CN115472034A - 一种分层云架构的停车运营管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种分层云架构的停车运营管理系统，其包括停车数据通信模块、停车运营管理系统云架构、停车运营管理系统数据湖以及停车运营管理系统；与现有技术相比，本发明能够实现停车中Modbus、Socket、HTTP、串口(485/232)、MQTT协议与云端服务器数据库进行通信，有效保障各数据与云端服务器的快速通信。以云服务器为服务框架，以数据通信为基础，结合云端模块对数据进行有效传输整合，能够为停车整体运营提供所需的分析与决策。停车运营管理系统，将云端服务器集成数据作为数据底座，通过大数据、数据挖掘、数据管理和AI分析等技术分析整合数据，实现数据资产有效管理，各停车场的运行情况，缓解城市管理压力。

Description

一种分层云架构的停车运营管理系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种分层云架构的停车运营管理系统。
背景技术
市面上停车场大多数为立体停车、路内停车、路外停车三种，但是厂商多，用到的各类私有协议也很多，包括Modbus、Socket、HTTP、MQTT、串口技术等。各协议都有其特定的应用场景，但这样为统一的停车管理带来了对接难，集成难的问题。无法快速的将一个区域或者一个城市的停车场接入并统一管理。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种分层云架构的停车运营管理系统，以解决现有技术中存在的技术问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供一种分层云架构的停车运营管理系统，包括停车数据通信模块、停车运营管理系统云架构、停车运营管理系统数据湖以及停车运营管理系统；其中，
所述停车数据通信模块适配适配Modbus、Socket、HTTP、串口、MQTT停车设备的协议；根据不同来源及类型，分别存入不同的存储介质来进行管理；
所述停车运营管理系统云架构用于进行传输整合，根据数据的类型，存储于所述停车运营管理系统数据湖中不同的数据库管理；
停车运营管理系统数据湖与停车运营管理系统云架构的云端服务器通信，将所述云端服务器集成数据作为数据底座，对停车相关数据进行管理，保障数据运营；
所述停车运营管理系统用于对多个停车场的实时车位状态、收益进行监控，并通过大数据的手段，对车位进行预测。
优选地，所述停车数据通信模块采用多通讯协议混合通信策略分别将不同的停车监测协议数据传输至所述停车运营管理系统云架构；所述多协议通信的策略中实时车位数据经消息中间件传输至分布式并行结构化数据库集群MPPDB数据库中存储，同时在消息中间件中存储7日数据，以便实时访问；各停车系统订单数据经API通讯在MPPDB中存储；视频图像数据在minio对象存储中固化；停车设备运行状态数据在MPPDB中存储。
优选地，所述停车运营管理系统云架构的云端服务器通过模块间协调配合实现自动化停车设备数据信息与云端服务器快速通讯；所述云端服务器用于实现停车设备活平台的运维管理，包括停车项目管理、资源服务配置管理、数据监控以及日志分析功能；所述云端服务器包括以下功能模块：
数据集成模块：用于将各类停车场运营过程中不同类型、不同来源、不同大小的数据灵活、快速地集成，实现各类停车场的数据智能运维；
消息集成模块：用于提供标准的消息通道，为停车场商业运维提供低成本、高效率的消息流通渠道，保障各停车场外部商业交互能力；
设备集成模块：用于提供标准协议与停车场各设备进行通信，实时传输前端设备采集的数据信息，保障设备数据通信时效性。
优选地，所述停车运营管理系统数据湖包括以下模块：
云数据库存储模块：用于存储由云端服务器通信传输来的车位占用数据、车辆进出停车场数据、停车收费流水、视频数据以及图像数据；
数据管理模块：用于对所有接入的数据进行管理，可配置规则，去除无效数据，保证数据湖中的数据质量，为后面数据分析提供便利；
数据开发模块：用于在数据有效管理的基础上，提供全自助式的数据分析与开发方法；
AI机器学习算法库：用于提供BP神经网络模型、ARIMA模型、小波分析的加权马尔可夫链模型、小波变换与极限学习机相结合的模型，预测各停车场空余停车泊位数，为提高车位占有率、土改城市综合治理水平提供有效依据；
车位调度管理模块：与各支持预约的停车场进行通信，有空余泊位时，下发车位预约信息；车位紧张时候，下发车位引导信息，引导去附近的停车场，方便大众的使用以及优化停车资源的使用。
优选地，所述停车运营管理系统以IOT与云端服务器的停车数据通讯为基础，通过数据治理、数据挖掘、AI技术分析整合数据，实现数据资产管理，以及数据增值，提升停车场智能化运维。
采用上述技术方案，本发明具有如下有益效果：
与现有技术相比，本发明能够实现停车中Modbus、Socket、HTTP、串口(485/232)、MQTT协议与云端服务器数据库进行通信，有效保障各数据与云端服务器的快速通信。以云服务器为服务框架，以数据通信为基础，结合云端模块对数据进行有效传输整合，能够为停车整体运营提供所需的分析与决策。停车运营管理系统，将云端服务器集成数据作为数据底座，通过大数据、数据挖掘、数据管理和AI分析等技术分析整合数据，实现数据资产有效管理，各停车场的运行情况，缓解城市管理压力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例提供的分层云架构的停车运营管理系统的流程图。
图2为本发明实施例提供的分层云架构的停车运营管理系统的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例的详细描述和附图用于示例性地说明本发明的原理，但不能用来限制本发明的范围，即本发明不限于所描述的优选实施例，本发明的范围由权利要求书限定。
结合图1-2所示，本实施例提供一种分层云架构的停车运营管理系统，包括停车数据通信模块、停车运营管理系统云架构、停车运营管理系统数据湖以及停车运营管理系统；其中，
所述停车数据通信模块适配适配Modbus、Socket、HTTP、串口(485/232)、MQTT停车设备的协议；根据不同来源及类型，分别存入不同的存储介质来进行管理；
所述停车运营管理系统云架构用于进行传输整合，根据数据的类型，存储于所述停车运营管理系统数据湖中不同的数据库管理；
停车运营管理系统数据湖与停车运营管理系统云架构的云端服务器通信，将所述云端服务器集成数据作为数据底座，对停车相关数据进行管理，保障数据运营；
所述停车运营管理系统用于对多个停车场的实时车位状态、收益进行监控，并通过大数据的手段，对车位进行预测。
优选地，所述停车数据通信模块采用多通讯协议混合通信策略，分别将不同的停车监测协议如Modbus、Socket、Http、MQTT等数据传输至云架构，由所述停车运营管理云架构进行传输整合清洗，存储于不同的数据库、中间件以及对象存储；停车运营管理数据湖，与停车运营管理云架构的云端服务器通信，将云端服务器集成数据作为数据底座，对停车整体运营相关数据进行管理，保障数据资产。
多通讯协议协同通信策略的实现方式是，在数据信息采集后，判断数据来源与数据类型，根据数据通信表，选择对应的通讯协议与数据库。
多协议通信策略中，实时车位数据经消息中间件(如kafka等)传输至分布式并行结构化数据库集群MPPDB(如Greenplum等)数据库中存储，同时在消息中间件中存储7日数据，以便实时访问；各停车系统订单数据经API通讯在MPPDB中存储；视频图像数据在minio对象存储中固化。停车设备运行状态数据在MPPDB中存储。
优选地，所述停车运营管理系统云架构的云端服务器通过模块间协调配合实现自动化停车设备数据信息与云端服务器快速通讯；所述云端服务器用于实现停车设备活平台的运维管理，包括停车项目管理、资源服务配置管理、数据监控以及日志分析功能；所述云端服务器包括以下功能模块：
数据集成模块：用于将各类停车场运营过程中不同类型、不同来源、不同大小的数据灵活、快速地集成，实现各类停车场的数据智能运维；
消息集成模块：用于提供标准的消息通道，为停车场商业运维提供低成本、高效率的消息流通渠道，保障各停车场外部商业交互能力；
设备集成模块：用于提供标准协议与停车场各设备进行通信，实时传输前端设备采集的数据信息，保障设备数据通信时效性。
优选地，所述停车运营管理系统数据湖包括以下模块：
云数据库存储模块：用于存储由云端服务器通信传输来的车位占用数据、车辆进出停车场数据、停车收费流水、视频数据以及图像数据；
数据管理模块：用于对所有接入的数据进行管理，可配置规则，去除无效数据，保证数据湖中的数据质量，为后面数据分析提供便利；
数据开发模块：用于在数据有效管理的基础上，提供全自助式的数据分析与开发方法；
AI机器学习算法库：用于提供BP神经网络模型、ARIMA模型、小波分析的加权马尔可夫链模型、小波变换与极限学习机相结合的模型，预测各停车场空余停车泊位数，为提高车位占有率、土改城市综合治理水平提供有效依据；
车位调度管理模块：与各支持预约的停车场进行通信，有空余泊位时，下发车位预约信息；车位紧张时候，下发车位引导信息，引导去附近的停车场，方便大众的使用以及优化停车资源的使用。
优选地，所述停车运营管理系统以IOT与云端服务器的停车数据通讯为基础，通过数据治理、数据挖掘、AI技术分析整合数据，实现数据资产管理，以及数据增值，提升停车场智能化运维。
泊位预测，根据不同停车场的位置，人流情况等，选择不同的模型进行泊位预测，并返回数据给各停车场。
车位预约功能，利用数据湖车位调度能力，为外部用户提供预约的通道，同时提供接口访问，可接入更多的第三方平台，使大众可以进行方便的预约。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (5)

1.一种分层云架构的停车运营管理系统，其特征在于，包括停车数据通信模块、停车运营管理系统云架构、停车运营管理系统数据湖以及停车运营管理系统；其中，
所述停车数据通信模块适配适配Modbus、Socket、HTTP、串口、MQTT停车设备的协议；根据不同来源及类型，分别存入不同的存储介质来进行管理；
所述停车运营管理系统云架构用于进行传输整合，根据数据的类型，存储于所述停车运营管理系统数据湖中不同的数据库管理；
停车运营管理系统数据湖与停车运营管理系统云架构的云端服务器通信，将所述云端服务器集成数据作为数据底座，对停车相关数据进行管理，保障数据运营；
所述停车运营管理系统用于对多个停车场的实时车位状态、收益进行监控，并通过大数据的手段，对车位进行预测。
2.根据权利要求1所述的分层云架构的停车运营管理系统，其特征在于，所述停车数据通信模块采用多通讯协议混合通信策略分别将不同的停车监测协议数据传输至所述停车运营管理系统云架构；所述多协议通信的策略中实时车位数据经消息中间件传输至分布式并行结构化数据库集群MPPDB数据库中存储，同时在消息中间件中存储7日数据，以便实时访问；各停车系统订单数据经API通讯在MPPDB中存储；视频图像数据在minio对象存储中固化；停车设备运行状态数据在MPPDB中存储。
3.根据权利要求1所述的分层云架构的停车运营管理系统，其特征在于，所述停车运营管理系统云架构的云端服务器通过模块间协调配合实现自动化停车设备数据信息与云端服务器快速通讯；所述云端服务器用于实现停车设备活平台的运维管理，包括停车项目管理、资源服务配置管理、数据监控以及日志分析功能；所述云端服务器包括以下功能模块：
数据集成模块：用于将各类停车场运营过程中不同类型、不同来源、不同大小的数据灵活、快速地集成，实现各类停车场的数据智能运维；
消息集成模块：用于提供标准的消息通道，为停车场商业运维提供低成本、高效率的消息流通渠道，保障各停车场外部商业交互能力；
设备集成模块：用于提供标准协议与停车场各设备进行通信，实时传输前端设备采集的数据信息，保障设备数据通信时效性。
4.根据权利要求1所述的分层云架构的停车运营管理系统，其特征在于，所述停车运营管理系统数据湖包括以下模块：
云数据库存储模块：用于存储由云端服务器通信传输来的车位占用数据、车辆进出停车场数据、停车收费流水、视频数据以及图像数据；
数据管理模块：用于对所有接入的数据进行管理，可配置规则，去除无效数据，保证数据湖中的数据质量，为后面数据分析提供便利；
数据开发模块：用于在数据有效管理的基础上，提供全自助式的数据分析与开发方法；
AI机器学习算法库：用于提供BP神经网络模型、ARIMA模型、小波分析的加权马尔可夫链模型、小波变换与极限学习机相结合的模型，预测各停车场空余停车泊位数，为提高车位占有率、土改城市综合治理水平提供有效依据；
车位调度管理模块：与各支持预约的停车场进行通信，有空余泊位时，下发车位预约信息；车位紧张时候，下发车位引导信息，引导去附近的停车场，方便大众的使用以及优化停车资源的使用。
5.根据权利要求1所述的分层云架构的停车运营管理系统，其特征在于，所述停车运营管理系统以IOT与云端服务器的停车数据通讯为基础，通过数据治理、数据挖掘、AI技术分析整合数据，实现数据资产管理，以及数据增值，提升停车场智能化运维。
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