一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 111127882 A(43)申请公布日 2020.05.08

(21)申请号 201911304445.8(22)申请日 2019.12.18

(71)申请人 贵州智诚科技有限公司

地址 550003 贵州省贵阳市贵阳国家高新

技术产业开发区阳关大道28号中国西部（贵阳）高新技术产业研发生产基地3号楼1单元11层1号(72)发明人 徐桂林　李君其　李云涛　沈志勇　(74)专利代理机构 贵阳易博皓专利代理事务所

(普通合伙) 52116

代理人 张浩宇(51)Int.Cl.

G08G 1/01(2006.01)G06K 9/00(2006.01)

权利要求书1页 说明书3页 附图1页

CN 111127882 A()发明名称

一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法(57)摘要

本发明公开了一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，它在景区停车场周边半径5-10公里范围内所有经过景区停车场的路段上以及与经过景区停车场的路段有交集的路

车段上，设置若干个电警卡口，对包括车辆信息、

辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息进行采集并实时上传到数据分析平台；数据分析平台根据停车场停车数量算法预测到达每个停车场的来车数量，每个停车场根据预测的来车数量和停车场实际剩余车位进行比对分析，发出停车预警；本发明可以提前预测来景区停车场的车辆数量，方便停车场管理员可以提前做好停车场的车位管理和规划，避免因停车位不足造成交通拥堵，提高景区的规范化管理水平。

CN 111127882 A

权　利　要　求　书

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1.一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：在景区停车场周边半径5-10公里范围内所有经过景区停车场的路段上以及与经过景区停车场的路段有交集的路段上，设置若干个电警卡口，通过电警卡口对包括车辆信息、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息进行采集；

将各个电警卡口采集的包括车辆信息、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息实时上传到数据分析平台；

数据分析平台根据停车场停车数量算法预测在未来一定时间后，到达每个停车场的来车数量，并将预测结果发送至景区每个停车场显示平台；

景区每个停车场将收到的预测来车数量进行显示和信息发布，并根据收到的预测来车数量和停车场实际剩余车位进行比对分析，发出停车预警。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，其特征在于：所述步骤（1）中，对于城市景区，可以直接调用城市交通数据，选取景区停车场周边半径5-10公里范围内所有经过景区停车场的路段以及与经过景区停车场的路段有交集的路段上的交通卡口，对包括车辆信息、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息进行采集。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，其特征在于：所述步骤（3）中的停车场停车数量算法是通过概率预测方法、来车方向预测方法、距离+行车速度预测方法来预测每个停车场的来车数量。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，其特征在于：所述的概率预测方法过程为：统计景区周边电警卡口的过车数量，每十分钟计算一次每个停车场的车辆数，经过长时间计算与预估，逐步完善出一个预估的概率值，通过该概率值可以提前预测出每个停车场的可能来车数量，概率值根据节假日和平常日进行区分。

5.根据权利要求3所述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，其特征在于：所述的来车方向预测方法，是根据每个电警卡口采集的车辆信息对车辆的行车轨迹进行标记，从而获得行车轨迹，根据行车轨迹和车辆的来车方向进行判断，预测出车辆会在哪一个停车场停车。

6.根据权利要求3所述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，其特征在于：所述的距离+行车速度预测方法，是通过车辆距离景区停车场的距离+车辆行驶速度来预测停车场的停车数量，其过程为：根据电警卡口到各个停车场的距离以及车辆行驶速度，再根据当前的交通拥堵情况，预测车辆到达停车场的时间。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，其特征在于：步骤（4）之后，每个停车场将实际来车数量、实际停车位情况反馈给数据分析平台，数据分析平台根据计算出的停车数量和实际停车数量进行对比分析，对停车场停车数量算法进行优化。

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一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法

[0001]

技术领域

[0002]本发明涉及一种旅游景区停车场的来车数量预测方法，尤其是一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，属于互联网大数据技术领域。背景技术

[0003]近年来，随着人们生活水平的提高，外出旅游的人越来越多，旅游产业得到了快速的发展，也导致景区的游客接待量逐年上升，景区周边交通方面的压力急剧增加，在节假日及旅游旺季尤为突出，依靠当前景区的管理及建设辅助决策手段，已经不能适应当前的现状。

[0004]景区的停车一直是个难题，由于目前没有对景区周边的停车数量进行准确的预测，造成景区周边的停车场不能高效的解决停车问题，出现道路交通拥挤，随处停车的现象，给景区的规范化管理造成了很大的困扰和麻烦。发明内容

[0005]本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，通过该方法可以提前预测来景区停车场的车辆数量，方便景区提前做好停车场的车位管理和规划，避免因停车位不足造成交通拥堵，提高景区的规范化管理水平。[0006]为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，包括以下步骤：（1）在景区停车场周边半径5-10公里范围内所有经过景区停车场的路段上以及与经过景区停车场的路段有交集的路段上，设置若干个电警卡口，通过电警卡口对包括车辆信息、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息进行采集；

（2）将各个电警卡口采集的包括车辆信息、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息实时上传到数据分析平台；

（3）数据分析平台根据停车场停车数量算法预测在未来一定时间后，到达每个停车场的来车数量，并将预测结果发送至景区每个停车场显示平台；

（4）景区每个停车场将收到的预测来车数量进行显示和信息发布，并根据收到的预测来车数量和停车场实际剩余车位进行比对分析，发出停车预警。

[0007]上述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，作为另一种优选方案，所述步骤（1）中，对于城市景区，可以直接调用城市交通数据，选取景区停车场周边半径5-10公里范围内所有经过景区停车场的路段以及与经过景区停车场的路段有交集的路段上的交通卡口，对包括车辆信息、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停

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车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息进行采集。[0008]前述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，具体来说，所述步骤（3）中的停车场停车数量算法是通过概率预测方法、来车方向预测方法、距离+行车速度预测方法来预测每个停车场的来车数量。

[0009]前述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，具体说，所述的概率预测方法过程是这样的：统计景区周边电警卡口的过车数量，每十分钟计算一次每个停车场的车辆数，经过长时间计算与预估，逐步完善出一个预估的概率值，通过该概率值可以提前预测出每个停车场的可能来车数量，概率值根据节假日和平常日进行区分。[0010]前述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，具体来说，所述的来车方向预测方法，是根据每个电警卡口采集的车辆信息对车辆的行车轨迹进行标记，从而获得行车轨迹，根据行车轨迹和车辆的来车方向进行判断，预测出车辆会在哪一个停车场停车。

[0011]前述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，具体来说，所述的距离+行车速度预测方法，是通过车辆距离景区停车场的距离+车辆行驶速度来预测停车场的停车数量，其过程为：根据电警卡口到各个停车场的距离以及车辆行驶速度，再根据当前的交通拥堵情况，预测车辆到达停车场的时间。

[0012]前述的基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，作为更加优选的方案，在步骤（4）之后，可以将每个停车场的实际来车数量、实际停车位情况反馈给数据分析平台，数据分析平台根据计算出的停车数量和实际停车数量进行对比分析，对停车场停车数量算法进行优化，从而使预测的结果越来越准确。[0013]本发明的有益效果：与现有技术相比，本发明可以提前预测来景区停车场的车辆数量，尤其在出行高峰期的情况下，停车场管理员可以提前获得停车场将来大概会有多少车来，通过对停车场的停车数量进行准确的预测，可以提前做好停车场的车位管理和规划，避免因停车位不足造成交通拥堵，提高景区的规范化管理水平。本发明综合采用概率预测方法、来车方向预测方法和距离+行车速度预测方法来预测停车场的停车数量，预测数据非常准确，剔除了那些只是路过，不会选择在停车场停车的车辆，并通过将每个停车场的实际来车数量、实际停车位情况反馈给数据分析平台，数据分析平台根据计算出的停车数量和实际停车数量进行对比分析，对停车场停车数量算法进行不断优化，最终可以达到预测结果和实际结果无限接近甚至相等。

附图说明

[0014]图1是本发明的流程示意图。

[0015]下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明。

具体实施方式

[0016]实施例1：如图1所示，一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法，包括以下步骤：

（1）在景区停车场周边半径5公里范围内所有经过景区停车场的路段上以及与经过景区停车场的路段有交集的路段上，设置若干个电警卡口，此处的电警卡口是一种道路监控

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的主要设备，它可迅速捕捉肇事车辆、违章车辆、黑名单车辆，对公路运行车辆的构成、流量分布、违章情况进行常年不间断的自动记录，通过电警卡口对包括车辆信息（包括车牌号、车型、车身颜色等）、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息进行采集。对于交通监控系统比较完善的城市景区，可以直接调用城市交通数据，选取景区停车场周边半径5-10公里范围内所有经过景区停车场的路段以及与经过景区停车场的路段有交集的路段上的交通卡口，对包括车辆信息、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息进行采集。[0017]（2）将上述各个电警卡口采集的包括车辆信息、车辆通过的电警卡口位置、车辆来车方向、车辆距离景区停车场的距离、车辆行驶速度在内的行车流量数据信息通过光纤实时上传到数据分析平台；

（3）数据分析平台根据停车场停车数量算法预测在未来10分钟或者1小时后，到达每个停车场的来车数量；并将预测结果发送至景区每个停车场显示平台。此处的停车场停车数量算法是通过概率预测方法、来车方向预测方法、距离+行车速度预测方法来预测每个停车场的来车数量，其中概率预测方法过程为：统计景区周边电警卡口的过车数量，每十分钟计算一次每个停车场的车辆数，经过长时间计算与预估，逐步完善出一个预估的概率值，通过该概率值可以提前预测出每个停车场的可能来车数量，概率值根据节假日和平常日进行区分。所述的来车方向预测方法，是根据每个电警卡口采集的车辆信息对车辆的行车轨迹进行标记，从而获得行车轨迹，根据行车轨迹和车辆的来车方向进行判断，预测出车辆会在哪一个停车场停车；起初的预测结果不会很准确，但随着系统预测的次数越多，预测的结果会越准确。所述的距离+行车速度预测方法，是通过车辆距离景区停车场的距离+车辆行驶速度来预测停车场的停车数量，其过程为：根据电警卡口到各个停车场的距离以及车辆行驶速度，再根据当前的交通拥堵情况，预测车辆到达停车场的时间。[0018]（4）景区每个停车场将收到的预测来车数量进行显示和信息发布，并根据收到的预测来车数量和停车场实际剩余车位进行比对分析，在停车场的显示平台发出停车预警。[0019]（5）为了使预测的结果越来越准确，可以通过将每个停车场的实际来车数量、实际停车位情况反馈给数据分析平台，数据分析平台根据计算出的停车数量和实际停车数量进行对比分析，对停车场停车数量算法进行不断优化，最终可以达到预测结果和实际结果无限接近甚至相等。

[0020]本发明的实施方式不限于上述实施例，在不脱离本发明宗旨的前提下做出的各种变化均属于本发明的保护范围之内。

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说　明　书　附　图

图1

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