基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法与系统

本发明公开了一种基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法与系统，该方法包括从多个传感器获取原始数据并进行时间对齐、标准化和降噪处理，提取初始特征；对初始特征进行可靠性评估并生成动态权重矩阵，进行特征融合；构建车辆轨迹模型并提取关键点序列，进行时空关联分析；基于优化关联矩阵和历史异常数据库构建异常模式库，进行异常匹配；根据异常事件报告和系统状态矩阵构建决策模型，生成执行策略和指令序列。本发明采用多源数据融合和深度特征提取技术，结合张量分解和多目标优化方法，实现了对停车楼车辆的高效、准确监管，具有较强的实用性。