并规划出寻位的最佳路径。13.若干多种传感器用于检测停车场内各道路车流量信息和进场车辆车型车高等特殊信息，并将其通过网络设备上传至服务器。14.优选地，上述技术方案中，对于确定具体车位位置采用人工智能的方案来解决，具体如下：15.设立状态state有6个维度记为其值分别由6个维度下的子状态表示，各子状态分别记为b1i,b2i,b3i,b4i,b5i,b6i，即同时，由于每个车位有唯一的编号，且一辆车只能选择一个车位，选择不同车位的事件相互独立，因此，我们把该动作设为动作action，记为aj，aj＝每个车位的编号，再通过设立评判机制给在下的aj评分，即计算出一个数值那么就可以得到一张关于state和action的表格q‑table或矩阵；16.根据每个q‑table就可以按以下公式进行机器学习，即更新q‑table：[0017][0018]其中α为学习率γ为奖励性衰变系数，采用时间差分法的方法进行更新；[0019]最终，当qk≈qk 1时，得出q‑table的收敛值，即得出该停车场的车位匹配算法；[0020]当车辆进场时，即可找出当前状态下对应评分最高的一个动作aj(即最优车位)。[0021]优选地，上述技术方案中，对于状态state下的6个维度b1i,b2i,b3i,b4i,b5i,b6i，分别代表：[0022]b1i表示车位的当前状态，即“空位”或“已停”，“空位”＝1，“已停”＝0；[0023]即[0024]b2i表示车主进场的入口位置标号，得出车主停车后的大致去向或偏好，建立以入口所属功能区优先的车位分配原则；[0025]即[0026]b3i表示车辆的个性化情况，建立特殊车辆特别安排的分配原则；[0027]即[0028]以上，b1i,b2i,b3i均由传感器反馈数据直接获得；[0029]b4i表示车位与电梯口的远近程度，以反映实际生活中大部分车主挑选车位的偏好，建立电梯就近的分配原则，即[0030]b5i表示从入口前往车位时所需要路程或时间的理论值；[0031]b6i表示当前停车场的情况即忙碌程度等级，即[0032]优选地，上述技术方案中，为了获得b4i的具体数值，给出一种子算法逻辑：基于停车场的设计图纸建立平面直角坐标系xy，分别根据停车场的两条直角边方向设为x轴和y轴；每层楼电梯的位置是固定不变的，所以z轴多层停车场的情况只需做细微调整，设定停车场只有一层，每个车位和每部电梯的坐标是唯一确定的，记为(x,y)；此电梯以圆形向周围辐射，设辐射半径为r，其必满足方程：[0033](x‑x1)2 (y‑y1)2＝r2，[0034]易知，每个车位距离电梯e1的距离为则通过比较s和r的大小即可得出车位与电梯口的远近程度。[0035]优选地，上述技术方案中，b5i通过嵌套一个子算法以判断能否存在至少一条满足以下几个条件，若有，则计算出具体的值，判断条件如下：[0036]规避拥堵，拥堵情况由传感器实时上传；[0037]不绕远路，考虑到实际情况下，绝大部分车主不会选择绕远路的方式前往停车点，所以路线的方向相对固定，由4个减为2个，[0038]即或[0039]优选地，上述技术方案中，对于b5i嵌套一个子算法具体为：先根据各停车场地形划分出每个交叉路口，记为节点，并建立各不同节点间的临近关系，当计算路径时，根据传感器反馈的拥堵情况相应地删除拥堵路段的节点连接或给予其一个拥堵参数α，最终计算出能否至少有一条相对畅通且不绕远路的路径可供车主从入口驶入停车位，若存在该路径，则根据路线长度、驶入时间或者其他可获得条件计算出其驶入成本并输出对于该车位的一条最优路径；若无则输出0或不存在。[0040]优选地，上述技术方案中，b6i表示当前停车场的忙碌程度等级，通过嵌套一个子算法以判断当前停车场是否为忙碌状态，为其他数据辅助做参数修正。优选地，上述技术方案中，对于评分机制除了考量各维度的完成程度做分值累加，还需考虑安排此车位后对后续车位安排的影响权重，在b5i维度中，即包含有对最优路径的规划。[0041]优选地，上述技术方案中，对于b6i的子算法根据停车场的总车位大小和已停车辆的数值比、热门时段、车辆进场频率等建立子维度，这里采用参数方程加以阐释：b6i＝af(x) bg(x) ch(x)，f(x)、g(x)、h(x)分别对应停车场的总车位大小和已停车辆的数值比、热门时段和车辆进场频率，abc代表其影响的程度大小；b6i的具体意义在于，若开启忙碌模式，则算法会更优先考虑避免拥堵；若开启空闲模式，则算法会更优先考虑电梯就近原则。[0042]优选地，上述技术方案中，车辆入场引导子系统包括多个场外车位引导指示牌、多个场内车位引导指示牌、多个智能化小型打印设备、多个大型led显示屏、多个网络设备和服务器、app/小程序客户端；[0043]场外车位引导指示牌用于帮助车辆找到建筑物功能区对应的停车场入口，形式可分为静态图示或led屏，若采用静态图示，则只须在图示中标明、指向、引导该停车场各入口对应建筑物的功能区位置即可；若采用led屏，则还须通过网络设备连接至服务器，以显示该功能区剩余车位数量信息；场内车位引导指示牌用于辅助引导进场车辆寻位，形式可分为静态图示或led屏，若采用静态图示，则只须在图示中标明、指向、引导该停车场内各停车区域及各具体车位的位置即可；若采用led屏，则须通过网络设备连接至服务器，显示该区域和邻近区域道路的路况；大型led显示屏、智能化小型打印设备或app/小程序客户端配套每个入口电子闸机，通过大屏显示、打印纸条或数据推送的方式将服务器计算出的车位分配及路径规划传达给车主。[0044]优选地，上述技术方案中，车位管理子系统包括：若干小型led显示屏、若干电子地锁、若干网络设备和服务器；[0045]每个小型led显示屏和每个电子地锁和每个传感器及图像识别设备成套对应每个车位，通过网络设备与服务器相连接；服务器用于将车位分配数据通过网络设备反馈至此车位的小型led显示屏和电子地锁；每个小型led显示屏用于显示该车位当前状态；每个电子地锁用于帮助实现车辆的靶向停放，即车牌号与车位对应成功则开启地锁，车牌号与车位对应失败则关闭地锁。[0046]与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：通过规则给每辆车适配一个最优车位，通过车位的快速绑定实现了一车一位的基本秩序，杜绝了抢车位的民事纠纷，另外可以通过算法条件或者少量的客户自选条件来提高车位推送符合车主需要的准确性，这样就能让停车场更好的为客户进行服务，该设计尤其适合存在大量临时停车的商场和景区。附图说明：[0047]图1为车库示意图。具体实施方式：[0048]下面对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。[0049]除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。[0050]一种用于停车场的智慧停车管理系统，包括：车位智能分配和车辆入场路径规划子系统、车辆入场引导子系统、车位管理子系统和车辆出场路径规划子系统。[0051]车位智能分配和车辆入场路径规划子系统包括：多个停车场入口电子闸机、多个网络设备和服务器、若干多种传感器、若干车位内图像识别设备。[0052]每个停车场入口电子闸机用于识别进场车辆车牌号，并将识别结果和闸机编号(位置)通过网络设备上传至服务器。每个车位内的传感器及图像识别装置用于识别该车位的当前状态和车辆出场信息，当前状态即“空位”或“已停”，出场信息即离开时间，并将其通过网络设备上传至服务器。若干多种传感器(地磁传感器、红外传感器、超声波传感器、图像识别等)用于检测停车场内各道路车流量信息和进场车辆车型车高等特殊信息，并将其通过网络设备上传至服务器。服务器根据上述信息和停车场的建筑信息进行数据计算和处理，为每个进场车辆分别分配一个最优车位，并规划出寻位的最佳路径。[0053]对于确定具体车位位置采用人工智能(机器深度学习)的方案来解决，具体如下：[0054]采用强化学习(reinforcementlearning)中的一种values‑based算法——即q‑learning算法。该算法可以做到自由探索问题空间、在迭代过程中尝试大量的选择，再通过rewardfunction控制最后收敛的结果，且此结果是满足解决本问题的期望算法。[0055]q为动作效用函数(action‑utilityfunction)，用于评价在特定状态(state，简称为s)下采取某个动作(action，简称为a)的优劣。[0056]在本问题中，我们暂且设立状态state有6个维度(未来可根据日新月异的用户需求做更新，即维度的扩充)，它是一个向量，记为其值分别由6个维度下的子状态表示，各子状态分别记为b1i,b2i,b3i,b4i,b5i,b6i，即，即同时，由于每个车位有唯一的编号，且一辆车只能选择一个车位，选择不同车位的事件相互独立，因此，我们把该动作设为动作action，记为aj，aj＝每个车位的编号，例如a18＝第18号车位。再通过设立评判机制给在下的aj评分，即计算出一个数值那么就可以得到一张关于state和action的表格(或矩阵)q‑table，以表格形式为例，如下所示：[0057][0058][0059]根据每个q‑table就可以按以下公式进行机器学习，即更新q‑table：[0060][0061]其中α为学习率γ为奖励性衰变系数，采用时间差分法的方法进行更新。[0062]最终，当qk≈qk 1时，得出q‑table的收敛值，即得出该停车场的车位匹配算法。当车辆进场时，一定能找出当前状态下对应评分最高的一个动作aj(即最优车位)。[0063]对于状态state下的6个维度b1i,b2i,b3i,b4i,b5i,b6i，分别代表：[0064]b1i表示车位的当前状态，即“空位”或“已停”，“空位”＝1，“已停”＝0。[0065]即[0066]b2i表示车主进场的入口位置标号，得出车主停车后的大致去向或偏好，建立以“入口所属功能区优先”的车位分配原则。[0067]即[0068]b3i表示车辆的个性化情况，建立“特殊车辆特别安排”的分配原则，例如：电动汽车、共享汽车、特大特高型suv等。[0069]即[0070]以上，b1i,b2i,b3i均由传感器反馈数据直接获得。[0071]b4i表示车位与电梯口的远近程度，以反映实际生活中大部分车主挑选车位的偏好，建立“电梯就近”的分配原则。[0072]为了获得b4i的具体数值，须嵌套一个子算法，这里给出一种子算法逻辑思路：[0073]基于停车场的设计图纸建立平面直角坐标系xy，分别根据停车场的两条直角边方向设为x轴和y轴。考虑到实际生活中，每层楼电梯的位置是固定不变的，所以z轴(多层停车场)的情况只需做细微调整，为了方便说明，不妨设停车场只有一层，如图1所示，[0074]每个车位和每部电梯的坐标是唯一确定的，记为(x,y)。[0075]以电梯e1为例，其坐标为(x1,y1)。此电梯以圆形向周围辐射，设辐射半径为r，其必满足方程：[0076](x‑x1)2 (y‑y1)2＝r2；[0077]易知，每个车位距离电梯e1的距离为则通过比较s和r的大小即可得出车位与电梯口的远近程度，模型中为了方便表述，假设只有“近”或“远”两个选项，实际生活中可再展开细分为“近”、“一般”、“远”、“很远”等。[0078]即[0079]b5i表示从入口前往车位时所需要路程或时间的理论值，通过嵌套一个子算法以判断能否存在至少一条满足以下几个条件，若有，则计算出具体的值。判断条件如下：[0080]1、规避拥堵(拥堵情况由传感器实时上传)[0081]2、不绕远路(考虑到实际情况下，绝大部分车主不会选择绕远路的方式前往停车点，所以路线的方向相对固定，由4个减为2个)[0082]即或[0083]b6i表示当前停车场的情况(忙碌程度等级)，通过嵌套一个子算法以判断当前停车场是否为忙碌(高峰)状态，为其他数据辅助做参数修正。[0084]即[0085]对于评分机制除了考量各维度的完成程度做分值累加，还需考虑安排此车位后对后续车位安排的影响权重。例如，若后续造成拥堵，或使得后续车位匹配的难度增加，则会给其一个较低的评分。[0086]在b5i维度中，即包含有对最优路径的规划。[0087]车辆入场引导子系统包括：多个场外车位引导指示牌(静态图示或led屏)、多个场内车位引导指示牌(静态图示或led屏)、多个智能化小型打印设备、多个大型led显示屏、多个网络设备和服务器、app/小程序客户端。[0088]场外车位引导指示牌用于帮助车辆找到建筑物功能区对应的停车场入口，形式可分为静态图示或led屏，若采用静态图示，则只须在图示中标明、指向、引导该停车场各入口对应建筑物的功能区位置即可(如商场、酒店、办公楼等)；若采用led屏，则还须通过网络设备连接至服务器，以显示该功能区剩余车位数量信息。场内车位引导指示牌用于辅助引导进场车辆寻位，形式可分为静态图示或led屏，若采用静态图示，则只须在图示中标明、指向、引导该停车场内各停车区域及各具体车位的位置即可；若采用led屏，则须通过网络设备连接至服务器，显示该区域和邻近区域道路的路况(拥堵或畅通)。大型led显示屏、智能化小型打印设备或app/小程序客户端配套每个入口电子闸机，通过大屏显示、打印纸条或数据推送的方式将服务器计算出的车位分配及路径规划传达给车主。[0089]车位管理子系统包括：若干小型led显示屏、若干电子地锁、若干网络设备和服务器。[0090]每个小型led显示屏和每个电子地锁和每个传感器及图像识别设备成套对应每个车位，通过网络设备与服务器相连接。服务器用于将车位分配数据通过网络设备反馈至此车位的小型led显示屏和电子地锁。每个小型led显示屏用于显示该车位当前状态(未停车或该停/已停的车牌号)；每个电子地锁用于帮助实现车辆的靶向停放，即车牌号与车位对应成功则开启地锁，车牌号与车位对应失败则关闭地锁。[0091]车辆出场和出场路径规划子系统包括：多个出场交互设备、多个停车场出口电子闸机、多个网络设备和服务器。[0092]出场交互设备通过网络设备与服务器相连接，用于车主出场时的缴费、寻车和出场路径规划，车主可以手动选择自己意向的出口。服务器根据车主选择和当前车流量信息规划出场最优路径，并反馈给出场交互设备，再通过打印纸条或数据推送的方式传达给车主。停车场出口电子闸机用于停车场缴费的功能实现。[0093]前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。当前第1页12当前第1页12
再多了解一些
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