CN114842669A - 基于大数据的分时停车管理***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于大数据的分时停车管理***及方法，涉及停车管理技术领域，解决了现有技术在分时停车管理过程中，仅对根据停车场内部车位进行分时控制，而无法实质增加可用车位数量，仍然无法解决停车难的技术问题；本发明将管理区域划分为若干个关联区域，并采集若干个关联区域的车位数据，再结合不同的车位请求来确定目标车位，进而通过车位锁定信号和对应数据采集模块的配合实现车位的高效利用，以解决停车难题；本发明将管理区域中对应的车位区域均纳入关联区域范畴，在车位紧缺导致停车难的时候，通过附近的关联区域获取空余车位，实现车位共享，能够有效解决停车难问题，同时能给为车位持有人带来收益。
Description
技术领域
本发明属于停车管理领域，涉及基于大数据的分时停车管理技术，具体是基于大数据的分时停车管理***及方法。
背景技术
随着机动车保有量的增加，城市内部停车位的供给和需求之间的矛盾日益凸显，车位紧张、停车难的现象已经成为城市管理者需要解决的首要难题。
现有技术(公开号为CN109658730A的发明专利)公开了一种立体停车场分时管理控制方法，根据时间区间对停车场的运行进行控制，使得立体停车场根据时间区间适时调整运行策略，提高运行效率。现有技术在分时停车管理过程中，仅对根据停车场内部车位进行分时控制，而无法实质增加可用车位数量，仍然无法解决停车难题；因此，亟须一种基于大数据的分时停车管理***及方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于大数据的分时停车管理***及方法，用于解决现有技术在分时停车管理过程中，仅对根据停车场内部车位进行分时控制，而无法实质增加可用车位数量，仍然无法解决停车难的技术问题。
本发明将管理区域划分为若干个关联区域，并采集若干个关联区域的车位数据，再结合不同的车位请求来确定目标车位，进而通过车位锁定信号和对应数据采集模块的配合实现车位的高效利用，以解决停车难题。
为实现上述目的，本发明的第一方面提供了基于大数据的分时停车管理***，包括云平台，以及与之相连接的数据采集模块和智能终端；
数据采集模块：采集关联区域的车位数据，以及根据车位锁定信号对关联区域内的目标车位进行锁定；其中，所述车位数据包括车位实时数据和车位历史数据；
云平台：将管理区域划分成若干所述关联区域，并为所述关联区域设置对应的所述数据采集模块；以及
根据车位请求对所述车位数据进行分析，确定目标车位；同时生成所述车位锁定信号并转发至所述数据采集模块。
优选的，所述云平台分别与所述数据采集模块和所述智能终端通信和/或电气连接；
所述数据采集模块与所述智能终端通信和/或电气连接；其中，所述智能终端包括智能手机和电脑。
优选的，所述云平台对管理区域进行划分，获取若干所述关联区域，包括：
导入所述管理区域的矢量图；
通过机器学习算法对所述矢量图进行分析，将所述管理区域按照车位区域划分成若干所述关联区域；
为所述关联区域至少设置一个所述数据采集模块。
优选的，所述云平台为所述关联区域配置所述数据采集模块之前，获取对应管理单位的数据采集授权，包括：
获取所述关联区域的合格车位数量；其中，所述合格车位指经过持有人授权的车位；
当合格车位数量大于数量阈值时，则通过所述关联区域对应的管理单位获取数据采集授权；其中，所述数量阈值根据实际经验设定。
优选的，所述云平台结合所述车位请求对所述车位实时数据进行分析，确定所述目标车位，包括：
通过所述智能终端发送所述车位请求至所述云平台；其中，所述车位请求包括车辆位置；
所述云平台以所述车辆位置为基础确定目标区域一，结合所述车位实时数据在所述目标区域一中搜索确定所述目标车位。
优选的，所述云平台结合所述车位请求进行预测，确定所述目标车位，包括：
接收所述车位请求；其中，所述车位请求包括目标位置和停车时间；
所述云平台以所述目标位置为基础确定更新目标区域二；
所述停车时间结合所述车位历史数据，在所述目标区域二中搜索确定所述目标车位。
优选的，云平台将所述停车时间和所述车位历史数据结合，确定所述目标车位，包括；
对所述目标区域二中对应的所述车位历史数据进行分析，获取各车位在所述停车时间的空余概率；
当所述空余概率大于概率阈值时，则将对应车位标记为预选车位，通过所述目标位置筛选所述预选车位，确定所述目标车位。
本发明的第二方面提供了基于大数据的分时停车管理方法，包括：
数据采集模块采集关联区域的车位数据，并发送至与之相连接的云平台；其中，所述车位数据包括车位实时数据和车位历史数据；
云平台根据车位请求对所述车位数据进行分析，确定目标车位，同时生成车位锁定信号并转发至数据采集模块。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明将管理区域划分为若干个关联区域，并采集若干个关联区域的车位数据，再结合不同的车位请求来确定目标车位，进而通过车位锁定信号和对应数据采集模块的配合实现车位的高效利用，以解决停车难题。
2、本发明将管理区域中对应的车位区域均纳入关联区域范畴，在车位紧缺导致停车难的时候，通过附近的关联区域获取空余车位，实现车位共享，能够有效解决停车难问题，同时能给为车位持有人带来收益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术(公开号为CN109658730A的发明专利)公开了一种立体停车场分时管理控制方法，根据时间区间对停车场的运行进行控制，使得立体停车场根据时间区间适时调整运行策略，提高运行效率。现有技术在分时停车管理过程中，仅对根据停车场内部车位进行分时控制，即对有限的车位资源进行分析控制，而无法实质增加可用车位数量，仍然无法解决停车难题。
本发明将管理区域划分为若干个关联区域，并采集若干个关联区域的车位数据，再结合不同的车位请求来确定目标车位，进而通过车位锁定信号和对应数据采集模块的配合实现车位的高效利用，以解决停车难题。
请参阅图1，本申请第一方面实施例提供了基于大数据的分时停车管理***，包括云平台，以及与之相连接的数据采集模块和智能终端；
数据采集模块：采集关联区域的车位数据，以及根据车位锁定信号对关联区域内的目标车位进行锁定；
云平台：将管理区域划分成若干关联区域，并为关联区域设置对应的数据采集模块；以及根据车位请求对车位数据进行分析，确定目标车位；同时生成车位锁定信号并转发至数据采集模块。
本申请中的云平台相当于中央服务器，用于对管理区域的车位数据进行综合分析，以及对各数据采集模块进行管理。数据采集模块则相当于具有数据处理存储能力的数据中转站，与云平台进行数据交互。
本申请中的车位数据包括车位实时数据和车位历史数据。车位实时数据是数据采集模块采集统计的当前时刻对应关联区域的车位状态，如空余车位的数量；车位历史数据是数据采集模块中存储的对应关联区域中各车位的使用情况，包括使用时间、使用车辆等。
本申请中云平台分别与数据采集模块和智能终端通信和/或电气连接；数据采集模块与智能终端通信和/或电气连接；其中，智能终端包括智能手机和电脑。
云平台与数据采集模块相连接，主要是为了获取对应关联区域的车位数据，以及发送车位锁定信号至关联区域，以实现车位的预约。云平台与智能终端相连接，主要是为了接收车位需求方的车位请求，并根据车位请求获取符合要求的目标车位。数据采集模块和智能终端相连接，是为了获取车位持有人的授权，并将合理的车位使用费支付给车位持有人。
本申请云平台对管理区域进行划分，获取若干关联区域，包括：
导入管理区域的矢量图；
通过机器学习算法对矢量图进行分析，将管理区域按照车位区域划分成若干关联区域；为关联区域至少设置一个数据采集模块。
管理区域是指需要分时停车管理服务的区域，如某个行政区，通过机器学习算法结合其他辅助数据(小区和商场矢量图)来识别管理区域中的车位集中区域，既车位区域，将每个车位区域作为一个关联区域。需要说明的是，关联区域中有一定数量的停车位，且有对应的管理单位，如住宅区和商场。
每个关联区域至少设置一个数据采集模块，并由对应的管理单位进行管理。同一个关联区域设置有多个数据采集模块(关联区域范围大或者车位多时可设置多个数据采集模块)时，则这多个数据采集模块相互关联协作。
在一个可选的实施例中，云平台为关联区域配置数据采集模块之前，获取对应管理单位的数据采集授权，包括：
获取关联区域的合格车位数量；
当合格车位数量大于数量阈值时，则通过关联区域对应的管理单位获取数据采集授权。
当云平台得到管理区域对应管理单位的授权之后，则
在管理单位进行数据采集授权之前，需要判断关联区域中的合格车位数量是否值得设置数据采集模块，比如关联区域中没有也不会有合格车位，则不需要为其设置数据采集模块，以免浪费成本；当合格车位的数量满足要求(大于数量阈值)时，则在管理单位批准的情况下可以为其对应的关联区域设置数据采集模块。可以理解的是，上述数量阈值是根据关联区域的实际情况设定，如关联区域车位非常紧张，则可以设置较小的数量阈值。
需要说明的是，在某些重视隐私或者非开放的关联区域，管理单位可以不授权进行数据采集，即该关联区域实质是一个无效区域，在后续数据处理时不考虑无效区域，既能降低数据处理量，又能够保护隐私。
合格车位指经过持有人授权的车位。这里的持有人包括个人用户和集体用户。个人用户是指车位产权人，如某用户在购房时顺便购买了对应小区的车位，则该用户即为个人用户；集体用户是拥有车位处置权的非个人，如可以对关联区域中没有售卖出的车位进行处置的物业公司。
可以理解的是，物业公司可以将其具有处置权的车位申请成合格车位，个人用户也可以通过智能终端将自有车位申请成合格车位。
在一个优选的实施例中，云平台结合车位请求对车位实时数据进行分析，生成车位锁定信号，包括：
通过智能终端发送车位请求至云平台；
云平台以车辆位置为基础确定目标区域一，结合车位实时数据在目标区域一中搜索确定目标车位。
本实施例中车位请求包括车辆位置，云平台根据车位请求中的车辆位置来确定目标区域一，在通过目标区域一中的车位实时数据筛选出合适的空余车位，将其确定为目标车位。
举例说明本实施例：
某车主当前正处于某停车场，但是该停车场没有空余车位，则用户通过智能终端发送车位请求(包括车主所驾驶车辆的当前位置)至云平台；
云平台根据车辆当前位置选择距车辆最近的两个关联区域作为目标区域一；
在目标区域一中进行空余车位搜索，将搜索到的空余车位标记为目标车位；如果在目标区域一没有搜索到空余车位，则扩大目标区域一的范围继续搜索。
在另外一个优选的实施例中，云平台结合车位请求进行预测，确定目标车位，包括：
接收车位请求；
云平台以目标位置为基础确定更新目标区域二；
停车时间结合车位历史数据，在目标区域二中搜索确定目标车位。
在根据车位请求进行预测时，车位请求至少包括目标位置和停车时间，根据目标位置确定目标区域二，再结合停车时间来筛选获取目标车位。目标位置是指车主的目的地，即车主需要在目标位置停车；停车时间可以理解为车主到达目的地的时间。
在一个具体的实施例中，云平台将停车时间和车位历史数据结合，确定目标车位，包括；
对目标区域二中对应的车位历史数据进行分析，获取各车位在停车时间的空余概率；
当空余概率大于概率阈值时，则将对应车位标记为预选车位，通过目标位置筛选预选车位，确定目标车位。
云平台根据目标位置筛选距离较近的关联区域整合成目标区域二，然后对该目标区域二中的车位历史数据进行分析统计，获取在停车时间空余的概率，根据概率和距离获取目标车位。
在获取目标车位之后，则云平台自动生成车位锁定信号，并发送至对应的数据采集模块，数据采集模块根据车位锁定信号对车位进行锁定。
举例说明本实施例：
某车主在某工作日准备到商场进行购物，以及下午五点左右到商场，购物时长为2小时；
云平台根据商场位置选择最近的两个关联区域作为目标区域二；
对目标区域二中的车位历史数据进行分析，获取各车位在下午五点到七点空余的概率；
根据概率阈值和车位离商场的距离来筛选目标车位。
本实施例中对车位历史数据进行分析统计，实质是预测各车位的空余概率，如某车位车主作息规律，工作日均是早上8点开车出门，晚上7点开车回家，该车位在下午五点到七点空余的概率为100％。
可以理解的是，无论是目标区域一还是目标区域二均至少包括一个关联区域，也就是说目标区域一或者目标区域二的级别比关联区域大，且目标区域一或者目标区域二更新的基准是关联区域，即每更新一次，则增加若干个关联区域。
本申请第二方面实施例提供了基于大数据的分时停车管理方法，包括：
数据采集模块采集关联区域的车位数据，并发送至与之相连接的云平台；其中，车位数据包括车位实时数据和车位历史数据；
云平台根据车位请求对车位数据进行分析，确定目标车位，同时生成车位锁定信号并转发至数据采集模块。
本发明的工作原理：
云平台将管理区域划分成若干关联区域，并为关联区域设置对应的数据采集模块；数据采集模块采集关联区域的车位数据。
云平台根据车位请求对车位数据进行分析，确定目标车位，同时生成车位锁定信号并转发至数据采集模块。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (8)
1.基于大数据的分时停车管理***，包括云平台，以及与之相连接的数据采集模块和智能终端，其特征在于：
数据采集模块：采集关联区域的车位数据，以及根据车位锁定信号对关联区域内的目标车位进行锁定；其中，所述车位数据包括车位实时数据和车位历史数据；
云平台：将管理区域划分成若干所述关联区域，并为所述关联区域设置对应的所述数据采集模块；以及
根据车位请求对所述车位数据进行分析，确定目标车位；同时生成所述车位锁定信号并转发至所述数据采集模块。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的分时停车管理***，其特征在于，所述云平台分别与所述数据采集模块和所述智能终端通信和/或电气连接；
所述数据采集模块与所述智能终端通信和/或电气连接；其中，所述智能终端包括智能手机和电脑。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的分时停车管理***，其特征在于，所述云平台对管理区域进行划分，获取若干所述关联区域，包括：
导入所述管理区域的矢量图；
通过机器学习算法对所述矢量图进行分析，将所述管理区域按照车位区域划分成若干所述关联区域；
为所述关联区域至少设置一个所述数据采集模块。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的分时停车管理***，其特征在于，所述云平台为所述关联区域配置所述数据采集模块之前，获取对应管理单位的数据采集授权，包括：
获取所述关联区域的合格车位数量；其中，所述合格车位指经过持有人授权的车位；
当合格车位数量大于数量阈值时，则通过所述关联区域对应的管理单位获取数据采集授权；其中，所述数量阈值根据实际经验设定。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的分时停车管理***，其特征在于，所述云平台结合所述车位请求对所述车位实时数据进行分析，确定所述目标车位，包括：
通过所述智能终端发送所述车位请求至所述云平台；其中，所述车位请求包括车辆位置；
所述云平台以所述车辆位置为基础确定目标区域一，结合所述车位实时数据在所述目标区域一中搜索确定所述目标车位。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的分时停车管理***，其特征在于，所述云平台结合所述车位请求进行预测，确定所述目标车位，包括：
接收所述车位请求；其中，所述车位请求包括目标位置和停车时间；
所述云平台以所述目标位置为基础确定更新目标区域二；
所述停车时间结合所述车位历史数据，在所述目标区域二中搜索确定所述目标车位。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的分时停车管理***，其特征在于，云平台将所述停车时间和所述车位历史数据结合，确定所述目标车位，包括；
对所述目标区域二中对应的所述车位历史数据进行分析，获取各车位在所述停车时间的空余概率；
当所述空余概率大于概率阈值时，则将对应车位标记为预选车位，通过所述目标位置筛选所述预选车位，确定所述目标车位。
8.基于大数据的分时停车管理方法，基于权利要求1至7任意一项所述的基于大数据的分时停车管理***，其特征在于，包括：
数据采集模块采集关联区域的车位数据，并发送至与之相连接的云平台；其中，所述车位数据包括车位实时数据和车位历史数据；
云平台根据车位请求对所述车位数据进行分析，确定目标车位，同时生成车位锁定信号并转发至数据采集模块。
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