本發(fā)明涉及停車管理，具體的是基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、城市停車問題的重要原因在于停車位資源的供給不足以及停車位資源的調(diào)配困難。尤其是后者，在城市的熱點(diǎn)區(qū)域，停車位供給相對(duì)固定，但停車位需求卻存在著很大的“潮汐”性和無計(jì)劃性，這給停車場的設(shè)置、管控、以及運(yùn)營帶來了很大的挑戰(zhàn)。

2、如中國專利公開號(hào)cn113808287a明公開了一種停車場分區(qū)域計(jì)時(shí)計(jì)費(fèi)的管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟s1、繪制出目標(biāo)用戶的用戶固有畫像；步驟s2、繪制出目標(biāo)用戶的用戶需求畫像；步驟s3、融合所述用戶固有畫像和用戶需求畫像創(chuàng)建用戶停車畫像，并基于所述目標(biāo)停車畫像為目標(biāo)用戶制定專區(qū)停車服務(wù)。

3、現(xiàn)有技術(shù)通過設(shè)置用戶需求畫像和用戶固有畫像來創(chuàng)建用戶停車畫像，來識(shí)別出用戶停車時(shí)不同區(qū)域的特征，從而能對(duì)當(dāng)前停車進(jìn)行管理，但是在確定這些特征時(shí)還需要確定用戶在停車時(shí)對(duì)應(yīng)的停車場的相應(yīng)變化，以及每個(gè)車位對(duì)應(yīng)的差異化，例如在停車場內(nèi)實(shí)行差異化收費(fèi)管理時(shí)，那么這些個(gè)車位僅通過用戶停車畫像的權(quán)重是無法與當(dāng)前停車場的相關(guān)情況達(dá)到適配，同時(shí)還需要?jiǎng)討B(tài)進(jìn)行調(diào)整，來避免因停車場或者畫像設(shè)置的不同導(dǎo)致停車車位分配錯(cuò)誤。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集用戶的停車數(shù)據(jù)，停車數(shù)據(jù)包括每個(gè)用戶的車輛進(jìn)入和離開的時(shí)間、車輛類型和停車位的位置。

2、行為識(shí)別模塊，用于根據(jù)用戶的停車數(shù)據(jù)，生成每個(gè)用戶對(duì)應(yīng)的用戶行為畫像。

3、畫像分析模塊，用于對(duì)用戶行為畫像進(jìn)行分析，確定用戶行為畫像對(duì)應(yīng)的停車策略組合，根據(jù)得到的停車策略組合，確定用戶在不同行為決策下的差異化收益和差異化收益下的時(shí)序特征。

4、區(qū)域分析模塊，用于根據(jù)獲取的時(shí)序特征，確定每個(gè)時(shí)序的停車需求、周轉(zhuǎn)區(qū)域和相應(yīng)的停車約束條件；根據(jù)設(shè)置的停車約束條件，確定用戶停車時(shí)選擇的停車策略。

5、停車調(diào)整模塊，用于確定用戶停車時(shí)選擇的停車策略和用戶行為畫像的相似度度量，按照用戶停車時(shí)停車策略組合和用戶行為畫像的相似度度量的不同，對(duì)用戶引導(dǎo)進(jìn)行調(diào)整。

6、本發(fā)明的有益效果在于：一、本發(fā)明通過行為識(shí)別模塊和用戶畫像分析，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的停車行為和偏好，動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)費(fèi)策略，提供個(gè)性化的計(jì)費(fèi)方案，從而提高計(jì)費(fèi)的靈活性和用戶滿意度。

7、二、本發(fā)明設(shè)置的區(qū)域分析模塊能夠根據(jù)不同時(shí)序的停車需求和周轉(zhuǎn)區(qū)域的約束條件，智能分配停車資源，有效緩解停車場擁堵問題，提升停車效率。

8、三、本發(fā)明通過計(jì)算用戶在不同行為決策下的差異化收益，以及根據(jù)收益權(quán)重調(diào)整車輛引導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)停車場收益的精細(xì)化管理，有助于提高停車場的運(yùn)營效益。

9、四、本發(fā)明通過智能化的停車策略調(diào)整和用戶引導(dǎo)，系統(tǒng)能夠?yàn)橛脩籼峁└颖憬?、高效的停車體驗(yàn)，減少用戶尋找車位的時(shí)間和成本。

技術(shù)特征：

1.基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，用戶行為畫像的生成方式包括，根據(jù)獲取的停車數(shù)據(jù)，確定用戶停車時(shí)用戶停車的時(shí)間偏好、位置偏好、停車時(shí)長偏好和停車費(fèi)用偏好，基于用戶停車的時(shí)間偏好和位置偏好，生成用戶行為畫像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，對(duì)用戶行為畫像進(jìn)行分析的處理方式包括：根據(jù)用戶行為畫像，確定當(dāng)前區(qū)域下存在的固有特征和當(dāng)前區(qū)域受時(shí)序的時(shí)序特征；基于獲取的時(shí)序特征和固有特征從停車策略庫中篩選得到對(duì)應(yīng)停車策略組合。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，對(duì)于固有特征和時(shí)序特征的獲取方式為，通過將用戶行為畫像輸入到時(shí)間序列分解模型中，將時(shí)間序列分解模型中識(shí)別到的隨機(jī)分量作為固有特征，將時(shí)間序列分解模型中識(shí)別到的趨勢分量和季節(jié)性分量作為時(shí)序特征；

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，基于獲取的時(shí)序特征和固有特征從停車策略庫中篩選得到對(duì)應(yīng)停車策略組合的實(shí)現(xiàn)方式表示為，計(jì)算各固有特征和時(shí)序特征與停車策略庫的余弦相似度，將識(shí)別到相似度最大的方案作為輸出的停車策略組合；選擇的停車策略組合包含與當(dāng)前設(shè)置時(shí)序特征的余弦相似度最大的停車策略、與固有特征的余弦相似度最大的停車策略以及與時(shí)序特征、固有特征的余弦相似度乘積值最大的停車策略。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，確定用戶在不同行為決策下的差異化收益的實(shí)現(xiàn)方式表示為，獲取當(dāng)前用戶的收費(fèi)信息，判斷當(dāng)前的收費(fèi)信息是否與預(yù)設(shè)收費(fèi)信息匹配，并按照設(shè)置的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)核實(shí)停車場中車輛的停車費(fèi)用，按照不同的停車費(fèi)用將收費(fèi)信息分為多個(gè)目標(biāo)數(shù)組，對(duì)目標(biāo)數(shù)組的數(shù)據(jù)按照從大到小的順序進(jìn)行排序，將目標(biāo)數(shù)組中與預(yù)設(shè)收費(fèi)信息中不同的收費(fèi)信息進(jìn)行提取，將提取出的收費(fèi)信息對(duì)應(yīng)的停車策略組合輸出，作為用戶在不同行為決策下的差異化收益。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，區(qū)域分析模塊的具體實(shí)現(xiàn)方式包括，首先根據(jù)獲取的時(shí)序特征，確定不同時(shí)序下的停車需求；按照停車場的地理位置和車輛數(shù)量，將停車場劃分為不同的周轉(zhuǎn)區(qū)域，根據(jù)周轉(zhuǎn)區(qū)域和停車需求，確定每個(gè)周轉(zhuǎn)區(qū)域存在的停車約束條件；選擇與停車約束條件余弦相似度最大的停車策略作為用戶停車時(shí)選擇的停車策略。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，每個(gè)周轉(zhuǎn)區(qū)域存在的停車約束條件可以根據(jù)每個(gè)周轉(zhuǎn)區(qū)域的平均停車時(shí)間確定，將周轉(zhuǎn)區(qū)域分為第一類區(qū)域、第二類區(qū)域、第三類區(qū)域和第四類區(qū)域，第一類區(qū)域內(nèi)的車輛為存在完整的出入數(shù)據(jù)和收費(fèi)信息，第二類區(qū)域內(nèi)的車輛為存在入口數(shù)據(jù)，但不存在出口數(shù)據(jù)和相應(yīng)收費(fèi)信息，第三內(nèi)區(qū)域內(nèi)的車輛存在出口數(shù)據(jù)和收費(fèi)信息，但不存在入口數(shù)據(jù)，第四類區(qū)域內(nèi)的車輛則是不存在相關(guān)停車場的數(shù)據(jù)；根據(jù)周轉(zhuǎn)區(qū)域?qū)?yīng)的類型確定停車約束條件。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，按照用戶停車時(shí)停車策略組合和用戶行為畫像的相似度度量的不同，對(duì)用戶引導(dǎo)進(jìn)行調(diào)整的方式為以下所示：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，其特征在于，在停車調(diào)整模塊中停車策略和用戶行為畫像的相似度度量通過計(jì)算停車策略和用戶行為畫像的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，將計(jì)算后的皮爾遜相關(guān)系數(shù)作為相似度度量。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及停車管理技術(shù)領(lǐng)域，具體的是基于人工智能的停車場復(fù)雜計(jì)費(fèi)管理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集用戶的停車數(shù)據(jù)，停車數(shù)據(jù)包括每個(gè)用戶的車輛進(jìn)入和離開的時(shí)間、車輛類型和停車位的位置；行為識(shí)別模塊，用于根據(jù)用戶的停車數(shù)據(jù)，生成每個(gè)用戶對(duì)應(yīng)的用戶行為畫像；畫像分析模塊，用于對(duì)用戶行為畫像進(jìn)行分析，確定用戶行為畫像對(duì)應(yīng)的停車策略組合，根據(jù)得到的停車策略組合，確定用戶在不同行為決策下的差異化收益和差異化收益下的時(shí)序特征；實(shí)現(xiàn)了停車場計(jì)費(fèi)管理的智能化和精細(xì)化。

技術(shù)研發(fā)人員：李敦敦,張吉寅,陸雄斌
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州江南愛停車科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/17