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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种无人机路内停车收费管理系统的巡检时间动态计算方法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：CN119785443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411649672.5，技术领域涉及：G07B15/02；该发明授权一种无人机路内停车收费管理系统的巡检时间动态计算方法是由章锡俏;程继兴;呼建雨;康月菡设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机路内停车收费管理系统的巡检时间动态计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机路内停车收费管理系统的巡检时间动态计算方法，包括以下步骤：步骤一、基于历史停车数据拟合路内停车区域的车辆到达和停车时长的概率密度函数；步骤二、基于无人机巡检的实时车辆信息计算车辆的已停时长；步骤三、基于贝叶斯定理计算巡检时间区间内所有车位状态的改变概率；步骤四、基于路内收费规则建立停车收益最大化模型；步骤五、基于双重模拟退火算法求解停车收益最大化模型，得到无人机动态巡检的起飞时间。本发明可与现有的基于自主巡检无人机的路内停车收费管理系统配套使用，有效地、实时地、动态地计算无人机的巡检时间，提高该系统的经济性和科学性，帮助该系统在实际商业化场景中应用，有效地落地实施。

本发明授权一种无人机路内停车收费管理系统的巡检时间动态计算方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机路内停车收费管理系统的巡检时间动态计算方法，包括以下步骤： 步骤一、基于历史停车数据拟合路内停车区域的车辆到达和停车时长的概率密度函数； 步骤二、基于无人机巡检的实时车辆信息计算车辆的已停时长； 步骤三、基于贝叶斯定理计算巡检时间区间内所有车位状态的改变概率； 步骤四、基于路内收费规则建立停车收益最大化模型； 步骤五、基于双重模拟退火算法求解停车收益最大化模型，得到无人机动态巡检的起飞时间； 步骤三中，在无人机完成某次巡检之后，将会在无人机巡检时间间隔区间[Tmin,Tmax]里进行下一次的飞行，基于车辆已停车时长和停车时长的概率密度函数，使用贝叶斯方法计算接下来时间里在停车辆离开的概率值： 式中，PleaveTimeij为第i次巡检第j辆车停车时长为Time的概率，xij为第i次巡检第j辆车再停x小时； 根据车辆到达的概率密度函数能够计算未来的任意时刻有车辆到达的概率值Pcome； 步骤四中，基于该区域的停车管理政策，明确停车收费规则，设该区域路内停车收费额度是关于停车时长的函数，记为： fee＝Gt 式中，Gt为关于停车时长的收费函数； 结合步骤三求得的所有车辆在无人机巡检时间间隔区间内的车位状态变动概率值，建立停车收益最大化模型： 式中，j为第i次巡检的车辆编号，N为停车数量；λ为车辆到达概率费用系数，元。 由于停车场容量限制，假设停车场容量为M，则： N≤M 无人机巡检的时间间隔存在限制： Tmin≤xij＜Tmax。

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