一种停车场状况大数据智能预测方法技术

本发明专利技术公开了一种停车场状况大数据智能预测方法，首先根据大批量的车牌读取到所有数据，分析这辆车牌的出车时间和进车时间生成取车和出车的周期曲线。根据这个时间曲线，得到进车的时间范围和出车时间范围。这样可以在用户准备需要用车的时候提前做出预判，让机器人把车搬运到靠近取车点。等到用户在取车范围的时候第一时间可以取到车。减少了用户的取车时间，同时还为共享停车的可行性准备了充分的数据参考。本发明专利技术可以有效缓解高峰期间的交通堵塞问题，通过基于整个停车场的订单数据的某个较长时间段的停车数据和进出场数据的分析，预测停车场每天上下班高峰时间哪些车辆需要提前搬运到靠近车场出口的地方，以提高搬车的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种停车场状况大数据智能预测方法
本专利技术属于汽车库中使用的数据分析
，具体涉及一种利用停车场的大数据就停车场状况进行智能推算和预测的方法。
技术介绍
随着汽车拥有量的快速增长，停车难的问题日益突出。将物联网技术与通信技术运用到停车场管理，实现智能停车场管理系统的研究与开发是当今工业控制领域的热点技术之一。停车机器人是一种用于辅助停车的设备，其工作的全过程均由程序控制，目前停车机器人已经非常广泛运用于智能停车领域。随着城市汽车数量的不断增加，立体停车场由于具备空间利用率高、有效节省土地资源和土建开发成本等优点，将是未来停车场发展的主流趋势。目前，对于使用停车场的用户个人订单数据以及整个停车场的持续较长时间范围内的订单数据没有给予足够的重视，在基于大数据分析的决策系统已经取得大范围应用的前提下，有必要探讨利用停车场的大数据就停车场状况进行智能推算和预测的方法。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术中存在的上述问题，提出一种基于对停车场存储的停车数据的大数据分析，来预测用户取车和出车的时间，并根据该数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种停车场状况大数据智能预测方法，其特征在于包含以下步骤：/nS1：基于停车场存储的停车数据，确定分析目标车辆；/nS2：统计目标车辆的取车时间和出车时间，绘制取车和出车的周期曲线；/nS3：根据这个周期曲线，得到进车和出车的时间范围；/nS4：对用户下次取车的时间提前做出预测，并基于此预测结果安排机器人将目标车辆搬运至取车点附近；/nS5：将用户的实际取车时间保存至停车场存储的停车数据库。/n

【技术特征摘要】
1.一种停车场状况大数据智能预测方法，其特征在于包含以下步骤：
S1：基于停车场存储的停车数据，确定分析目标车辆；
S2：统计目标车辆的取车时间和出车时间，绘制取车和出车的周期曲线；
S3：根据这个周期曲线，得到进车和出车的时间范围；
S4：对用户下次取车的时间提前做出预测，并基于此预测结果安排机器人...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾宝华，陈新建，
申请(专利权)人：江苏小白兔智造科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32