智能立体车库数据管理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种智能立体车库数据管理方法、装置、设备及存储介质，用于提高智能立体车库的推送准确率。所述方法包括：对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行数据建模，得到初始数据建模结果，并对所述初始数据建模结果进行数据模型更新，生成目标数据建模结果；根据所述目标数据建模结果计算所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库的目标关联值；将所述目标关联值输入预置的车库推送模型进行推送策略匹配，得到目标推送策略；根据所述目标推送策略从所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库中选取目标智能立体车库，并将所述目标智能立体车库推送至所述用户终端。至所述用户终端。至所述用户终端。

【技术实现步骤摘要】
智能立体车库数据管理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种智能立体车库数据管理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着经济不断快速发展以及汽车工业的迅速发展，我国的汽车保有量急剧增加，特别是大城市的机动车拥有量的增长速度远远超过停车基础设施的增长速度，停车难的问题显得尤为突出，人们对停车场的要求也越来越高。智能立体停车车库的建立可以实现解决停车难的问题。
[0003]目前，随着智能立体车库的停车点位逐渐增多，在方便了用户停车的同时也带来了新的问题，现有智能立体车库推送停车方案在一定程度上合理地安排了用户时间和车位资源，使车辆停取更加方便，但现有方案在每个环节上都需要采用人工进行管理调度，所以现有方案智能立体车库的推送准确率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种智能立体车库数据管理方法、装置、设备及存储介质，用于提高智能立体车库的推送准确率。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种智能立体车库数据管理方法，所述智能立体车库数据管理方法包括：接收用户终端发送的智能立体车库分析请求，并根据所述智能立体车库分析请求采集与第一智能立体车库相对应的第一特征数据以及与第二智能立体车库相对应的第二特征数据；对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行数据建模，得到初始数据建模结果，并对所述初始数据建模结果进行数据模型更新，生成目标数据建模结果；根据所述目标数据建模结果计算所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库的目标关联值；将所述目标关联值输入预置的车库推送模型进行推送策略匹配，得到目标推送策略；根据所述目标推送策略从所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库中选取目标智能立体车库，并将所述目标智能立体车库推送至所述用户终端。
[0006]可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述接收用户终端发送的智能立体车库分析请求，并根据所述智能立体车库分析请求采集与第一智能立体车库相对应的第一特征数据以及与第二智能立体车库相对应的第二特征数据，包括：接收用户终端发送的智能立体车库分析请求；对所述智能立体车库分析请求进行请求解析，得到请求解析结果；根据所述请求解析结果从预置的车库管理数据库中查询第一智能立体车库和第二智能立体车库；从所述车库管理数据库中获取所述第一智能立体车库相对应的第一特征数据，以及获取所述第二智能立体车库相对应的第二特征数据。
[0007]可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行数据建模，得到初始数据建模结果，并对所述初始数据建模结果进行数据模型更新，生成目标数据建模结果，包括：通过预置的深度学习算法计算所述第一特征
数据和所述第二特征数据中的基础数据，得到第一基础数据和第二基础数据；对所述第一基础数据和所述第二基础数据进行融合计算，得到目标融合数据；构建所述目标融合数据和所述第一特征数据之间的第一映射关系，以及构建所述目标融合数据和所述第二特征数据之间的第二映射关系；根据所述第一映射关系和所述第二映射关系生成初始数据建模结果；对所述初始数据建模结果进行数据模型更新，生成目标数据建模结果。
[0008]可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述目标数据建模结果计算所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库的目标关联值，包括：根据所述目标数据建模结果分别计算所述第一智能立体车库对应的第一映射值，以及计算所述第二智能立体车库对应的第二映射值；计算所述第一映射值和所述第二映射值之间的点积，得到目标距离；根据所述目标距离生成所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库的目标关联值。
[0009]可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述将所述目标关联值输入预置的车库推送模型进行推送策略匹配，得到目标推送策略，包括：对所述目标关联值进行数据扩充，得到关联数据集合；对所述关联数据集合进行向量转换，得到目标输入向量；将所述目标输入向量输入预置的车库推送模型进行推送策略匹配，得到目标预测值，其中，所述车库推送模型包括：三层门限循环网络、三层全连接网络和输出层；根据所述目标预测值从预置的多个候选推送策略中匹配目标推送策略。
[0010]可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述目标推送策略从所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库中选取目标智能立体车库，并将所述目标智能立体车库推送至所述用户终端，包括：根据所述目标推送策略从所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库中选取目标智能立体车库；获取所述目标智能立体车库的车库信息，并根据所述车库信息构建停车路线地图；将所述目标智能立体车库的车库信息和所述停车路线地图推送至所述用户终端，并通过所述用户终端对所述车库信息和所述停车路线地图进行可视化展示。
[0011]可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，所述智能立体车库数据管理方法还包括：获取用户的评价系数、使用车库的数量以及用户交互的次数；调用预置的置信度模型并根据所述用户的评价系数、所述使用车库的数量以及所述用户交互的次数计算所述目标智能立体车库的置信度；根据所述置信度对所述车库推送模型进行参数优化，得到优化后的车库推送模型。
[0012]本专利技术第二方面提供了一种智能立体车库数据管理装置，所述智能立体车库数据管理装置包括：采集模块，用于接收用户终端发送的智能立体车库分析请求，并根据所述智能立体车库分析请求采集与第一智能立体车库相对应的第一特征数据以及与第二智能立体车库相对应的第二特征数据；处理模块，用于对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行数据建模，得到初始数据建模结果，并对所述初始数据建模结果进行数据模型更新，生成目标数据建模结果；计算模块，用于根据所述目标数据建模结果计算所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库的目标关联值；匹配模块，用于将所述目标关联值输入预置的车库推送模型进行推送策略匹配，得到目标推送策略；推送模块，用于根据所述目标推送策略从所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库中选取目标智能立体车库，并将所述目标智能立体车库推送至所述用户终端。
[0013]可选的，在本专利技术第二方面的第一种实现方式中，所述采集模块具体用于：接收用户终端发送的智能立体车库分析请求；对所述智能立体车库分析请求进行请求解析，得到请求解析结果；根据所述请求解析结果从预置的车库管理数据库中查询第一智能立体车库和第二智能立体车库；从所述车库管理数据库中获取所述第一智能立体车库相对应的第一特征数据，以及获取所述第二智能立体车库相对应的第二特征数据。
[0014]可选的，在本专利技术第二方面的第二种实现方式中，所述处理模块具体用于：通过预置的深度学习算法计算所述第一特征数据和所述第二特征数据中的基础数据，得到第一基础数据和第二基础数据；对所述第一基础数据和所述第二基础数据进行融合计算，得到目标融合数据；构建所述目标融合数据和所述第一特征数据之间的第一映射关系，以及构建所述目标融合数据和所述第二特征数据之间的第二映射关系；根据所述第一映射本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能立体车库数据管理方法，其特征在于，所述智能立体车库数据管理方法包括：接收用户终端发送的智能立体车库分析请求，并根据所述智能立体车库分析请求采集与第一智能立体车库相对应的第一特征数据以及与第二智能立体车库相对应的第二特征数据；对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行数据建模，得到初始数据建模结果，并对所述初始数据建模结果进行数据模型更新，生成目标数据建模结果；根据所述目标数据建模结果计算所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库的目标关联值；将所述目标关联值输入预置的车库推送模型进行推送策略匹配，得到目标推送策略；根据所述目标推送策略从所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库中选取目标智能立体车库，并将所述目标智能立体车库推送至所述用户终端。2.根据权利要求1所述的智能立体车库数据管理方法，其特征在于，所述接收用户终端发送的智能立体车库分析请求，并根据所述智能立体车库分析请求采集与第一智能立体车库相对应的第一特征数据以及与第二智能立体车库相对应的第二特征数据，包括：接收用户终端发送的智能立体车库分析请求；对所述智能立体车库分析请求进行请求解析，得到请求解析结果；根据所述请求解析结果从预置的车库管理数据库中查询第一智能立体车库和第二智能立体车库；从所述车库管理数据库中获取所述第一智能立体车库相对应的第一特征数据，以及获取所述第二智能立体车库相对应的第二特征数据。3.根据权利要求1所述的智能立体车库数据管理方法，其特征在于，所述对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行数据建模，得到初始数据建模结果，并对所述初始数据建模结果进行数据模型更新，生成目标数据建模结果，包括：通过预置的深度学习算法计算所述第一特征数据和所述第二特征数据中的基础数据，得到第一基础数据和第二基础数据；对所述第一基础数据和所述第二基础数据进行融合计算，得到目标融合数据；构建所述目标融合数据和所述第一特征数据之间的第一映射关系，以及构建所述目标融合数据和所述第二特征数据之间的第二映射关系；根据所述第一映射关系和所述第二映射关系生成初始数据建模结果；对所述初始数据建模结果进行数据模型更新，生成目标数据建模结果。4.根据权利要求1所述的智能立体车库数据管理方法，其特征在于，所述根据所述目标数据建模结果计算所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库的目标关联值，包括：根据所述目标数据建模结果分别计算所述第一智能立体车库对应的第一映射值，以及计算所述第二智能立体车库对应的第二映射值；计算所述第一映射值和所述第二映射值之间的点积，得到目标距离；根据所述目标距离生成所述第一智能立体车库和所述第二智能立体车库的目标关联值。5.根据权利要求1所述的智能立体车库数据管理方法，其特征在于，所述将所述目标关
联值输入预置的车库推送模型进行推送策略匹配，得到目标推送策略，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟征，闫立成，徐纯梁，
申请(专利权)人：深圳市奇见科技有限公司，
类型：发明
国别省市：