1.一种智能预约停车方法，其特征在于，所述方法包括：

基于用户预约的停车预订订单，确定出若干剩余车位信息；

通过预设的Sobel边缘检测算子，对所述用户的车辆进行车牌图像定位，得到所述车辆的车牌定位信息，具体包括：获取初始车牌灰度图像中每个像素点方向上的临近像素值；其中，所述每个像素点方向为每个像素点的上下左右四个方向；

通过所述Sobel边缘检测算子，将所述临近像素值分别与所述初始车牌灰度图像中的中心像素以及预设图像检测模板中的中心元素进行对应，并将对应后的每个像素分别进行卷积运算，得到第一卷积值与第二卷积值；其中，所述第一卷积值与所述中心像素对应，所述第二卷积值与所述中心元素对应；

将所述第一卷积值与所述第二卷积值进行数值比较，确定出边缘检测输出值；

根据所述边缘检测输出值，对所述初始车牌灰度图像进行图像边缘的提取，并通过对所述初始车牌灰度图像的二值化处理，确定出所述车辆的车牌定位信息；

根据所述车牌定位信息，对所述车辆的车牌图像进行字符纹理特征的匹配，得到所述车辆的车牌识别信息；

根据所述车牌识别信息以及所述车辆的入口位置，对所述若干剩余车位信息进行距离识别，得到待停车位信息；其中，所述车辆的入口位置为车辆进入停车场的入口位置；

根据所述待停车位信息，对所述车辆进行室内停车路线的规划，并通过多种信号的多源融合定位，得到所述车辆的导航路线，以进行对所述车辆的智能停车，具体包括：获取所述待停车位信息的目标位置信息与所述车辆的当前位置信息；

根据停车场中多源信号传感器，对所述当前位置信息进行信号强弱程度的采集融合，确定出与所述当前位置信息对应信号的多源特征值；其中，所述多源信号至少包括：蓝牙信号、WiFi信号以及LoRa信号；

将所述多源特征值与预设信号标准特征值进行比对，确定出所述车辆的实际位置信息；

根据所述目标位置信息与所述实际位置信息，通过预设导航系统，对所述车辆进行室内停车路线的规划，确定出所述车辆的导航路线。

2.根据权利要求1所述的一种智能预约停车方法，其特征在于，基于用户预约的停车预订订单，确定出若干剩余车位信息，具体包括：对停车场内车辆的车位状态进行数据统计，得到车位状态信息；其中，所述车位状态信息包括：空余车位信息、预订车位信息以及已满车位信息；

获取所述用户的预约车位信息；

根据所述用户的预约车位信息，对所述车位状态信息进行空余车位的判断，得到可预约车位信息；并将所述可预约车位信息与所述预约车位信息进行匹配，确定出所述停车预订订单；

根据所述停车预订订单，对车位状态数据库进行数据更新，确定出所述若干剩余车位信息；其中，所述车位状态数据库存在于所述停车场的停车资源管理单元中。

3.根据权利要求1所述的一种智能预约停车方法，其特征在于，在通过预设的Sobel边缘检测算子，对所述用户的车辆进行车牌图像定位，得到所述车辆的车牌定位信息之前，所述方法还包括：通过停车场入口位置的摄像头，对所述车辆的车牌进行图像采集，得到所述车辆的车牌图像；

将所述车牌图像进行标准平均值灰度处理，得到车牌灰度图像；

根据所述车牌灰度图像的像素灰度值以及图像对比度，对所述车牌灰度图像进行灰度线性转换，得到转换后的车牌灰度图像；

基于预设数字信号对应的长窗口，对长窗口中心的信号样本值进行排序，并将排序后的信号样本值的中值，确定为中值滤波的输出值；其中，所述长窗口为长度为奇数的窗口；

根据所述中值滤波的输出值，对所述车牌灰度图像进行噪音的消除，得到初始车牌灰度图像。

4.根据权利要求1所述的一种智能预约停车方法，其特征在于，在根据所述车牌定位信息，对所述车辆的车牌图像进行字符纹理特征的匹配，得到所述车辆的车牌识别信息之前，所述方法还包括：根据所述车牌定位信息，对所述车牌图像中的车牌字符进行垂直投影，得到车牌垂直投影图；其中，所述车牌垂直投影图包括若干个字符图；

对所述车牌垂直投影图从左到右依次进行像素点的检测，并将检测到的第一个不为零的像素点，确定为所述车牌垂直投影图中第一字符的左边界；

在得到所述左边界之后，将检测到的第一个为零的像素点确定为所述车牌垂直投影图中第一字符的右边界；

依次循环，直至所述车牌垂直投影图中的若干字符均进行边界区域的检测；

根据所述左边界以及所述右边界，确定出所述若干字符的投影界限。

5.根据权利要求4所述的一种智能预约停车方法，其特征在于，根据所述车牌定位信息，对所述车辆的车牌图像进行字符纹理特征的匹配，得到所述车辆的车牌识别信息，具体包括：根据所述若干字符的投影界限，对所述车牌垂直投影图进行图像分割以及特征识别后，得到所述车牌图像中每个字符的字符纹理特征；

将所述字符纹理特征与预设标准模板库的字符模板进行一比对计算，得到相似性度量量化指标；

根据所述相似性度量量化指标，对所述字符纹理特征进行相似性判断，确定出所述车辆的车牌识别信息。

6.根据权利要求1所述的一种智能预约停车方法，其特征在于，所述导航系统包括：室内导航系统与室外导航系统；

所述导航系统可外接导航APP；其中，所述导航APP至少包括：百度地图、高德地图以及谷歌地图；

所述室内导航系统与所述室外导航系统为一体化自动切换系统，用于室内环境与室外环境之间导航系统的相互切换；

所述导航系统还与无线通信技术、移动终端技术、GPS定位技术以及GIS技术实现了基于车辆路线规划的通信关联。

7.根据权利要求1所述的一种智能预约停车方法，其特征在于，在根据所述待停车位信息，对所述车辆进行室内停车路线的规划，并通过多种信号的多源融合定位，得到所述车辆的导航路线之后，所述方法还包括：根据所述待停车位信息，对所述车辆进行存车识别，得到已停车位信息；

获取所述已停车位信息对应的驶入时间信息，并根据所述车辆的车牌识别信息，对车位状态数据库进行更新；

获取所述已停车位信息对应的驶出时间信息；

根据所述驶入时间信息以及所述驶出时间信息，对所述车辆进行停车费用的计算，得到订单支付信息；并将所述订单支付信息发送到所述用户的移动终端中。

8.一种智能预约停车系统，其特征在于，所述系统包括：

停车位预约单元，用于基于用户预约的停车预订订单，确定出若干剩余车位信息；

车辆信息采集单元，用于通过预设的Sobel边缘检测算子，对所述用户的车辆进行车牌图像采集，得到所述车辆的车牌定位信息，具体包括：获取初始车牌灰度图像中每个像素点方向上的临近像素值；其中，所述每个像素点方向为每个像素点的上下左右四个方向；通过所述Sobel边缘检测算子，将所述临近像素值分别与所述初始车牌灰度图像中的中心像素以及预设图像检测模板中的中心元素进行对应，并将对应后的每个像素分别进行卷积运算，得到第一卷积值与第二卷积值；其中，所述第一卷积值与所述中心像素对应，所述第二卷积值与所述中心元素对应；将所述第一卷积值与所述第二卷积值进行数值比较，确定出边缘检测输出值；根据所述边缘检测输出值，对所述初始车牌灰度图像进行图像边缘的提取，并通过对所述初始车牌灰度图像的二值化处理，确定出所述车辆的车牌定位信息；根据所述车牌定位信息，对所述车辆的车牌图像进行字符纹理特征的匹配，得到所述车辆的车牌识别信息；

智能导航单元，根据所述车牌识别信息以及所述车辆的入口位置，对所述若干剩余车位信息进行距离识别，得到待停车位信息；根据所述待停车位信息，对所述车辆进行室内停车路线的规划，并通过多种信号的多源融合定位，得到所述车辆的导航路线，以进行对所述车辆的智能停车法，具体包括：获取所述待停车位信息的目标位置信息与所述车辆的当前位置信息；根据停车场中多源信号传感器，对所述当前位置信息进行信号强弱程度的采集融合，确定出与所述当前位置信息对应信号的多源特征值；其中，所述多源信号至少包括：蓝牙信号、WiFi信号以及LoRa信号；将所述多源特征值与预设信号标准特征值进行比对，确定出所述车辆的实际位置信息；根据所述目标位置信息与所述实际位置信息，通过预设导航系统，对所述车辆进行室内停车路线的规划，确定出所述车辆的导航路线。