多颜色指示业务二维码动态显示系统的制作方法

本技术涉及停车场智能管理，且更为具体地，涉及一种多颜色指示业务二维码动态显示系统。

背景技术：

1、二维码另一个名称是qr code(quick response code)，近年来在移动设备上经常使用，与传统条形码相比，可以存储更多的信息。伴随着信息时代的发展，二维码的应用越来越广泛，但随着信息变得越来越复杂、内容越来越多，最初的普通静态二维码已无法满足人们所需，如今，动态二维码在生活中的应用最为广泛。

2、随着社会经济的发展，汽车数量急剧增加，对停车场地的管理要求也日益提高。在商场或路边的公共停车场中，经常出现车辆驶入停车场的一条车道后发现该车道没有空余车位，需要掉头去其他车道寻找车位的情况，由于停车场内的线路交错，车道较窄，如果同时有其他车辆驶入将会给车辆的驶出带来困难，并且大量浪费了人们的时间。如今，运用电子信息技术实现安全、高效的智能管理成为车辆管理的主要发展方向，期望将二维码融入停车场地管理的场景中。

3、因此，期待一种多颜色指示业务二维码动态显示系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本技术。本技术的实施例提供了一种多颜色指示业务二维码动态显示系统，其利用深度学习技术对停车场的实时车位信息进行处理，以生成相应的二维码，在停车场的入口动态显示，用户通过扫描二维码查看空余车位信息，进行快速便捷的停车。这样，能够给用户提供准确的车位信息和路线指引，可以帮助用户快速找到可用车位，减少寻找车位的时间和资源浪费。

2、相应地，根据本技术的一个方面，提供了一种多颜色指示业务二维码动态显示系统，其包括：

3、信息采集模块，用于实时获取停车场的各个车位信息，其中，所述停车场的各个车位信息包括各个车位的车位编号、停车场入口到该车位的路线指引信息以及该车位使用状态信息；

4、车位信息语义理解模块，用于将所述停车场的各个车位信息分别通过包含嵌入层的上下文编码器以得到多个车位信息语义特征向量；

5、第一尺度上下文关联模块，用于将所述多个车位信息语义特征向量通过双向长短期记忆神经网络模型以得到第一尺度车位信息关联特征向量；

6、第二尺度上下文关联模块，用于将所述多个车位信息语义特征向量进行二维排列为车位信息上下文语义特征矩阵后通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到第二尺度车位信息关联特征向量；

7、秩序性匹配模块，用于对所述第一尺度车位信息关联特征向量和所述第二尺度车位信息关联特征向量进行基于参数化特征的秩序性匹配以得到多尺度车位信息关联特征矩阵；

8、二维码生成模块，用于将所述多尺度车位信息关联特征矩阵通过基于对抗生成网络的二维码生成器以生成二维码。

9、在上述多颜色指示业务二维码动态显示系统中，所述车位信息语义理解模块，包括：分词单元，用于对所述单个车位信息进行分词处理以获得多个车位信息词；嵌入化单元，用于使用所述上下文编码器的嵌入层对所述各个车位信息词进行嵌入编码以将所述多个车位信息词分别映射为多个车位信息词嵌入向量；上下文编码单元，用于使用所述上下文编码器的基于转换器的bert模型对所述多个车位信息词嵌入向量进行上下文语义编码以得到所述车位信息语义特征向量。

10、在上述多颜色指示业务二维码动态显示系统中，所述上下文编码单元，包括：一维排列子单元，用于将所述多个车位信息词嵌入向量进行一维排列以得到车位信息全局嵌入向量；自注意力生成子单元，用于计算所述车位信息全局嵌入向量与所述多个车位信息词嵌入向量中各个车位信息词嵌入向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；标准化自注意力子单元,用于分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；权重生成子单元，用于将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过激活函数以得到多个概率值；权重施加子单元，用于分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述多个车位信息词嵌入向量中各个车位信息词嵌入向量进行加权以得到多个车位信息词特征向量；级联子单元，用于将所述多个车位信息词特征向量进行级联以得到所述车位信息语义特征向量。

11、在上述多颜色指示业务二维码动态显示系统中，所述第二尺度上下文关联模块，用于：使用所述作为过滤器的卷积神经网络模型以如下卷积公式对所述车位信息上下文语义特征矩阵进行处理以得到所述第二尺度车位信息关联特征向量；

12、其中，所述卷积公式为：

13、

14、其中，为第 i层卷积神经网络模型的输入，为第 i层卷积神经网络模型的输出，为第 i层卷积神经网络模型的过滤器，且为第 i层卷积神经网络模型的偏置矩阵，表示非线性激活函数，且表示对特征图沿通道维度的各个特征矩阵进行全局特征池化操作。

15、在上述多颜色指示业务二维码动态显示系统中，所述秩序性匹配模块，包括：矩阵化单元，用于将所述第一尺度车位信息关联特征向量和所述第二尺度车位信息关联特征向量表示为矩阵形式以得到第一尺度车位信息关联特征矩阵和第二尺度车位信息关联特征矩阵，其中，所述第一尺度车位信息关联特征矩阵中每一列向量对应于所述第一尺度车位信息关联特征向量中一个位置的特征值，所述第二尺度车位信息关联特征矩阵中每一列向量对应于所述第二尺度车位信息关联特征向量中一个位置的特征值；矩阵秩计算单元，用于计算所述第一尺度车位信息关联特征矩阵的秩和所述第二尺度车位信息关联特征矩阵的秩；转置相乘单元，用于响应于所述第一尺度车位信息关联特征矩阵的秩等于所述第二尺度车位信息关联特征矩阵的秩，计算所述第一尺度车位信息关联特征向量的转置向量与所述第二尺度车位信息关联特征向量之间的乘积以得到所述多尺度车位信息关联特征矩阵；参数矩阵构造单元，用于响应于所述第一尺度车位信息关联特征矩阵的秩不等于所述第二尺度车位信息关联特征矩阵的秩，构造参数矩阵p以使得第三特征矩阵ap和第四特征矩阵bp的秩相等，即r(ap)=r(bp)，其中a是第一尺度车位信息关联特征矩阵，b是第二尺度车位信息关联特征矩阵，ap表示第一尺度车位信息关联特征矩阵乘以参数矩阵得到的第三特征矩阵，bp表示第二尺度车位信息关联特征矩阵乘以参数矩阵得到的第四特征矩阵，r表示矩阵的秩；矩阵拼接单元，用于将所述第三特征矩阵ap和所述第四特征矩阵bp按照列进行拼接以得到所述多尺度车位信息关联特征矩阵。

16、在上述多颜色指示业务二维码动态显示系统中，所述对抗生成网络包括鉴别器和生成器，其中，所述二维码生成模块，用于将所述多尺度车位信息关联特征矩阵输入所述基于对抗生成网络的二维码生成器以由所述对抗生成网络的生成器通过反卷积编码生成所述二维码。

17、根据本技术的另一个方面，提供了一种多颜色指示业务二维码动态显示方法，其包括：

18、实时获取停车场的各个车位信息，其中，所述停车场的各个车位信息包括各个车位的车位编号、停车场入口到该车位的路线指引信息以及该车位使用状态信息；

19、将所述停车场的各个车位信息分别通过包含嵌入层的上下文编码器以得到多个车位信息语义特征向量；

20、将所述多个车位信息语义特征向量通过双向长短期记忆神经网络模型以得到第一尺度车位信息关联特征向量；

21、将所述多个车位信息语义特征向量进行二维排列为车位信息上下文语义特征矩阵后通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到第二尺度车位信息关联特征向量；

22、对所述第一尺度车位信息关联特征向量和所述第二尺度车位信息关联特征向量进行基于参数化特征的秩序性匹配以得到多尺度车位信息关联特征矩阵；

23、将所述多尺度车位信息关联特征矩阵通过基于对抗生成网络的二维码生成器以生成二维码。

24、在上述多颜色指示业务二维码动态显示方法中，将所述停车场的各个车位信息分别通过包含嵌入层的上下文编码器以得到多个车位信息语义特征向量，包括：对所述单个车位信息进行分词处理以获得多个车位信息词；使用所述上下文编码器的嵌入层对所述各个车位信息词进行嵌入编码以将所述多个车位信息词分别映射为多个车位信息词嵌入向量；使用所述上下文编码器的基于转换器的bert模型对所述多个车位信息词嵌入向量进行上下文语义编码以得到所述车位信息语义特征向量。

25、在上述多颜色指示业务二维码动态显示方法中，使用所述上下文编码器的基于转换器的bert模型对所述多个车位信息词嵌入向量进行上下文语义编码以得到所述车位信息语义特征向量，包括：将所述多个车位信息词嵌入向量进行一维排列以得到车位信息全局嵌入向量；计算所述车位信息全局嵌入向量与所述多个车位信息词嵌入向量中各个车位信息词嵌入向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过激活函数以得到多个概率值；分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述多个车位信息词嵌入向量中各个车位信息词嵌入向量进行加权以得到多个车位信息词特征向量；将所述多个车位信息词特征向量进行级联以得到所述车位信息语义特征向量。

26、在上述多颜色指示业务二维码动态显示方法中，将所述多个车位信息语义特征向量进行二维排列为车位信息上下文语义特征矩阵后通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到第二尺度车位信息关联特征向量，包括：使用所述作为过滤器的卷积神经网络模型以如下卷积公式对所述车位信息上下文语义特征矩阵进行处理以得到所述第二尺度车位信息关联特征向量；

27、其中，所述卷积公式为：

28、

29、其中，为第 i层卷积神经网络模型的输入，为第 i层卷积神经网络模型的输出，为第 i层卷积神经网络模型的过滤器，且为第 i层卷积神经网络模型的偏置矩阵，表示非线性激活函数，且表示对特征图沿通道维度的各个特征矩阵进行全局特征池化操作。

30、与现有技术相比，本技术提供的多颜色指示业务二维码动态显示系统，其利用深度学习技术对停车场的实时车位信息进行处理，以生成相应的二维码，在停车场的入口动态显示，用户通过扫描二维码查看空余车位信息，进行快速便捷的停车。这样，能够给用户提供准确的车位信息和路线指引，可以帮助用户快速找到可用车位，减少寻找车位的时间和资源浪费。