[发明专利]一种基于物联网的停车场车位调配系统在审

专利信息
申请号: 202110256721.9 申请日: 2021-03-09
公开(公告)号: CN113053160A 公开(公告)日: 2021-06-29
发明(设计)人: 梁大伟 申请(专利权)人: 安徽春华智能科技有限公司
主分类号: G08G1/14 分类号: G08G1/14;E04H6/42
代理公司: 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 代理人: 毛世燕
地址: 231600 安徽省合肥*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 联网 停车场 车位 调配 系统
【权利要求书】:

1.一种基于物联网的停车场车位调配系统,其特征在于,包括采集模块、分析模块、处理模块、定位模块和调配模块;

所述采集模块用于采集停车场的车位信息和待停车辆的待停信息,该车位信息包含已停车位数据和未停车位数据,该待停信息包含待停类型数据和待停车主数据,将车位信息和待停信息发送至分析模块;

所述定位模块用于对停车场的车位进行定位和处理,得到停车层处理集;

所述分析模块用于接收车位信息和待停信息,对车位信息进行分析,得到车位分析信息,对待停信息进行分析,得到待停分析信息,将车位分析信息和待停分析信息分类组合得到分析信息集,并将分析信息集传输至处理模块;

所述处理模块用于对分析信息集进行处理,得到处理信息集,并将处理信息集传输至调配模块;具体的步骤包括:

步骤一:接收分析信息集中的车位分析信息和待停分析信息;

步骤二:获取车位分析信息中的优排值和待停分析信息中的优停值;

步骤三:将优排值根据预设的优排阈值进行划分,将小于优排阈值的若干个优排值进行组合得到第一优排集;将不小于优排阈值的若干个优排值进行组合得到第二优排集;

步骤四:将优停值与预设的优停阈值进行匹配,若优停值小于优停阈值,则判定该待停车辆的优先级低将其与第一优排集关联并生成第一关联信号;若优停值不小于优停阈值,则判定该待停车辆的优先级高将其与第二优排集关联并生成第二关联信号;

步骤五:将第一优排集和第二优排集与第一关联信号和第二关联信号分类组合,得到处理信息集;

所述调配模块用于接收处理信息集并对待停车辆与未停车位进行调配。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的停车场车位调配系统,其特征在于,所述定位模块用于对停车场的车位进行定位和处理,得到停车层处理集,具体的步骤包括:

S21:获取停车场的总停车层,设定从上往下停车层的优先级依次降低并组合,得到停车优先层集;

S22:设定不同位置的停车层均对应一个不同的车层预设值,将停车优先层集中若干个停车层与所有位置的停车层进行匹配获取对应的车层预设值并标记为CYi,i=1,2...n;

S23:获取停车优先层集中的所有停车位,将一次停车入库的停车位标记为第一停车排,设定第一停车排对应的权重为YQ,将若干个第一停车排和对应的权重组合得到第一停车集;将需要倒车入库的停车位标记为第二停车排,设定第二停车排对应的权重为EQ,将若干个第二停车排和对应的权重组合得到第二停车集;

S24:将停车优先层集中第一停车集和第二停车集对应的坐标分别与第一停车集和第一停车集进行关联组合,得到停车层处理集。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的停车场车位调配系统,其特征在于,对车位信息进行分析,得到车位分析信息,具体的步骤包括:

S31:获取车位信息中的已停车位数据和未停车位数据;

S32:获取每一停车层中已停车位数据的已停车位数量并标记为YTS,获取每一停车层中未停车位数据的未停车位数量并标记为WTS;

S33:获取未停车位数据的未停车位坐标,将未停车位坐标与停车层处理集进行匹配获取对应的停车层和停车排;

S34:设定未停车位数据中两侧均未停车的未停车位为第一优先车位并将其权重标记为YYQ,设定未停车位数据中只有一侧未停车的未停车位为第二优先车位并将其权重标记为EYQ,设定未停车位数据中两侧均停车的未停车位为第三优先车位并将其权重标记为SYQ;

S35:利用公式计算获取未停车位的优排值,该公式为:

其中,Hyp表示为未停车位的优排值,η表示为预设的优排修正因子,a1、a2、a3表示为预设的不同比例系数,QZJ表示为未停车位所属停车排对应的权重,CYi表示为未停车位对应的车层预设值;

S36:将优排值进行降序排列得到优排排序集,将优排排序集与标记的已停车位数据和未停车位数据分类组合,得到车位分析信息。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽春华智能科技有限公司,未经安徽春华智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110256721.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top