一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的智慧园区停车场车位预测方法，包括S1、实时收集智慧园区停车场的数据；S2、使用卷积神经网络分析从摄像头系统获取的图像数据，通过图像识别技术确定每个车位的占用状态；S3、采用循环神经网络对车位的历史占用时间和频率进行时间序列分析；S4、综合应用卷积神经网络和采用循环神经网络的处理结果，构建一个混合深度学习模型；S5、实现动态数据处理和模型更新机制，系统根据实时输入的数据调整预测策略和模型参数；S6、采用特征工程技术，处理车位使用的时间和位置信息，并整合外部因素；S7、预测结果实时输出至停车管理系统的用户界面。本发明具备实时响应、动态适应和高预测准确性的优点。