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龙图腾网恭喜江苏若临物联科技有限公司申请的专利一种基于5G联网的智慧停车管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119479357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411673299.7，技术领域涉及：G08G1/14；该发明授权一种基于5G联网的智慧停车管理系统是由李敏;季中原设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于5G联网的智慧停车管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于5G联网的智慧停车管理系统，包括：当前状态获取单元，用于获取当前时刻空余车位的车位状态以及停车场外的场外环境状态；双特征变量单元，用于根据当前时刻空余车位的车位状态以及停车场外的场外环境状态，作为双特征变量；车辆标签获取单元，用于获取待停车辆的类型标签；推荐单元，用于将待停车辆的类型标签以及双特征变量输入至预设的停车管理模型，得到待停车辆的停车位推荐集；其中，停车位推荐集的推荐项是包含车位匹配度和车位编号的二元数组；本发明通过对车位的占用状态和占用时长进行双目标任务的加权优化，系统能够同时考虑车位是否被占用和被占用时长，从而能够为不同停车需求的驾驶者推荐高匹配度的停车位。

本发明授权一种基于5G联网的智慧停车管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于5G联网的智慧停车管理系统，应用于停车管理服务器，其特征在于，所述管理系统包括：当前状态获取单元，用于获取当前时刻空余车位的车位状态以及停车场外的场外环境状态；双特征变量单元，用于根据当前时刻空余车位的车位状态以及停车场外的场外环境状态，作为双特征变量；车辆标签获取单元，用于获取待停车辆的类型标签；推荐单元，用于将所述待停车辆的类型标签以及双特征变量输入至预设的停车管理模型，得到待停车辆的停车位推荐集；其中，所述停车位推荐集的推荐项是包含车位匹配度和车位编号的二元数组；所述停车管理模型的构建方法包括：S1，获取停车场在时间序列上的历史状态组合矩阵；S2，使用数据标准化后的所述历史状态组合矩阵训练LSTM模型；S3，将达到收敛条件的训练后LSTM模型作为所述停车管理模型；获取停车场在时间序列上的历史状态组合矩阵，包括：S1-1、采集停车场内所有车位在时间序列上的车位状态，并将其定义为车位状态矩阵；所述车位状态矩阵的表达式为： 其中，Pt-W+1:t表示从t-W+1到t时间节点的车位状态矩阵，其维度为W×M×N；W表示时间节点的长度，M表示车位编号，所述车位编号为连续性序列；N表示每个车位的特征标签；每个车位的特征标签包含：车位占用状态、驶入时间、驶出时间；表示在时间点t，车位编号为M，特征标签为N的车位状态；S1-2、采集停车场内在停车辆在时间序列上的停车行为，并将其定义为停车行为矩阵；所述停车行为矩阵的表达式为： 其中，Ft-W+1:t表示从t-W+1到t时间节点的停车行为矩阵，其维度为W×K×P；K表示在停车辆类型标签，P表示每个车辆的历史行为标签；所述车辆的历史行为标签包含：停车时长、驶入时间、驶出时间；表示在时间点t、在停车辆类型标签为K，车辆的历史行为标签为P的停车行为；S1-3、采集停车场外的场外环境状态，并将其定义为场外环境状态矩阵；所述场外环境状态矩阵的表达式为： 其中，Et-W+1:T表示从t-W+1到t时间节点的场外环境状态矩阵，其维度为W×Q；Q表示场外环境标签，表示在时间点t、场外环境标签为Q的场外环境状态；所述场外环境标签包含：气象连续标签或者交通连续标签；S1-4、将车位状态矩阵、停车行为矩阵和场外环境状态矩阵合并，得到历史状态组合矩阵，所述历史状态组合矩阵的表达式为：Ct-W+1:t＝Pt-W+1:t,Ft-W+1:t,Et-W+1:t；其中，Ct-W+1:t表示从t-W+1到t时间节点，将车位状态、停车行为、场外环境状态案列拼接的历史状态组合矩阵；其维度表达式为：W×M×N+K×P+Q＝W×D；其中，D表示组合车位状态、停车行为和场外环境状态的维度。

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