[发明专利]智能停车控制方法、系统、存储介质、终端

权利要求书

1.一种智能停车控制方法，其特征在于，所述智能停车控制方法选取车位，通过叠加数据能量场进行车位的选择，在数据能量场的参数优化问题上，通过定期对停车位停车时长统计再利用EM算法拟合统计结果，将拟合的结果与原始数据能量场进行叠加；规划停车路径，采取改进后的动态节点Dijkstra算法实时地规划出当前位置到推荐车位的最优路径；

所述智能停车控制方法包括：

第一步，利用获取到的停车场物理信息构建出叠加数据能量场，完成停车位的推荐；

第二步，对停车场所有停车位的停车时长进行定期统计，拟合统计结果，将拟合结果与原始数据能量场叠加完成参数的更新；

第三步，通过实时的停车场物理信息计算出所有道路实时的权值并构建出停车场实时的无向带权图，利用改进后的Dijkstra算法规划出实时的最优路径；

第四步，对结果进行展示并利用获取到的实时的停车场物理信息对结果进行不断优化直至用户完成停车；

所述智能停车控制方法的停车位推荐模块包括：

(1)对停车场内可能影响车位选择的因素进行统计和量化，停车场中停车位选择的优先程度用空间中叠加能量的大小来表示，叠加能量大则优先程度高，叠加能量小则优先程度低；

(2)将停车场的俯视图看作二维空间G^m，令空间G^m中的每个取值点以某种能量函数f向四周辐射能量，并布满整个空间G^m，能量函数f应满足：以取值点为中心单调递减；函数在整个可行域内积分为一个常数；

(3)选择二维高斯分布作为衰减函数，拟合混合高斯模型场用到的二维高斯函数公式如下：

其中μ₁和μ₂为二维高斯分布的中心点，σ₁和σ₂控制二维高斯分布的衰减速率；

(4)影响因子：车位离用户的距离、车位离个别办公楼入口的距离、道路上车辆的影响以及车位离停车区域出入口距离；将所有影响因子辐射出的高斯能量场叠加起无车辆情况下的混合高斯能量场；

(5)将获取到的停车场道路上的所有车辆信息作为第二影响因子，将每一辆车当作一个独立的能量源，将所有车辆辐射出的能量场叠加作为道路车辆影响因子产生的能量场，将道路车辆影响因子产生的能量场与无车辆情况下的能量场叠加得到当前时刻的总能量场；在总能量场中选取对应能量密度最大的停车位推荐车位。

2.如权利要求1所述的智能停车控制方法，其特征在于，所述智能停车控制方法的参数更新包括：

(1)将停车场一个月以来各个停车位的停车时长进行统计；

(2)利用EM算法对所有停车位的停车时长进行拟合，将拟合结果与原始无车情况下的能量场进行叠加，得到更新后的能量场图，完成参数的更新，其中EM算法的具体步骤为：

1)符合混合高斯分布数据的采样；

2)确定最有可能产生该采样数据的混合高斯分布；

3)对采样数据做分类划分；

4)各个类对划分到的样本数据求样本产生的概率；

5)求采样数据产生的概率Q函数，公式如下：

Q_i(z⁽ⁱ⁾):＝p(z⁽ⁱ⁾|x⁽ⁱ⁾；θ)；

6)最大化Q函数来优化混合高斯分布参数，公式如下：

7)循环(3)～(6)步进行多次优化。