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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和客观赋权法的泊位动态调配方法，属于计算机视觉和智慧停车领域，在先到先得停车模式的基础上，引入两种预约停车模式，即先预约先服务和拍卖预约，设置了两种参数，分别为先到先得停车的停车泊位占比和先预约先服务的停车泊位占比；运用深度神经网络和CRITIC客观赋权法实现了混合停车模式下泊位占比综合决策与动态调配，优化了停车资源配置，提高了停车效率和便捷性，为不同预约停车策略的实际应用提供了新思路。
主权项：1.一种基于深度学习和客观赋权法的泊位动态调配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取传统停车场数据，包括停车场泊位总数和车辆特征，基于改进的CenterNet网络模型构建停车场车辆检测模型，实时监控停车场区域内车辆数量的变化；S2、建立混合停车模式，包括非预约模式和预约模式，所述非预约模式即为先到先得的停车模式，预约模式包括先预约先服务和拍卖预约两种停车模式；设置两种参数和，为先到先得停车的停车泊位占比，，为先到先得停车泊位数量，为停车场泊位总数量，为先预约先服务的停车泊位占比，，为先预约先服务停车泊位数量，为预约模式的泊位总数量，拍卖预约的停车泊位占比为；S3、对实行混合停车模式的停车场进行试运行，采用试运行获取的数据对深度神经网络进行训练，训练后的深度神经网络能够预测未来某天停车场的停车泊位占比，记为和；S4、搭建泊位占比综合评价体系，采用CRITIC客观赋权法构建混合停车模式泊位占比综合评价模型，得到三种模式的泊位最优占比，记为和；S5、对和进行比较，若两者的差值小于等于0.2，则按照和进行泊位动态调配，若两者的差值大于0.2，则以为基准，对先预约先服务和拍卖预约两种停车模式进行二次分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于深度学习和客观赋权法的泊位动态调配方法
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