【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理，具體涉及一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法。
技術(shù)介紹
1、在傳統(tǒng)的車輛停車管理中，通常采用手動計數(shù)方式來統(tǒng)計每個停車場內(nèi)車位的數(shù)量，以此來實現(xiàn)停車場內(nèi)車位的使用率統(tǒng)計和管理。但這種方式不僅效率低下，誤差大，而且還容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)虛假等問題，無法滿足停車場數(shù)據(jù)處理的高效性和精度性需求。
2、近年來，一些停車場管理公司嘗試使用電子計數(shù)器等科技設(shè)備來對空余車位進行識別和統(tǒng)計，但這種方法需要耗費大量人力物力進行設(shè)備安裝和維護，成本較高。為此，有需求提出一種更加簡便快速的停車數(shù)據(jù)審計方法，用以優(yōu)化停車資源利用。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，解決以下技術(shù)問題：
2、(1)近年來，一些停車場管理公司嘗試使用電子計數(shù)器等科技設(shè)備來對空余車位進行識別和統(tǒng)計，但這種方法需要耗費大量人力物力進行設(shè)備安裝和維護，成本較高。為此，有需求提出一種更加簡便快速的停車數(shù)據(jù)審計方法，用以優(yōu)化停車資源利用。
3、本專利技術(shù)的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：
4、一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，包括以下步驟：
5、在停車場內(nèi)設(shè)置感知設(shè)備，并實時逐車輛判斷空余車位狀態(tài)；
6、基于云計算技術(shù)，將這些車位狀態(tài)信息上傳至云端服務器，并采用大數(shù)據(jù)分析來進行多層次的數(shù)據(jù)處理；
7、根據(jù)車位使用情況和車位位置信息進行實時統(tǒng)計和分析，并基于大數(shù)據(jù)應用算法給出最優(yōu)停車資源分配方案。>
8、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的感知設(shè)備是磁力感應器、光電傳感器、聲音傳感器等多種類型的傳感器。
9、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的云端服務器還能夠?qū)煌ㄖ笖?shù)和天氣狀況進行實時監(jiān)測和預測，以幫助決策者更好地制定停車資源管理方案。
10、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的車位狀態(tài)數(shù)據(jù)不僅包括當前的空余或占用狀態(tài)，還包括停放時間長度、車輛類型相關(guān)信息。
11、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的實時統(tǒng)計分析過程中，數(shù)據(jù)還能夠集成道路流量等外部信息進行研究，以更好地了解停車場整體的使用情況。
12、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的最優(yōu)停車資源分配方案還需根據(jù)白天和晚上、周末和工作日等不同時間段的停車需求自動調(diào)整算法參數(shù)和策略方案。
13、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的最優(yōu)停車資源分配方案還需要考慮應急救援車輛的特殊需求，并設(shè)立專門的應急車位；所述的最優(yōu)停車資源分配方案還需根據(jù)停車場收費標準或商業(yè)模式進行調(diào)整，并自動化執(zhí)行收費等操作。
14、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的大數(shù)據(jù)應用算法采用機器學習和深度學習進行模型訓練和最優(yōu)化計算。
15、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的大數(shù)據(jù)應用算法還能夠?qū)ν＼噲鲕囄蛔兓厔葸M行預測，幫助停車場經(jīng)營者制定更長遠的規(guī)劃和決策。
16、作為本專利技術(shù)進一步的方案：所述的感知設(shè)備還通過聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)與其他應用共享車位信息；所述的大數(shù)據(jù)應用算法在保護車主隱私的前提下對車輛使用情況進行實時畫像。
17、本專利技術(shù)的有益效果：
18、本專利技術(shù)通過在停車場內(nèi)設(shè)置可感知終端設(shè)備，該方法能夠?qū)崟r監(jiān)控整個停車場內(nèi)的車位使用情況，并將數(shù)據(jù)上傳至云端服務器進行處理與分析；依據(jù)實時監(jiān)控的數(shù)據(jù)，在云端服務器上進行分析，統(tǒng)計智能分析分配停車資源，更好地滿足用戶的需求。同時對路況等因素進行考慮，提供更好的管理方案；通過采用人工智能技術(shù)來設(shè)計大數(shù)據(jù)應用算法，實現(xiàn)停車場信息的準確處理，更好地保障數(shù)據(jù)的真實性和準確性，從而為車主提供更高效、更安全的停車服務。
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1.一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的感知設(shè)備是磁力感應器、光電傳感器、聲音傳感器等多種類型的傳感器。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的云端服務器還能夠?qū)煌ㄖ笖?shù)和天氣狀況進行實時監(jiān)測和預測，以幫助決策者更好地制定停車資源管理方案。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的車位狀態(tài)數(shù)據(jù)不僅包括當前的空余或占用狀態(tài)，還包括停放時間長度、車輛類型相關(guān)信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的實時統(tǒng)計分析過程中，數(shù)據(jù)還能夠集成道路流量等外部信息進行研究，以更好地了解停車場整體的使用情況。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的最優(yōu)停車資源分配方案還需根據(jù)白天和晚上、周末和工作日等不同時間段的停車需求自動調(diào)整算法參數(shù)和策略方案。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的大數(shù)據(jù)應用算法采用機器學習和深度學習進行模型訓練和最優(yōu)化計算。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的大數(shù)據(jù)應用算法還能夠?qū)ν＼噲鲕囄蛔兓厔葸M行預測，幫助停車場經(jīng)營者制定更長遠的規(guī)劃和決策。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的感知設(shè)備還通過聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)與其他應用共享車位信息；所述的大數(shù)據(jù)應用算法在保護車主隱私的前提下對車輛使用情況進行實時畫像。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的感知設(shè)備是磁力感應器、光電傳感器、聲音傳感器等多種類型的傳感器。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的云端服務器還能夠?qū)煌ㄖ笖?shù)和天氣狀況進行實時監(jiān)測和預測，以幫助決策者更好地制定停車資源管理方案。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的車位狀態(tài)數(shù)據(jù)不僅包括當前的空余或占用狀態(tài)，還包括停放時間長度、車輛類型相關(guān)信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的實時統(tǒng)計分析過程中，數(shù)據(jù)還能夠集成道路流量等外部信息進行研究，以更好地了解停車場整體的使用情況。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聯(lián)盟鏈的停車數(shù)據(jù)審計方法，其特征在于，所述的最優(yōu)停車資源分配方案還需根據(jù)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：趙世，王子龍，汪春，褚一舟，
申請(專利權(quán))人：安徽智鏈泊車科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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