1.一种基于智能充电桩识别车位位置的方法，其特征在于：包括：启动智能充电桩，使用多传感器融合技术采集停车场内的原始环境数据集，并对采集到的原始环境数据集进行预处理，得到优化的环境数据集；

对优化的环境数据集中的图像数据应用计算机视觉算法和几何分析方法，提取静态元素特征并确认静态元素特征中固定结构的位置和形状，得到静态元素图层；

通过采用运动检测算法，对优化的环境数据集中的视频数据提取动态元素，将动态元素的位置信息映射到空间坐标系中，得到动态元素图层；

通过几何特征提取方法从静态和动态元素图层中分别提取静态结构和移动物体的位置形状特征，使用特征匹配方法确定静态结构和移动物体的位置形状特征的相对位置，采用三维建模平台Blender整合静态结构和移动物体的位置形状特征的相对位置，得到停车场的三维模型，具体步骤为：应用边缘检测算法和角点检测算法，分别提取静态元素图层和动态元素图层中静态结构和移动物体的轮廓及关键点；

使用特征描述符对静态结构和移动物体的轮廓及关键点进行编码，并得到静态结构特征集合和移动物体特征集合；

采用FLANN将静态结构特征集合和移动物体特征集合中的描述符进行匹配，得到特征匹配集合；

基于特征匹配集合、静态结构特征集合和移动物体特征集合，利用三维建模平台Blender，生成停车场三维模型；

基于停车场三维模型，采用可视化渲染技术输出一个包含静态结构和动态物体的完整三维场景；

采用多属性决策分析方法在停车场的三维模型中提取影响车位评分的属性指标，并为每个影响车位评分的属性指标分配权重，使用加权求和方法，计算每个车位的综合评分；

基于每个车位的综合评分选择综合评分最高作为充电车位，当车辆抵达最优车位后，验证车位状态，激活智能充电桩进行充电服务。

2.如权利要求1所述的基于智能充电桩识别车位位置的方法，其特征在于：所述启动智能充电桩，使用多传感器融合技术采集停车场内的原始环境数据集，对采集到的原始环境数据集进行预处理，得到优化的环境数据集，具体步骤为：启动智能充电桩，并初始化安装在智能充电桩上的多传感器；

在启动智能充电桩后，智能充电桩通过Self‑Diagnosis Program对多传感器的健康状态进行检查；

智能充电桩控制多传感器对停车场内的环境进行采集，得到原始环境数据集；

对原始环境数据集采用异常检测方法进行识别并剔除明显错误的数据点，并应用卡尔曼滤波器去除高频噪声，得到初步优化数据集；

将初步优化数据集中的数值型数据进行Z‑score标准化处理，得到标准化后的优化数据集；

采用网络时间协议同步多传感器的时间戳，通过智能传感器预设的外参信息调整多传感器的空间坐标系，使其与全局坐标系一致，得到优化的环境数据集。

3.如权利要求2所述的基于智能充电桩识别车位位置的方法，其特征在于：所述对优化的环境数据集中的图像数据应用计算机视觉算法和几何分析方法，提取静态元素特征并确认静态元素特征中固定结构的位置和形状，得到静态元素图层，具体步骤为：使用Canny边缘检测算法识别优化的环境数据集中图像数据的边界轮廓，并利用Harris角点检测算法找到优化的环境数据集中图像数据中的显著角点，表达式如下：；

;

其中， 为点 的边界轮廓强度， 是高斯滤波器的梯度算子， 为点 的图像灰度值，是结构张量矩阵， 是矩阵 的行列式， 是矩阵 的迹，是经验常数， 表示角点响应值；

将边界轮廓强度 和角点响应值 集合得到特征集合 ；

基于特征集合，使用findContours函数勾勒出特征集合中固定结构的轮廓，并利用SIFT将特征集合与优化的环境数据集中的轮廓进行比对，表达式如下：;

；

其中， 是从 中提取的边界轮廓强度 ， 是判断点 是否形成闭合轮廓，是第个轮廓，是第个模板，是调节系数， 是第个轮廓与第个模板之间的匹配误差值， 表示第个轮廓的形状匹配得分；

将轮廓 与第个轮廓的形状匹配得分 进行集合，得到中间特征集合 ；

将特征集合 和中间特征集合 中第个轮廓的形状匹配得分 进行整合，得到静态元素特征 ；

计算静态元素特征 中第个轮廓的空间关系得分 ，表达式为：;

其中，为调节系数， 为第个轮廓的空间关系得分；

使用综合特征评分函数 结合静态元素特征 ，构建静态元素图层，表达式为：;

;

其中，为静态元素特征评分，为静态元素的数量，为第个静态元素的形状匹配得分权重， 为中间特征集合中第个静态元素的形状匹配得分，为第个静态元素的空间关系得分权重， 为静态元素特征中第个静态元素的空间关系得分，为特征提取过程中使用的计算资源种类数， 为第种计算资源的权重，为第种计算资源的消耗量，为静态元素图层。

4.如权利要求3所述的基于智能充电桩识别车位位置的方法，其特征在于：所述通过采用运动检测算法，对优化的环境数据集中的视频数据提取动态元素，将动态元素的位置信息映射到空间坐标系中，得到动态元素图层，具体步骤为：选择光流法，计算视频数据中连续帧之间的像素位移，得到像素点的速度向量 ；

通过得到的速度向量 ，使用阈值函数区分速度向量 中的静态背景和动态前景，表达式为：；

其中， 为二值化的动态元素掩模，为像素点的横坐标，为像素点的纵坐标，为位置 处的速度向量  的长度， 为速度向量长度的阈值；

当 的速度向量长度超过了设定的阈值 ，则认为该位置属于动态前景，反之视为静态背景，并得到动态前景的位置信息，标记为动态元素；

将动态元素映射到全局坐标系中，得到动态元素图层 。

5.如权利要求4所述的基于智能充电桩识别车位位置的方法，其特征在于：所述通过几何特征提取方法从静态和动态元素图层中分别提取静态结构和移动物体的位置形状特征，具体步骤为：应用边缘检测算法和角点检测算法，分别提取静态元素图层和动态元素图层中静态结构和移动物体的轮廓及关键点；

使用特征描述符对静态结构和移动物体的轮廓及关键点进行编码，并得到静态结构特征集合 和移动物体特征集合 ，表达式为：；

；

其中， 为静态结构特征集合，表示第个关键点的位置坐标， 表示静态元素图层中的边缘点集合， 表示静态元素图层中的角点集合，表示第个关键点的特征描述符，表示对位置 应用特征描述符编码函数得到的特征向量，表示第个关键点的位置坐标， 表示动态元素图层中的边缘点集合， 表示动态元素图层中的角点集合，表示第个关键点的特征描述符， 表示对位置 应用特征描述符编码函数得到的特征向量；

所述使用特征匹配方法确定静态结构和移动物体的位置形状特征的相对位置，采用三维建模平台Blender整合静态结构和移动物体的位置形状特征的相对位置，得到停车场的三维模型，具体步骤为：采用FLANN将静态结构特征集合和移动物体特征集合中的描述符进行匹配，得到特征匹配集合 ；

基于特征匹配集合 、静态结构特征集合 和移动物体特征集合 ，利用三维建模平台Blender，生成停车场三维模型，表达式为：；

其中， 为特征匹配集合，为停车场三维模型， 为静态元素图层中静态结构的特征集合， 为动态元素图层中移动物体的特征集合，为综合函数；

基于停车场三维模型，采用可视化渲染技术输出一个包含静态结构和动态物体的完整三维场景。

6.如权利要求5所述的基于智能充电桩识别车位位置的方法，其特征在于：所述采用多属性决策分析方法在停车场的三维模型中提取影响车位评分的属性指标，并为每个影响车位评分的属性指标分配权重，使用加权求和方法，计算每个车位的综合评分，具体步骤为：从停车场三维模型中提取影响车位评分的属性指标，具体为车位到充电站的距离、车位周围的无障碍区域面积、车位附近车辆密度、车位附近的行人流量以及车位的安全性评分；

为属性指标分配权重，得到属性指标的评分函数，通过属性指标的评分函数计算综合评分，表达式为：;

其中，为车位的综合评分， 为第个属性指标的非线性归一化权重，为第  个属性指标的评分函数，为辅助调整函数，为辅助调整项的数量。

7.如权利要求6所述的基于智能充电桩识别车位位置的方法，其特征在于：所述基于每个车位的综合评分选择综合评分最高作为充电车位，当车辆抵达最优车位后，验证车位状态，激活智能充电桩进行充电服务，具体步骤为：定义选择函数，从综合评分中选出最高分的车位作为最优车位，表达式为：；

其中，为最优车位，为第个车位的综合评分， 表示选择使得 最大的索引；

确定最优车位后，通过无线通信协议将最优车位信息发送给车主，并提供导航指引；

导航前往最优车位过程中，当车辆接近最优车位时多传感器启动监测功能，检测车位是否已被占用；

当车位为空，则允许车辆进入，反之，通知车主重新选择车位。

8.一种基于智能充电桩识别车位位置的系统，基于权利要求1 7任一所述的基于智能~充电桩识别车位位置的方法，其特征在于：包括数据采集处理模块、静态元素提取模块、动态元素提取模块、三维建模模块以及车位评分选择模块；

所述数据采集处理模块，用于启动智能充电桩并初始化多传感器，对停车场内的环境进行原始数据采集，随后通过清洗、去噪、标准化、时间同步和空间对齐等步骤得到优化的环境数据集；

所述静态元素提取模块，用于应用计算机视觉算法和几何分析方法，从优化的环境数据集中提取静态元素特征；

所述动态元素提取模块，用于采用运动检测算法，从优化的环境数据集中提取动态元素，将动态元素的位置信息映射到空间坐标系中，构建动态元素图层；

所述三维建模模块，用于通过几何特征提取方法从静态和动态元素图层中分别提取静态结构和移动物体的位置形状特征，使用特征匹配方法确定静态结构和移动物体的位置形状特征的相对位置，采用三维建模平台Blender整合静态结构和移动物体的位置形状特征的相对位置，得到停车场的三维模型，具体步骤为：应用边缘检测算法和角点检测算法，分别提取静态元素图层和动态元素图层中静态结构和移动物体的轮廓及关键点；

使用特征描述符对静态结构和移动物体的轮廓及关键点进行编码，并得到静态结构特征集合和移动物体特征集合；

采用FLANN将静态结构特征集合和移动物体特征集合中的描述符进行匹配，得到特征匹配集合；

基于特征匹配集合、静态结构特征集合和移动物体特征集合，利用三维建模平台Blender，生成停车场三维模型；

基于停车场三维模型，采用可视化渲染技术输出一个包含静态结构和动态物体的完整三维场景；

所述车位评分选择模块，用于从停车场三维模型中提取影响车位评分的属性指标，计算每个车位的综合评分，选择最优充电车位并通过无线通信协议发送给车主，并当车辆抵达最优车位后，验证车位状态并激活智能充电桩进行充电服务。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1 7任一所述的基于智能充电桩识别~车位位置的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1 7任一所述的基于智能充电桩识别车位位置的方法的步~骤。