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龙图腾网获悉深圳市德高智能系统有限公司申请的专利智能停车引导方法、系统及存储介质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：CN118824043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411122694.6，技术领域涉及：G08G1/14；该发明授权智能停车引导方法、系统及存储介质是由张凯;王飞强;喻巧丽设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能停车引导方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种智能停车引导方法、系统及存储介质。所述方法包括：对目标交通数据集进行时间序列分析和模式识别处理，得到车流量预测数据和停车需求预测数据；对停车需求预测数据进行多目标优化处理，得到目标决策数据并对其进行多渠道信息格式转换和优先级排序处理，得到适用于不同发布平台的实时信息数据；对用户停车行为数据、实时交通状况数据和停车场占用率数据进行关联分析和路径规划处理，得到候选停车建议路径数据；对用户反馈数据和占用率数据进行多维度交叉分析处理，得到评估指标数据，对候选停车建议路径数据进行数据修正，得到目标停车建议路径数据。本申请提升了智能停车引导的时效性及准确率。

本发明授权智能停车引导方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能停车引导方法，其特征在于，所述智能停车引导方法包括： 对多源交通数据进行实时采集和标准化处理，得到包含交通流量、停车位可用性、环境因素和历史趋势的目标交通数据集； 对所述目标交通数据集进行时间序列分析和模式识别处理，得到车流量预测数据和停车需求预测数据，包括：对所述目标交通数据集进行时间窗口分段处理，得到多个时间粒度的停车数据片段，并对所述多个时间粒度的停车数据片段进行傅里叶变换处理，得到停车周期性特征数据；对所述停车周期性特征数据进行小波分解处理，得到多尺度停车趋势数据，并通过长短期记忆网络算法对所述多尺度停车趋势数据进行时序预测处理，得到初始停车需求预测数据；对所述初始停车需求预测数据和实时采集的实时交通流量数据进行相关性分析处理，得到流量-需求关联因子，并对所述流量-需求关联因子进行动态权重分配处理，得到停车需求调整参数；对所述初始停车需求预测数据和所述停车需求调整参数进行自适应融合处理，得到优化停车需求预测数据，并对历史车流量数据进行趋势提取和季节性分解处理，得到车流量基础特征数据；对所述车流量基础特征数据和实时交通事件数据进行异常检测处理，得到车流量波动因子，并对所述车流量基础特征数据和所述车流量波动因子进行组合预测处理，得到所述车流量预测数据和所述停车需求预测数据；停车需求预测除了考虑历史停车数据的时间趋势外，还需要分析停车行为、天气以及周边活动的关联性； 基于所述车流量预测数据，对所述停车需求预测数据进行多目标优化处理，得到目标决策数据； 对所述目标决策数据进行多渠道信息格式转换和优先级排序处理，得到适用于不同发布平台的实时信息数据； 实时采集用户停车行为数据、实时交通状况数据和更新停车场占用率数据，并对所述用户停车行为数据、所述实时交通状况数据和所述停车场占用率数据进行关联分析和路径规划处理，得到包含目标停车场和导航路线的候选停车建议路径数据； 对实时采集的用户反馈数据和所述占用率数据进行多维度交叉分析处理，得到评估指标数据； 通过所述评估指标数据对所述候选停车建议路径数据进行数据修正，得到目标停车建议路径数据。

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