CN106571056B - 内部车辆系统大数据监测方法 - Google Patents
内部车辆系统大数据监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106571056B CN106571056B CN201510652423.6A CN201510652423A CN106571056B CN 106571056 B CN106571056 B CN 106571056B CN 201510652423 A CN201510652423 A CN 201510652423A CN 106571056 B CN106571056 B CN 106571056B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- parking stall
- information
- period
- service condition
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
- G08G1/141—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces
- G08G1/144—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces on portable or mobile units, e.g. personal digital assistant [PDA]
Abstract
本发明提供了一种内部车辆系统大数据监测方法，包括：数据采集步骤：采集每天每个时间段的车辆出入信息；数据分析步骤：通过所述每天每个时间段的车辆出入信息，统计得到不同车辆的车辆出入时间段；车位判断步骤：根据所述车辆出入时间段以及车位场地数据，得到车位使用情况关于时间段的统计规律数据；提前预警步骤：根据车位使用情况关于时间段的统计规律数据以及未来事件，得到未来车位使用情况预报；预警发布步骤：将所述未来车位使用情况预报发布给车辆的车主。本发明能够实现公司自动化内部车辆管理系统的数据监测和发布，提高了员工上下班出行及车辆管理效率，并提供及时通知信息。
Description
技术领域
本发明涉及大数据领域，具体涉及内部车辆系统大数据监测方法。
背景技术
经对现有技术进行检索，发现如下相关文献。
相关检索结果1
申请号：201210591943.7；名称：用于车辆监控系统的数据管理系统及数据管理方法。
该发明提供一种用于车辆监控系统的数据管理系统，包括通信服务器、关系数据库服务器及客户端服务器，通信服务器、关系数据库服务器及客户端服务器与数据管理模块连接，数据管理模块还与一内存数据库模块连接，客户端服务器与内存数据库模块、关系数据库服务器连接。该数据管理系统的数据管理模块可将实时监控数据存储到内存数据模块内，客户端服务器可直接访问内存数据模块来读取相应的监控数据，与数据写入关系数据库再从关系数据库中读出的方式相比，简化了数据读取的流程，从而有效提高数据的读取速度，大大提高监控数据的实时性。
相关检索结果2
申请号：201220748064.6；名称：用于车辆监控系统的数据管理系统。
该实用新型提供一种基于GPS监控的车辆排队叫号系统,包括手机、GPS接收器、业务办理系统、GPS控制系统以及申请按钮,GPS控制系统通过无线传输网络与业务办理系统、手机构成双向无线通信,GPS接收器与申请按钮相连接,GPS控制系统内置有业务数据接收模块、排队序号生成模块、数据管理模块,通过申请按钮的按动, 即可实现更新及时、调度准确的效果,保证车辆管理的流畅性,本实用新型投资小, 效果高,将GPS以及网络技术有机的结合在一起,将GPS技术的可靠性、先进性、经济性提升到一个新的高度,是一种高效快捷的产品。
以上检索结果均缺少对大数据的利用，管理效率及准确性较低。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种内部车辆系统大数据监测方法。
根据本发明提供的一种内部车辆系统大数据监测方法，包括如下步骤：
数据采集步骤：采集每天每个时间段的车辆出入信息；
数据分析步骤：通过所述每天每个时间段的车辆出入信息，统计得到不同车辆的车辆出入时间段；
车位判断步骤：根据所述车辆出入时间段以及车位场地数据，得到车位使用情况关于时间段的统计规律数据；
提前预警步骤：根据车位使用情况关于时间段的统计规律数据以及未来事件，得到未来车位使用情况预报；
预警发布步骤：将所述未来车位使用情况预报发布给车辆的车主。
优选地，还包括如下步骤：
车位实际使用信息采集步骤：实时采集车位实际使用情况；
车位分布生成步骤：用于根据实时采集到的车位实际使用情况，生成当前车位分布图；
车位图发布步骤：将当前车位分布图发送给车辆的车主。
优选地，还包括如下步骤：
班车信息发布步骤：实时采集班车的车辆运行信息，并在地图上予以标注后发布。
优选地，所述车辆出入信息，包括内部车辆的出入信息和外部车辆的出入信息。
优选地，所述不同车辆，具体为：
对于内部车辆，以车牌区分不同的车辆；
对于外部车辆，以每天到达车位场地的序号区分不同的车辆。
优选地，所述未来事件包括：天气预报、道路封闭预报或者会议预报。
优选地，所述数据分析步骤，具体为：通过每天被更新的所述每天每个时间段的车辆出入信息，统计得到不同车辆的车辆出入时间段；所述每天被更新，是指在更新前的所述每天每个时间段的车辆出入信息的基础上增加了昨天每个时间段的车辆出入信息，得到更新后的每天每个时间段的车辆出入信息。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明能够实现公司自动化内部车辆管理系统的数据监测和发布。
2、本发明能够广泛应用于企业内部车辆系统及个人管理等。
3、本发明提高了员工上下班出行及车辆管理效率，并提供及时通知信息。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的原理示意图。
图2为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明提供的一种内部车辆系统大数据监测方法，包括如下步骤：
数据采集步骤：采集每天每个时间段的车辆出入信息。具体地，在车位场地出入口处或者每个车位处，采用摄像头获取车辆图片信息，通过图像识别技术提取车辆图片信息中车牌号信息，根据车辆图片信息的获取时间得到车辆进入进出时间点，并根据内部车辆信息统计数据库进行判断，判断车辆为内部车辆还是外部车辆，即，若一车牌号与内部车辆信息统计数据库中的车牌号匹配，则认为是内部车辆，否则认为是外部车辆。针对公司内部车辆进行放行，外部车辆进行系统通知。
数据分析步骤：通过所述每天每个时间段的车辆出入信息，统计得到不同车辆的车辆出入时间段。具体为：针对不同的车辆，根据一段时间(例如2个月)在该车辆的每天每个时间段的车辆出入信息，统计得到该车辆的车辆出入时间段。其中，统计方法可以是求取平均、中位值、曲线拟合等现有技术实现。例如，已采集到一车辆在2个月内每天到达车位场地的时间点，则计算这些时间点的平均时间，并将该平均时间内作为该车辆的车辆出入信息中的进场时间，同理，可以得到出场时间。其中，所述不同车辆，具体为：对于内部车辆，以车牌区分不同的车辆；对于外部车辆，以每天到达车位场地的序号区分不同的车辆。所述车辆出入信息，包括内部车辆的出入信息和外部车辆的出入信息。这样，通过一段时间的信息，本发明能够分析判断出每名员工(即内部车辆的车主)的进出公司时间段，同时判断出公司车位何时满，何时空。
车位判断步骤：根据所述车辆出入时间段以及车位场地数据，得到车位使用情况关于时间段的统计规律数据。具体为，根据不同车辆的所述车辆出入时间段，统计计算得到在每个时间段内到达以及离开车位场地的车辆数量，然后根据车位场地数据中的车位数量，得到每个时间段车位的使用数量或者空闲数量作为车位使用情况关于时间段的统计规律数据。车位使用包括车位被实际占用和车位被预定这两种情况。
提前预警步骤：根据车位使用情况关于时间段的统计规律数据以及未来事件，得到未来车位使用情况预报。具体为：根据未来事件对车位对所述车位使用情况关于时间段的统计规律数据进行修正，并将修正值作为未来车位使用情况预报。例如，未来事件为明后天有台风，则将所述车位使用情况关于时间段的统计规律数据中的各个数据值减去一个修正值，即将明后天外部车辆到达车位场地的数量预测值降低，也就是说，明后天对应的所述每天每个时间段的车辆出入信息中的车辆到达数量信息的值减小。优选地，所述未来事件包括：天气预报、道路封闭预报或者会议预报。这样，通过提前预警雷暴雨天气的车位情况，可以让车主提前考虑是否需要改乘公交和其他信息，另外可以根据记录来进行预通知，明后天公司车辆情况。该方法根据记录的数据来进行员工进出公司的统计，同时根据公司现有实际车位进行数据的实时发布，采用实际车位使用情况和已有车位的信息发布。同时根据网上天气预报信息下载，判断明后天雷暴雨天气，及时通知发布给员工个人信息，同时根据以往经验统计进行预测分析。
预警发布步骤：将所述未来车位使用情况预报发布给车辆的车主。具体地，可以通过短信或者邮件方式将所述未来车位使用情况预报发布给车辆的车主。
车位实际使用信息采集步骤：实时采集车位实际使用情况。具体为：在每个车位处，通过雷达探测器获取车位占用情况。
车位分布生成步骤：用于根据实时采集到的车位实际使用情况，生成当前车位分布图。其中，所述车位分布图包括对应各个实际车位的车位区域，并用车位区域的颜色表示车位的使用情况，例如，若车位区域的颜色为红色，则表明该车位区域对应的实际车位已被占用，若车位区域的颜色为绿色，则表明该车位区域对应的实际车位为空闲车位。
车位图发布步骤：将当前车位分布图发送给车辆的车主。
班车信息发布步骤：实时采集班车的车辆运行信息，并在地图上予以标注后发布。班车的车辆情况(根据GPS数据进行统计)，实时记录班车的车辆运行信息，在地图上进行标示，供员工判断，减少员工等待车辆时间信息。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (7)
1.一种内部车辆系统大数据监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
数据采集步骤：采集每天每个时间段的车辆出入信息；
数据分析步骤：通过所述每天每个时间段的车辆出入信息，统计得到不同车辆的车辆出入时间段；
车位判断步骤：根据所述车辆出入时间段以及车位场地数据，得到车位使用情况关于时间段的统计规律数据；
提前预警步骤：根据车位使用情况关于时间段的统计规律数据以及未来事件，得到未来车位使用情况预报；其中，根据未来事件对所述车位使用情况关于时间段的统计规律数据进行修正，并将修正值作为未来车位使用情况预报；
预警发布步骤：将所述未来车位使用情况预报发布给车辆的车主。
2.根据权利要求1所述的内部车辆系统大数据监测方法，其特征在于，还包括如下步骤：
车位实际使用信息采集步骤：实时采集车位实际使用情况；
车位分布生成步骤：用于根据实时采集到的车位实际使用情况，生成当前车位分布图；
车位图发布步骤：将当前车位分布图发送给车辆的车主。
3.根据权利要求1所述的内部车辆系统大数据监测方法，其特征在于，还包括如下步骤：
班车信息发布步骤：实时采集班车的车辆运行信息，并在地图上予以标注后发布。
4.根据权利要求1所述的内部车辆系统大数据监测方法，其特征在于，所述车辆出入信息，包括内部车辆的出入信息和外部车辆的出入信息。
5.根据权利要求4所述的内部车辆系统大数据监测方法，其特征在于，所述不同车辆，具体为：
对于内部车辆，以车牌区分不同的车辆；
对于外部车辆，以每天到达车位场地的序号区分不同的车辆。
6.根据权利要求1所述的内部车辆系统大数据监测方法，其特征在于，所述未来事件包括：天气预报、道路封闭预报或者会议预报。
7.根据权利要求1所述的内部车辆系统大数据监测方法，其特征在于，所述数据分析步骤，具体为：通过每天被更新的所述每天每个时间段的车辆出入信息，统计得到不同车辆的车辆出入时间段；所述每天被更新，是指在更新前的所述每天每个时间段的车辆出入信息的基础上增加了昨天每个时间段的车辆出入信息，得到更新后的每天每个时间段的车辆出入信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510652423.6A CN106571056B (zh) | 2015-10-10 | 2015-10-10 | 内部车辆系统大数据监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510652423.6A CN106571056B (zh) | 2015-10-10 | 2015-10-10 | 内部车辆系统大数据监测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106571056A CN106571056A (zh) | 2017-04-19 |
| CN106571056B true CN106571056B (zh) | 2019-06-21 |
Family
ID=58507802
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510652423.6A Active CN106571056B (zh) | 2015-10-10 | 2015-10-10 | 内部车辆系统大数据监测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106571056B (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4138723A1 (de) * | 1991-11-19 | 1992-08-13 | Karl Dipl Ing Eibisch | Organisatorisches und technisches system zur parkplatzueberwachung |
| JP2004342013A (ja) * | 2003-05-19 | 2004-12-02 | Toyota Motor Corp | 駐車場情報提供システム |
| CN102542841A (zh) * | 2012-01-19 | 2012-07-04 | 北京紫光百会科技有限公司 | 一种基于停车指数发布和预报的停车诱导系统及其方法 |
| CN102855773A (zh) * | 2012-09-13 | 2013-01-02 | 东南大学 | 一种停车场有效泊位占有率短时预测方法 |
| CN103093643A (zh) * | 2013-01-09 | 2013-05-08 | 东南大学 | 一种确定公共停车场泊位数的方法 |
| CN103699601A (zh) * | 2013-12-12 | 2014-04-02 | 深圳先进技术研究院 | 基于时空数据挖掘的地铁乘客分类方法 |
| CN103871270A (zh) * | 2014-02-28 | 2014-06-18 | 张剑锋 | 基于云计算和大数据的停车方法和系统 |
| CN104077915A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-10-01 | 中华电信股份有限公司 | 乘车趋势预测装置及其方法 |
| CN104408967A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-03-11 | 浙江中南智能科技有限公司 | 一种基于云计算的停车场管理系统 |
-
2015
- 2015-10-10 CN CN201510652423.6A patent/CN106571056B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4138723A1 (de) * | 1991-11-19 | 1992-08-13 | Karl Dipl Ing Eibisch | Organisatorisches und technisches system zur parkplatzueberwachung |
| JP2004342013A (ja) * | 2003-05-19 | 2004-12-02 | Toyota Motor Corp | 駐車場情報提供システム |
| CN102542841A (zh) * | 2012-01-19 | 2012-07-04 | 北京紫光百会科技有限公司 | 一种基于停车指数发布和预报的停车诱导系统及其方法 |
| CN102855773A (zh) * | 2012-09-13 | 2013-01-02 | 东南大学 | 一种停车场有效泊位占有率短时预测方法 |
| CN103093643A (zh) * | 2013-01-09 | 2013-05-08 | 东南大学 | 一种确定公共停车场泊位数的方法 |
| CN103699601A (zh) * | 2013-12-12 | 2014-04-02 | 深圳先进技术研究院 | 基于时空数据挖掘的地铁乘客分类方法 |
| CN103871270A (zh) * | 2014-02-28 | 2014-06-18 | 张剑锋 | 基于云计算和大数据的停车方法和系统 |
| CN104077915A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-10-01 | 中华电信股份有限公司 | 乘车趋势预测装置及其方法 |
| CN104408967A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-03-11 | 浙江中南智能科技有限公司 | 一种基于云计算的停车场管理系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106571056A (zh) | 2017-04-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105590346B (zh) | 基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统 | |
| CN103700174B (zh) | 一种基于wifi身份识别的公交客流数据采集及od分析方法 | |
| Vogel et al. | Strategic and operational planning of bike-sharing systems by data mining–a case study | |
| CN105825242B (zh) | 基于混合网格分层聚类的集群通信终端轨迹实时异常检测方法与系统 | |
| CN102622798B (zh) | 一种客流统计分析系统 | |
| CN110097249A (zh) | 一种公交客流监测分析系统及其方法 | |
| CN105788260A (zh) | 一种基于智能公交系统数据的公交乘客od推算方法 | |
| CN104766473A (zh) | 基于多模式公交数据匹配的公共交通出行特征提取方法 | |
| CN204557612U (zh) | 一种基于机器视觉的公交客流统计系统 | |
| CN109034566A (zh) | 一种基于公交站点上下客流的智能调度方法及装置 | |
| US10699120B1 (en) | Empty house utilization evaluation method, and server and system using the same | |
| CN103116917B (zh) | 一种基于gps的公交智能停车场控制方法 | |
| CN107909659A (zh) | 一种基于无线视频传感器网络的智慧路边停车收费方法 | |
| CN103294775A (zh) | 基于地理时空约束的警务云图像识别车辆管控系统 | |
| CN107067643B (zh) | 景区游客数量超负荷广播系统 | |
| CN106504584A (zh) | 一种城市级智慧停车系统 | |
| CN104102979B (zh) | 一种办公用车信息化系统及其应用方法 | |
| CN111986337A (zh) | 基于机器人的路侧停车收费管理系统及方法 | |
| CN104166897A (zh) | 公共自行车调度监控方法 | |
| CN108563717A (zh) | 一种基于信息融合的共享单车故障识别与应用系统 | |
| CN109993964A (zh) | 基于Hadoop技术的智能交通管理系统 | |
| CN112801552A (zh) | 基于交通大数据挖掘和智能分析的网约车和巡游车的监管方法 | |
| CN107330840A (zh) | 基于站台视频分析的城市公交客流调查方法及其调查系统 | |
| CN107180403A (zh) | 一种公共交通客流量统计管理方法及系统 | |
| CN113487877A (zh) | 一种道路车辆违规停车监控方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20221221 Address after: Floor 5, Xuangang Company Building, No. 93, Xuanfu Street, Xuanhua District, Zhangjiakou, Hebei, 075000 Patentee after: Hebei Baoxuan Data Technology Co.,Ltd. Address before: 201203 Shanghai Guo Shou Jing Road, Pudong New Area Zhangjiang hi tech Park No. 515 Patentee before: SHANGHAI BAOSIGHT SOFTWARE Co.,Ltd. |
|
| TR01 | Transfer of patent right |