基于人工智能算法模型的异常停车识别方法

专利主权项内容

1.一种基于人工智能算法模型的异常停车识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、多模态停车信息采集，通过360°高清摄像机、图像传感器和地磁传感器采集停车现场数据，所述360°高清摄像机检测到车辆进入停车现场时，控制中心通过高速无线通讯网络触发图像传感器和地磁传感器同步采集停车现场数据，并通过定时器连续触发数据采集操作，以确保采集数据的完整性；步骤二、多模态停车信息预处理，通过GPU服务器对停车现场数据进行去噪、转换和增强，以提高数据分析的准确性；步骤三、特征提取和跨模态融合，通过自监督视觉表征学习方法和多任务视觉表征学习方法提取停车现场数据的多模态特征，并通过BP神经网络进行跨模态特征融合，以增强对异常停车行为的感知能力；步骤四、异常停车识别，通过实时流处理引擎构建异常停车识别算法模型，并进行参数调优和训练，以提高异常停车识别效果；步骤五、记忆异常停车特征，通过Snowflake云端数据仓库对异常停车事件、时间戳、位置信息、图像特征和地磁特征进行储存，以便相似情况发生的快速响应；步骤六、异常停车响应和管理，当识别出异常停车行为时，通过警报器、短信、邮件和App推送将异常停车信息告知车主和管理人员，并采用可视化管理平台对异常停车趋势进行统计，以优化停车管理措施。