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本科毕设参考|基于深度学习的智能停车场系统 技术栈:Python+Flask+Pytorch+Bootstrap5+Jinja2+ECharts 深度学习模型:YOLOv11, LSTM 机器学习模型:协同过滤算法,XGBoost,KNN 三大亮点: 1. 深度融合 AI 与机器学习技术,实现智能化管理 (1) 采用YOLOv11 目标检测模型实时识别车位占用状态,动态更新数据库中车位的 “空闲 / 占用” 状态,替代传统人工巡检; (2) 通过LSTM 模型预测未来 7 天车流量、XGBoost 模型预测车位未来使用率,并结合 K-means 聚类将车位分为高 / 中 / 低使用率等级,为管理员提供运营决策依据; (3) 引入协同过滤算法实现 “热门车位Top5”,优化用户停车体验。 2. 多维度数据可视化与精细化运营分析 (1) 用户端展示近 30 天每日停车时长、消费趋势图表,以及详细的停车记录,帮助用户清晰掌握个人停车数据; (2) 管理员端提供多维度仪表盘:车位状态实时监控(空闲 / 占用 / 预定数量)、每日进出场量与营收曲线、车位使用率聚类饼图等,支持按天 / 小时粒度分析数据; (3) 所有图表基于 ECharts 实现,支持响应式展示,数据更新及时,可视化效果直观。 3. 全流程业务闭环与分层权限管理 (1) 用户端支持从入场登记、车位查询、预定到出场支付、记录查询的完整流程,包含欠费提醒、消费统计等功能,形成闭环体验; (2) 管理员端具备车位状态监控、运营数据分析、操作日志记录等权限,通过白名单和邮箱域名控制管理员权限,确保操作安全; (3) 车位状态同步(检测→数据库更新)、费用自动计算、预定成功率统计等功能,实现了业务流程的自动化与精细化管理。 #计算机毕业设计 #计算机毕业设计项目源码 #深度学习算法 #计算机毕业设计定制 #计算机毕业设计怎么做
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