一种基于改进粒子群算法的泊车优化方法及系统技术方案

本申请涉及计算机科学技术领域，提供一种基于改进粒子群算法的泊车优化方法及系统。所述方法包括：获得第一用户的泊车需求信息，对其进行特征识别，获得泊车需求特征信息，提取泊车位置特征信息和泊车属性特征信息，根据获得的泊车位置和属性信息对多个泊车区域进行筛选，从而获得泊车关联区域，之后对泊车关联区域进行实时泊车信息采集，获得关联区域数据库。最后基于改进粒子群算法，根据泊车需求特征信息和关联区域泊车数据库进行泊车决策，获得用户泊车决策方案，并将用户泊车决策方案发送至第一用户。从而达到通过改进粒子群算法的优化和寻优功能实现对泊车决策进行追踪，提高泊车优化的效率和准确性的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机科学，特别是涉及一种基于改进粒子群算法的泊车优化方法及系统。

技术介绍

1、随着城市交通的日益拥堵和智能化技术的快速发展，泊车系统作为智能交通系统的重要组成部分，正受到越来越多的关注。在现代泊车系统中，如何提高泊车的效率、准确性和安全性是一个亟待解决的问题。传统的泊车方法通常基于规则或者经验进行决策，对于复杂的泊车环境和多变的车辆状态，往往难以实现最优的泊车策略，导致泊车效率低下，甚至可能引发安全事故。

2、与此同时，随着计算机科学和人工智能技术的进步，基于智能算法的优化方法逐渐在各个领域展现出强大的潜力。粒子群算法作为一种典型的群体智能优化算法，具有收敛速度快、全局寻优能力强等优点，被广泛应用于各种优化问题中。

3、综上所述，现有的泊车优化方法存在效率低、准确性低的问题。

技术实现思路

1、本申请通过提供了一种基于改进粒子群算法的泊车优化方法及系统，旨在解决传统泊车方法效率低下，无法满足高效性的需求，并且对泊车位置适应性的判定准确性有限，导致系统终端进行泊车优化时的准本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进粒子群算法的泊车优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述泊车需求信息进行特征识别，获得泊车需求特征信息，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述泊车位置特征信息和所述泊车属性特征信息对多个泊车区域进行筛选，获得泊车关联区域，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述泊车位置特征信息和所述泊车属性特征信息，根据所述多个区域位置信息和所述多个区域泊车属性信息对所述多个泊车区域进行适应度分析，获得多个区域适应度，包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进粒子群算法的泊车优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述泊车需求信息进行特征识别，获得泊车需求特征信息，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述泊车位置特征信息和所述泊车属性特征信息对多个泊车区域进行筛选，获得泊车关联区域，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述泊车位置特征信息和所述泊车属性特征信息，根据所述多个区域位置信息和...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，霍建杰，
申请(专利权)人：超级视线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：