智能停车管理方法、电子设备及可读存储介质技术

本申请提供了一种智能停车管理方法、电子设备及可读存储介质，涉及智能停车场技术领域，方法包括：通过地感线圈检测是否有车辆在停车场入口处等待，如果车位满了则提示禁止入场；当车辆入场时，通过摄像头捕获车辆的车牌信息并记录车辆的进场时间；开启道闸让车辆通过，同时通过地感线圈判断车辆是否驶入，如果未驶入停车场，则继续等待车辆驶入，如果驶入则关闭道闸，禁止后续车辆进入；车辆进入停车场后，在引导信息屏中发布空车位信息，以引导司机找到停车位；本申请通过加入车位引导系统，对进出停车场的停泊车辆进行有效引导和管理，能够方便快速的提供车位信息和相应的导航指引，实现泊车者方便快捷泊车。实现泊车者方便快捷泊车。实现泊车者方便快捷泊车。

【技术实现步骤摘要】
智能停车管理方法、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及但不限于智能停车
，尤其涉及一种智能停车管理方法、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前市面上只有一小部分的停车场管理系统仅做到了车辆检测和信息发布，存在着车位指引效率不高和管理不便等问题，大部分并未真正意义上实现车位指引和导向，车位利用率不够。

技术实现思路

[0003]以下是对本专利技术详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
[0004]本申请实施例提供了一种智能停车管理方法、电子设备及可读存储介质，针对现存在的问题，在原来的基础上加入车位引导系统，该系统主要用于对进出停车场的停泊车辆进行有效引导和管理，可实现泊车者方便快捷泊车，并对车位进行监控，使停车场车位管理更加规范、有序，提高车位利用率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种智能停车管理方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]步骤S100，车辆进场：通过地感线圈检测是否有车辆在停车场入口处等待，如果车位满了则提示禁止入场，否则执行步骤S200；
[0007]步骤S200，车辆识别：当车辆入场时，通过摄像头捕获车辆的车牌信息并记录车辆的进场时间；
[0008]步骤S300，道闸开启：开启道闸让车辆通过，同时通过地感线圈判断车辆是否驶入，如果未驶入停车场，则继续等待车辆驶入，如果驶入则执行步骤S400；
[0009]步骤S400，道闸关闭：关闭道闸，禁止后续车辆进入；
[0010]步骤S500，车位引导：车辆进入停车场后，在引导信息屏中发布空车位信息，以引导司机找到停车位。
[0011]在一些实施例中，所述步骤S500还包括：
[0012]采用遗传算法确定停车场停车的最短路径，将所述最短路径发布在引导信息屏。
[0013]在一些实施例中，所述采用遗传算法确定停车场停车的最短路径，包括：
[0014]步骤S510，初始化遗传算法中的各个参数；
[0015]步骤S520，计算群体中每个个体的适应度；
[0016]步骤S530，通过计算群体中每个个体的适应度，进而通过适应度与目标函数对比来确定染色体的优劣；
[0017]步骤S540，用适者生存的法则，将优化的染色体直接遗传到下一代，将适应度值低的淘汰；
[0018]步骤S550，对群体中每个个体进行操作，以产生子代；所述操作包括以下任一种：
选择操作；杂交操作和变异操作；
[0019]其中，选择操作是在群体中选择适应度值大的染色体，去除适应度值低的染色体；杂交操作是对于选中用于繁殖下一代的个体，随机地选择两个个体的相同位置，按一定的概率进行交换；变异操作是在染色体的基因中的某一点或多点按一定的变异概率进行突变；
[0020]步骤S560，当最优个体的适应度到达给定的目标值时，即找到了最优解；否则，重复步骤S530到步骤S550，迭代到全局最优解为止。
[0021]在一些实施例中，所述遗传算法的适应度函数定义为：
[0022][0023]其中，初始种群为A＝{a1,a2,...，a
k
}，Z
k
为开始点和终点间的距离，D(a
k
)表示种群经历的总长度。
[0024]在一些实施例中，步骤S550中，对群体中每个个体进行操作，以产生子代种群，包括：
[0025]采用以下公式计算所述遗传算法的适应度函数：
[0026][0027]其中，x是一个正实数，f
min
和f
max
是当代种群中的最坏的适应度和最好的适应度；
[0028]采用以下方法对群体中每个个体进行选择操作，以生成下一代群体：
[0029]根据以下公式对种群中各个个体的适应度求和，得到种群适应度F：
[0030][0031]根据以下公式计算得到选择概率P
k
：
[0032][0033]根据以下公式计算得到累积概率q
k
：
[0034][0035]在0到1范围内随机生成随机数z，如果z≤qk则选择a1染色体，否则，选择满足1＜z≤qk的a
k
，其中，2≤k≤park_space；
[0036]将整个选择过程重复进行park_space次，则产生下一代的种群，作为子代种群。
[0037]第二方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的智能停车管理方法。
[0038]第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如第一方面所述的智能停车管理方法。
[0039]本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变
得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0040]附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。
[0041]图1是本申请一个实施例提供的智能停车管理方法的流程图；
[0042]图2是本申请一个实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
[0043]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0044]需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书、权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0045]如图1所示，图1是本申请一个实施例提供的一种智能停车管理方法的流程图，在该方法中，包括但不限于有以下步骤：
[0046]步骤S100，车辆进场：通过地感线圈检测是否有车辆在停车场入口处等待，如果车位满了则提示禁止入场，否则执行步骤S200；
[0047]步骤S200，车辆识别：当车辆入场时，通过摄像头捕获车辆的车牌信息并记录车辆的进场时间；
[0048]步骤S300，道闸开启：开启道闸让车辆通过，同时通过地感线圈判断车辆是否驶入，如果未驶入停车场，则继续等待车辆驶入，如果驶入则执行步骤S400；
[0049]步骤S400，道闸关闭：关闭道闸，禁止后续车辆进入；
[0050]步骤S500，车位引导：车辆进入停车场后，在引导信息屏中发布空车位信息，以引导司机找到停车位。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能停车管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100，车辆进场：通过地感线圈检测是否有车辆在停车场入口处等待，如果车位满了则提示禁止入场，否则执行步骤S200；步骤S200，车辆识别：当车辆入场时，通过摄像头捕获车辆的车牌信息并记录车辆的进场时间；步骤S300，道闸开启：开启道闸让车辆通过，同时通过地感线圈判断车辆是否驶入，如果未驶入停车场，则继续等待车辆驶入，如果驶入则执行步骤S400；步骤S400，道闸关闭：关闭道闸，禁止后续车辆进入；步骤S500，车位引导：车辆进入停车场后，在引导信息屏中发布空车位信息，以引导司机找到停车位。2.根据权利要求1所述的智能停车管理方法，其特征在于，所述步骤S500还包括：采用遗传算法确定停车场停车的最短路径，将所述最短路径发布在引导信息屏。3.根据权利要求2所述的智能停车管理方法，其特征在于，所述采用遗传算法确定停车场停车的最短路径，包括：步骤S510，初始化遗传算法中的各个参数；步骤S520，计算群体中每个个体的适应度；步骤S530，通过计算群体中每个个体的适应度，进而通过适应度与目标函数对比来确定染色体的优劣；步骤S540，用适者生存的法则，将优化的染色体直接遗传到下一代，将适应度值低的淘汰；步骤S550，对群体中每个个体进行操作，以产生子代；所述操作包括以下任一种：选择操作；杂交操作和变异操作；其中，选择操作是在群体中选择适应度值大的染色体，去除适应度值低的染色体；杂交操作是对于选中用于繁殖下一代的个体，随机地选择两个个体的相同位置，按一定的概率进行交换；变异操作是在染色体的基因中的某一点或多点按一定的变异概率进行突变；步骤S560，当最优个体的适应度到达给定的目标值时，即找到了最...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭力江，张亚龙，张朝霞，李凯辉，
申请(专利权)人：广东奥博信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：