1.一种利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于，所述系统包括：

信息提取机构，用于获取地下车库在当前时间区间之前设定数量的多个过往时间区间分别对应的多份车辆访问信息，所述当前时间区间为以当前时刻为起点的时间区间，每一个时间区间对应的车辆访问信息为在所述时间区间内进入车辆总数和驶离车辆总数；

车库采集机构，用于获取所述地下车库的各项配置参数，所述地下车库的各项配置参数包括所述地下车库的车位数量、所述地下车库服务的居民楼的常住居民数量以及所述地下车库的注册车辆总数，所述地下车库为非固定车位车库；

模型构建机构，用于对深度神经网络执行各次训练以获得完成各次训练后的深度神经网络并作为人工智能模型输出，所述深度神经网络的训练的次数与所述地下车库的车位数量成正比；

数据鉴定器件，分别与所述信息提取机构、所述车库采集机构以及所述模型构建机构连接，用于采用所述人工智能模型基于每一个时间区间的持续时长、地下车库在当前时间区间之前设定数量的多个过往时间区间分别对应的多份车辆访问信息以及地下车库的各项配置参数智能鉴定地下车库在当前时间区间对应的车辆访问信息，所述地下车库在当前时间区间对应的车辆访问信息为地下车库在当前时间区间内进入车辆总数和驶离车辆总数；

策略定制器件，与所述数据鉴定器件连接，用于基于地下车库在当前时间区间内进入车辆总数和驶离车辆总数的差值动态确定地下车库在当前时间区间内的预留车位策略；

其中，基于地下车库在当前时间区间内进入车辆总数和驶离车辆总数的差值动态确定地下车库在当前时间区间内的预留车位策略包括：地下车库在当前时间区间内进入车辆总数和驶离车辆总数的差值越大，地下车库在当前时间区间内的预留车位需求量越大，确定的地下车库在当前时间区间内的预留车位数量越多；

其中，获取地下车库在当前时间区间之前设定数量的多个过往时间区间分别对应的多份车辆访问信息，所述当前时间区间为以当前时刻为起点的时间区间包括：所述当前时间区间与所述多个过往时间区间中各个时间区间的持续时长相等；

其中，获取地下车库在当前时间区间之前设定数量的多个过往时间区间分别对应的多份车辆访问信息，所述当前时间区间为以当前时刻为起点的时间区间还包括：所述设定数量的取值与所述地下车库的占地面积单调正向关联。

2.如权利要求1所述的利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于：

采用所述人工智能模型基于每一个时间区间的持续时长、地下车库在当前时间区间之前设定数量的多个过往时间区间分别对应的多份车辆访问信息以及地下车库的各项配置参数智能鉴定地下车库在当前时间区间对应的车辆访问信息，所述地下车库在当前时间区间对应的车辆访问信息为地下车库在当前时间区间内进入车辆总数和驶离车辆总数包括：每一个时间区间的持续时长、地下车库在当前时间区间之前设定数量的多个过往时间区间分别对应的多份车辆访问信息以及地下车库的各项配置参数同步输入到所述人工智能模型。

3.如权利要求2所述的利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于，所述系统还包括：

WIFI通信机构，设置在所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的附近且分别与所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件连接；

其中，WIFI通信机构，设置在所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的附近且分别与所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件连接包括：所述WIFI通信机构用于分别执行对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件各自的WIFI通信服务。

4.如权利要求2所述的利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于，所述系统还包括：

北斗星导航机构，设置在所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的附近且分别与所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件连接；

其中，北斗星导航机构，设置在所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的附近且分别与所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件连接包括：所述北斗星导航机构用于分别实现对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件基于北斗星导航模式的定位数据服务。

5.如权利要求2-4任一所述的利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于：

采用图像修正机构对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行图像数据处理以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据。

6.如权利要求5所述的利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于：

采用图像修正机构对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行图像数据处理以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据包括：对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行几何校正以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据。

7.如权利要求5所述的利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于：

采用图像修正机构对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行图像数据处理以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据包括：对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行动态范围拓展以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据。

8.如权利要求5所述的利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于：

采用图像修正机构对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行图像数据处理以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据包括：对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行直方图均衡化以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据。

9.如权利要求5所述的利用人工智能模型的策略定制系统，其特征在于：

采用图像修正机构对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行图像数据处理以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据包括：对所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件的输出数据执行空域微分法锐化以获得所述信息提取机构、所述车库采集机构、所述模型构建机构以及所述数据鉴定器件分别对应的输出处理数据。