(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210729951.7 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 张青霞 地址 226000 江苏省南 通市启东市林洋路 616号 (72)发明人 张青霞　 (51)Int.Cl. E04H 6/42(2006.01) H04N 5/225(2006.01) H04N 7/18(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 一种基于云服务的智能型立体停车设备 (57)摘要 本发明公开了一种基于云服务的智能型立 体停车设备， 包括车库， 所述车库的内部左侧固 定安装有拍照单元， 所述车库的内部右侧轴承 连 接有旋转台， 所述旋转台的外侧固定安装有凸 台， 所述旋转台与凸台保持平齐， 所述智能型立 体停车设备使用了智能停车系统， 所述智能停车 系统包括信息上传模块， 所述信息上传模块包括 编号录入模块， 所述编号录入模块包括车况评估 模块和期望磨损计算模块， 所述车况评估模块和 期望磨损计算模块与编号录入模块为通信连接， 所述编号录入模块用于对卡丁车的编号进行录 入， 所述车况评估模块用于对该卡丁车的车体磨 损状况进行评估， 本发明， 具有实用性强和自动 分类的特点。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115095205 A 2022.09.23 CN 115095205 A 1.一种基于云服务的智能型立体停车设备， 包括车库(1)， 其特征在于： 所述车库(1)的 内部左侧固定安装有拍照单元(2)， 所述车库(1)的内部右侧轴承连接有旋转台(3)， 所述旋 转台(3)的外侧固定安装有凸台(4)， 所述旋转台(3)与凸台(4)保持平齐。 2.根据权利要求1所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 所述智 能型立体停车设备使用了智能停车系统， 所述智能停车系统包括信息上传模块， 所述信息 上传模块包括编号录入模块， 所述编号录入模块包括车况评估模块和期望磨损 计算模块， 所述车况评估模块和期望磨损计算模块与编号录入 模块为通信连接； 所述编号录入模块用于对卡丁车的编 号进行录入， 所述车况评估模块用于对该卡丁车 的车体磨损状况进行评估， 所述期 望磨损计算模块用于对卡丁车未来一段时间的车体磨损 进行计算。 3.根据权利要求2所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 所述车 况评估模块包括图像对比模块， 所述图像对比模块电连接有图像灰度化模块， 所述图像灰 度化模块电连接有拍照单 元和旋转单 元； 所述图像对比模块用于将图像进行对比分析， 所述图像灰度化模块用于将图像进行灰 度化处理， 为图像的对比提供数据 环境， 所述拍照单元用于对 车况进行记录上传， 所述旋转 单元用于将卡 丁车进行旋转， 使拍照记录的数据更加充分。 4.根据权利要求3所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 所述期 望磨损计算模块包括运行次数预测模块， 所述运行次数预测模块包括淡季运行信息预测模 块和旺季运行信息预测模块， 所述淡季运行信息预测模块和旺季运行信息预测模块均通信 连接有数据统计模块； 所述运行次数预测模块用于对卡丁车之后的运行次数进行预测， 所述淡季运行信 息预 测模块用于对淡季中卡丁车的运行次数进 行预测， 所述旺季运行信息预测模块用于对旺季 卡丁车的运行次数进 行预测， 所述数据统计模块用于根据以往的运行次数为淡季和旺季的 运行次数 预测提供 数据支持。 5.根据权利要求4所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 所述该 智能停车系统的运行步骤如下： S1、 先通过卡 丁车上的编码， 将需要停放的卡 丁车的编号进行录入， 上传至云端； S2、 当卡丁车停放完毕后， 利用拍照单元和旋转单元对卡丁车进行充分的车况记录， 同 时将车况进行上传； S3、 随后利用图像灰度化模块， 将图像灰度化处 理， 再进行图像的对比分析； S4、 根据对比结果， 利用车 况评估模块， 对车辆的磨损情况进行评估； S5、 通过以往的运行 数据， 对未来淡旺季的运行次数进行 预测； S6、 利用期望磨损计算模块， 根据预测的淡旺季的运行次数和当天的磨损情况， 计算出 期望磨损； S7、 根据期望磨损和现车的车 况， 从而计算出 该车需要维护的日期； S8、 当日期接近维修日期时， 会将日期进行上传， 并对维修人员进行通知， 及时对车辆 进行维护。 6.根据权利要求5所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 所述步 骤S3进一 步包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115095205 A 2步骤S31： 先将图像上传， 将拍照得 出的图像转 化为与标准比对的图像相同的分辨 率； 步骤S32： 将图像都进行灰度化， 再将图像的相同位置的像素点进行比较， 通过对比， 得 出像素点的灰度值差； 步骤S33： 灰度值是处于0至255之间的一个值， 当小范围的图像像素点的灰度差大于50 时， 则为该图像范围内需要补漆， 当大范围的图像像素点的灰度差大于100时， 则该图像范 围内发生了零部件的缺失， 同时对图像内的差异范围进行数量统计， 从而得出补漆的数量 和零部件缺失的数量。 7.根据权利要求6所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 所述步 骤S4中， 利用图像对车 况的磨损程度进行了估算， 磨损程度ω为： 式中， k为磨损修正系数， an为标准图像的灰度值， bn为维修车辆的图像灰度值， n为像素 点数量， 利用单个像素点的灰度值比值可以看出单个位置的磨损， 通过像素点的灰度值比 值和以及修 正系数可以得出车辆的整体磨损。 8.根据权利要求7所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 所述步 骤S5中， 利用过往的淡旺季运行次数， 求出运行次数的波动系数， 通过淡季和旺季的平均运 行次数和波动系数 得出淡季和旺季 未来的运行次数。 9.根据权利要求8所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 所述步 骤S6中， 期望磨损 为： 式中， ω为之前的损耗， t为该车辆的运行 次数， t淡为淡季的运行次数， t旺为旺季的运行 次数， n为淡季的数量， m为旺季的数量， 为单次的平均磨损， 通过单次磨损和未来的运行 次数得出期望磨损。 10.根据权利要求9所述的一种基于云服务的智能型立体停车设备， 其特征在于： 根据 上述技术方案， 所述步骤S7中， 因为一年中的淡季和旺季是轮流着的， 因此， n≥m， 且n与m之 间的差值最多为 1， 根据使用寿命可以计算出其需要 更换的时间， 更换时间m和n可以通过以 下公式求出： 式中， δ为使用寿命， ω为之前的损耗， t为现有 的运行次数， t淡淡季的运行次数为固定 值， t旺旺季的运行次数也为固定值， 利用使用寿命减去已使用寿命， 可以得出未来的剩余寿 命， 即可推导出n和m的值， 从而确定卡 丁车需要维修的具体日期。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115095205 A 3