【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及泊车管理领域，具体涉及一种基于采样数据分析的泊车异常提醒系统及方法。
技术介绍
1、随着车辆的智能化程度逐渐提高，一般较高配置的汽车都会自带自动泊车系统，自动泊车系统基于车辆周围安装的雷达和监控摄像头实现泊车过程中的辅助操作。
2、在日常的生活场景中，常常需要进入到各个停车场内进行泊车动作，每个停车场内预先划分好车位，驾驶员虽然能够通过自动泊车系统驾驶泊车到空置的车位内，但是在实际泊车过程中经常会存在停车场内明明存在多个空置车位，但是由于其他车主并未将车辆停泊在恰当的位置，导致一辆车却占用两个车位或者车辆在车位内倾斜停放，侵占相邻车位的停泊空间或者驾驶位空间，为后续新进入的车辆泊车造成障碍，需要新入车主主动联系协调或者停车场管理人员协调才能实现顺利泊车，显然会影响泊车效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于采样数据分析的泊车异常提醒系统及方法，解决以上技术问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，包括：
4、s1：将泊车区域划分为多个泊车子区域，每个泊车子区域内至少安装有一组监控摄像头，实时获取泊车子区域内的泊车信息；
5、s2：接收每个泊车子区域内的泊车信息，并对泊车信息进行处理；
6、s3：对处理后的数据进行异常分析，根据异常分析结果判断每个泊车子区域内的是否存在泊车异常；若存在，则发出泊车异常预警，否则，不发出泊车异
7、s4：泊车区域管理系统后台接收到泊车异常预警信号后，对该泊车子区域的位置进行标记，并执行泊车异常提醒策略，向该泊车子区域内泊车异常的车辆发出异常提醒信息。
8、作为进一步的技术方案，当进入到泊车区域后，车辆自动泊车系统与泊车区域管理系统进行通信连接；当离开泊车区域后，车辆系统与泊车区域管理系统进行通信断连。
9、作为进一步的技术方案，所述泊车信息包括车辆的长度、驾驶位车门把手与车位线的直线距离数据、副驾车门把手与车位线的直线距离数据及车位长度数据；
10、对泊车信息进行处理的过程包括：
11、通过监控摄像头获取车辆在车位内的图片信息，将图片信息输送至训练好的神经网络模型内，输出车辆中心线与车位长度中心线之间的夹角数据；
12、通过公式：计算获得每辆车的泊车评估系数，其中，为消单位系数。
13、作为进一步的技术方案，对处理后数据进行异常分析，判断每个泊车子区域内是否存在泊车异常的过程包括：获取每个泊车子区域内的车位数量和车辆数量；
14、将车辆数量小于车位数量的泊车子区域标记为可停区域，否则标记为满员区域；
15、对可停区域进行异常分析，通过公式：计算获得第个可停区域的异常指数；
16、其中，；
17、将获取的异常指数与预设阈值进行比对；
18、若，则判断可停区域存在泊车异常，发出异常预警信号；
19、若，则判断可停区域泊车正常；
20、其中，为当前可停区域内带有实习标志的车辆占车位数量的比值；为当前可停区域的泊车难度系数，为当前可停区域内女性驾驶的车辆占车位数量的比值，、和为预设比例系数，根据历史数据和经验数据选择确定。
21、作为进一步的技术方案，所述泊车难度系数的获取过程为：
22、基于监控摄像头实时获取当前可停区域内车位数量和车辆数量之间的差值，并绘制差值随时间的变化曲线；
23、根据历史数据获取差值随时间的标准变化曲线；
24、通过公式：计算获得当前可停区域的泊车难度系数；
25、其中，为参考值，根据历史数据获得；为参考系数，根据经验数据选择确定；为取样时段的总数量；为取样时间的左右端点；为相邻两泊车车辆之间的距离之和；为相邻两泊车车辆之间距离之和的参考值，根据经验数据确定；为预设比例系数，根据经验数据确定。
26、作为进一步的技术方案，所述泊车异常提醒策略的建立过程包括：
27、泊车过程中，通过车辆自动泊车系统对泊车过程中进行异常提醒，获取泊车过程中异常提醒的次数；
28、泊车完毕后，通过公式：；计算获得泊车异常评分值；为车辆温度随时间变化曲线，为参考车辆温度随时间变化曲线，根据历史数据获取，其中车辆温度信息基于车辆姿态的温度传感器获得；为检测时段；
29、若，则发出一级异常预警信号；
30、将泊车异常评分值与预设阈值区间；
31、若落入阈值区间内，则发出二级异常泊车预警信号；
32、若超出阈值区间，则发出三级异常泊车预警信号；
33、若低于阈值区间，则不进行预警。
34、作为进一步的技术方案，执行泊车异常提醒策略，向该泊车子区域内泊车异常的车辆发出异常提醒信息的过程包括：
35、接收一级预警信号后，泊车区域管理系统后台向未熄火的车辆管理系统发出短信提醒；
36、接收二级预警信号后，泊车管理系统后台向车主发送短信提醒；
37、接收三级预警信号后，泊车管理系统后台向管理人员发送信号，管理人员接收信息后人工联系车主并进行后续挪车动作。
38、作为进一步的技术方案，所述泊车异常提醒方法还包括：
39、s5：获取每个可停区域的异常指数，将每个异常指数按照升序排列，作为优先推荐的顺序提醒新进入泊车区域内的车辆选择泊车子区域。
40、一种基于采样数据分析的泊车异常提醒系统，包括：
41、数据采样模块，将泊车区域划分为多个泊车子区域，每个泊车子区域内至少安装有一组监控摄像头，实时获取泊车子区域内的泊车信息；
42、数据处理模块，用于接收每个泊车子区域内的泊车信息，并对泊车信息进行处理；
43、数据分析模块，用于对处理后的数据进行异常分析，并根据异常分析结果判断每个泊车子区域内的是否存在泊车异常；若存在，则发出泊车异常预警，否则，不发出泊车异常预警信号；
44、异常预警模块，用于在接收到泊车异常预警信号后，对该泊车子区域的位置进行标记，并执行泊车异常提醒策略，向该泊车子区域内泊车异常的车辆发出异常提醒信息。
45、本专利技术的有益效果：
46、（1）本专利技术利用泊车区域内布设的监控摄像头，对各个泊车子区域内的泊车车辆进行监测，实时获取泊车信息，对泊车信息进行处理分析后进行评估，从而判断每辆车的泊车状态，以实现提前判断是否存在泊车异常的情况，并能够判断潜在的泊车异常情况，预防对新入车辆造成泊车障碍的情况发生，提升车辆的整体泊车效率。
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1.一种基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，当进入到泊车区域后，车辆自动泊车系统与泊车区域管理系统进行通信连接；当离开泊车区域后，车辆系统与泊车区域管理系统进行通信断连。
3.根据权利要求2所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，所述泊车信息包括车辆的长度、驾驶位车门把手与车位线的直线距离数据、副驾车门把手与车位线的直线距离数据及车位长度数据；
4.根据权利要求3所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，对处理后数据进行异常分析，判断每个泊车子区域内是否存在泊车异常的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，所述泊车难度系数的获取过程为：
6.根据权利要求1或4所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，所述泊车异常提醒策略的建立过程包括：
7.根据权利要求1所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，执行泊车异常提醒策略，向该泊车
8.根据权利要求4所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，所述泊车异常提醒方法还包括：
9.一种基于采样数据分析的泊车异常提醒系统，该系统适应于权利要求1所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，当进入到泊车区域后，车辆自动泊车系统与泊车区域管理系统进行通信连接；当离开泊车区域后，车辆系统与泊车区域管理系统进行通信断连。
3.根据权利要求2所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，所述泊车信息包括车辆的长度、驾驶位车门把手与车位线的直线距离数据、副驾车门把手与车位线的直线距离数据及车位长度数据；
4.根据权利要求3所述的基于采样数据分析的泊车异常提醒方法，其特征在于，对处理后数据进行异常分析，判断每个泊车子区域内是否存在泊车异常的过程包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：方远均，谢永贝，杨维美，林彦璇，
申请(专利权)人：深圳市顺禾电器科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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