CN119479309A 基于ai智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法与系统 （南京国立资产管理有限责任公司）

基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监本发明公开了一种基于AI智能引擎的智能可靠性评估并生成动态权重矩阵，进行特征融22.根据权利要求1所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法，其特征在激光雷达点云数据，通过超声波传感器采集得到超声波数据，通过RFID读取器采集得到3.根据权利要求2所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法，其特征在34.根据权利要求3所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法，其特征在阵应用改进的谱聚类算法，得到初始聚类结果；计算初始聚类结果的GraphLaplacian矩5.根据权利要求4所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法，其特征在6.根据权利要求5所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法，其特征在47.根据权利要求6所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法，其特征在S232、基于特征空间映射矩阵和动态权重矩阵，构建增广Hadamard矩阵；计算增广Hadamard矩阵的Moore_Penrose广义逆，得到投影算子；将投影算子与动态权重矩阵进行8.根据权利要求6所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法，其特征在9.根据权利要求6所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆动态监管方法，其特征在符号场代入欧拉_拉格朗日方程得到测地线方程组；采用改进的辛几何算法求解测地线方5所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所现权利要求1~9任一项所述的基于AI智能引擎的智能停车楼车辆6式是通过视频监控捕获车辆图像，采用基础的计算机视觉算法进行车牌识别和轨迹跟踪；线性状态空间中的多目标优化问题，导致系统在复杂场景下的控制精度和响应速度不理78进的小波变换去噪算法，其中阈值λ通过极大似然估计动态确定，得到降噪后数据集D_器采样频率不一致导致的数据时序混乱问题；接着采用Min_Max标准化方法将数据归一化9化求解极大似然函数得到阈值参数向量T_par和统计特征矩系数的能量分布得到降噪系数W_den和能量分布矩阵E_d修正后的信号整理成矩阵形式得到降噪后数据[0041]在本申请的一个实施例中，自适应小波基函数和融合阈值计算方法：融合阈值T建立了基于数据特性的自适应阈值估计模型；然后利用正交小波基函数进行多尺度分解，始数据投影到特征空间得到空间特征矩阵S_feat和时频特征重构为时序描述子得到时间特征矩阵T_feat和时深度自编码器映射得到状态特征矩阵E_feat和状态[0052]S23、将初始特征矩阵投影到由动态权重矩阵定义的Hadamard特征空间；在重矩阵W_d，使用Dempster_Shafer证据理论进行多源数据融合，输出融合特征矩阵F_[0055]本实施例通过可靠性评估和动态权重融合，实现了对车辆特征的自适应优化表得分进行张量积运算得到特征映射矩阵H_停车场多源数据融合中的特征权重分配问题。具体而言，首先基于可靠性得分构建Hadamard矩阵的Moore_Penrose广义逆，得到投影算子；将投影算子与动态权重矩阵进行[0067]本实施例通过构建双边Hadamard映射和摩尔_彭若斯(Moore_Penrose)广义逆投接矩阵应用改进的谱聚类算法，得到初始聚类结果；计算初始聚类结果的图拉普拉斯_1/2将修正评分排序得到评分向量S_vec和排序索引组织成矩阵形式得到时空邻接矩阵A_adj和核参数矩阵Kfused和异常模式库L_abn，采用改进的KMP(Knuth_Morris_Pratt)字符串匹配算法进行实2F+γF与已知异常模式的匹配程度；最后通过奇异值分解和概率分析生成结构化的异常事件报联矩阵C_opt按时间窗口分段得到时间切片序列，计算每个时间切片的空间特征分布得到将核心张量G在三个因子矩阵张成的空间中进行投影得到投影张量，对投影张量执行秩最2F融合特征矩阵F_fused映射到高维特征空间得到特征张量，对特征张量执行Tucker范数归一化得到归一化特征张量T_norm和范数因子[0110]S422、读取归一化特征张量T_norm和异常模式库L_abn，构建改进的张量内积算配结果组织成矩阵形式得到异常匹配结果矩列。[0120]在本申请的另一个实施例中，测地线方程组求解方法：测地线方程d2xμ/dt2+[0122]本实施例通过黎曼(Riemann)几何和非线性动态规划，实现了对异常事件的智能[0125]S512、基于局部切空间和Riemann度量张量，构建Christoffel符号场；将[0128]在本申请的一个实施例中，改进辛几何算法：测地线方程的辛数值解法dz/dt=[0129]本实施例通过引入Riemann几何和变分法的决策建模框架，实现了对停车场异常解的稳定性得到初始解集S_ini和梯度矩阵G_mPareto前沿上的解提取出来得到非支配解集S_par和支配关得到降噪系数矩阵W_den；对降噪系数矩阵W_den执行逆小波变换，得到降噪后数据集D_计算其Moore_Penrose广义逆，得到投影算子Q；将投影算子Q与动态权重矩阵W_d进行信息损失问题。具体表现在：首先利用残差保护通道保存原始特征信息，避免了传统Hadamard乘积运算导致的特征衰减；然后通过广义Hadamard矩阵和Moore_Penrose广义逆联，在保持特征判别性的同时提高了特征表示的紧致性。本实施例可使特征保持率提升[0147]S41a、读取优化关联矩阵C_opt和系