基于强化学习的可靠停车位搜索方法及系统

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基于强化学习的可靠停车位搜索方法及系统
申请号:CN202511378651
申请日期:2025-09-25
公开号:CN121034082A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,揭露了基于强化学习的可靠停车位搜索方法及系统,所述方法包括:获取目标停车区域的实时图像数据、历史停车记录数据,并进行多维特征重构,得到多维度特征序列;根据多维度特征序列中的停车位状态特征与时间上下文特征,构建动态可用性预测图谱;将动态可用性预测图谱与多维度特征序列中的历史停车模式特征进行量化融合,得到可用性评分;基于可用性评分,对用户实时位置信息进行协同决策优化,得到停车位推荐序列;对停车位推荐序列中的停车位地理位置信息进行通行效率分析,得到初步路径方案;对初步路径方案进行全局路径优化,得到目标导航路径数据;本发明可以提高停车位搜索的效率。
技术关键词
停车位 实时图像 搜索方法 序列 地理位置信息 上下文特征 边界轮廓信息 数据 加权特征值 实时位置 图谱 动态 阻力 模式 重构 决策 交通流 校准 人工智能技术
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