[发明专利]基于移动网络服务的停车位搜索平台

说明书

所属技术领域

本发明属于移动网络服务技术领域，涉及一种停车位搜索平台。

背景技术

随着生产技术的发展,越来越多的人拥有了自己的汽车,然而不管是节假日外出旅游还是探亲访友,寻找停车位常常给不少车主带来不便。网络逐渐融入了日常生活的方方面面，网络与搜索停车位的结合无疑是一个可以实现的发展方向。然而目前在实际应用中,一些现有的方案过于繁杂，所需要的设备过于繁多,而且实现较不易。比如某种查寻系统，它包括至少一个停车位信息采集单元、至少一个停车位查询预定服务器、至少一个通信控制器和至少一个终端设备，停车位信息采集单元通过通信媒质与通信控制器连接，这给车主带来了不少的不便，车主需要另行装置一个通信设备以获得停车位数据。通常，车主需要自己到达具体的停车区域，然后自己寻找空闲的车位或者需要人工的指引获得停车位。这样车主自己不能事先获得车位的具体信息，也不知道哪些地方可以停车，给出行带来不小的麻烦。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种停车位搜索平台。本发明提供的搜索方法能够根据实际的环境及时的将停车位的信息发送到车主的智能手机终端上，使车主及时的获得停车位的信息将减少寻找车位带来的不便，不需要车主自己寻找停车位，不仅能使车主获得实际环境停车位的信息，也能减少寻找停车位的时间。本发明的技术方案如下：

一种基于移动网络服务的停车位搜索平台，包括信息发送端、服务器端、信息接收端，其中，

信息发送端：

信息采集者主要是携带了智能手机的车主，车主本身其实也是信息的使用者，另一部分是志愿者，他们提供初始的系统部分数据，包括无摄像头监管有固定停车位的停车场数据；作为信息采集者的用户或志愿者，在信息搜集时候，手机上的应用首先根据手机定位信息，确定用户的位置，用户根据需要采集的信息是哪一类的信息，选择相应的信息采集界面，只需要按下选择按钮或者输入一些数字，即可完成信息的输入，采集的信息包括停车费用，车位的多少，停车区域的疏密程度，附近餐厅酒店。

服务器端：

服务器对所采集的信息进行标记，将信息量化成极限学习的一个个维度信息量，并根据量化的维度信

息进行实时的学习预测，信息的采集和标记主要分为三个大类进行，方法如下：

第一类来自大型停车场、街边一些有具体停车车位数目以及某些小区和服务区内有固定停车数目的区域的信息收集，方法为：将此类区域的停车位数据分为比较少、比较多和很多三类，对每一类，赋予一个维度，将采集的信息对应相应的维度进行标记；剩余的其他维度可以将其他信息对应输入维度中，停车场周边的人流密度，按照高低对应不同的维度，将停车位费用按照免费及高低对应不同的维度或者在同一个维度中用不同的数字表示，服务器将这些数据进行极限学习的存储和计算估计，通过对不同时间段多样本数据的收集和处理，更新对应的极限学习算法的模型，然后将获得的数据通过智能手机界面再呈现给需要搜索停车位的车主。

第二类来自于一些停车场以及只有停车区域却没有停车数目的街边和小区的信息收集，对采集的信息进行对应的标记分类,此类标记有停车数目的估算值，方法为：用户停车后按照对周围环境的观察，按照不同的维度输入停车场信息，四周比较宽敞、不是很宽敞、很窄没有什么其他停车分别对应不同的维度，并引入新的维度进行停车位标记，新的维度为停车数目的估算值，用户估算所在的区域剩余能停多少辆车，将这个对应的信息量也标记进入此种分类的样本中，根据用户的判断，按照可以停放车辆的多少对所述的新引入的维度进行标记；服务器将这些数据进行极限学习的存储和计算估计，通过对不同时间段多样本数据的收集和处理，更新对应的极限学习算法的模型，然后将获得的数据通过智能手机界面再呈现给需要搜索停车位的车主。

第三类来自于一些其他信息的收集：车主行驶在一些马路上，遇到的停车区域在原有的系统上没有标识，通过查询也没有的，车主将自己所获得的第一手信息进行上传，随着越来越多的车主参与进来，这样这个区域的上传信息将会越来越多，最终服务器用极限学习的方法对上传的信息通过再一次标记的方法进行分类，然后进行训练，最终更新参数的模型，给以后需要搜索停车位的车主提供可靠的数据信息。

信息接收端：

用户所需要的停车位信息将会以服务器主动提供信息服务和用户自己查询特殊需求的方式呈现在手机界面上。