智能停车导航方法研究与应用

发布时间：2024-12-06 08:20

智能停车场通过车牌识别自动导航停车，方便快捷 #生活知识# #生活感悟# #科技生活变迁# #智能交通#

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第一章绪论

1.1 研究背景与研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外智能停车导航系统研究现状

1.2.1 国内智能停车导航系统研究现状

1.2.2 国外智能停车导航系统研究现状

1.2.3 现状总结

1.3 论文研究内容及结构

第二章相关方法与技术基础

2.1 强化学习基本理论

2.1.1 马尔科夫决策过程

2.1.2 强化学习算法

2.2 深度学习基本理论

2.2.1 神经元模型

2.2.2 神经网络模型

2.2.3 反向传播算法

2.3 生成对抗网络基本理论

2.4 本章小结

第三章室内停车路径导航算法设计

3.1 停车位信息采集

3.2 室内定位

3.3 停车场内部地图的获取

3.4 基于强化学习和生成对抗网络的停车导航算法

3.4.1 模型结构

3.4.2 网络设置

3.4.3 算法训练

3.4.4 实验设置

3.4.5 实验结果分析

3.5 本章小结

第四章基于移动Agent的停车导航云平台

4.1 基于移动Agent的停车导航云平台模型

4.1.1 移动Agent计算模型

4.1.2 云平台总体架构设计

4.1.3 云平台结构化设计

4.2 移动Agent协作模型构建

4.2.1 移动Agent协作问题

4.2.2 移动Agent协作模型

4.3 移动Agent迁移模型构建

4.3.1 移动Agent迁移模型构建原则

4.3.2 移动Agent迁移模型

4.4 移动Agent共享模型构建

4.4.1 移动Agent共享模型框架

4.4.2 移动Agent共享的工作流程

4.5 移动Agent安全模型构建

4.5.1 移动Agent服务器安全

4.5.2 移动Agent自身安全

4.6 移动Agent性能分析

4.7 本章小结

第五章停车导航云平台的设计与实现

5.1 平台设计

5.1.1 总体框架设计

5.1.2 功能流程设计

5.2 数据库设计

5.2.1 E-R图设计

5.2.2 数据库表结构设计

5.3 关键代码

5.3.1 车位预约模块

5.3.2 车位发布模块

5.4 主要功能实现

5.4.1 登录/注册

5.4.2 停车场获取与导航

5.4.3 车位预约

5.4.4 车位发布

5.4.5 室内停车场路径导航

5.4.6 重置密码模块

5.5 测试用例

5.5.1 测试目的

5.5.2 测试环境

5.5.3 功能测试

5.5.4 测试结果分析

5.6 本章小结

第六章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

图表目录

致谢

作者简历

智能停车导航方法研究与应用

戴大东

苏州科技学院;苏州科技大学

摘要：

随着私家车持有量的迅速增长，城市中心区、商业区的乱停车、乱占车位等行为日趋增多，部分城市的停车配建标准已无法满足用户需求，人们在停车的过程中，缺少一个获取停车资源的信息管理平台，为用户提供便捷的停车导航。因此，以物联网、移动应用、人工智能等计算机、互联网方面的关键技术为基础，将城市内的停车场信息有效地整合，来实现对车位信息的实时查询及有效导航，避免车辆的无序流动，提高停车场资源利用率，已经成为了当下智能停车导航平台建设研究的热点…展开v

关键词：智能停车导航;强化学习;生成对抗网络;移动Agent

授予单位：苏州科技学院;苏州科技大学

授予学位：硕士

学科专业：建筑与土木工程

导师姓名：吴宏杰;陆志群

学位年度：2020

语种：中文

分类号：U491.7

在线出版日期：2022-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）