基于大数据静态交通综合管控系统及方法与流程

1.本发明涉及一种基于大数据静态交通综合管控系统及方法。


背景技术：

2.随着互联网、物联网技术的不断发展，近年来智慧停车场硬件系统的不断普及，越来越多的基于号牌识别的智能停车场管理系统正在替代传统的人工计费和抽卡计费管理模式，停车场正在步入智能化管理时代。伴随着智能停车场管理系统的普及应用，停车场的实时泊位信息、实时车流量信息和车辆进出场信息逐步汇集成为静态的交通大数据库。静态交通是由公共交通车辆为乘客上下车的停车、货运车辆为装卸货物的停车、小客车和自行车等在交通出行中的停车等行为构成的一个总的概念，现有的静态交通综合管控技术很多，比较接近的现有技术中有专利文献cn110930703a其公开了一种静态交通管控技术，能够对于各个停车场管理系统数据进行统一的上传存储，充分利用停车场系统收集的大量车场数据，通过对各类数据进行整合分析，形成综合预警信息指令，通过互联网实现信息共享，使之为城市的规划建设、治安管理、交通管控以及市民出行等服务。同时通过互联网移动通讯和物联网技术实现平台远程指挥、控制前端设备，实现停车场远端集中控制。这类技术能够收集停车场等大量的静态交通管控数据，并为各种控制提供基础，但该类技术在数据处理中并没有明显优势，主要在于该类技术一般仅采取基础的数据，不能将大量数据有机联系，不能从大量数据中获取对交通管控有直接价值的处理结果，该类技术的意义仍停留在数据采集的层次。
3.本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：基于大数据静态交通综合管控方法包括步骤有，停车场车辆采集模块收集进出停车场的车辆数据并发送给大数据服务器，停车场传感模块收集停车场内车辆停放及车位数据并发送给大数据服务器，交通导航模块将对车辆的导航状态及路况状态数据发送给大数据服务器，交通管理模块将违法车辆的实时状态数据发送给大数据服务器，大数据服务器将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集。
4.进一步，所述大数据服务器将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集包括将进出停车场的车辆数据与停车场内车辆停放及车位数据有机联系处理，将进出停车场的车辆数据与车辆的导航状态及路况状态数据有机联系处理，将车辆的导航状态及路况状态数据与违法车辆的实时状态数据有机联系处理。
5.进一步，所述大数据服务器将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集包括将进出停车场的车辆数据、车辆停放及车位数据、车辆的导航状态及路况状态数据、违法车辆的实时状态数据有机联系处理。
6.进一步，将进出停车场的车辆数据与车辆停放及车位数据有机联系处理后形成的综合管控参考集，包括停车场的停车状态数据，将进出停车场的车辆数据与车辆的导航状态及路况状态数据有机联系处理后形成的综合管控参考集包括停车场附近的路况状态数据，将车辆的导航状态及路况状态数据与违法车辆的实时状态数据有机联系处理后形成的
综合管控参考集包括查处违章的风险状态数据，所述停车状态数据为停车场管控提供依据，所述停车场附近的路况状态数据为停车场附近的导航系统管控提供依据，所述查处违章的风险状态数据为交通管控提供依据。
7.进一步，将进出停车场的车辆数据、车辆停放及车位数据、车辆的导航状态及路况状态数据、违法车辆的实时状态数据有机联系处理后形成的综合管控参考集包括静态交通干预评价参数，静态交通干预评价参数的大小用于指导是否需要人工主动干预交通管控，设静态交通干预评价参数为n1，n1=（t
1-t2·
l）
·
p1 （f
1-f2·
l）
·
p2 （c
1-c2·
l）
·
p3，其中t1为停车状态数据中表征停车密度的参数；t2为停车状态数据中表征停车流动速度的参数；l为设置的参考时间段；f1为停车场附近的路况状态数据中表征停车密度的参数；f2为停车场附近的路况状态数据中表征停车流动速度参数；c1为查处违章的风险状态数据中表征违章车辆数量的参数；c2为查处违章的风险状态数据中表征违章车辆位置变化快慢的参数，p1,p2,p3均为权值。
8.基于大数据静态交通综合管控系统包括停车场车辆采集模块，用于收集进出停车场的车辆数据并发送给大数据服务器，停车场传感模块，用于收集停车场内车辆停放及车位数据并发送给大数据服务器，交通导航模块，用于将对车辆的导航状态及路况状态数据发送给大数据服务器，交通管理模块，用于将违法车辆的实时状态数据发送给大数据服务器，大数据服务器，用于将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集。
9.有益效果本技术能够将多种数据有机联系处理，这样能够在数据联系处理基础之上对管控提供更加精准的依据，这样也克服了现有技术的“仅采取基础的数据，不能将大量数据有机联系，不能从大量数据中获取对交通管控有直接价值的处理结果”的问题。
附图说明
10.图1为本技术基于大数据静态交通综合管控方法的流程图。
具体实施方式
11.具体实施中，本技术提供了一种基于大数据静态交通综合管控方法，如图1，其包括步骤有：停车场车辆采集模块收集进出停车场的车辆数据并发送给大数据服务器，停车场传感模块收集停车场内车辆停放及车位数据并发送给大数据服务器，交通导航模块将对车辆的导航状态及路况状态数据发送给大数据服务器，交通管理模块将违法车辆的实时状态数据发送给大数据服务器，大数据服务器将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集。
12.在优选的实施中，所述大数据服务器将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集包括将进出停车场的车辆数据与停车场内车辆停放及车位数据有机联系处理，将进出停车场的车辆数据与车辆的导航状态及路况状态数据有机联系处理，将车辆的导航状态及路况状态数据与违法车辆的实时状态数据有机联系处理。
13.优选的实施中，所述大数据服务器将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集包括将进出停车场的车辆数据、车辆停放及车位数据、车辆的导航状态及路况状
态数据、违法车辆的实时状态数据有机联系处理。
14.优选的实施中，将进出停车场的车辆数据与车辆停放及车位数据有机联系处理后形成的综合管控参考集，包括停车场的停车状态数据，将进出停车场的车辆数据与车辆的导航状态及路况状态数据有机联系处理后形成的综合管控参考集包括停车场附近的路况状态数据，将车辆的导航状态及路况状态数据与违法车辆的实时状态数据有机联系处理后形成的综合管控参考集包括查处违章的风险状态数据，所述停车状态数据为停车场管控提供依据，所述停车场附近的路况状态数据为停车场附近的导航系统管控提供依据，所述查处违章的风险状态数据为交通管控提供依据。
15.优选的实施中，将进出停车场的车辆数据、车辆停放及车位数据、车辆的导航状态及路况状态数据、违法车辆的实时状态数据有机联系处理后形成的综合管控参考集包括静态交通干预评价参数，静态交通干预评价参数的大小用于指导是否需要人工主动干预交通管控，设静态交通干预评价参数为n1，n1=（t
1-t2·
l）
·
p1 （f
1-f2·
l）
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p2 （c
1-c2·
l）
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p3，其中t1为停车状态数据中表征停车密度的参数；t2为停车状态数据中表征停车流动速度的参数；l为设置的参考时间段；f1为停车场附近的路况状态数据中表征停车密度的参数；f2为停车场附近的路况状态数据中表征停车流动速度参数；c1为查处违章的风险状态数据中表征违章车辆数量的参数；c2为查处违章的风险状态数据中表征违章车辆位置变化快慢的参数，p1,p2,p3均为权值。
16.本技术还公开基于大数据静态交通综合管控系统，其包括，停车场车辆采集模块，用于收集进出停车场的车辆数据并发送给大数据服务器，停车场传感模块，用于收集停车场内车辆停放及车位数据并发送给大数据服务器，交通导航模块，用于将对车辆的导航状态及路况状态数据发送给大数据服务器，交通管理模块，用于将违法车辆的实时状态数据发送给大数据服务器，大数据服务器，用于将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集。
17.本技术一种的具体实施中，公开了基于大数据静态交通综合管控方法，其包括步骤有：停车场车辆采集模块收集进出停车场的车辆数据并发送给大数据服务器，停车场传感模块收集停车场内车辆停放及车位数据并发送给大数据服务器，交通导航模块将对车辆的导航状态及路况状态数据发送给大数据服务器，交通管理模块将违法车辆的实时状态数据发送给大数据服务器，大数据服务器将多种静态交通数据有机联系处理形成综合管控参考集。具体的将进出停车场的车辆数据、车辆停放及车位数据、车辆的导航状态及路况状态数据、违法车辆的实时状态数据有机联系处理后形成的综合管控参考集包括静态交通干预评价参数，静态交通干预评价参数的大小用于指导是否需要人工主动干预交通管控，设静态交通干预评价参数为n1，n1=（t
1-t2·
l）
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p1 （f
1-f2·
l）
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p2 （c
1-c2·
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p3，其中t1为停车状态数据中表征停车密度的参数；t2为停车状态数据中表征停车流动速度的参数；l为设置的参考时间段；f1为停车场附近的路况状态数据中表征停车密度的参数；f2为停车场附近的路况状态数据中表征停车流动速度参数；c1为查处违章的风险状态数据中表征违章车辆数量的参数；c2为查处违章的风险状态数据中表征违章车辆位置变化快慢的参数，p1,p2,p3均为权值。可以理解的，本技术能够将多种数据有机联系处理，这样能够在数据联系处理基础之上对管控提供更加精准的依据，这样也克服了现有技术的“仅采取基础的数据，不能
将大量数据有机联系，不能从大量数据中获取对交通管控有直接价值的处理结果”的问题。