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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江嘉廣信息科技股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種用于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控管理系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119296330B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411822844.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08G1/01；該發(fā)明授權(quán)一種用于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控管理系統(tǒng)是由朱劍峰;徐超;梁葉暉;孫冰峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種用于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控管理系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種用于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控管理系統(tǒng)，具體涉及停車(chē)管理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)計(jì)算停車(chē)場(chǎng)擁擠度并與閾值對(duì)比，能判斷當(dāng)前是否為停車(chē)高峰，提前啟動(dòng)引導(dǎo)服務(wù)，緩解停車(chē)壓力，提升用戶體驗(yàn)，不僅導(dǎo)航至空余車(chē)位，還能根據(jù)車(chē)輛尺寸和車(chē)位環(huán)境精確匹配，確保車(chē)位空閑，并在狀態(tài)變化時(shí)及時(shí)更新信息，提供新車(chē)位，有效解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的停車(chē)場(chǎng)停車(chē)效率和便利性不足的問(wèn)題；并且通過(guò)集成智能輔助決策模塊，預(yù)測(cè)未來(lái)不同時(shí)間步長(zhǎng)空車(chē)位出現(xiàn)概率，提升管理效率和用戶體驗(yàn)，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，提高車(chē)位利用率和周轉(zhuǎn)率。

本發(fā)明授權(quán)一種用于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種用于停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：車(chē)輛信息采集模塊，用于采集得到車(chē)輛信息包括車(chē)輛的尺寸信息、進(jìn)出口時(shí)間、停車(chē)等待時(shí)間、離場(chǎng)等待時(shí)間；停車(chē)場(chǎng)信息監(jiān)測(cè)模塊，用于監(jiān)測(cè)停車(chē)場(chǎng)運(yùn)行信息，標(biāo)記停車(chē)場(chǎng)車(chē)位狀態(tài)信息，車(chē)位狀態(tài)信息包括占用、空閑；所述停車(chē)場(chǎng)運(yùn)行信息包括：停車(chē)場(chǎng)的總車(chē)位、空閑可使用車(chē)位、實(shí)時(shí)停車(chē)等待時(shí)間、實(shí)時(shí)離場(chǎng)等待時(shí)間；停車(chē)場(chǎng)景分析模塊，用于判斷當(dāng)前場(chǎng)景是否處于停車(chē)高峰場(chǎng)景下，若處于停車(chē)高峰場(chǎng)景下，則啟動(dòng)停車(chē)引導(dǎo)服務(wù)指令；停車(chē)導(dǎo)引模塊，用于為車(chē)輛提供停車(chē)導(dǎo)引信息，通過(guò)可視化展示平臺(tái)展示空閑可使用的車(chē)位信息，并進(jìn)行導(dǎo)航；智能輔助決策模塊，用于獲取停車(chē)場(chǎng)的當(dāng)前車(chē)輛累計(jì)停放曲線圖，基于當(dāng)前車(chē)輛累計(jì)停放曲線圖和車(chē)位預(yù)測(cè)模型得到在不同預(yù)測(cè)步長(zhǎng)內(nèi)至少有一個(gè)空閑停車(chē)位出現(xiàn)的概率，將概率顯示在停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)的界面上或提供給用戶作為參考；所述概率的獲取方式為：步驟S21、通過(guò)統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算出車(chē)輛停放時(shí)長(zhǎng)的分布情況，并繪制出累計(jì)概率分布曲線，橫坐標(biāo)表示停放時(shí)長(zhǎng)，縱坐標(biāo)為停放時(shí)長(zhǎng)不超過(guò)該時(shí)間間隔的車(chē)輛所占的比例；步驟S22、實(shí)時(shí)更新停車(chē)場(chǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，并繪制當(dāng)前車(chē)輛的停放時(shí)長(zhǎng)分布曲線圖；步驟S23、基于機(jī)器學(xué)習(xí)搭建車(chē)位預(yù)測(cè)模型，車(chē)位預(yù)測(cè)模型能夠輸出未來(lái)短時(shí)間尺度內(nèi)的預(yù)測(cè)空閑停車(chē)位數(shù)量；所述車(chē)位預(yù)測(cè)模型的獲取過(guò)程為：整理歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括車(chē)輛停放時(shí)長(zhǎng)、停車(chē)場(chǎng)占用率、時(shí)間特征，所述時(shí)間特征至少包括星期幾、時(shí)間段、節(jié)假日；基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法搭建初始車(chē)位預(yù)測(cè)模型；使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練初始車(chē)位預(yù)測(cè)模型，使車(chē)位預(yù)測(cè)模型能夠?qū)W習(xí)停車(chē)場(chǎng)狀態(tài)與空閑停車(chē)位數(shù)量之間的關(guān)系，訓(xùn)練過(guò)程中，調(diào)整車(chē)位預(yù)測(cè)模型參數(shù)以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，輸出訓(xùn)練好的車(chē)位預(yù)測(cè)模型；步驟S24、輸入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)步長(zhǎng)，使用訓(xùn)練好的車(chē)位預(yù)測(cè)模型，輸出未來(lái)短時(shí)間尺度內(nèi)的預(yù)測(cè)空閑停車(chē)位數(shù)量，計(jì)算在不同預(yù)測(cè)步長(zhǎng)內(nèi)至少有一個(gè)空閑停車(chē)位出現(xiàn)的概率。

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