【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要关于车位管理系统，特别是关于一种基于大数据分析的区域车位管理系统及应用。
技术介绍
1、目前我国汽车保有量持续攀升，城市停车位越来越紧张，停车难导致部分车辆直接停在道路两侧、店铺门口等非停车区域，不仅严重加剧了交通拥堵，而且还存在较大的安全隐患。部分区域如高等院校、医院等公共机构需要承担一定的社会服务功能，在接纳本单位人员和车辆的同时还需要接纳社会人员和车辆进入，来缓解城市的交通压力。其中高校面积广大，道路狭窄，人员流动性大且具有周期性，而且由大量非机动车辆穿梭，导致社会车辆进入高校校园后难以快速找到车位，可能存在乱停乱放，容易引起交通拥堵、停车纠纷甚至交通事故，对师生教职工的安全存在一定的威胁。
2、校园停车难问题存在较多因素，包括：1)成本高：校园内树木茂盛，监控相机易被生长的树木影响，在建设时需对校园树木修剪，建设成本高，后期维护期间，需定期观察是否被遮挡，运维成本高；2)准确率低：监控相机车位状态；3)影响高校形象：校区内车位分布零散，所需要的监控相机数量大、高杆林立不利于校园后期建设；4)管理难度大：校园内的非机动车停放问题人工管理难度大且无实时通知方式；5)效率低：无数据支撑，校园管理人员无法有新的车位规划参考，无法提前发现隐藏的停车问题。因此研发停车效率高、监控成本低、可视化、易实现的车位管理系统是很有必要的。
3、前述
技术介绍
知识的记载旨在帮助本领域普通技术人员理解与本专利技术较为接近的现有技术，同时便于对本申请专利技术构思及技术方案的理解，应当明确的是，在没有明确的证据表明
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提及的至少一种技术问题，本专利技术的目的旨在提供一种基于大数据分析的区域车位管理系统，系统能够显著提高停车效率，减少停车等待时间和交通拥堵，改善区域停车环境，并可对区域内的停车数据进行预测，方便区域安保人员对停车管控办法进行针对性的调整。
2、基于大数据分析的区域车位管理系统，包括：
3、感知层，其被配置为采集系统外部环境即区域内的初始信息，并对采集得到的初始信息进行分类，然后传递到服务层；
4、服务层，其被配置对初始信息进行整合、处理和分析，进行业务逻辑处理得到区域统计信息，并向应用层提供所述区域统计信息；
5、应用层，其被配置为处理来自用户界面、网络接口等底层组件的请求，并调用其他更低层次的服务，以完成用户所需的操作。
6、作为对本申请技术方案的优选，所述感知层采集的初始信息包括：非机动车停车区域信息、机动车车位是否停放有车辆、在位机动车是否停放标准。
7、作为对本申请技术方案的优选，所述非机动车停车区域信息包括非机动车停车区域空余量、非机动车停车区域是否停放有机动车、非机动车停车区域外围是否停放有非机动车。
8、作为对本申请技术方案的优选，所述感知层通过地磁、雷达和光照度三种检测方式采集系统外部环境即区域内的初始信息。
9、作为对本申请技术方案的优选，所述服务层中还预先输入有其他信息，包括：机动车行车路线、机动车行车路线附近的地点名称、非机动车行车路线、非机动车行车路线附近的地点名称、各个地点名称之间的距离。
10、作为对本申请技术方案的优选，所述服务层还被配置为将区域统计信息存储到数据库中。
11、作为对本申请技术方案的优选，所述应用层还被配置为展示停车区域的余位信息并能引导车主停车。
12、作为对本申请技术方案的优选，所述应用层还被配置为生成区域停车热力图、区域停车时长分析表、区域车主画像等可视化模型。
13、作为对本申请技术方案的优选，所述应用层展示停车区域的余位信息的方法包括：
14、1)将展示信息的诱导屏列于机动车行车路线上，指引车辆寻找合适的停车区域；和/或
15、2)司机通过自己的移动端设备向系统发出请求获取各个停车区域的余位数据，并可在输入目的地区域后引导车辆往距离目的地最近的且有余位的停车区域，引导车主停车。
16、感知层采集区域范围内的初始信息如非机动车停车区域信息、车位是否停放有车辆以及机动车停放是否标准等，服务层根据初始信息生成区域停车用户画像停车热力图，热力图包括了区域内各停车场区域的空位数量，并通过诱导屏或移动端设备向公众提供实时的信息发布与查询服务，方便公众迅速找到合适的区域停车。
17、作为对本申请技术方案的优选，所述服务层收到在位机动车未停放标准的信息，系统自动向该机动车车主发送通知。
18、作为对本申请技术方案的优选，所述服务层根据整体区域内车位数量、整体区域内现存车辆数量、空车位数量获知有车辆未停放在车位内，通过诱导屏获知违规车辆最后出现位置，引导安保人员前往该位置处理。
19、作为对本申请技术方案的优选，安保人员观察到非机动车未在规定区域停放，通过扫描非机动车二维码与校园内网交互，获取车辆信息，张贴告知单，同时平台通过阿里云短信服务将下发短信通知师生，尽快处理。
20、作为对本申请技术方案的优选，所述服务层还被配置为通过内嵌的预测模型对停车数据进行预测，并将包括单日进出车流量、日间车位利用率、夜间车位利用率、平均停车时长以及车位周转率在内的预测结果提供给应用层。
21、作为对本申请技术方案的优选，所述预测模型具体经由下述步骤建立：
22、1)获取区域内上两个周期的停车数据，所述停车数据包括：单日进出车流量、日间车位利用率、夜间车位利用率、平均停车时长以及车位周转率；
23、2)对所述停车数据进行差分获得一阶差分d1＝[y2-y1，y3-y2，...，yn-yn-1，]，其中y1，y2，...，yn即为原始停车数据y在各个时刻的值，y＝[y1，y2，...，yi，...，yn]，yi表示第i个时刻的值；
24、3)对差分后的时间序列进行ar拟合，ar(p)模型表示为其中，c是常数项，表示ar(p)模型的系数即自回归系数，dt-i表示差分后的时间序列在时间点t-i的值，εt表示随机误差项；
25、4)在ar拟合的基础上，加入ma项，ma(q)模型的表示为：
26、
27、其中，θj表示ma模型的系数即移动平均系数，εt-j表示随机误差项在时间点t-j的值；根据自回归中的最小二乘法得出移动平均系数；
28、5)将ar和ma两个部分合并得到完整的arima(p，d，q)模型：
29、
30、其中，yt表示当前时刻t的值；yt-i-d表示过去时刻t-i-d的值；d表示几阶差分，一般为1阶差分；r表示特殊事件系数；得出停车场内的未来一个周期内的预测数据，包括单日进出车流量、日间车位利用率、夜间车位利用率、平均停车时长以及车位周转率，从而方便区域安保人员对停车管控办法进行针对性调整。
【技术保护点】
1.基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述感知层通过地磁、雷达和光照度三种检测方式采集系统外部环境即区域内的初始信息。
3.根据权利要求1或2所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述应用层还被配置为展示停车区域的余位信息并能引导车主停车。
4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述应用层展示停车区域的余位信息的方法包括：
5.根据权利要求1、2或4所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述应用层还被配置为生成区域停车热力图、区域停车时长分析表、区域车主画像可视化模型。
6.根据权利要求1、2或4所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述服务层根据整体区域内车位数量、整体区域内现存车辆数量、空车位数量获知有车辆未停放在车位内，通过诱导屏获知违规车辆最后出现位置，引导安保人员前往该位置处理。
7.根据权利要求1、2或4所述的基于大数据分析的区域车位管理
8.根据权利要求7所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述预测模型具体经由下述步骤建立：
9.根据权利要求8所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述ARIMA(p,d,q)模型中，预测周期内确定无特殊事件发生时，R＝0；预测周期内有特殊事件发生时，以发生过所述特殊事件的上个周期中的停车数据的极差表示特殊事件系数R。
10.权利要求1-9任一项所述基于大数据分析的区域车位管理系统在高校停车管理中的应用。
...【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述感知层通过地磁、雷达和光照度三种检测方式采集系统外部环境即区域内的初始信息。
3.根据权利要求1或2所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述应用层还被配置为展示停车区域的余位信息并能引导车主停车。
4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述应用层展示停车区域的余位信息的方法包括：
5.根据权利要求1、2或4所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述应用层还被配置为生成区域停车热力图、区域停车时长分析表、区域车主画像可视化模型。
6.根据权利要求1、2或4所述的基于大数据分析的区域车位管理系统，其特征在于：所述服务层根据整体区域内车位数量、整体区域内现存车辆数量、空车位数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李大鹏，钟炳达，毛崧松，周青晗，王艳奇，
申请(专利权)人：杭州目博科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。