CN116386151A - 一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法及装置，涉及停车计费技术领域。本发明基于大数据分析进行停车弹性计费，实现了在原有的计费分段节点上整合了车主大数据停车数据分析，突破了传统计费费用节点固定，或仅依靠车型车牌和错峰配置死板的弊端而导致的常规跳费节点纠纷和离场超时纠纷等情形，能够有效减少费用纠纷，从而提升车流畅通性。本发明提供的一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法及装置通过大数据弹性计费的管理更能规范车主的停车和缴费行为，助力城市文明停车。

Description

一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法及装置

技术领域

本发明涉及停车计费技术领域，特别涉及一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法及装置。

背景技术

停车收费已然成为一个解决停车占用泊位资源过长，提高城市泊位车流周转的有效方式，而云端收费模式也如雨后春笋般冒出，但随之而来计费纠纷一直是存在的短板，不少情况下会发生仅多停了几秒导致多收几块钱的问题或者因为设备与软件时间联动不同步而产生纠纷。传统计费费用节点固定，或仅依靠车型车牌和错峰配置比较死板。因此亟需提供一种更加人性化的弹性收费模式，来解决现有技术中存在的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法及装置，通过在原有的计费分段节点上整合了车主大数据停车数据分析，有效减少费用纠纷从而提升车流畅通性。

第一方面，本发明提供了一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法，包括：

步骤10、根据停车场的收费规则配置基础计费节点，并设置计费节点触发上限阈值以及大数据偏移量阈值；

步骤20、与前端采集系统进行系统对接，获取车辆进出场信息；当获取到一车辆的入场信息时，将入场信息存入云端计费软件系统中，同时异步推送至云端大数据收集系统进行数据入库和数据分析；

步骤30、当获取到该车辆出场时用户发送的查费请求后，根据入场信息进行计费节点计算，当出场时间与最后一个计费节点的时间差值小于等于所述计费节点触发上限阈值时，则进入步骤40；当场内时间与最后一个计费节点的时间差值大于所述计费节点触发上限阈值时，则执行正常计费，然后进入步骤50；

步骤40、根据该车辆的历史停车记录数据以及车牌识别率数据计算时间节点偏移量，将计算得到的时间节点偏移量与大数据偏移量阈值进行比较，若时间节点偏移量小于等于所述大数据偏移量阈值，则将时间节点偏移量植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；若节点偏移量大于所述大数据偏移量阈值，则将所述大数据偏移量阈值植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；

步骤50、在弹性计费时根据所述偏移计费节点计算收费或在正常计费时根据所述基础计费节点计算收费，然后将结果发送给用户。

进一步地，所述步骤40中，通过下式计算时间节点偏移量：

offset＝a×nofeelRate+b×plateErrorRate+c×payRate-d×IllegalStopRate

其中，nofeelRate为该车辆停车无感支付占比总停车支付的比例；a为无感支付率的配置权重；plateErrorRate为车牌识别错误校正率；b为车牌识别错误校正率的配置权重；payRate为该车辆停车缴费占总停车需缴费数占比；c为停车缴费率配比权重；IllegalStopRate为该车辆违停取证次数占总停车次数的占比；d为违停率配比权重。

进一步地，所述方法还包括：

步骤60、将车辆缴费后的支付结果发送至所述云端计费软件系统，并将缴费信息异步推送至所述云端大数据收集系统进行入库分析。

进一步地，所述方法还包括：

步骤70、车辆驶离路外车场或路内泊位后，异步推送数据至大数据收集系统进行车牌识别率和停车记录的分析研判。

第二方面，本发明提供了一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费装置，包括：计费配置模块、预分析模块、弹性计费判定模块、弹性计费分析模块以及费用生成模块；

所述计费配置模块，用于根据停车场的收费规则配置基础计费节点，并设置计费节点触发上限阈值以及大数据偏移量阈值；

所述预分析模块，用于与前端采集系统进行系统对接，获取车辆进出场信息；当获取到一车辆的入场信息时，将入场信息存入云端计费软件系统中，同时异步推送至云端大数据收集系统进行数据入库和数据分析；

所述弹性计费判定模块，用于当获取到该车辆出场时用户发送的查费请求后，根据入场信息进行计费节点计算，当出场时间与最后一个计费节点的时间差值小于等于所述计费节点触发上限阈值时，则进入弹性计费分析模块；当场内时间与最后一个计费节点的时间差值大于所述计费节点触发上限阈值时，则执行正常计费；

所述弹性计费分析模块，用于根据该车辆的历史停车记录数据以及车牌识别率数据计算时间节点偏移量，将计算得到的时间节点偏移量与大数据偏移量阈值进行比较，若时间节点偏移量小于等于所述大数据偏移量阈值，则将时间节点偏移量植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；若节点偏移量大于所述大数据偏移量阈值，则将所述大数据偏移量阈值植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；

所述费用生成模块，用于根据所述偏移计费节点计算收费并将结果发送给用户。

进一步地，所述弹性计费分析模块中，通过下式计算时间节点偏移量：

offset＝a×nofeelRate+b×plateErrorRate+c×payRate-d×IllegalStopRate

其中，nofeelRate为该车辆停车无感支付占比总停车支付的比例；a为无感支付率的配置权重；plateErrorRate为车牌识别错误校正率；b为车牌识别错误校正率的配置权重；payRate为该车辆停车缴费占总停车需缴费数占比；c为停车缴费率配比权重；IllegalStopRate为该车辆违停取证次数占总停车次数的占比；d为违停率配比权重。

进一步地，所述装置还包括：

支付数据更新模块，用于将车辆缴费后的支付结果发送至所述云端计费软件系统，并将缴费信息异步推送至所述云端大数据收集系统进行入库分析。

进一步地，所述装置还包括：

行车数据更新模块，用于在车辆驶离路外车场或路内泊位后，异步推送数据至大数据收集系统进行车牌识别率和停车记录的分析研判。

本发明具有如下优点：

通过在原有的计费分段节点上整合了车主大数据停车数据分析，突破了传统计费费用节点固定，或仅依靠车型车牌和错峰配置死板的弊端而导致的常规跳费节点纠纷和离场超时纠纷等情形，能够有效提升车流畅通性和减少费用纠纷。同时通过大数据弹性计费的管理更能规范车主的停车和缴费行为，助力城市文明停车。

附图说明

下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。

图1为本发明实施例方法流程示意图；

图2为本发明一具体实施例的执行流程图；

图3为本发明实施例装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法及装置，通过在原有的计费分段节点上整合了车主大数据停车数据分析，有效减少费用纠纷从而提升车流畅通性。

图1为本发明实施例提供的一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法的流程示意图，包括：

步骤10、根据停车场的收费规则配置基础计费节点，并设置计费节点触发上限阈值以及大数据偏移量阈值；

步骤20、与前端采集系统进行系统对接，获取车辆进出场信息；当获取到一车辆的入场信息时，将入场信息存入云端计费软件系统中，同时异步推送至云端大数据收集系统进行数据入库和数据分析；

步骤30、当获取到该车辆出场时用户发送的查费请求后，根据入场信息进行计费节点计算，当出场时间与最后一个计费节点的时间差值小于等于所述计费节点触发上限阈值时，则进入步骤40；当场内时间与最后一个计费节点的时间差值大于所述计费节点触发上限阈值时，则执行正常计费，然后进入步骤50；

步骤40、根据该车辆的历史停车记录数据以及车牌识别率数据计算时间节点偏移量，将计算得到的时间节点偏移量与大数据偏移量阈值进行比较，若时间节点偏移量小于等于所述大数据偏移量阈值，则将时间节点偏移量植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；若节点偏移量大于所述大数据偏移量阈值，则将所述大数据偏移量阈值植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；

步骤50、在弹性计费时根据所述偏移计费节点计算收费或在正常计费时根据所述基础计费节点计算收费，然后将结果发送给用户。

在一种可能的实现方式中，所述步骤40中，通过下式计算时间节点偏移量：

offset＝a×nofeelRate+b×plateErrorRate+c×payRate-d×IllegalStopRate

其中，nofeelRate为该车辆停车无感支付占比总停车支付的比例；a为无感支付率的配置权重；plateErrorRate为车牌识别错误校正率；b为车牌识别错误校正率的配置权重；payRate为该车辆停车缴费占总停车需缴费数占比；c为停车缴费率配比权重；IllegalStopRate为该车辆违停取证次数占总停车次数的占比；d为违停率配比权重。

权重因子可以根据实际需求进行调整，也可以根据实际需求设置其它的影响时间节点偏移量的因素及权重。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

步骤60、将车辆缴费后的支付结果发送至所述云端计费软件系统，并将缴费信息异步推送至所述云端大数据收集系统进行入库分析。

步骤70、车辆驶离路外车场或路内泊位后，异步推送数据至大数据收集系统进行车牌识别率和停车记录的分析研判。

一具体实施例如下：

A市需求对即日起对A区泊位进行停车收费，要求每天7:30～21:00进行收费，其余时段免费。收费期间前30分钟(含)免费，30分钟以上至60分钟(含)收费2元，60分钟之后按每30分钟加收1元，不满30分钟按30分钟收费，每个自然日最高收费20元，每个自然日重复此收费规则，同时支持法定节假日时间段部分免收费。另外A区采用高位视频设备进行车辆出入场，但由于树木较多有一定影响，同时A区为提高车辆流通效率将大力推广无感支付业务。停车收费执行流程如图2所示。

(1)配置基础计费相关节点，如表一所示：

表一A区基础计费节点构建表

(2)配置大数据因子和阈值，如表二所示：

表二大数据因子和阈值配置表

(3)高位视频设备采集到车牌某C12345驶入A区泊位001，驶入时间为2021-12-1500:00:00，异步推送至大数据平台此车牌累计停车加一次；

(4)车主2021-12-1508:30:15登陆车主端进行输入车牌查询费用，此时基础计费节点适配到08:30:00至08:30:15为最终节点，此时节点值计为最终节点时长(秒)15，小于配置的大数据弹性节点上限，开始执行大数据弹性计费分析，检索到此车牌历史无感支付次数为30次，违规停车5次，此车牌被错误识别入场后出场纠正次数为3次，停车累计500次，无需缴费100次，已缴费360次，逃费40次，由此计算大数据偏移量(秒)offset＝a*nofeelRate+b*plateErrorRate+c*payRate-d*IllegalStopRate＝105.00*30/500+260.00*3/500+20.00*360/500-200.00*5/500＝6.3+1.56+14.4-2＝20.26，取整数部分值为20小于大数据偏移量取值上限50无需修正此值，此时最终节点将被修正至08:00:00至08:29:55(即往前偏移20秒)，最终得出费用为2元而非跳费3元。车主缴费后下发数据至云端计费软件。

(5)车辆驶出后视频设备报送数据至云端计费软件进行费用核验后推送至大数据收集系统进行研判数据(缴费次数，逃费情况，车牌纠正等)更新入库。

基于同样的思路，本发明实施例还提供了上述方法对应的装置，如图3所示。

图3为本发明实施例提供的一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费装置的结构示意图，所述装置包括：计费配置模块、预分析模块、弹性计费判定模块、弹性计费分析模块以及费用生成模块；

所述计费配置模块，用于根据停车场的收费规则配置基础计费节点，并设置计费节点触发上限阈值以及大数据偏移量阈值；

所述预分析模块，用于与前端采集系统进行系统对接，获取车辆进出场信息；当获取到一车辆的入场信息时，将入场信息存入云端计费软件系统中，同时异步推送至云端大数据收集系统进行数据入库和数据分析；

所述弹性计费判定模块，用于当获取到该车辆出场时用户发送的查费请求后，根据入场信息进行计费节点计算，当出场时间与最后一个计费节点的时间差值小于等于所述计费节点触发上限阈值时，则进入弹性计费分析模块；当场内时间与最后一个计费节点的时间差值大于所述计费节点触发上限阈值时，则执行正常计费；

所述弹性计费分析模块，用于根据该车辆的历史停车记录数据以及车牌识别率数据计算时间节点偏移量，将计算得到的时间节点偏移量与大数据偏移量阈值进行比较，若时间节点偏移量小于等于所述大数据偏移量阈值，则将时间节点偏移量植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；若节点偏移量大于所述大数据偏移量阈值，则将所述大数据偏移量阈值植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；

所述费用生成模块，用于根据所述偏移计费节点计算收费并将结果发送给用户。

在一种可能的实现方式中，所述弹性计费分析模块中，通过下式计算时间节点偏移量：

offset＝a×nofeelRate+b×plateErrorRate+c×payRate-d×IllegalStopRate

其中，nofeelRate为该车辆停车无感支付占比总停车支付的比例；a为无感支付率的配置权重；plateErrorRate为车牌识别错误校正率；b为车牌识别错误校正率的配置权重；payRate为该车辆停车缴费占总停车需缴费数占比；c为停车缴费率配比权重；IllegalStopRate为该车辆违停取证次数占总停车次数的占比；d为违停率配比权重。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

支付数据更新模块，用于将车辆缴费后的支付结果发送至所述云端计费软件系统，并将缴费信息异步推送至所述云端大数据收集系统进行入库分析。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

行车数据更新模块，用于在车辆驶离路外车场或路内泊位后，异步推送数据至大数据收集系统进行车牌识别率和停车记录的分析研判。

本发明通过在原有的计费分段节点上整合了车主大数据停车数据分析，突破了传统计费费用节点固定，或仅依靠车型车牌和错峰配置死板的弊端而导致的常规跳费节点纠纷和离场超时纠纷等情形，能够有效提升车流畅通性和减少费用纠纷。同时通过大数据弹性计费的管理更能规范车主的停车和缴费行为，助力城市文明停车。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。

Claims (8)

1.一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费方法，其特征在于，包括：

步骤10、根据停车场的收费规则配置基础计费节点，并设置计费节点触发上限阈值以及大数据偏移量阈值；

步骤20、与前端采集系统进行系统对接，获取车辆进出场信息；当获取到一车辆的入场信息时，将入场信息存入云端计费软件系统中，同时异步推送至云端大数据收集系统进行数据入库和数据分析；

步骤30、当获取到该车辆出场时用户发送的查费请求后，根据入场信息进行计费节点计算，当出场时间与最后一个计费节点的时间差值小于等于所述计费节点触发上限阈值时，则进入步骤40；当场内时间与最后一个计费节点的时间差值大于所述计费节点触发上限阈值时，则执行正常计费，然后进入步骤50；

步骤40、根据该车辆的历史停车记录数据以及车牌识别率数据计算时间节点偏移量，将计算得到的时间节点偏移量与大数据偏移量阈值进行比较，若时间节点偏移量小于等于所述大数据偏移量阈值，则将时间节点偏移量植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；若节点偏移量大于所述大数据偏移量阈值，则将所述大数据偏移量阈值植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；

步骤50、在弹性计费时根据所述偏移计费节点计算收费或在正常计费时根据所述基础计费节点计算收费，然后将结果发送给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤40中，通过下式计算时间节点偏移量：

offset＝a×nofeelRate+b×plateErrorRate+c×payRate-d×IllegalStopRate

其中，nofeelRate为该车辆停车无感支付占比总停车支付的比例；a为无感支付率的配置权重；plateErrorRate为车牌识别错误校正率；b为车牌识别错误校正率的配置权重；payRate为该车辆停车缴费占总停车需缴费数占比；c为停车缴费率配比权重；IllegalStopRate为该车辆违停取证次数占总停车次数的占比；d为违停率配比权重。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括：

步骤60、将车辆缴费后的支付结果发送至所述云端计费软件系统，并将缴费信息异步推送至所述云端大数据收集系统进行入库分析。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括：

步骤70、车辆驶离路外车场或路内泊位后，异步推送数据至大数据收集系统进行车牌识别率和停车记录的分析研判。

5.一种基于分段计费和大数据的停车弹性计费装置，其特征在于，包括：计费配置模块、预分析模块、弹性计费判定模块、弹性计费分析模块以及费用生成模块；

所述计费配置模块，用于根据停车场的收费规则配置基础计费节点，并设置计费节点触发上限阈值以及大数据偏移量阈值；

所述预分析模块，用于与前端采集系统进行系统对接，获取车辆进出场信息；当获取到一车辆的入场信息时，将入场信息存入云端计费软件系统中，同时异步推送至云端大数据收集系统进行数据入库和数据分析；

所述弹性计费判定模块，用于当获取到该车辆出场时用户发送的查费请求后，根据入场信息进行计费节点计算，当出场时间与最后一个计费节点的时间差值小于等于所述计费节点触发上限阈值时，则进入弹性计费分析模块；当场内时间与最后一个计费节点的时间差值大于所述计费节点触发上限阈值时，则执行正常计费；

所述弹性计费分析模块，用于根据该车辆的历史停车记录数据以及车牌识别率数据计算时间节点偏移量，将计算得到的时间节点偏移量与大数据偏移量阈值进行比较，若时间节点偏移量小于等于所述大数据偏移量阈值，则将时间节点偏移量植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；若节点偏移量大于所述大数据偏移量阈值，则将所述大数据偏移量阈值植入计费关键节点，重新生成偏移计费节点；

所述费用生成模块，用于根据所述偏移计费节点计算收费并将结果发送给用户。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于：所述弹性计费分析模块中，通过下式计算时间节点偏移量：

offset＝a×nofeelRate+b×plateErrorRate+c×payRate-d×IllegalStopRate

其中，nofeelRate为该车辆停车无感支付占比总停车支付的比例；a为无感支付率的配置权重；plateErrorRate为车牌识别错误校正率；b为车牌识别错误校正率的配置权重；payRate为该车辆停车缴费占总停车需缴费数占比；c为停车缴费率配比权重；IllegalStopRate为该车辆违停取证次数占总停车次数的占比；d为违停率配比权重。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

支付数据更新模块，用于将车辆缴费后的支付结果发送至所述云端计费软件系统，并将缴费信息异步推送至所述云端大数据收集系统进行入库分析。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

行车数据更新模块，用于在车辆驶离路外车场或路内泊位后，异步推送数据至大数据收集系统进行车牌识别率和停车记录的分析研判。

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