一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法技术

本发明专利技术提供了一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，包括：获取车位查询指令，并基于智慧大脑获取与所述车位查询指令相关的车位信息；基于手持终端接收用户输入的预约指令，并将所述预约指令与所述车位信息进行分析匹配；基于匹配结果生成预约反馈信号，并将所述预约反馈信号传送至所述手持终端。通过车位查询指令，查找出当前可用的停车位信息，同时接收用户发送的预设指令，根据预设指令位用户提供合适的停车位信息，并发送至用户的手持终端，帮助用户通过手持终端快速查找可用的停车位信息，协助用户高效快速的完成停车，提高了用户查找停车位的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法
本专利技术涉及远程查询预订
，特别涉及一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法。
技术介绍
目前，园区、社区、楼宇智能化水平很低，各种子系统各自为战，不能形成联动效应，弱电、网络、消防、门禁、停车管理、物管等的底层技术系统（AI识别，设备管理，大数据、5G等设施）无法进行综合管理和打通，管理成本很高；本专利技术提供了一种于智慧大脑的远程车位查询预订方法，能够有效解决楼宇\园区5G智能化解决的AI能力、设备管理、大数据、5G边缘计算的需求，解决小公司没有能力做，大公司基于成本考虑不愿意做的最后一公里碎片化的智能化需求的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，用以帮助用户通过手持终端快速查找可用的停车位信息，协助用户高效快速的完成停车。本专利技术提供一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，包括：获取车位查询指令，并基于智慧大脑获取与所述车位查询指令相关的车位信息；基于手持终端接收用户输入的预约指令，并将所述预约指令与所述车位信息进行分析匹配；基于匹配结果生成预约反馈信号，并将所述预约反馈信号传送至所述手持终端。优选的，一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，所述车位信息包括：停车场车位状态、剩余车位数量以及每个剩余车的当前位置。优选的，一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，获取车位查询指令前，还包括：用户在手持终端中进行用户信息注册，具体过程包括：向所述用户推送与用户使用车辆相对应的名称集合，并获取所述用户从所述名称集合中选定的注册标识；输入所述用户的身份信息，并根据所述注册标识判断所述用户是否为预设注册表中的注册用户；若所述用户为所述预设注册表中的注册用户，则通过所述用户信息在所述手持终端中进行登录操作；若所述用户不是所述注册表中的注册用户，则获取所述用户的面部图像数据，并基于所述面部图像数据向所述手持终端的控制端发送注册请求；基于所述注册请求，接收所述手持终端的控制端的注册指示；按照所述注册指示的指示方式，将所述用户的注册标识以及所述用户的面部图像数据注册到与所述注册指示所对应的指示注册表中，完成在手机终端对所述用户的信息注册。优选的，一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，依据所述车位查询指令，在智慧大脑中获取车位信息的具体工作过程，包括：获取车位查询指令，并获取所述车位查询指令对应的数据；获取所述车位查询指令对应的数据，并获取所述数据对应的执行轨迹，同时，对所述执行轨迹进行筛选；基于筛选结果，获取与所述车位指令注入地址所对应的执行轨迹，并对所述执行轨迹进行计算，获取数据覆盖率；根据细粒度分类识别方法，判断所述数据覆盖率是否符合规定覆盖率；若不符合所述对应覆盖率，判定所述车位查询指令为错误指令，无法对车位进行查询；否则，提取所述车位查询指令的特征信息；同时，基于卷积神经网络对所述车位查询指令的特征信息进行识别；获取所述卷积神经网络的每一层输出值的位数，并将所述输出值的位数作为该层的最终输出值；对所述最终输出值进行傅里叶变换，并将变换结果作为所述车位查询指令的识别结果；将所述车位查询指令的识别结果利用残差网络的序列进行拆分，获取所述识别结果的子序列；利用预设贝叶斯算法判断所述识别结果的子序列的序列内容中的歧义字段，并将所述歧义字段进行切除，获取识别结果的最终序列；将所述最终序列进行指标量化，获取所述识别结果的关键词，并基于所述关键词与车位信息进行关联匹配；基于智慧大脑，获取与匹配结果相关的车位信息。优选的，一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，将所述预约指令与所述车位信息进行分析匹配的工作过程，包括：获取所述预约指令的预约指令信息，并将所述预约指令信息传输到与所述智慧大脑相关的系统中；基于所述系统接收所述预约指令，并建立至少两个源指令组；将所述预约指令分配至源指令组中，并生成至少一个指令簇；获取所述指令簇对应的簇节点，并获取所述簇节点的直接邻居节点数量信息；根据所述直接邻居节点数量信息生成校验模型；基于循环冗余校验法以及校验模型对所述簇节点进行校验，并判断是否合格；若合格，将所述预约指令转化为分层链表形式的数据结构；同时，从预设数据库中获取与所述数据结构相似度最高的区域车位资源池，完成所述预约指令与所述车位信息的匹配。优选的，一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，所述预约指令的指令信息包括：车辆车牌号、车主身份信息、预计停车时段以及停车位编号。优选的，一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，将所述预约反馈信号传送至手持终端的具体工作过程，包括：获取所述预约反馈信号的资源分配信息，并对所述资源分配信息进行解析；基于解析结果获取所述资源分配信息的中继资源，并基于所述中继资源获取中继节点；基于所述中继节点以及所述资源分配信息，计算所述预约反馈信号传送至手持终端的反馈时隙；判断所述手持终端是否支持在所述反馈时隙内接收所述预约反馈信号；若不支持，所述手持终端接收不到所述预约反馈信号；若支持，通过所述中继节点并基于通信链路层，将所述预约反馈信号传送至所述手持终端。优选的，一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，在进行远程车位查询的过程中，还包括：当在规定时间内出现远程车位查询的次数超过预设次数时，判定所述手持终端的用户信息遭到攻击，对所述手持终端中的用户信息进行保护，具体工作过程包括：获取攻击者向所述手持终端发送查询时，用户信息被盗的概率；其中，所述用户信息被盗的概率满足如下条件：；其中，表示所述攻击者发送远程车位查询的次数，且取值范围为[1，]；表示所述攻击者发送第j次远程车位查询时，盗取所述用户信息的概率；并基于所述用户信息被盗的概率以及用户信息被盗的概率熵，计算查询匿名度量；；其中，表示查询匿名度量；表示所述攻击者发送第j次远程车位查询时，盗取所述用户信息的概率；表示所述用户信息被盗的概率熵；表示查询信息素；表示所述攻击者发送远程车位查询的最大次数；表示预设查询次数；表示查询更新的迭代次数；根据所述查询匿名度量，建立对所述用户信息进行保护的最优模型；；其约束条件为：；其中，表示所述最优模型；表示所述查询匿名度量的最大值；表示查询更新的迭代次数；表示攻击者在周期内进行第j次远程车位查询时，所述用户信息被盗的概率函数，且；表示攻击者在周期内进行次远程车位查询后，所述用户信息未被盗的概率函数，且；将所述最优模型进行训练，并获取在最优模型下的查询识别率；同时，基于所述查询识别率判断当所述手持终端中的用户信息遭到攻击时，所述最优模型的收敛性大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，其特征在于，包括：/n获取车位查询指令，并基于智慧大脑获取与所述车位查询指令相关的车位信息；/n基于手持终端接收用户输入的预约指令，并将所述预约指令与所述车位信息进行分析匹配；/n基于匹配结果生成预约反馈信号，并将所述预约反馈信号传送至所述手持终端；/n将所述预约指令与所述车位信息进行分析匹配的工作过程，包括：/n获取所述预约指令的预约指令信息，并将所述预约指令信息传输到与所述智慧大脑相关的系统中；/n基于所述系统接收所述预约指令，并建立至少两个源指令组；/n将所述预约指令分配至源指令组中，并生成至少一个指令簇；/n获取所述指令簇对应的簇节点，并获取所述簇节点的直接邻居节点数量信息；/n根据所述直接邻居节点数量信息生成校验模型；/n基于循环冗余校验法以及校验模型对所述簇节点进行校验，并判断是否合格；/n若合格，将所述预约指令转化为分层链表形式的数据结构；/n同时，从预设数据库中获取与所述数据结构相似度最高的区域车位资源池，完成所述预约指令与所述车位信息的匹配。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，其特征在于，包括：
获取车位查询指令，并基于智慧大脑获取与所述车位查询指令相关的车位信息；
基于手持终端接收用户输入的预约指令，并将所述预约指令与所述车位信息进行分析匹配；
基于匹配结果生成预约反馈信号，并将所述预约反馈信号传送至所述手持终端；
将所述预约指令与所述车位信息进行分析匹配的工作过程，包括：
获取所述预约指令的预约指令信息，并将所述预约指令信息传输到与所述智慧大脑相关的系统中；
基于所述系统接收所述预约指令，并建立至少两个源指令组；
将所述预约指令分配至源指令组中，并生成至少一个指令簇；
获取所述指令簇对应的簇节点，并获取所述簇节点的直接邻居节点数量信息；
根据所述直接邻居节点数量信息生成校验模型；
基于循环冗余校验法以及校验模型对所述簇节点进行校验，并判断是否合格；
若合格，将所述预约指令转化为分层链表形式的数据结构；
同时，从预设数据库中获取与所述数据结构相似度最高的区域车位资源池，完成所述预约指令与所述车位信息的匹配。


2.如权利要求1所述的一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，其特征在于，
所述车位信息包括：停车场车位状态、剩余车位数量以及每个剩余车位的当前位置。


3.如权利要求1所述的一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，其特征在于，获取车位查询指令前，还包括：
用户在手持终端中进行用户信息注册，具体过程包括：
向所述用户推送与用户使用车辆相对应的名称集合，并获取所述用户从所述名称集合中选定的注册标识；
输入所述用户的身份信息，并根据所述注册标识判断所述用户是否为预设注册表中的注册用户；
若所述用户为所述预设注册表中的注册用户，则通过所述用户信息在所述手持终端中进行登录操作；
若所述用户不是所述注册表中的注册用户，则获取所述用户的面部图像数据，并基于所述面部图像数据向所述手持终端的控制端发送注册请求；
基于所述注册请求，接收所述手持终端的控制端的注册指示；
按照所述注册指示的指示方式，将所述用户的注册标识以及所述用户的面部图像数据注册到与所述注册指示所对应的指示注册表中，完成在手机终端对所述用户的信息注册。


4.如权利要求1所述的一种基于智慧大脑的远程车位查询预订方法，其特征在于，依据所述车位查询指令，在智慧大脑中获取车位信息的具体工作过程，包括：
获取车位查询指令，并获取所述车位查询指令对应的数据；
获取所述车位查询指令对应的数据，并获取所述数据对应的执行轨迹，同时，对所述执行轨迹进行筛选；
基于筛选结果，获取与所述车位指令注入地址所对应的执行轨迹，并对所述执行轨迹进行计算，获取数据覆盖率；
根据细粒度分类识别方法，判断所述数据覆盖率是否符合规定覆盖率；
若不符合所述规定覆盖率，判定所述车位查询指令为错误指令，无法对车位进行查询；
否则，提取所述车位查询指令的特征信息；
同时，基于卷积神经网络对所述车位查询指令的特征信息进行识别；
获取所述卷积神经网络的每一层输出值的位数，并将所述输出值的位数作为该层的最终输出值；
对所述最终输出值进行傅里叶变换，并将...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩黎光，
申请(专利权)人：红石阳光北京科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11