CN116434595B - 一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于车位推荐领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的室内停车位智能推荐系统无法对停车场内、外的交通拥堵情况进行监控分析的问题，具体是一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，包括智能推荐平台，所述智能推荐平台通信连接有用户客户端、动态监控模块、快速推荐模块、舒适推荐模块、数据库以及存储模块；所述用户客户端用于将用户的目标信息上传至智能推荐平台，用户的目标信息包括目标停车场的名称与地理位置，以目标停车场的地理位置为圆心，r1为半径画圆得到触发区域；本发明可以对目标停车场的动态状态进行监控分析，从而对停车场内、外部的车辆流动情况进行监控，根据动态状态监控结果对车位推荐模式进行选择。

Description

一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统

技术领域

本发明属于车位推荐领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统。

背景技术

许多人员流动大、商业往来频繁的地方都会设有地上、地下的立体停车场以节省空间，随着汽车普及到普通家庭，私家车越来越多，也逐渐导致了公共场所停车越来越难的问题。

现有的室内停车位智能推荐系统通常可以对室内停车场的空闲车位进行检测，然后将空闲车位发送给用户，让用户进入室内停车场后可以直接到对应空闲车位进行停车；但是现有的室内停车位智能推荐系统不具备对停车场内、外的交通拥堵情况进行监控分析的功能，进而导致停车高峰期时用户无法以最优路线到达空闲车位进行停车，同时，现有的室内停车位智能推荐系统无法为不同需求的用户提供针对性的车位推荐服务，导致停车推荐功能的适用性差、用户体验不好。

针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，用于解决现有的室内停车位智能推荐系统无法对停车场内、外的交通拥堵情况进行监控分析的问题；

本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以对停车场内、外的交通拥堵情况进行监控分析的基于大数据的室内停车位智能推荐系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，包括智能推荐平台，所述智能推荐平台通信连接有用户客户端、动态监控模块、快速推荐模块、舒适推荐模块、数据库以及存储模块；

所述用户客户端用于将用户的目标信息上传至智能推荐平台，用户的目标信息包括目标停车场的名称与地理位置，以目标停车场的地理位置为圆心，r1为半径画圆得到触发区域，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；

所述动态监控模块接收到动态参数后对目标停车场的动态状态进行监控分析，在动态状态满足要求时向用户客户端发送模式选择信号，在动态状态不满足要求时采用动态推荐模式为用户进行车位推荐，并将动态推荐入口与动态推荐车位发送至用户客户端；

用户客户端接收到模式选择信号后进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，用户选择快速停车模式时通过智能推荐平台向快速推荐模块发送快速推荐信号；用户选择舒适停车模式时通过智能推荐平台向舒适推荐模块发送舒适推荐信号；

所述快速推荐模块接收到快速推荐信号后采用快速推荐模式为用户进行车位推荐，并将快速推荐入口与快速推荐车位发送至用户客户端；

所述舒适推荐模块接收到舒适推荐信号后采用舒适推荐模式为用户进行车位推荐，并将舒适推荐入口与舒适推荐车位发送至用户客户端。

作为本发明的一种优选实施方式，目标停车场的动态参数包括目标停车场的进入数据JR、驶出数据SC以及启动数据QD，进入数据JR为L1分钟内进入目标停车场的车辆总数量，驶出数据SC为L1分钟内离开目标停车场的车辆总数量，启动数据QD为L1分钟内目标停车场内启动驶离停车位的车辆总数量。

作为本发明的一种优选实施方式，对动态状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到动态阈值DTmax，将目标停车场的动态系数DT与动态阈值DTmax进行比较：若动态系数DT大于等于动态阈值DTmax，则判定目标停车场的动态状态不满足要求，采用动态推荐模式为用户进行车位推荐；若动态系数DT小于动态阈值DTmax，则判定目标停车场的动态状态满足要求，动态监控模块向智能推荐平台发送模式选择信号，智能推荐平台接收到模式选择信号后将模式选择信号发送至用户客户端。

作为本发明的一种优选实施方式，动态推荐模式的车位推荐过程包括：将目标停车场的入口标记为目标对象i，i=1，2，…，n，n为正整数，通过入口将目标停车场的停车区域分割为目标区域i，目标对象i与目标区域i一一对应，按照与目标停车场的动态系数获取方式相同的方式获取目标区域i的动态系数DTi，将动态系数DTi数值最小的目标区域i标记为推荐区域，将推荐区域对应的目标对象标记为动态推荐入口，将目标区域内的空闲车位按照与动态推荐入口距离由小到大的顺序进行排序，截取排序靠前的L2个空闲车位并标记为动态推荐车位。

作为本发明的一种优选实施方式，快速推荐模式的车位推荐过程包括：通过用户客户端获取到用户的导航路线，将目标对象i与导航路线终点的距离值标记为JLi，将目标区域i内的空余车位数量标记为KYi，通过对JLi、KYi以及DTi进行数值计算得到目标对象i的快速系数KSi；将快速系数KSi数值最大的目标对象标记为快速推荐入口，将距离快速推荐入口距离最近的空闲车位标记为快速推荐车位，将快速推荐入口与快速推荐车位通过智能推荐平台发送至用户客户端。

作为本发明的一种优选实施方式，舒适推荐模式的车位推荐过程包括：获取目标区域i内的连续数据LXi以及空连数据KLi，通过对连续数据LXi与空连数据KLi进行数值计算得到目标区域i的舒适系数SSi；将舒适系数SSi数值最大的目标区域i对应的目标对象i标记为舒适推荐入口，将子集数量最大的连续集合对应的停车区域标记为舒适推荐区域；若所有的目标区域i的舒适系数SSi均为零，则将空闲车位数量最多的目标区域i对应的目标对象i标记为舒适推荐入口，将推荐入口对应目标区域的空闲车位标记为分析对象，在分析对象上方进行图像拍摄并将拍摄到的图像标记为分析图像，将分析图像的阴影面积标记为遮挡值，将分析对象中遮挡值最小的空闲车位标记为舒适推荐车位；将舒适推荐入口与舒适推荐区域通过智能推荐平台发送至用户客户端。

作为本发明的一种优选实施方式，连续数据LXi与空连数据KLi的获取过程包括：由相邻的空闲车位构成连续集合，将相邻集合的数量标记为连续数据LXi，将所有相邻集合的子集数量之和标记为空连数据KLi。

作为本发明的一种优选实施方式，该基于大数据的室内停车位智能推荐系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：通过用户客户端将用户的目标信息上传至智能推荐平台，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；

步骤二：对目标停车场的动态状态进行监控分析并得到目标停车场的动态系数，通过动态系数的数值大小对目标停车场的动态状态是否满足要求进行判定，动态状态不满足要求时采用动态推荐模式进行车位推荐，动态状态满足要求时执行步骤三；

步骤三：通过用户客户端进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，用户选择快速停车模式时执行步骤四，用户选择舒适停车模式时执行步骤五；

步骤四：通过用户客户端获取到用户的导航路线并计算快速系数，通过快速系数的数值大小获取快速推荐入口与快速推荐车位并发送至用户客户端；

步骤五：获取目标区域内的连续数据以及空连数据并进行数值计算得到舒适系数，通过舒适系数的数值大小获取舒适推荐入口与舒适推荐车位并发送至用户客户端。

本发明具备下述有益效果：

通过动态监控模块可以对目标停车场的动态状态进行监控分析，从而对停车场内、外部的车辆流动情况进行监控，根据动态状态监控结果对车位推荐模式进行选择，在车辆流动性高、车辆拥堵的情况下，选择车辆形式最为流畅的停车区域进行推荐，提高用户停车效率的同时降低停车场附近的交通堵塞程度；

通过快速推荐模块可以在停车场内、外部车辆流动行满足要求的前提下，为用户提供最快停车路线，结合用户的路线导航终点以及停车场的入口分布进行推荐入口与推荐车位的筛选，赶时间的用户选择快速推荐模式可以以最快的速度完成停车，节省用户时间；

通过舒适推荐模块可以在停车场内、外部车辆流动行满足要求的前提下，为用户提供最为舒适的停车路线，对各个停车区域内的连续空闲车位进行监控分析，为停车技术不佳的用户提供空旷的停车环境，同时在没有连续空闲车位时对空闲车位的被遮挡程度进行监控分析，从而对两侧已停车辆的停车规范性进行反馈，防止空闲车位的边缘被两侧已停车辆占据，进一步降低停车难度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明实施例一的系统框图；

图2为本发明实施例二的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：如图1所示，一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，包括智能推荐平台，智能推荐平台通信连接有用户客户端、动态监控模块、快速推荐模块、舒适推荐模块、数据库以及存储模块。

用户客户端用于将用户的目标信息上传至智能推荐平台，用户的目标信息包括目标停车场的名称与地理位置，以目标停车场的地理位置为圆心，r1为半径画圆得到触发区域，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；目标停车场的动态参数包括目标停车场的进入数据JR、驶出数据SC以及启动数据QD，进入数据JR为L1分钟内进入目标停车场的车辆总数量，驶出数据SC为L1分钟内离开目标停车场的车辆总数量，启动数据QD为L1分钟内目标停车场内启动驶离停车位的车辆总数量，车辆状态可通过在车位底部设置压力传感器进行监测，也可以通过对停车场内的摄像头的拍摄视频进行视频图像处理获取。

动态监控模块用于对目标停车场的动态状态进行监控分析：通过公式DT=α1*JR+α2*SC+α3*QD得到目标停车场的动态系数DT，其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；动态系数是一个反映目标停车场内、外部车辆拥堵程度的数值，动态系数的数值越大，则表示目标停车场内、外部车辆拥堵程度越高，通过存储模块获取到动态阈值DTmax，将目标停车场的动态系数DT与动态阈值DTmax进行比较：若动态系数DT大于等于动态阈值DTmax，则判定目标停车场的动态状态不满足要求，采用动态推荐模式为用户进行车位推荐；若动态系数DT小于动态阈值DTmax，则判定目标停车场的动态状态满足要求，动态监控模块向智能推荐平台发送模式选择信号，智能推荐平台接收到模式选择信号后将模式选择信号发送至用户客户端；动态推荐模式的车位推荐过程包括：将目标停车场的入口标记为目标对象i，i=1，2，…，n，n为正整数，通过入口将目标停车场的停车区域分割为目标区域i，目标对象i与目标区域i一一对应，按照与目标停车场的动态系数获取方式相同的方式获取目标区域i的动态系数DTi，将动态系数DTi数值最小的目标区域i标记为推荐区域，将推荐区域对应的目标对象标记为动态推荐入口，将目标区域内的空闲车位按照与动态推荐入口距离由小到大的顺序进行排序，截取排序靠前的L2个空闲车位并标记为动态推荐车位，将动态推荐入口与动态推荐车位通过智能推荐平台发送至用户客户端；对目标停车场的动态状态进行监控分析，从而对停车场内、外部的车辆流动情况进行监控，根据动态状态监控结果对车位推荐模式进行选择，在车辆流动性高、车辆拥堵的情况下，选择车辆形式最为流畅的停车区域进行推荐，提高用户停车效率的同时降低停车场附近的交通堵塞程度。

用户客户端接收到模式选择信号后进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，赶时间的用户可以选择快速停车模式进行车位推荐，通过智能推荐平台向快速推荐模块发送快速推荐信号；停车技术不好的用户可以选择舒适停车模式进行车位推荐，通过智能推荐平台向舒适推荐模块发送舒适推荐信号。

快速推荐模块用于接收到快速推荐信号后采用快速推荐模式为用户进行车位推荐，快速推荐模式的车位推荐过程包括：通过用户客户端获取到用户的导航路线，将目标对象i与导航路线终点的距离值标记为JLi，将目标区域i内的空余车位数量标记为KYi，通过公式KSi=（β1*KYi）/（β2*DTi+β3*JLi）得到目标对象i的快速系数KSi，其中β1、β2以及β3均为比例系数，且β1＞β2＞β3＞1；将快速系数KSi数值最大的目标对象标记为快速推荐入口，将距离快速推荐入口距离最近的空闲车位标记为快速推荐车位，将快速推荐入口与快速推荐车位通过智能推荐平台发送至用户客户端；在停车场内、外部车辆流动行满足要求的前提下，为用户提供最快停车路线，结合用户的路线导航终点以及停车场的入口分布进行推荐入口与推荐车位的筛选，赶时间的用户选择快速推荐模式可以以最快的速度完成停车，节省用户时间。

舒适推荐模块用于接收到舒适推荐信号后采用舒适推荐模式为用户进行车位推荐，舒适推荐模式的车位推荐过程包括：获取目标区域i内的连续数据LXi以及空连数据KLi，连续数据LXi与空连数据KLi的获取过程包括：由相邻的空闲车位构成连续集合，将相邻集合的数量标记为连续数据LXi，将所有相邻集合的子集数量之和标记为空连数据KLi，通过公式SSi=γ1*LXi+52*KLi得到目标区域i的舒适系数SSi，其中γ1与γ2均为比例系数，且γ1＞γ2＞1；将舒适系数SSi数值最大的目标区域i对应的目标对象i标记为舒适推荐入口，将子集数量最大的连续集合对应的停车区域标记为舒适推荐区域；若所有的目标区域i的舒适系数SSi均为零，则将空闲车位数量最多的目标区域i对应的目标对象i标记为舒适推荐入口，将推荐入口对应目标区域的空闲车位标记为分析对象，在分析对象上方进行图像拍摄并将拍摄到的图像标记为分析图像，将分析图像的阴影面积标记为遮挡值，分析图像的阴影面积可通过灰度变换、图像增强等图像处理技术获取，将分析对象中遮挡值最小的空闲车位标记为舒适推荐车位；将舒适推荐入口与舒适推荐区域通过智能推荐平台发送至用户客户端；在停车场内、外部车辆流动行满足要求的前提下，为用户提供最为舒适的停车路线，对各个停车区域内的连续空闲车位进行监控分析，为停车技术不佳的用户提供空旷的停车环境，同时在没有连续空闲车位时对空闲车位的被遮挡程度进行监控分析，从而对两侧已停车辆的停车规范性进行反馈，防止空闲车位的边缘被两侧已停车辆占据，进一步降低停车难度。

实施例二：如图2所示，一种基于大数据的室内停车位智能推荐方法，包括以下步骤：

步骤一：通过用户客户端将用户的目标信息上传至智能推荐平台，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；

步骤二：对目标停车场的动态状态进行监控分析并得到目标停车场的动态系数，通过动态系数的数值大小对目标停车场的动态状态是否满足要求进行判定，动态状态不满足要求时采用动态推荐模式进行车位推荐，选择车辆形式最为流畅的停车区域进行推荐，提高用户停车效率的同时降低停车场附近的交通堵塞程度，动态状态满足要求时执行步骤三；

步骤三：通过用户客户端进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，用户选择快速停车模式时执行步骤四，用户选择舒适停车模式时执行步骤五；

步骤四：通过用户客户端获取到用户的导航路线并计算快速系数，通过快速系数的数值大小获取快速推荐入口与快速推荐车位并发送至用户客户端，赶时间的用户选择快速推荐模式可以以最快的速度完成停车，节省用户时间；

步骤五：获取目标区域内的连续数据以及空连数据并进行数值计算得到舒适系数，通过舒适系数的数值大小获取舒适推荐入口与舒适推荐车位并发送至用户客户端，为停车技术不佳的用户提供空旷的停车环境，降低停车难度。

一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，工作时，通过用户客户端将用户的目标信息上传至智能推荐平台，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；对目标停车场的动态状态进行监控分析并得到目标停车场的动态系数，通过动态系数的数值大小对目标停车场的动态状态是否满足要求进行判定，动态状态不满足要求时采用动态推荐模式进行车位推荐，动态状态满足要求时用户可根据自身需求进行车位推荐模式选择。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式DT=α1*JR+α2*SC+α3*QD；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的动态系数；将设定的动态系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为5.68、3.87和2.14；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的动态系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如动态系数与进入数据的数值成正比。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (2)

1.一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，其特征在于，包括智能推荐平台，所述智能推荐平台通信连接有用户客户端、动态监控模块、快速推荐模块、舒适推荐模块、数据库以及存储模块；

所述用户客户端用于将用户的目标信息上传至智能推荐平台，用户的目标信息包括目标停车场的名称与地理位置，以目标停车场的地理位置为圆心，r1为半径画圆得到触发区域，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；

所述动态监控模块接收到动态参数后对目标停车场的动态状态进行监控分析，在动态状态满足要求时向用户客户端发送模式选择信号，在动态状态不满足要求时采用动态推荐模式为用户进行车位推荐，并将动态推荐入口与动态推荐车位发送至用户客户端；

用户客户端接收到模式选择信号后进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，用户选择快速停车模式时通过智能推荐平台向快速推荐模块发送快速推荐信号；用户选择舒适停车模式时通过智能推荐平台向舒适推荐模块发送舒适推荐信号；

所述快速推荐模块接收到快速推荐信号后采用快速推荐模式为用户进行车位推荐，并将快速推荐入口与快速推荐车位发送至用户客户端；

所述舒适推荐模块接收到舒适推荐信号后采用舒适推荐模式为用户进行车位推荐，并将舒适推荐入口与舒适推荐车位发送至用户客户端；

目标停车场的动态参数包括目标停车场的进入数据JR、驶出数据SC以及启动数据QD，进入数据JR为L1分钟内进入目标停车场的车辆总数量，驶出数据SC为L1分钟内离开目标停车场的车辆总数量，启动数据QD为L1分钟内目标停车场内启动驶离停车位的车辆总数量；

通过公式DT=α1*JR+α2*SC+α3*QD得到目标停车场的动态系数DT，其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；

对动态状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到动态阈值DTmax，将目标停车场的动态系数DT与动态阈值DTmax进行比较：若动态系数DT大于等于动态阈值DTmax，则判定目标停车场的动态状态不满足要求，采用动态推荐模式为用户进行车位推荐；若动态系数DT小于动态阈值DTmax，则判定目标停车场的动态状态满足要求，动态监控模块向智能推荐平台发送模式选择信号，智能推荐平台接收到模式选择信号后将模式选择信号发送至用户客户端；

动态推荐模式的车位推荐过程包括：将目标停车场的入口标记为目标对象i，i＝1，2，…，n，n为正整数，通过入口将目标停车场的停车区域分割为目标区域i，目标对象i与目标区域i一一对应，按照与目标停车场的动态系数获取方式相同的方式获取目标区域i的动态系数DTi，将动态系数DTi数值最小的目标区域i标记为推荐区域，将推荐区域对应的目标对象标记为动态推荐入口，将目标区域内的空闲车位按照与动态推荐入口距离由小到大的顺序进行排序，截取排序靠前的L2个空闲车位并标记为动态推荐车位；

快速推荐模式的车位推荐过程包括：通过用户客户端获取到用户的导航路线，将目标对象i与导航路线终点的距离值标记为JLi，将目标区域i内的空余车位数量标记为KYi，通过对JLi、KYi以及DTi进行数值计算得到目标对象i的快速系数KSi；将快速系数KSi数值最大的目标对象标记为快速推荐入口，将距离快速推荐入口距离最近的空闲车位标记为快速推荐车位，将快速推荐入口与快速推荐车位通过智能推荐平台发送至用户客户端；

目标对象i的快速系数KSi的计算公式为：KSi=（β1*KYi）/（β2*DTi+β3*JLi），其中β1、β2以及β3均为比例系数，且β1＞β2＞β3＞1；

舒适推荐模式的车位推荐过程包括：获取目标区域i内的连续数据LXi以及空连数据KLi，通过对连续数据LXi与空连数据KLi进行数值计算得到目标区域i的舒适系数SSi；将舒适系数SSi数值最大的目标区域i对应的目标对象i标记为舒适推荐入口，将子集数量最大的连续集合对应的停车区域标记为舒适推荐区域；若所有的目标区域i的舒适系数SSi均为零，则将空闲车位数量最多的目标区域i对应的目标对象i标记为舒适推荐入口，将推荐入口对应目标区域的空闲车位标记为分析对象，在分析对象上方进行图像拍摄并将拍摄到的图像标记为分析图像，将分析图像的阴影面积标记为遮挡值，将分析对象中遮挡值最小的空闲车位标记为舒适推荐车位；将舒适推荐入口与舒适推荐区域通过智能推荐平台发送至用户客户端；

目标区域i的舒适系数SSi的计算公式为：SSi=γ1*LXi+52*KLi，其中γ1与γ2均为比例系数，且γ1＞γ2＞1；

连续数据LXi与空连数据KLi的获取过程包括：由相邻的空闲车位构成连续集合，将相邻集合的数量标记为连续数据LXi，将所有相邻集合的子集数量之和标记为空连数据KLi。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的室内停车位智能推荐系统，其特征在于，该基于大数据的室内停车位智能推荐系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：通过用户客户端将用户的目标信息上传至智能推荐平台，当用户车辆进入触发区域后，智能推荐平台通过目标信息从数据库调取目标停车场的动态参数并发送至动态监控模块；

步骤二：对目标停车场的动态状态进行监控分析并得到目标停车场的动态系数，通过动态系数的数值大小对目标停车场的动态状态是否满足要求进行判定，动态状态不满足要求时采用动态推荐模式进行车位推荐，动态状态满足要求时执行步骤三；

步骤三：通过用户客户端进行停车模式选择，停车模式包括快速停车模式与舒适停车模式，用户选择快速停车模式时执行步骤四，用户选择舒适停车模式时执行步骤五；

步骤四：通过用户客户端获取到用户的导航路线并计算快速系数，通过快速系数的数值大小获取快速推荐入口与快速推荐车位并发送至用户客户端；

步骤五：获取目标区域内的连续数据以及空连数据并进行数值计算得到舒适系数，通过舒适系数的数值大小获取舒适推荐入口与舒适推荐车位并发送至用户客户端。