内容概要：通过带着读者借助问卷调查收集了停车者停车行为数据，分析了停车者选择停车场的影响因素，其中停车后的步行距离、停车费用、停车场空泊位数是较显著的影 响因素，为系统的功能设计奠定了需求基础。根据停车场泊位占有率和历史数据之间的关系，推断数据发展的规律， 利用BP神经网络进行短时泊位占用率预测，再计算空泊位数量。通过输入真实数据训练模型，最终达到较好的预测效果，为本系统车位预测功能提供了算法支 持。将停车位的选择和诱导的问题进行数学抽象，最佳车位看作最短路径 问题，采用Dijkstra算法进行算例分析，再由MATLAB模拟验算，验证该算法可以为本系统车位推荐功能提供支持。 适合人群：具备一定编程基础，大学2-3年的研发人员 能学到什么：①Dijkstra算法、MATLAB模拟验算都是怎么在系统中体现的；②停车场查询导航、短时空位数预测、停车位预定、停车位推荐等功能是如何设计和实现的。 阅读建议：此资源以开发微信小程序的地下停车场智能停车系统学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

前期研究提出一种智能手机与ZigBee网络相结合的智能停车系统总体架构，具有低成本、交互性强等优点。为具体实现该架构中使用的ZigBee网络，设计了一套停车场车位数据采集系统。该系统基于ZigBee技术搭建，由中心结点、路由器结点和终端结点组成。中心结点的微控制器选用低功耗的LPC11C14，GSM模块选用SIM300模块。三类结点的ZigBee通信芯片选用CC2530。综合多方面因素，选用基于地磁检测技术的HMC5883L作为车位传感器。尺寸小、安装方便、对非铁磁性物体无反应、可靠性高是该传感器的优点。在硬件电路的基础上，设计了三类结点的数据收发和控制程序。经测试，所设计的车位数据采集系统实现了预期功能要求，且具有低成本、低功耗的特点。

硬件部件: Arduino UNO × 1个 双H桥电机驱动器L298 × 1个 RGB LCD屏蔽套件，16x2字符显示 × 1个 红外收发器（通用）× 5 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE 停车系统在这个国家变得越来越熟悉，因此我们正在为您提供出色的停车系统。该停车位具有智能停车方式的新技术。这样，位于大门前的LCD将显示哪个插槽可用。如果所有插槽中都塞满了车辆，则门将无法打开。任何插槽都是空闲的，然后门将打开并允许车辆行驶。位置的可用性将在液晶显示屏上显示，驾驶员可以轻松地识别出空闲的停车位。 使用240v至12v适配器供电。

随着经济水平和人们生活质量的不断提高，机动车数量迅速增加，传统停车系统无法满足高速增长的停车需求，智能停车管理系统的研究势在必行。通过对传统停车系统的分析，研究了智能停车系统需具备的基本功能,并以ZigBee传感网络、MQTT协议、Node.js与O2O模式等作为关键技术,提出系统的整体架构、系统组成和实现技术，该系统可有效利用城市停车资源，减轻停车压力。

基于物联网的城市智能停车系统设计与研究.pdf

智慧城市智能停车系统探究.pdf

城市智能停车系统分析与设计.pdf

基于BDS的智能停车系统设计.pdf

word文件，29页，智慧社区智能停车系统方案设计，精品一级