CN113516354A - 城市环境大数据协同管理中心系统 - Google Patents
城市环境大数据协同管理中心系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113516354A CN113516354A CN202110476355.8A CN202110476355A CN113516354A CN 113516354 A CN113516354 A CN 113516354A CN 202110476355 A CN202110476355 A CN 202110476355A CN 113516354 A CN113516354 A CN 113516354A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- road
- big data
- management center
- module
- center system
- 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.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 8
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开城市环境大数据协同管理中心系统,属于场景监测管理技术领域,提出以下技术方案:城市环境大数据协同管理中心系统,基于后台服务器运行控制,城市环境大数据协同管理中心系统包括:信息获取模块,用于获取预设区域内的道路实时交通数据、道路基础信息;通行能力预判模块,用于根据道路实时交通数据、道路基础信息实时预判道路通行能力;停车场推荐模块,用于根据道路通行能力和预设停车时间,自动向驾驶车辆的车主推荐车辆所在地附近的停车场;导航生成模块,用于将推荐的停车场作为目标位置,生成到达该目标位置的导航路线。本发明技术方案解决了各个小区之间狭窄道路由于居民车辆的乱停乱放导致的道路拥堵的问题。
Description
技术领域
本发明涉及场景监测管理技术领域,具体涉及城市环境大数据协同管理中心系统。
背景技术
随着社会的不断进步发展,城市化的趋势发展也越来越明显,更多的人们愿意步入城市去寻找更好的发展机遇,城市人口的不但增多,随之而来的是车辆的数量急剧增加,车辆数量增加会导致产生更多的噪音污染、空气污染,还会导致增加城市道路的拥堵程度,深深困扰着人们的生活,降低了人们的生活质量。
目前,特别是在每天的早晚高峰期,以及各个小区之间具有较窄的道路,会有很多车辆停在道路两旁,显得尤为拥堵。需要把大数据思维、技术应用于城市环境管理中,为城市环境管理提供数据支撑,通过数据收集、实时监测、协同管理等方式进行城市环境进行协同管理,来解决目前城市环境存在的问题。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供城市环境大数据协同管理中心系统,旨在解决各个小区之间狭窄道路由于居民车辆的乱停乱放导致的道路拥堵的问题。
本发明提供的基础方案:
城市环境大数据协同管理中心系统,基于后台服务器运行控制,所述城市环境大数据协同管理中心系统包括:
信息获取模块,用于获取预设区域内的道路实时交通数据、道路基础信息;
通行能力预判模块,用于根据所述道路实时交通数据、道路基础信息实时预判道路通行能力;
停车场推荐模块,用于根据道路通行能力和预设停车时间,自动向驾驶车辆的车主推荐车辆所在地附近的停车场;
导航生成模块,用于将推荐的停车场作为目标位置,生成到达该目标位置的导航路线本发明基础方案的原理为:
本方案中,城市环境大数据协同管理中心系统通过信息获取模块、通行能力预判模块、停车场推荐模块和导航生成模块的协同管理运行,推荐驾驶车辆的车主将车辆停放到附近的停车场。具体地,信息获取模块、通行能力预判模块、停车场推荐模块和导航生成模块依次相互连接,通行能力预判模块根据信息获取模块获取的预设区域内的道路实时交通数据、道路基础信息,实时预判道路的通行能力,停车场推荐模块根据实时预判的道路通行能力和预设停车时间,自动向车主推荐车辆所在地附近的停车场,并通过导航生成模块将推荐停车场作为目标位置,生成到达目标位置的导航路线。
需要说明的是,在城市中,每个小区基本都是独立封闭的,在一个小区和另一个小区之间具有供车辆通行的狭窄道路,狭窄道路的两端连接着宽阔的主路,以组成“工”字形的道路网络。本方案中的预设区域即可以指“工”字形的道路网络。
基础方案的有益效果为:
(1)本方案中,通过信息获取模块和通行能力预判模块的协同配合,易于驾驶人员掌握需要行驶的道路的拥堵情况和通行能力,以使得驾驶人员可以提前选择其他行驶路线行驶。
(2)本方案中,针对早晚出行高峰期,以及各个小区之间具有的狭窄道路,很多车辆停在狭窄道路路侧的问题,通过信息获取模块、通行能力预判模块和导航生成模块的协同配合,可以推荐用时较短、通行顺畅的路径,提升驾驶人员驾驶车辆通行的效率。
(3)本方案中,通过停车场推荐模块和导航生成模块的协同,根据道路通行能力和预设停车时间推荐附近停车场对车辆进行停放,减少了小区之间狭窄道路路侧车辆的停放,提升了小区之间狭窄道路的畅通。
(4)本方案中,由于各个小区之间具有的狭窄道路上车辆数量增加会导致产生更多的噪音污染、空气污染,还会导致增加小区之间狭窄道路的拥堵程度,而通过停车场推荐模块推荐驾驶人员将车辆停放至集中的停车场,就降低了小区之间狭窄道路的噪音污染、空气污染,从而也降低传到小区的噪音污染、空气污染,提升了人们的生活质量。
进一步,所述城市环境大数据协同管理中心系统接入至少一种第三方地图导航系统。
通过在城市环境大数据协同管理中心系统中接入第三方地图导航系统,更加易于信息获取模块对道路实时交通数据、道路基础信息的获取,同时也使得导航生成模块生成更加准确的导航路线。
进一步,城市环境大数据协同管理中心系统还包括:
拥堵地图规划模块,用于根据道路实时交通数据、道路基础信息规划区域交通拥堵地图、交通请求信息以及更新后的人工仿真场景。
通过在城市环境大数据协同管理中心系统设置拥堵地图规划模块,协同配合信息获取模块和第三方导航系统,规划区域交通拥堵地图、交通请求信息和更新后的人工仿真场景,使得城市环境大数据协同管理中心系统中向车主推荐的停车场、导航线路等更加准确。
进一步,城市环境大数据协同管理中心系统还包括:
出行路径推荐模块,用于在车辆出行时,根据所述拥堵地图规划模块规划的区域交通拥堵地图、交通请求信息以及更新后的人工仿真场景,获取推荐行驶的交通路径。
通过在城市环境大数据协同管理中心系统设置出行路径推荐模块,协同配合信息获取模块和第三方导航系统,规划区域交通拥堵地图、交通请求信息和更新后的人工仿真场景,使得城市环境大数据协同管理中心系统中向车主推荐的出行交通路径更加准确,以此避开拥堵路段,同时也能保证一定的通行效率。
进一步,城市环境大数据协同管理中心系统还包括:
告警模块,用于在车主驾驶车辆停放在各小区之间的道路路侧时,发出告警信号。
所述告警模块为语音提醒装置、声光指示装置、振动装置中的至少一种。
通过城市环境大数据协同管理中心系统设置具有语音提醒装置、声光指示装置、振动装置的告警模块,对车主具有警示作用,以降低车主停放车辆在道路路测的情况。
进一步,城市环境大数据协同管理中心系统还包括:
路旁提醒装置,用于提醒驾驶车辆的车主道路两旁禁止停车。
所述路旁提醒装置为设置于道路路肩的LED告示牌、提醒指示灯和语音播报装置。
通过城市环境大数据协同管理中心系统设置具有LED告示牌、提醒指示灯和语音播报装置的路旁提醒装置,能够播放指定的语音提示信息,以及警示灯闪烁等,可以更好地提高声光提示装置的提示效果,达到提醒车主不要将车辆停放在道路路测,以降低道路拥堵程度,提升道路的通行能力。
进一步,城市环境大数据协同管理中心系统还包括:
环境监测模块,用于对各小区之间道路的环境卫生进行实时监测,并在监测到驾驶车辆的车主乱丢垃圾时,联动所述路旁提醒装置对车主进行提醒。
城市环境大数据协同管理中心系统中还通过设置环境监测模块,联动路旁提醒装置提醒道路上行驶车辆中的人员不要乱丢垃圾。
进一步,所述环境监测模块包括:
噪音监测端,用于对各小区之间道路的噪音污染进行监测、分析和治理;
空气质量监测端,用于对各小区之间道路的空气质量进行监测、分析和预防恶化。
通过环境监测模块中具有的噪音监测端和空气质量监测端对各小区之间道路的噪音污染和空气质量进行监测,以便于进一步分析治理。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的后台处理器内部结构示意图;
图2是本发明城市环境大数据协同管理中心系统一实施例的结构示意图;
图3是本发明城市环境大数据协同管理中心系统另一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
说明书附图中的附图标记包括:处理器1001、通信总线1002、用户接口1003、网络接口1004、存储器1005、信息获取模块10、通行能力预判模块20、停车场推荐模块30、导航生成模块40、拥堵地图规划模块50、出行路径推荐模块60、告警模块70、路旁提醒装置80和环境监测模块90。
如图1所示,其为本发明实施例方案涉及的后台服务器内部结构示意图。
需要说明的是,图1也即是后台服务器的硬件运行环境的结构示意图。本发明实施例后台服务器可以是PC、便携计算机等后台服务器。
如图1所示,该后台服务器可以包括:处理器1001,通信总线1002,用户接口1003,网络接口1004,存储器1005。其中,通信总线1002用于实现处理器1001、用户接口1003、网络接口1004、存储器1005之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)、手写板、触控笔等,可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口(如RJ45接口)、无线接口(如WIFI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatilememory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解,图1中的后台服务器结构并不构成对后台服务器的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及分布式任务的处理程序。其中,操作系统是管理和控制样本后台服务器硬件和软件资源的程序,支持分布式任务的处理程序以及其它软件或程序的运行。
在图1所示的后台服务器中,用户接口1003主要用于与各个终端进行数据通信;网络接口1004主要用于连接后台服务器,与后台服务器进行数据通信;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的城市环境大数据协同管理程序。该后台服务器还用于接入本方案中的信息获取模块10、通行能力预判模块20、停车场推荐模块30、导航生成模块40、拥堵地图规划模块50、出行路径推荐模块60、告警模块70、路旁提醒装置80和环境监测模块90,以通过后台服务器中处理器控制城市环境大数据协同管理中心系统。
在一实施例中,参照如图2所示,城市环境大数据协同管理中心系统包括:
信息获取模块10,用于获取预设区域内的道路实时交通数据、道路基础信息;
通行能力预判模块20,用于根据所述道路实时交通数据、道路基础信息实时预判道路通行能力;
停车场推荐模块30,用于根据道路通行能力和预设停车时间,自动向驾驶车辆的车主推荐车辆所在地附近的停车场;
导航生成模块40,用于将推荐的停车场作为目标位置,生成到达该目标位置的导航路线。
本实施例中,城市环境大数据协同管理中心系统接入至少一种第三方地图导航系统,通过信息获取模块10、通行能力预判模块20、停车场推荐模块30和导航生成模块40的协同管理运行,推荐驾驶车辆的车主将车辆停放到附近的停车场。
具体地,信息获取模块10获取预设区域内的道路实时交通数据、道路基础信息,预设区域可以但不限定于是各个封闭小区之间的狭窄道路,实时交通数据、道路基础信息是基于卫星定位,结合第三方地图导航系统,通过大数据分析而获得,具体可以包括道路的红绿灯信息、限速信息、封道施工信息、车祸信息、拥堵情况等。同时在信息获取模块10获取到道路实时交通数据、道路基础信息后,不仅供城市环境大数据协同管理中心系统进行分析判断,也供驾驶人员查看,以便于驾驶人员可以自己主动做出下一步的操作,如在自己熟悉道路路况的情况下,自己选择合适的道路路线行驶。
通行能力预判模块20根据信息获取模块10获取的预设区域内的道路实时交通数据、道路基础信息,基于大数据分析实时预判道路的通行能力,道路实时通行能力,可以包括道路最优通行能力、道路最大通行能力、道路实际通行能力;道路最优通行能力,是指在理想的道路条件和交通条件下,单位时间内能够通过停车线的最大车辆数;车道最大通行能力和车道实际通行能力,是指在是实际的道路条件和交通条件下,单位时间内能够通过停车线的最大车辆数和实际车辆数。可以向驾驶人员呈现出各个道路的通行能力,向驾驶人员推荐合适的行驶路线。
停车场推荐模块30根据实时预判的道路通行能力和预设停车时间,自动向车主推荐车辆所在地附近的停车场,并通过导航生成模块40将推荐停车场作为目标位置,生成到达目标位置的导航路线。以此避免车辆都停放在各个封闭小区之间狭窄道路,造成道路的堵塞,从而提升狭窄道路的通行能力。
需要说明的是,预设停车时间可以但不限定于是30分钟、45分钟、60分钟等;停车场推荐模块30推荐的附近停车场包括有附近免费停车场和收费停车场,并向驾驶人员展示免费停车场和收费停车场的相关数据,如收费标准、车位剩余数等。同时还可提醒驾驶人员停放在免费停车场和收费停车场各自具有的优势及风险。如提示免费停车场不具有车辆保管义务,收费停车场具有车辆保管义务等。
本实施例中,通过城市环境大数据协同管理中心系统中车辆端具有语音提醒装置、声光指示装置、振动装置的告警模块70,当车主将车辆停放在封闭小区之间狭窄道路路侧时,告警模块70就会发出告警信号提醒车主停放至停车场,例如,语音提醒装置可以播报:“此处道路路侧请勿长时间停放车辆,将车辆停放在此处存在被开罚单的情况。”本方案可以达到对车主的警示作用,以降低车主停放车辆在道路路测的情况。
此外,当驾驶人员将车辆停放在封闭小区之间狭窄道路路侧时,且超过预设停车时间,会通过城市环境大数据协同管理中心系统向车主的终端设备发出提醒,告知车主请勿长时间停放在道路路侧,并向车主推荐附近停车场。
在一实施例中,参照如图2所示,城市环境大数据协同管理中心系统中的拥堵地图规划模块50,协同配合信息获取模块10和第三方导航系统,根据道路实时交通数据、道路基础信息规划区域交通拥堵地图、交通请求信息以及更新后的人工仿真场景。进一步,通过在城市环境大数据协同管理中心系统设置出行路径推荐模块60,协同配合信息获取模块10和第三方导航系统,规划区域交通拥堵地图、交通请求信息和更新后的人工仿真场景,使得城市环境大数据协同管理中心系统中向车主推荐的出行交通路径更加准确,以此在上下班高峰期的时候,通过城市环境大数据协同管理中心系统避开交通拥堵路段,保证一定的通行效率,同时也避免了由于交通拥堵情况导致上班迟到。
在一实施例中,参照如图2所示,城市环境大数据协同管理中心系统还具有路旁提醒装置80,路旁提醒装置80可以是设置在道路路肩的LED告示牌、提醒指示灯和语音播报系统,可以通过LED告示牌显示此路段请勿停车的告示,也可在路旁监控系统监控到车辆停放时,显示车辆车牌信息,并提醒车辆尽快驶离,同时还可以滚动显示附近停车场信息,告知驾驶人员将车辆停放至附近停车场。另外,提醒指示灯和语音播报系统也可以提醒此路段请勿停车。通过本方案减轻了各封闭小区之间狭窄道路堵塞的情况。
在一实施例中,参照如图3所示,城市环境大数据协同管理中心系统中环境监测模块90的噪音监测端和空气质量监测端,对各封闭小区之间道路的噪音污染、空气质量进行实时监测,并在监测到驾驶车辆的车主乱丢垃圾或者车辆停放在道路路侧时,联动路旁提醒装置80提醒道路上行驶车辆中的人员不要乱丢垃圾或者做出相应的应对措施。例如,通过路旁提醒装置80提醒车辆上乘客乱丢垃圾或者将车辆停放在道路路侧将会对车辆作出相应罚款。通过本方案降低各封闭小区之间狭窄道路垃圾的产生,以及减少道路路侧车辆的停放,从而可以降低各封闭小区附近噪音污染和提升其附近的空气质量。
本发明中上述的城市环境大数据协同管理中心系统是基于后台服务器运行,后台服务器可以是包括:存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的用于城市环境大数据协同管理程序:
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信;
所述处理器用于执行所述城市环境大数据协同管理程序,以实现控制上述城市环境大数据协同管理中心系统的正常运行。
其中,后台服务器控制城市环境大数据协同管理中心系统的实施例可参照本发明中城市环境大数据协同管理中心系统的实施例,此处不再赘述。
以上的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.城市环境大数据协同管理中心系统,基于后台服务器运行控制,其特征在于,所述城市环境大数据协同管理中心系统包括:
信息获取模块,用于获取预设区域内的道路实时交通数据、道路基础信息;
通行能力预判模块,用于根据所述道路实时交通数据、道路基础信息实时预判道路通行能力;
停车场推荐模块,用于根据道路通行能力和预设停车时间,自动向驾驶车辆的车主推荐车辆所在地附近的停车场;
导航生成模块,用于将推荐的停车场作为目标位置,生成到达该目标位置的导航路线。
2.根据权利要求1所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,所述城市环境大数据协同管理中心系统接入至少一种第三方地图导航系统。
3.根据权利要求2所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,还包括:
拥堵地图规划模块,用于根据道路实时交通数据、道路基础信息规划区域交通拥堵地图、交通请求信息以及更新后的人工仿真场景。
4.根据权利要求3所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,还包括:
出行路径推荐模块,用于在车辆出行时,根据所述拥堵地图规划模块规划的区域交通拥堵地图、交通请求信息以及更新后的人工仿真场景,获取推荐行驶的交通路径。
5.根据权利要求1所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,还包括:
告警模块,用于在车主驾驶车辆停放在各小区之间的道路路侧时,发出告警信号。
6.根据权利要求5所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,所述告警模块为语音提醒装置、声光指示装置、振动装置中的至少一种。
7.根据权利要求1所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,还包括:
路旁提醒装置,用于提醒驾驶车辆的车主道路两旁禁止停车。
8.根据权利要求7所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,所述路旁提醒装置为设置于道路路肩的LED告示牌、提醒指示灯和语音播报装置。
9.根据权利要求8所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,还包括:
环境监测模块,用于对各小区之间道路的环境卫生进行实时监测,并在监测到驾驶车辆的车主乱丢垃圾时,联动所述路旁提醒装置对车主进行提醒。
10.根据权利要求9所述的城市环境大数据协同管理中心系统,其特征在于,所述环境监测模块包括:
噪音监测端,用于对各小区之间道路的噪音污染进行监测、分析和治理;
空气质量监测端,用于对各小区之间道路的空气质量进行监测、分析和预防恶化。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110476355.8A CN113516354A (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 城市环境大数据协同管理中心系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110476355.8A CN113516354A (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 城市环境大数据协同管理中心系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113516354A true CN113516354A (zh) | 2021-10-19 |
Family
ID=78063686
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110476355.8A Pending CN113516354A (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 城市环境大数据协同管理中心系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113516354A (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104240532A (zh) * | 2014-09-02 | 2014-12-24 | 沈逸 | 城市智能停车引导系统 |
CN106327899A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-11 | 徐月明 | 道路交通路径诱导方法、系统及道路交通信息服务平台 |
CN108364494A (zh) * | 2018-02-26 | 2018-08-03 | 郑清辉 | 道路交通智能管理方法、系统及平台 |
CN108871362A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-23 | 山东理工大学 | 一种汽车动态环保出行路径规划方法 |
CN109285373A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-29 | 南京锦和佳鑫信息科技有限公司 | 一种面向整体道路网的智能网联交通系统 |
CN109559391A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-02 | 连云港杰瑞电子有限公司 | 基于saas模式的城市智慧停车管理系统及方法 |
CN110517492A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-29 | 中国科学院自动化研究所 | 基于平行集成学习的交通路径推荐方法、系统、装置 |
CN110718236A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-01-21 | 吴郁君 | 一种城市环境大数据综合协同管理运转平台 |
US20200234582A1 (en) * | 2016-01-03 | 2020-07-23 | Yosef Mintz | Integrative system and methods to apply predictive dynamic city-traffic load balancing and perdictive parking control that may further contribute to cooperative safe driving |
CN111583693A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-25 | 中国农业大学 | 一种城市道路智能交通协同运行系统及智能车辆控制方法 |
-
2021
- 2021-04-29 CN CN202110476355.8A patent/CN113516354A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104240532A (zh) * | 2014-09-02 | 2014-12-24 | 沈逸 | 城市智能停车引导系统 |
US20200234582A1 (en) * | 2016-01-03 | 2020-07-23 | Yosef Mintz | Integrative system and methods to apply predictive dynamic city-traffic load balancing and perdictive parking control that may further contribute to cooperative safe driving |
CN106327899A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-11 | 徐月明 | 道路交通路径诱导方法、系统及道路交通信息服务平台 |
CN108364494A (zh) * | 2018-02-26 | 2018-08-03 | 郑清辉 | 道路交通智能管理方法、系统及平台 |
CN108871362A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-23 | 山东理工大学 | 一种汽车动态环保出行路径规划方法 |
CN109285373A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-29 | 南京锦和佳鑫信息科技有限公司 | 一种面向整体道路网的智能网联交通系统 |
CN109559391A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-02 | 连云港杰瑞电子有限公司 | 基于saas模式的城市智慧停车管理系统及方法 |
CN110517492A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-11-29 | 中国科学院自动化研究所 | 基于平行集成学习的交通路径推荐方法、系统、装置 |
CN110718236A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-01-21 | 吴郁君 | 一种城市环境大数据综合协同管理运转平台 |
CN111583693A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-25 | 中国农业大学 | 一种城市道路智能交通协同运行系统及智能车辆控制方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108364494B (zh) | 道路交通智能管理方法、系统及平台 | |
CN102750836B (zh) | 一种停车场车辆视频引导系统及方法 | |
CN107564124B (zh) | 公路巡查自动监控系统及方法 | |
CN112002138A (zh) | 一种基于车载机的智慧出行系统 | |
Sana et al. | Intelligent parking management system by multi-agent approach: the case of urban area of Tunis | |
CN111127882A (zh) | 一种基于大数据的旅游景区停车场来车数量预测方法 | |
Wismadi et al. | Transport situation in Jakarta | |
Mackett | Reducing car use in urban areas | |
CN113516354A (zh) | 城市环境大数据协同管理中心系统 | |
Karatsoli et al. | Urban traffic management utilizing soft measures: A case study of Volos City | |
Mahmassani et al. | Concept development and needs identification for Intelligent Network Flow Optimization (INFLO): assessment of relevant prior and ongoing research. | |
Koch et al. | Machine learning from big gps data about the heterogeneous costs of congestion | |
Joskowicz | Dynamic bus lane | |
Balke et al. | Connected Vehicle Pilot Deployment Program Independent Evaluation: Mobility, Environment, and Public Agency Efficiency Refined Evaluation Plan—Tampa | |
Rahman | Improving Traffic Safety at School Zones by Engineering and Operational Countermeasures | |
Trafford et al. | Retrofitting Rural Infrastructure for Smart Parking and Traffic Monitoring | |
AlKheder | A holistic strategy development to reduce losses from road accidents in Arabian Gulf Countries | |
Young et al. | Intelligent speed adaptation: A review | |
Khwathisi | An evaluation of intelligent transport system: a case study of the Bus Rapid Transit (BRT) Rea-Vaya in Johannesburg, South Africa | |
Shah | Evaluating Impacts of Shared E-scooters from the Lens of Sustainable Transportation | |
Atif et al. | Effect of on-street parking on traffic flow in the CBD area in Baghdad city using VISSIM simulation | |
Annecke et al. | Noise reduction in urban areas from traffic and driver management | |
HARIZI | Intelligent Parking Management System by Multi-Agent Approach: The Case of Urban Area of Tunis | |
JP2004199570A (ja) | 駐車場案内装置 | |
Slade et al. | Transportation Safety on Dalhousie Studley Campus: How can traffic calming measures affect the safety of transportation on Dalhousie Studley Campus? |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20211019 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |