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龙图腾网获悉合肥工业大学设计院(集团)有限公司申请的专利一种基于停车和视频大数据的区域停车评价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：CN114549075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210157752.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于停车和视频大数据的区域停车评价方法是由汪春;张卫华;谢天舒;吴丛;王珺;李理;祝凯设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于停车和视频大数据的区域停车评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于停车和视频大数据的区域停车评价方法，属于区域停车大数据技术领域，解决了单因素模糊评价，反映的只是对于一个单一因素所要评价对象的影响，这对于域市公共交通的整体评价来说是远远不够的，同时也会导致整体评价结果偏差较大的问题，进行模糊综合评价集计算，通过所采集的大数据区域内停车资源以及各类建筑配建停车泊位，对所有因素进行一个模糊综合评价，从而得出综合评价集合，综合考量所有因素对评价对象的影响，故模糊综合评价集能较好的对公共区域停车的评价结果进行有效体现，从而达到一个好的评价标准，使外部人员针对于公共区域停车进行配建车位有一个清晰的认知。

本发明授权一种基于停车和视频大数据的区域停车评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于停车和视频大数据的区域停车评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、全面采集区域内停车资源，包括停车资源普查数据、各类建筑配建停车泊位以及智慧停车平台的公共停车泊位数据，按基本车位和出行车位进行分类，并对停车资源进行数字化和动态更新； S2、区域停车需求分析研判，对小区道闸的车辆出入数据、区域内电警卡口采集到的车辆运行数据以及智慧停车平台采集到的停车数据进行综合分析，利用K-prototype算法构建停车需求分类模型，判别车辆的停车需求类型，进而计算区域内基本停车需求量和出行停车需求量； 所述计算区域内基本停车需求量和出行停车需求量的步骤如下： S21、将区域内居住小区道闸出入数据标记为Zi，将其他类型建筑的道闸数据标记为Qi，将智慧停车平台采集到的路内停车数据标记为Li，将区域内电警卡口采集到的车辆运行数据标记为Di，其中i代表不同的车辆，i=1、2、……、n； S22、提取单次停车车辆的停车时间、停车位置、停车时长信息，对停车时间按照日期和时段进行划分，划分为停车日期以及停车时段； 停车日期分为：工作日和周末，即：，“0”代表工作日，“1”代表周末； 停车时段分为四个时段，其中，停车时段一用“0”代表；停车时段二用“1”代表；停车时段三用“2”代表；停车时段四用“3”代表，至此，将停车时段划分为四部分，即：； 停车位置分为：路内停车、路外停车，其中，路内停车是指占用公共道路划定的停车位，用“0”代表，路外停车是指需投资建设和建造的专供停放车辆的场所，路外停车分为公共停车场和专用停车场，其中，公共停车场用“1”代表，专用停车场用“2”代表，将停车位置划分为三部分，即：； 停车时长，其中，为设备检测到的i车到达停车位的时间，为设备检测到的i车驶离停车位的时间； S23、利用K-prototype算法构建停车需求分类模型，具体步骤如下： S231、输入停车特征数据，其中，代表第i辆车的停车特征数据，，为数值型变量，，，和为类别型变量，，，，聚类簇个数k=2； S232、随机选取2个初始中心点； S233、计算样本点与k个中心点的距离，其中，数值型变量计算欧氏距离，类别型变量计算海明威距离； ； 其中，前p个为数值属性，p=1，后m个是分类属性，m=3，代表第i个样本的第j个数值属性，是中心簇Q的第j个数值变量属性，是类别型变量属性的权重因子，是类别型变量的计算方法； ; 其中，代表第i个样本的第j个类别变量属性，是中心簇Q的第j个类别变量属性； S234、将样本点划分到离它最近的中心点所对应的类别中； S235、更新类别中心，数值型变量样本取值的均值作为新的原型的特征取值，类别型变量样本取值的众数作为新的原型的特征取值； S236、计算第i次循环的目标函数， 其中，； S237、计算第i次和第i-1次目标函数差值，判断是否满足，若是，则停止循环，输出聚类结果；若否，则继续步骤S233-S236，直至满足迭代停止条件； S3、根据实时采集到的基本车位和出行车位供给数量、基本停车需求量和出行停车需求量，绘制分时段分类型实时停车供需关系曲线； S4、构建区域停车供需评价指标体系，通过对停车供需影响进行指标权重分析，对区域停车供需进行综合评价。

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