随着中国城市化进程的加快,城市居民生活水平的日益提升,小汽车在我国的普通家庭已经开始普及,于是,停车困难的问题也就变得越来越严重。现在大部分停车场停车效率低下、显示功能单一。在停车过程中复杂的巡游过程,不仅对城市环境造成了破坏,而且给人们带来了烦躁的情绪而影响了生活质量。所以,建立健全的智能停车系统是改善停车困难问题的有效途径之一。本文对基于物联网大环境下的智能停车系统展开了详细的介绍和分析,并对停车诱导的方法作出了详细的研究。文章从停车者的需求出发,首先分析了智能停车诱导系统的组成部分,然后详细介绍了包括停车位信息采集系统、车辆信息采集系统、路况信息采集系统、用户端系统等在内的整个系统的框架和各个子系统的工作方式以及子系统之间的数据传输方式。文章重点提出了基于泊车位置选择的停车诱导线路的优化问题。在进行优化的过程中,首先从停车位置的包括步行距离、行驶距离等在内的七大影响要素出发,建立了基于灰色联想理解法的多属性决策模型,再根据停车者的需求和喜好建立相关决策属性矩阵,最后利用灰熵关联度多属性决策的方式对可供停车的停车位置根据用户需求进行排序。最终系统得出相应的最佳路径和最佳停车诱导线路的提示。