一种基于人工智能的智慧停车智能收费管理系统的制作方法

1.本发明属于停车收费管理技术领域，涉及到一种基于人工智能的智慧停车智能收费管理系统。


背景技术：

2.随着经济的快速发展和人们生活节奏的不断加快，汽车的需求呈快速增长的趋势，汽车的停车压力也逐渐提升，为了缓解汽车的停车压力，很多通行能力较好的路段都设立了临时泊车位，有效的改善了当前的停车现状；
3.虽然道路设立的泊车位具有提高空间利用率和满足车辆临时停车需求的特点，但是路边泊车位规划和管理一直是亟待改善的问题，尤其是当前对路边停车计费主要通过巡逻人员进行人工登记时间的方式进行计费，很显然，当前对路边停车的收费管理方式还存在以下几个方面的弊端：
4.1、通过巡逻人员进行人工登记的方式容易出现巡逻人员发现不及时的现象，进而导致登记时间不准确，无法提高车辆停车起始时间和停车结束时间记录的精准度，同时，通过人工记录的方式存在很大的误差，无法保障记录信息的可靠度，同时记录效率也比较低；
5.2、由于路边临时停车位有很大的空间局限性，不同车辆对车位的占用面积以及对未停车区域的影响情况都不相同，当前路边停车费用计算主要根据车辆对应的停车时长和停车计费规则进行计算，无法提高路边停车车辆计费的针对性，也无法提高路边停车车辆计费的合理性；
6.3、由于路边停车无法设置道闸，车辆在未缴费的情况下也能够离开停车区域，当前没有对车辆的缴费状态进行追踪，进而无法提高路边停车收费的管理效率，也无法提高对车辆路边停车的约束力，同时当前也没有对为缴费车辆进行提醒，进而无法降低停车费用忘未缴纳对车主驾车信誉的影响，在另一层面还无法保障城市道路管理部门的收益。


技术实现要素：

7.鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出针对路边车位一种基于人工智能的智慧停车智能收费管理系统，实现了对路边车位收费的智能管理；
8.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
9.本发明提供了一种基于人工智能的智慧停车智能收费管理系统，该系统包括：
10.目标停车路段信息获取模块，用于获取目标停车路段对应的停车位数目，进而获取目标停车路段内各停车位对应的基础信息和目标停车路段计费标准信息，其中，目标停车路段内各停车位对应的基础信息包括各停车位对应的编号、尺寸和所在位置；
11.车辆停车基础信息采集模块，用于当有车辆进入目标停车路段时，通过目标停车路段内的摄像头对该车辆进行图像采集，将该车辆记为待停车辆，基于采集的待停车辆对应的图像，识别出待停车辆对应的基础信息；
12.车辆停车基础信息初步处理模块，用于基于待停车辆对应的基础信息，对待停车
辆进行初步解析和处理，得到待停车辆对应的类别和待停车辆对应的车型；
13.车辆停车时间信息采集模块，用于通过各停车位所在位置区域内的摄像头对各停车位进行实时图像采集，基于采集的图像确认待停车辆当前选取的停车位，提取待停车辆当前选取停车位所在位置区域内摄像头实时采集的图像，进而获取待停车辆对应的停车起始时间点和停车结束时间点；
14.车辆停车费用生成模块，用于根据待停车辆对应的停车起始时间点和待停车辆对应的停车结束时间点，获取待停车辆对应的实际停车时长，基于待停车辆对应的实际停车时长，利用费用识别算法计算得出待停车辆对应的停车费用；
15.缴费跟踪模块，用于根据待停车辆对应的停车费用，对待停车辆对应的费用缴纳状态进行跟踪，确认待停车辆对应的费用缴纳状态，基于待停车辆对应的费用缴纳状态，对待停车辆进行对应处理。
16.在本发明一种可选的实施例中，所述目标停车路段计费标准信息具体为目标停车路段内各车型对应的各计时区间和各车型在各日期类别中各计时区间内对应的单位计价费用，将各计时区间按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...j,...m，其中，车型包括小型、中型和大型，日期类别包括工作日和非工作日。
17.在本发明一种可选的实施例中，所述基于采集的待停车辆对应的图像，识别出待停车辆对应的基础信息对应的具体识别过程包括为：根据待停车辆对应的图像，从中提取出待停车辆对应的整体轮廓和车牌区域轮廓，利用图像识别技术对待停车辆对应的车牌区域轮廓进行识别，获取待停车辆对应的车牌号，将待停车辆对应的整体轮廓和车牌号记为待停车辆对应的基础信息。
18.在本发明一种可选的实施例中，所述对待停车辆进行初步解析和处理的具体解析与处理过程为：
19.从待停车辆对应的基础信息中提取出待停车辆对应的车牌号，若未采集到待停车辆对应的车牌号，则将待停车辆归为未上牌车辆，并进行标记，基于待停车辆对应的整体轮廓，并聚焦于待停车辆对应的车头区域，从而分割出待停车辆对应的车头区域轮廓，进而识别得到待停车辆对应的临时牌照号和待停车辆对应的车主信息，并存储至泊车管理平台，其中，车主信息包括车主姓名和车主联系方式；
20.若采集到待停车辆对应的车牌号，则将待停车辆归为正常车辆，同时将待停车辆对应的轮廓与预设的各车型对应的轮廓进行匹配对比，筛选得出待停车辆对应的车型。
21.在本发明一种可选的实施例中，所述基于采集的图像确认待停车辆当前选取的停车位对应的具体确认过程包括：
22.获取该各停车位所在位置区域内摄像头当前采集的图像，若某停车位所在位置区域内摄像头当前未采集到车辆信息，则将该停车位记为空白停车位，并进行过滤，反之，则将该停车位记为待确认停车位；
23.将待确认停车位所在位置区域内摄像头当前采集的图像进行降噪和滤波处理，并基于处理后的当前各待确认停车位所在位置区域内的图像，识别得到各待确认停车位所在位置区域内当前车辆对应的车牌号；
24.将各待确认停车位所在位置区域内当前车辆对应的车牌号与待停车辆对应的车牌号进行匹配对比，将与待停车辆车牌号一致的待确认停车位记为待停车辆当前对应的选
取停车位。
25.在本发明一种可选的实施例中，所述费用识别算法具体识别过程为：
26.第一步、获取待停车辆对应的实际停车时长和车型；
27.第二步、将待停车辆对应的实际停车时长和车型与各车型对应的各计时区间进行匹配对比，筛选出待停车辆对应的各匹配计时区间和待停车辆在各匹配计时区间对应的实际停车时长，将待停车辆对应的各匹配计时区间标记为ti,i表示各计费时间段编号，i＝1,2,......n，其中，匹配计时区间编号和计时区间编号为对应关系，n≤m；
28.第三步、基于待停车辆对应的车型和当前所处日期类别，从目标停车路段计费标准信息中定位出待停车辆在各匹配计时区间对应的单位计价费用；
29.第四步、将待停车辆在各匹配计时区间对应的实际停车时长和待停车辆在各匹配计时区间对应的单位计价费用导入计算公式中，输出待停车辆对应的停车费用，其具体计算公式为其中，m表示为待停车辆对应的停车费用，ti表示为待停车辆在第i个匹配计时区间对应的实际停车时长，di表示待停车辆在第i个匹配计时区间对应的单位计价费用。
30.在本发明一种可选的实施例中，所述对待停车辆对应的缴纳费用状态进行跟踪，确认待停车辆对应的费用缴纳状态用于根据待停车辆对应的车牌号，从目标停车路段管理后台检索出该待停车辆对应的费用缴纳状态，其中费用缴纳状态包括已缴费状态和未缴费状态。
31.在本发明一种可选的实施例中，所述基于待停车辆对应的费用缴纳状态，对待停车辆进行对应处理具体包括：当待停车辆对应的费用缴纳状态为已缴费状态时，对该待停车辆对应的缴费金额进行核实，根据核实结果进行进一步处理，当待停车辆对应的缴费状态为未缴费状态时，对该待停车辆进行处理。
32.在本发明一种可选的实施例中，所述当待停车辆对应的费用缴纳状态为已缴费状态时，对该待停车辆对应的缴费金额进行核实，根据核实结果进行进一步处理具体执行过程如下：
33.从目标停车路段管理后台提取待停车辆当前对应的缴费金额，将待停车辆当前对应的缴费金额与待停车辆对应的停车费用进行对比，得到待停车辆对应的缴费差值，并记为δm，其中，δm＝m
′‑
m,m
′
表示为待停车辆当前对应的缴费金额；
34.若待停车辆对应的缴费差值大于0，则判断该待停车辆对应的缴费类型为多缴费，将该待停车辆对应的缴费差值金额记为退缴金额，从目标停车路段管理后台提取待停车辆当前对应的缴费方式，将该待停车辆对应的退缴金额按照待停车辆对应的缴费方式进行退回；
35.若待停车辆对应的缴费差值小于0，则判断该待停车辆对应的缴费类型为少缴费，将该待停车辆对应的缴费差值金额作为补缴金额，提取该待停车辆对应的车主联系方式，进行自动呼叫补缴提醒，并在预设周期内从目标停车路段管理后台再次提取该待停车辆对应的缴费金额，并进行补缴金额核实，若待停车辆在预设周期内未进行补缴，则对该车辆进行缴费缴纳不全标记，将该车辆对应的车牌号上传至泊车管理平台；
36.若待停车辆对应缴费差值等于0，则判断该待停车辆对应的缴费类型为正常缴费，
并进行缴费正常标记。
37.在本发明一种可选的实施例中，所述当待停车辆对应的缴费状态为未缴费状态时，对该待停车辆进行处理对应的具体处理过程为：提取待停车辆对应的车主联系方式，进行自动呼叫缴费提醒，并在预设周期内再次从目标停车路段管理后台提取待停车辆当前对应的缴费状态，若待停车辆对应的缴费状态仍为未缴纳状态，将待停车辆进行缴费违章标记，并将该待停车辆对应的车牌号上传至泊车管理平台，若待停车辆对应的缴费状态为已缴费状态，重复对该待停车辆对应的缴费金额进行核实，根据核实结果进行进一步处理步骤。
38.本发明的有益效果：
39.(1)本发明提供的一种基于人工智能的智慧停车智能收费管理系统，通过目标停车路段信息获取模块、车辆停车时间信息采集模块、车辆停车时间信息采集模块并结合车辆停车费用生成模块，对目标车辆进行了精准的分类、识别和计时，并基于待停车辆对应的车型和停车时长生成待停车车辆对应的停车费用，有效的解决了现有技术对车辆停车时间记录不精准的问题，大大的提高了车辆停车起始时间和停车结束时间记录的准确度，避免了人工登记方式带来的误差，大幅度提升了路边车位停车信息的记录效率，实现了路边车辆停车费用的针对性管理，确保了路边停车车辆计费的合理性。
40.(2)本发明在车辆停车时间信息采集模块通过图像的方式对待停车车辆对应的停车起始时间点和停车结束时间点进行采集，一方面，有效的改善了当前人工登记方式时效性较差的问题，在另一方面，直观的展示车辆的停车状态，同时通过基于车辆停车状态再进行计时评估的方式，实现了车辆停车的精准化计时，避免了当前车辆停车计时的随意化，从而大幅度提升了路边车辆停车计时的规范性。
41.(3)本发明在缴费跟踪模块在缴费跟踪模块通过对待停车辆对应的缴纳费用状态进行跟踪和处理，一方面有效的提高了路边停车车辆的收费效率效率和收费管理效果，实现了路边车位收费管理的智能化，进而在一定程度上有效的提高了对路边停车车辆的约束力，另一方面，实现了对未缴费车辆的及时提醒，有效的降低了停车费用忘缴纳对车主驾车信誉的影响，同时还保障了城市道路管理部门的收益。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1为本发明系统各模块连接示意图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
45.请参阅图1所示，一种基于人工智能的智慧停车智能收费管理系统，包括：目标停车路段信息获取模块、车辆停车基础信息采集模块、车辆停车基础信息初步处理模块、车辆停车时间信息采集模块、车辆停车费用生成模块、缴费跟踪模块；所述车辆停车费用生成模块分别与目标停车路段信息获取模块、车辆停车基础信息初步处理模块、车辆停车时间信息采集模块和缴费跟踪模块连接，车辆停车基础信息采集模块与车辆停车基础信息初步处理模块连接；
46.目标停车路段信息获取模块，用于获取目标停车路段对应的停车位数目，进而获取目标停车路段内各停车位对应的基础信息和目标停车路段计费标准信息，其中，目标停车路段内各停车位对应的基础信息包括各停车位对应的编号、尺寸和所在位置，目标停车路段计费标准信息为目标停车路段内各车型对应的各计时区间和各车型在各日期类别中各计时区间内对应的单位计价费用，将各计时区间按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...j,...m，车型包括小型、中型和大型，日期类别包括工作日和非工作日；
47.在一个具体实施例中，计时区间的设置规则以中型车为例，如：中型车包括四个计时区间，其中，0-1小时为一个计时区域间，记为第一区间，1-2小时为一个计时区间，记为第二计时区间，2-4小时为一个计时区间，并记为第三计时区间，4小时后为一个计时区间，并记为第三计时区间，中型车在工作日中第一计时区间对应的费用为a1每小时，第二计时区间为a2每小时，第三计时区间为a3每小时，第四计时区间为a4每小时，中型车在非工作日中第一计时区间对应的费用为为b1每小时，第二计时区间为b2每小时，第三计时区间为b3每小时，第四计时区间为b4每小时,其中，该数据仅为示例参考数据。
48.本发明实施例通过获取目标停车位各停车位对应的基础信息和目标停车路段计费标准信息，为后续待停车辆停车费用的计算提供了数据基础；
49.车辆停车基础信息采集模块，用于当有车辆进入目标停车路段时，通过目标停车路段内的摄像头对该车辆进行图像采集，将该车辆记为待停车辆，基于采集的待停车辆对应的图像，识别出待停车辆对应的基础信息，其具体识别过程为：根据待停车辆对应的图像，从中提取出待停车辆对应的整体轮廓和车牌区域轮廓，利用图像识别技术对待停车辆对应的车牌区域轮廓进行识别，获取待停车辆对应的车牌号，将待停车辆对应的整体轮廓和车牌号记为待停车辆对应的基础信息。
50.需要说明的是，所述图像识别技术为现有较为成熟的技术，在此不进行赘述。
51.车辆停车基础信息初步处理模块，用于基于待停车辆对应的基础信息，对待停车辆进行初步解析和处理，得到待停车辆对应的类别和待停车辆对应的车型，其具体初步解析和处理过程为：
52.d1、从待停车辆对应的基础信息中提取出待停车辆对应的车牌号，若未采集到待停车辆对应的车牌号，则将待停车辆归为未上牌车辆，并进行标记，基于待停车辆对应的整体轮廓，并聚焦于待停车辆对应的车头区域，从而分割出待停车辆对应的车头区域轮廓，进而识别得到待停车辆对应的临时牌照号和待停车辆对应的车主信息，并存储至泊车管理平台，其中，车主信息包括车主姓名和车主联系方式；
53.d2、若采集到待停车辆对应的车牌号，则将待停车辆归为正常车辆，同时将待停车辆对应的轮廓与预设的各车型对应的轮廓进行匹配对比，筛选得出待停车辆对应的车型。
54.车辆停车时间信息采集模块，用于通过各停车位所在位置区域内的摄像头对各停
车位进行实时图像采集，基于采集的图像确认待停车辆当前选取的停车位，提取待停车辆当前选取停车位所在位置区域内摄像头实时采集的图像，进而获取待停车辆对应的停车起始时间点和停车结束时间点；
55.具体地，所述基于采集的图像确认待停车辆当前选取的停车位对应的具体确认过程包括：
56.获取该各停车位所在位置区域内摄像头当前采集的图像，若某停车位所在位置区域内摄像头当前未采集到车辆信息，则将该停车位记为空白停车位，并进行过滤，反之，则将该停车位记为待确认停车位；
57.将待确认停车位所在位置区域内摄像头当前采集的图像进行降噪和滤波处理，并基于处理后的当前各待确认停车位所在位置区域内的图像，识别得到各待确认停车位所在位置区域内当前车辆对应的车牌号；
58.需要说明的时，所述识别得到各待确认停车位所在位置区域内当前车辆对应的车牌号方式与待停车辆车牌号的获取方式一致，在此不进行赘述。
59.将各待确认停车位所在位置区域内当前车辆对应的车牌号与待停车辆对应的车牌号进行匹配对比，将与待停车辆车牌号一致的待确认停车位记为待停车辆当前对应的选取停车位。
60.进一步地，所述待停车辆对应的对应的停车起始时间点对应的具体获取过程包括以下步骤：
61.步骤1、根据待停车辆当前选取的停车位，将待停车辆当前选取停车位所在位置区域内摄像头实时采集的图像记为待停车辆分析图像，进而提取各待停车辆分析图像对应的采集时间点；
62.步骤2、将各待停车辆分析图像进行降噪和滤波处理，从处理后的各待停车辆分析图像中提取各待停车辆对应的位置，若某待停车辆分析图像中待停车辆对应的位置不处于待停车辆当前选取的停车位内，则判断该待停车辆分析图像为过滤图像，并进行过滤，将过滤后的剩余图像记为重点分析图像；
63.步骤3、从各重点分析图像中提取待停车辆对应的轮廓，基于待停车辆对应的轮廓，获取待停车辆对应的水平中轴线和垂直中轴线，同时基于各待停车辆当前选取的停车位，获取待停车辆当前选取停车位对应的尺寸，进而获取待停车辆当前选取停车位对应的水平中轴线和垂直中轴线，将各重点分析图像中待停车辆对应的水平中轴线、垂直中轴线分别与待停车辆当前选取停车位对应的水平中轴线和垂直中轴线进行重合对比，确认待停车辆对应的停车起始时间点；
64.步骤3-1、若某重点分析图像中待停车辆对应的水平中轴线、垂直中轴线分别与待停车辆当前选取停车位对应的水平中轴线、垂直中轴线为重合，则将该重点分析图像记为目标图像，统计目标图像数量，将目标图像按照其时间先后进行排序，将排名第一位的目标图像对应的采集时间点作为待停车辆对应的停车起始时间点；
65.步骤3-2、若各重点分析图像中待停车辆对应的水平中轴线、垂直中轴线分别与待停车辆当前选取停车位对应的水平中轴线和垂直中轴线存在不重合，则分别获取各重点分析图像中待停车辆对应的水平中轴线与待停车辆当前选取停车位对应的水平中轴线之间的夹角和各重点分析图像中待停车辆垂直中轴线与待停车辆当前选取停车位对应的垂直
中轴线之间的夹角，将各重点分析图像中待停车辆对应的水平中轴线与待停车辆当前选取停车位对应的水平中轴线之间的夹角记为水平夹角，将各重点分析图像中待停车辆垂直中轴线与待停车辆当前选取停车位对应的垂直中轴线之间的夹角记为垂直夹角；
66.步骤3-2-1、当各重点分析图像中待停车辆对应的水平夹角为0或者垂直夹角为0时，提取各重点分析图像中待停车辆对应的中心点位置和待停车辆当前选取停车位对应的中心点位置，获取各重点分析图像中待停车辆中心点位置与待停车辆当前选取停车位中心点位置之间的距离，将该距离记为泊车距离，将各重点分析图像中待停车辆对应的泊车距离按照从小到大进行排序，将排名第一位的重点分析图像对应的采集点记为待停车辆对应的停车起始时间点；
67.步骤3-2-2、当各重点分析图像中待停车辆对应的水平夹角和垂直夹角均不为0，利用计算公式计算各重点分析图像待停车辆对应的停车符合度，其具体计算公式为pk表示第k个重点分析图像中待停车辆对应的停车符合度，k表示重点分析图像编号，k＝1,2,......s,μ1,μ2分别表示为预设水平方向对应的停车难度权重值、垂直方向对应的停车难度权重值，αk表示为第k个重点分析图像中待停车辆对应的水平夹角，βk表示为k个重点分析图像中待停车辆对应的垂直夹角，α
′
,β
′
分别表示为待停车辆对应的许可水平夹角、待停车辆对应的许可垂直夹角，将各重点分析图像待停车辆对应的停车符合度按照从大到小进行排序，将排名第一位的重点分析图像对应的采集时间点记为待停车辆对应的停车起始时间点，当排名第一位的重点分析图像为多个时，将排名第一位的重点分析图像按照其采集时间先后进行排序，将最先采集的排名第一位的重点分析图像对应的采集时间点记为待停车辆对应的停车起始时间点。
68.更进一步地，所述待停车辆对应的对应的停车结束时间点对应的具体获取过程包括以下步骤：
69.获取待停车辆当前选取停车位所在位置区域内摄像头在待停车车辆停车起始时间点后实时采集的图像，并记为车辆驶离分析图像，并获取各车辆驶离分析图像对应的采集时间点；
70.对各车辆驶离分析图像进行降噪和滤波处理，从处理后的各驶离分析图像中提取待停车辆对应的位置，进而从各驶离分析图像中提取待停车辆对应的轮廓，进而获取各车辆驶离分析图像中待停车辆车尾对应的中心点位置，将靠近待停车辆驶离方向的一侧记为待停车辆当前选取停车位对应的驶出侧，进而获取各车辆驶离分析图像中待停车辆车尾中心点与待停车辆当前选取停车位驶出侧之间的垂直间距，将各车辆驶离分析图像中待停车辆车尾中心点与待停车辆当前选取停车位驶出侧之间的垂直间距按照从小到大进行排序，将排名第一位的车辆驶离分析图像对应的采集时间点作为该待停车辆对应的停车结束时间点，当存在多个排名第一位的车辆驶离分析图像时，将各排名第一位的车辆驶离分析图像按照时间先后进行排序，将最后采集的各排名第一位的车辆驶离分析图像对应的采集时间点作为该待停车辆对应的停车结束时间点。
71.本发明实施例在车辆停车时间信息采集模块，通过图像的方式对待停车车辆对应的停车起始时间点和停车结束时间点进行采集，一方面，有效的改善了当前人工登记方式时效性较差的问题，在另一方面，直观的展示车辆的停车状态，同时通过基于车辆停车状态
再进行计时评估的方式，实现了车辆停车的精准化计时，避免了当前车辆停车计时的随意化，从而大幅度提升了路边车辆停车计时的规范性。
72.车辆停车费用生成模块，用于根据待停车辆对应的停车起始时间点和待停车辆对应的停车结束时间点，获取待停车辆对应的实际停车时长，基于待停车辆对应的实际停车时长，利用费用识别算法计算得出待停车辆对应的停车费用，其中，费用识别算法具体识别过程包括以下步骤：
73.第一步、获取待停车辆对应的实际停车时长和车型；
74.第二步、将待停车辆对应的实际停车时长和车型与各车型对应的各计时区间进行匹配对比，筛选出待停车辆对应的各匹配计时区间和待停车辆在各匹配计时区间对应的实际停车时长，将待停车辆对应的各匹配计时区间标记为ti,i表示各计费时间段编号，i＝1,2,......n，其中，匹配计时区间编号和计时区间编号为对应关系，n≤m；
75.第三步、基于待停车辆对应的车型和当前所处日期类别，从目标停车路段计费标准信息中定位出待停车辆在各匹配计时区间对应的单位计价费用；
76.第四步、将待停车辆在各匹配计时区间对应的实际停车时长和待停车辆在各匹配计时区间对应的单位计价费用导入计算公式中，输出待停车辆对应的停车费用，其具体计算公式为其中，m表示为待停车辆对应的停车费用，ti表示为待停车辆在第i个匹配计时区间对应的实际停车时长，di表示待停车辆在第i个匹配计时区间对应的单位计价费用。
77.本发明实施例通过对目标车辆进行了分类、识别和计时，并基于待停车辆对应的车型和停车时长生成待停车车辆对应的停车费用，有效的解决了现有技术对车辆停车时间记录不精准的问题，大大的提高了车辆停车起始时间和停车结束时间记录的准确度，避免了人工登记方式带来的误差，大幅度提升了路边车位停车信息的记录效率，实现了路边车辆停车费用的针对性管理，确保了路边停车车辆计费的合理性。
78.缴费跟踪模块，用于根据待停车辆对应的停车费用，对待停车辆对应的费用缴纳状态进行跟踪，确认待停车辆对应的费用缴纳状态，基于待停车辆对应的费用缴纳状态，对待停车辆进行对应处理。
79.需要说明的是，所述基于待停车辆对应的费用缴纳状态，对待停车辆进行对应处理具体包括：当待停车辆对应的费用缴纳状态为已缴费状态时，对该待停车辆对应的缴费金额进行核实，根据核实结果进行进一步处理，当待停车辆对应的缴费状态为未缴费状态时，对该待停车辆进行处理。
80.示例性地，所述当待停车辆对应的费用缴纳状态为已缴费状态时，对该待停车辆对应的缴费金额进行核实，根据核实结果进行进一步处理具体执行过程如下：
81.s1、从目标停车路段管理后台提取待停车辆当前对应的缴费金额，将待停车辆当前对应的缴费金额与待停车辆对应的停车费用进行对比，得到待停车辆对应的缴费差值，并记为δm，其中，δm＝m
′‑
m,m
′
表示为待停车辆当前对应的缴费金额；
82.s2、若待停车辆对应的缴费差值大于0，则判断该待停车辆对应的缴费类型为多缴费，将该待停车辆对应的缴费差值金额记为退缴金额，从目标停车路段管理后台提取待停车辆当前对应的缴费方式，将该待停车辆对应的退缴金额按照待停车辆对应的缴费方式进
行退回；
83.s3、若待停车辆对应的缴费差值小于0，则判断该待停车辆对应的缴费类型为少缴费，将该待停车辆对应的缴费差值金额作为补缴金额，提取该待停车辆对应的车主联系方式，进行自动呼叫补缴提醒，并在预设周期内从目标停车路段管理后台再次提取该待停车辆对应的缴费金额，并进行补缴金额核实，若待停车辆在预设周期内未进行补缴，则对该车辆进行缴费缴纳不全标记，将该车辆对应的车牌号上传至泊车管理平台；
84.s4、若待停车辆对应缴费差值等于0，则判断该待停车辆对应的缴费类型为正常缴费，并进行缴费正常标记。
85.又一示例性地，所述当待停车辆对应的缴费状态为未缴费状态时，对该待停车辆进行处理对应的具体处理过程为：提取待停车辆对应的车主联系方式，进行自动呼叫缴费提醒，并在预设周期内再次从目标停车路段管理后台提取待停车辆当前对应的缴费状态，若待停车辆对应的缴费状态仍为未缴纳状态，将待停车辆进行缴费违章标记，并将该待停车辆对应的车牌号上传至泊车管理平台，若待停车辆对应的缴费状态为已缴费状态，重复对该待停车辆对应的缴费金额进行核实，根据核实结果进行进一步处理步骤。
86.需要说明的是，当该待停车辆为正常车辆时，待停车辆对应的车主联系方式用于基于待停车辆对应的车牌号，从泊车管理平台检索得出该待停车辆对应的车主联系方式。
87.本发明实施例在缴费跟踪模块通过对待停车辆对应的缴纳费用状态进行跟踪和处理，一方面有效的提高了路边停车车辆的收费效率效率和收费管理效果，实现了路边车位收费管理的智能化，进而在一定程度上有效的提高了对路边停车车辆的约束力，另一方面，实现了对未缴费车辆的及时提醒，有效的降低了停车费用忘缴纳对车主驾车信誉的影响，同时还保障了城市道路管理部门的收益。
88.以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。