一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，包括S1、实时收集智慧园区停车场的数据；S2、使用卷积神经网络分析从摄像头系统获取的图像数据，通过图像识别技术确定每个车位的占用状态；S3、采用循环神经网络对车位的历史占用时间和频率进行时间序列分析；S4、综合应用卷积神经网络和采用循环神经网络的处理结果，构建一个混合深度学习模型；S5、实现动态数据处理和模型更新机制，系统根据实时输入的数据调整预测策略和模型参数；S6、采用特征工程技术，处理车位使用的时间和位置信息，并整合外部因素；S7、预测结果实时输出至停车管理系统的用户界面。本发明专利技术具备实时响应、动态适应和高预测准确性的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及停车场车位预测，尤其涉及一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法。

技术介绍

1、随着城市化进程的加速，智慧城市建设成为全球的发展趋势，其中智慧园区作为城市建设的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。智慧园区内的停车场管理系统尤为关键，因为高效的停车资源管理直接关系到日常交通的便捷性和环境的优化。然而，随着车辆数量的持续增加，传统的停车场管理系统面临着一系列挑战，尤其是在车位预测和资源优化方面的不足。

2、在现有技术中，大多数停车场管理系统还依赖于基本的传感技术和静态的数据处理方法，这些系统往往不能有效预测车位的实时空闲状态，从而导致车位利用率低下和用户体验不佳。具体来说，现有技术在以下几个方面存在明显的不足：

3、1.缺乏高级数据分析能力：现有系统通常只能提供基本的车位占用信息，缺少对数据的深入分析和预测，无法处理和分析大量复杂的数据，如视频监控数据和环境变化数据。

4、2.响应时间慢：由于缺乏实时数据处理和动态学习机制，传统停车场管理系统在响应停车需求变化时常常延迟，不能提供实时的车位预测，这直接影响本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述S1具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述S2具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述S3具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述S4具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的智慧园...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，其特征在于，所述s3具体包括：

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛建锋，
申请(专利权)人：安徽丹焱信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：