[发明专利]基于模糊识别技术的地下空间反向寻车系统和方法

权利要求书

1.基于模糊识别技术的地下空间反向寻车系统，其特征在于，包括PC服务器，分别与PC服务器连通的主控板和反向寻车自助终端，以及分别与所述的主控板连通的线圈感应器、视频识别车牌摄像头、车辆RFID标签阅读器和停车位占用检测器，所述的线圈感应器设置在地下空间停车场入口道闸前端，所述的视频识别车牌摄像头设置在地下空间停车场入口道闸后端，所述的车辆RFID标签阅读器设置在地下空间的行车段，且其与设置在进入停车场的车辆上的RFID标签卡配合，所述的停车位占用检测器设置在停车位的正上方，而所述的反向寻车自助终端则设置在地下空间的电梯出口处。

2.根据权利要求1所述的基于模糊识别技术的地下空间反向寻车系统，其特征在于，所述的主控板上设置有RS485接口、CAN接口和RJ45接口。

3.根据权利要求1所述的基于模糊识别技术的地下空间反向寻车系统，其特征在于，所述的反向寻车自助终端的操作界面为触摸屏。

4.基于模糊识别技术的地下空间反向寻车方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）信息采集：通过线圈感应器采集车辆开始进入地下空间停车场的时间信息，并形成第一空间关键节点，通过视频识别车牌摄像头采集车辆已经进入地下停车场的时间和车辆车牌号码信息，并形成第二空间关键节点，通过车辆RFID标签阅读器采集车辆经过地下空间的行车段的时间和车辆车牌号码信息，并形成第三空间关键节点，同时通过停车位占用检测器采集其下方的停车位被占用的准确时间信息，并形成第四空间关键节点；

（2）信息处理：主控板收集步骤（1）所述的各种信息并实时传送给PC服务器，所述的PC服务器处理上述信息数据并根据车辆的车牌信息、车辆经过时间信息计算车辆的最可能行驶路线、确定车辆停车过程中经过的关键节点，同时计算该车辆通过上述关键节点的时间，然后将确定的关键节点和车辆经过所述关键节点的时间作为输入变量输入到车位模糊识别器中，生成车辆最可能停靠的停车位区域信息；

（3）停车位区域判断：首先判断步骤（2）中生成的最可能停靠的停车位区域信息的模糊隶属度是否小于50%，如是，则返回步骤（2）重新计算，如否，则进一步将步骤（2）生成的最可能停靠的停车位区域信息与停车位占用信息对比判断停车位是否被占用，如果未被占用，则返回步骤（2）重新计算，如如果已被占用，则完成车辆最可能停靠的停车位区域的计算过程，即判别得到最可能停车的区域，计算过程结束；

（4）信息发布：将步骤（3）完成的最可能停靠的停车位区域信息发布到反向寻车自助终端上，供车主查询。

5.根据权利要求4所述的基于模糊识别技术的地下空间反向寻车方法，其特征在于，所述的车位模糊识别器的生成过程为：

①建立停车位模糊判别知识库：首先设置车辆停车路径中的各个关键节点，并且统一各个关键节点位置上的感知设备的时间基准，并对各个关键节点进行编号形成存在的停车路径集合；同时，划分停车区域并对停车区域进行编号，形成停车目标区域集合，结合停车路径集合和停车目标区域集合后形成停车位模糊判别知识库；

②训练车位模糊识别器：根据步骤①建立的停车位模糊判别知识库确定论域与模糊集合，同时结合历史停车过程的路径信息、经过时间信息和最终停车区域信息来训练车位模糊识别器；

③生成车位模糊识别器：根据步骤②训练的车位模糊识别器计算论域与模糊集合的隶属度，并计算论域与模糊集合隶属率函数，同时结合新的车辆的感知信息和停车位占用信息生成车位模糊识别器。

6.根据权利要求4或5所述的基于模糊识别技术的地下空间反向寻车方法，其特征在于，所述的模糊隶属度的计算公式为：

，

式中，

为模糊集合，所述的模糊集合为停车场内划分的若干个小区域集合；

A为停车小区域，; 

为模糊隶属度，所述的模糊隶属度为按一定路线到达A区域所耗时间为t的概率；

n为训练次数；

t为训练实测车辆最终停靠在A区域的时间；

为通过Route*中某条线路到达A*的时间集合。