一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统技术方案

本发明专利技术属于车位推荐领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的室内停车位智能推荐系统无法对停车场内、外的交通拥堵情况进行监控分析的问题，具体是一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，包括智能推荐平台，所述智能推荐平台通信连接有用户客户端、动态监控模块、快速推荐模块、舒适推荐模块、数据库以及存储模块；所述用户客户端用于将用户的目标信息上传至智能推荐平台，用户的目标信息包括目标停车场的名称与地理位置，以目标停车场的地理位置为圆心，r1为半径画圆得到触发区域；本发明专利技术可以对目标停车场的动态状态进行监控分析，从而对停车场内、外部的车辆流动情况进行监控，根据动态状态监控结果对车位推荐模式进行选择。据动态状态监控结果对车位推荐模式进行选择。据动态状态监控结果对车位推荐模式进行选择。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统


[0001]本专利技术属于车位推荐领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统。

技术介绍

[0002]许多人员流动大、商业往来频繁的地方都会设有地上、地下的立体停车场以节省空间，随着汽车普及到普通家庭，私家车越来越多，也逐渐导致了公共场所停车越来越难的问题。
[0003]现有的室内停车位智能推荐系统通常可以对室内停车场的空闲车位进行检测，然后将空闲车位发送给用户，让用户进入室内停车场后可以直接到对应空闲车位进行停车；但是现有的室内停车位智能推荐系统不具备对停车场内、外的交通拥堵情况进行监控分析的功能，进而导致停车高峰期时用户无法以最优路线到达空闲车位进行停车，同时，现有的室内停车位智能推荐系统无法为不同需求的用户提供针对性的车位推荐服务，导致停车推荐功能的适用性差、用户体验不好。
[0004]针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，用于解决现有的室内停车位智能推荐系统无法对停车场内、外的交通拥堵情况进行监控分析的问题；
[0006]本专利技术需要解决的技术问题为：如何提供一种可以对停车场内、外的交通拥堵情况进行监控分析的基于大数据的室内停车位智能推荐系统。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，包括智能推荐平台，所述智能推荐平台通信连接有用户客户端、动态监控模块、快速推荐模块、舒适推荐模块、数据库以及存储模块；
[0009]所述用户客户端用于将用户的目标信息上传至智能推荐平台，用户的目标信息包括目标停车场的名称与地理位置，以目标停车场的地理位置为圆心，r1为半径画圆得到触发区域，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；
[0010]所述动态监控模块接收到动态参数后对目标停车场的动态状态进行监控分析，在动态状态满足要求时向用户客户端发送模式选择信号，在动态状态不满足要求时采用动态推荐模式为用户进行车位推荐，并将动态推荐入口与动态推荐车位发送至用户客户端；
[0011]用户客户端接收到模式选择信号后进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，用户选择快速停车模式时通过智能推荐平台向快速推荐模块发送快速推荐信号；用户选择舒适停车模式时通过智能推荐平台向舒适推荐模块发送舒适推荐信号；
[0012]所述快速推荐模块接收到快速推荐信号后采用快速推荐模式为用户进行车位推荐，并将快速推荐入口与快速推荐车位发送至用户客户端；
[0013]所述舒适推荐模块接收到舒适推荐信号后采用舒适推荐模式为用户进行车位推荐，并将舒适推荐入口与舒适推荐车位发送至用户客户端。
[0014]作为本专利技术的一种优选实施方式，目标停车场的动态参数包括目标停车场的进入数据JR、驶出数据SC以及启动数据QD，进入数据JR为L1分钟内进入目标停车场的车辆总数量，驶出数据SC为L1分钟内离开目标停车场的车辆总数量，启动数据QD为L1分钟内目标停车场内启动驶离停车位的车辆总数量。
[0015]作为本专利技术的一种优选实施方式，对动态状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到动态阈值DTmax，将目标停车场的动态系数DT与动态阈值DTmax进行比较：若动态系数DT大于等于动态阈值DTmax，则判定目标停车场的动态状态不满足要求，采用动态推荐模式为用户进行车位推荐；若动态系数DT小于动态阈值，DTmax，则判定目标停车场的动态状态满足要求，动态监控模块向智能推荐平台发送模式选择信号，智能推荐平台接收到模式选择信号后将模式选择信号发送至用户客户端。
[0016]作为本专利技术的一种优选实施方式，动态推荐模式的车位推荐过程包括：将目标停车场的入口标记为目标对象i，i＝1，2，
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，n，n为正整数，通过入口将目标停车场的停车区域分割为目标区域i，目标对象i与目标区域i一一对应，按照与目标停车场的动态系数获取方式相同的方式获取目标区域i的动态系数DTi，将动态系数DTi数值最小的目标区域i标记为推荐区域，将推荐区域对应的目标对象标记为动态推荐入口，将目标区域内的空闲车位按照与动态推荐入口距离由小到大的顺序进行排序，截取排序靠前的L2个空闲车位并标记为动态推荐车位。
[0017]作为本专利技术的一种优选实施方式，快速推荐模式的车位推荐过程包括：通过用户客户端获取到用户的导航路线，将目标对象i与导航路线终点的距离值标记为JLi，将目标区域i内的空余车位数量标记为KYi，通过对JLi、KYi以及DTi进行数值计算得到目标对象i的快速系数KSi；将快速系数KSi数值最大的目标对象标记为快速推荐入口，将距离快速推荐入口距离最近的空闲车位标记为快速推荐车位，将快速推荐入口与快速推荐车位通过智能推荐平台发送至用户客户端。
[0018]作为本专利技术的一种优选实施方式，舒适推荐模式的车位推荐过程包括：获取目标区域i内的连续数据LXi以及空连数据KLi，通过对连续数据LXi与空连数据KLi进行数值计算得到目标区域i的舒适系数SSi；将舒适系数SSi数值最大的目标区域i对应的目标对象i标记为舒适推荐入口，将子集数量最大的连续集合对应的停车区域标记为舒适推荐区域；若所有的目标区域i的舒适系数SSi均为零，则将空闲车位数量最多的目标区域i对应的目标对象i标记为舒适推荐入口，将推荐入口对应目标区域的空闲车位标记为分析对象，在分析对象上方进行图像拍摄并将拍摄到的图像标记为分析图象，将分析图象的阴影面积标记为遮挡值，将分析对象中遮挡值最小的空闲车位标记为舒适推荐车位；将舒适推荐入口与舒适推荐区域通过智能推荐平台发送至用户客户端。
[0019]作为本专利技术的一种优选实施方式，连续数据LXi与空连数据KLi的获取过程包括：由相邻的空闲车位构成连续集合，将相邻集合的数量标记为连续数据LXi，将所有相邻集合的子集数量之和标记为空连数据KLi。
[0020]作为本专利技术的一种优选实施方式，该基于大数据的室内停车位智能推荐系统的工作方法，包括以下步骤：
[0021]步骤一：通过用户客户端将用户的目标信息上传至智能推荐平台，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；
[0022]步骤二：对目标停车场的动态状态进行监控分析并得到目标停车场的动态系数，通过动态系数的数值大小对目标停车场的动态状态是否满足要求进行判定，动态状态不满足要求时采用动态推荐模式进行车位推荐，动态状态满足要求时执行步骤三；
[0023]步骤三：通过用户客户端进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，用户选择快速停车模式时执行步骤四，用户选择舒适停车模式时执行步骤五；
[0024]步骤四：通过用户客户端获取到用户的导航路线并计算快速系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，其特征在于，包括智能推荐平台，所述智能推荐平台通信连接有用户客户端、动态监控模块、快速推荐模块、舒适推荐模块、数据库以及存储模块；所述用户客户端用于将用户的目标信息上传至智能推荐平台，用户的目标信息包括目标停车场的名称与地理位置，以目标停车场的地理位置为圆心，r1为半径画圆得到触发区域，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；所述动态监控模块接收到动态参数后对目标停车场的动态状态进行监控分析，在动态状态满足要求时向用户客户端发送模式选择信号，在动态状态不满足要求时采用动态推荐模式为用户进行车位推荐，并将动态推荐入口与动态推荐车位发送至用户客户端；用户客户端接收到模式选择信号后进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，用户选择快速停车模式时通过智能推荐平台向快速推荐模块发送快速推荐信号；用户选择舒适停车模式时通过智能推荐平台向舒适推荐模块发送舒适推荐信号；所述快速推荐模块接收到快速推荐信号后采用快速推荐模式为用户进行车位推荐，并将快速推荐入口与快速推荐车位发送至用户客户端；所述舒适推荐模块接收到舒适推荐信号后采用舒适推荐模式为用户进行车位推荐，并将舒适推荐入口与舒适推荐车位发送至用户客户端。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，其特征在于，目标停车场的动态参数包括目标停车场的进入数据JR、驶出数据SC以及启动数据QD，进入数据JR为L1分钟内进入目标停车场的车辆总数量，驶出数据SC为L1分钟内离开目标停车场的车辆总数量，启动数据QD为L1分钟内目标停车场内启动驶离停车位的车辆总数量。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，其特征在于，对动态状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到动态阈值DTmax，将目标停车场的动态系数DT与动态阈值DTmax进行比较：若动态系数DT大于等于动态阈值DTmax，则判定目标停车场的动态状态不满足要求，采用动态推荐模式为用户进行车位推荐；若动态系数DT小于动态阈值，DTmax，则判定目标停车场的动态状态满足要求，动态监控模块向智能推荐平台发送模式选择信号，智能推荐平台接收到模式选择信号后将模式选择信号发送至用户客户端。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，其特征在于，动态推荐模式的车位推荐过程包括：将目标停车场的入口标记为目标对象i，i＝1，2，
…
，n，n为正整数，通过入口将目标停车场的停车区域分割为目标区域i，目标对象i与目标区域i一一对应，按照与目标停车场的动态系数获取方式相同的方式获取目标区域i的动态系数DTi，将动态系数DTi数值最小的目标区域i标记为推荐区域，将推荐区域对应的目标对象标记为动态推荐入口，将目标区域内的空闲车位按照与动态推荐入口距离由小到大的顺序进行排序，截取排序...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆飞，吴锐佳，林秀芳，龙伟东，
申请(专利权)人：广东开放大学广东理工职业学院，
类型：发明
国别省市：