基于时空维度动态停车收费策略的停车管理系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及城市道路交通停车管理与控制领域，特别是涉及一种智能停车管理系 统及智能停车管理方法。
【背景技术】
[0002] 随着"互联网+"及"智慧城市"的概念兴起，各级政府都积极制定了相应的建设 和投资计划，交通运输部的相关意见提出到2020年，智能交通产业总值规模将超过1000亿 元。同时，"停车难"是目前我国城市交通亟待解决的关键问题之一，停车供给与需求不协调 是造成停车难、寻车位久等问题的根源之一，以停车价格为杠杆科学协调停车供需是解决 问题的重要手段。目前科学分析发现停车占有率最优状态为85%左右，避免停车资源浪费 又保留少量空余泊位供周转或应急。目前国内的智能交通系统仍处于起步阶段，整个行业 还有大量需要改进的问题。因此，基于动态停车收费策略的智能停车系统，采用时空平衡与 优化的动态停车收费策略，结合智能监测的硬件设施与大数据分析处理平台，形成一整套 智能停车管理系统。
[0003] 目前的国际化大都市陆续采用了基于动态停车收费技术的智能停车管理系统，旧 金山市实施的SFpark动态收费管理项目的评价报告显示，智能停车管理技术已经步入成 熟且对达到目标停车占有率是高效的。相比之下，近几年国内涌现的智能停车产品（如丁 丁停车、停车宝等）解决问题的手段通常为增加停车供给、停车信息可视化及停车位预订， 没有有效协调停车需求与供给间矛盾，无法对用户提出可靠有效的停车建议。而国外的动 态停车收费系统主要采用广义线性模型对停车占有率和价格相关性进行计算，缺乏对时间 和空间异质性的考虑。本发明提出基于动态停车收费策略的智能停车系统，相比于其他的 智能停车系统，本发明提出的智能停车系统对停车占有率在空间和时间维度的协调优化能 有效调度停车需求，结合停车需求与停车价格关系的基本原理及动态特性，应用先进控制 理论有效控制区域内停车设施占有率，有效缓解停车矛盾及其产生的拥堵，实现了规范停 车行为，便捷停车流程的预期。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的问题是：现有动态停车收费方法中只有少数考虑了停车需求对 价格敏感度的时间特性，对于其空间异质性缺乏考虑因而假设所有区域停车需求敏感度相 同，同时缺乏对停车需求进行预测导致调节周期过长。此外，目前停车占有率的采集主要依 赖交易信息，车辆信息易受各类环境因素的影响。本发明提出基于时空维度的动态停车收 费策略，采用了先进的多元智能停车检测系统，充分考虑停车需求对价格敏感性的时空特 性是，基于大数据平台对停车需求进行预测，这些改进使得智能停车管理系统在功能方面 更加先进与智能。
[0005] 技术方案：为实现上述目的，本发明的基于时空维度动态停车收费策略的停车管 理系统包括用于检测停车车位的停车情况的智能停车检测器、可实现智能动态计算停车价 格的智能计价器、与智能计价器连接用于停车收费的智能停车收费设施、用于将停车占有 率与停车价格发布至停车场的智能停车电子显示牌、用于存储区域内各停车场停车占有率 和停车价格分布规律的大数据云平台、用于优化定价策略的云计算中心系统以及用户终 端；
[0006] 所述智能停车检测器与智能计价器安装在停车管理系统管理范围内各区域停车 场内的每个停车位上，智能停车检测器与智能计价器可将实时停车占有率与停车价格上传 至大数据云平台；
[0007] 各区域每个停车场按照停车场大小设置有至少一个所述智能停车电子显示牌，智 能停车电子显示牌与智能停车检测器与智能计价器相连以实现实时更新数据；
[0008] 所述云计算中心系统内含核心算法，连接大数据云平台，可依据大数据云平台的 存储数据运行核心算法得到优化定价策略；
[0009] 所述用户终端使用APP连接所述云计算中心系统，云计算中心系统基于用户终端 停车需求给出停车建议。
[0010] 进一步地，所述智能停车检测器是一种基于三种传感器信息的交通流参数检测设 备，采用无线通信技术进行智能停车检测器间的无线数据传输及检测结果的对外发布，采 用太阳能电池板和锂电池组合供电，所述三种传感器分别利用车辆行驶过程中车轴对路面 产生连续激励产生在道路表面传播的震动波、车辆造成的路面阴影、以及车辆行驶中引起 周边地磁场变化的客观事实采集信号，智能停车检测器选择并提取三种传感器信号特征后 进行算法融合以更精确地检测车位是否被占用。
[0011] 进一步地，在各区域停车场内每半径500m范围内设置一个智能停车电子显示牌。
[0012] 基于时空维度动态停车收费策略的停车管理方法，其步骤为：
[0013] 步骤1 :采集相关数据，包括
[0014] 利用设置在城市各区域内的智能停车检测器与智能计价器采集该区域的实时的 停车占有率数据与停车价格数据，将运行一段时间后采集的历史停车占有率和价格数据传 送至大数据云平台；
[0015] 101)采集城市各区域的基本信息，包括但不限于停车位数量、土地利用类型与商 业活动强度，判断适合采用动态停车收费策略的区域；
[0016] 102)从开放数据源与城市数据获取街区特征数据与社会人口数据；
[0017] 步骤2 :基于历史停车占有率及停车价格数据分析停车需求的时空分布特征，构 建模型估计城市各区域停车需求对价格的敏感度，确定不同时空范围的基准停车价格以及 调节幅度；
[0018] 步骤3 :根据当前时段属于工作日、节假日还是大型活动，选择停车策略预案，依 据实时停车占有率数据与停车价格数据确定各区域停车位未来一段时间内停车价格调整 方向及幅度，将停车占有率与停车价格发布到所述智能停车电子显示牌与所述智能停车电 子显示牌，并同时通过所述智能停车收费设备进行停车收费；
[0019] 步骤4 :基于步骤103)中采集的街区特征数据与社会人口数据，对停车占有率数 据及用户查询停车位数据进行大数据的分析与挖掘，基于统计模型构建停车需求预测模 型，采用构建的停车需求预测模型计算下一时段各区域停车变化情况及停车价格，并在所 述用户终端上对个体停车需求提供合理化建议；
[0020] 步骤5 :将步骤101)中采集的实时停车占有率和步骤3中确定的停车价格传送至 所述大数据云平台，更新大数据云平台的数据库并修正停车需求预测模型的参数，在下一 时段重复步骤3至步骤5滚动更新动态收费算法。
[0021] 进一步地，所述步骤2估计城市各区域停车需求对价格的敏感度的模型的构建方 法为：
[0022] 首先，采用Bi-square函数产生每个街区的空间权重矩阵，用于描述各街区相邻 街区对其影响从而描述需求弹性的空间异质性；
[0023] 然后，基于地理加权回归模型对各区域停车需求对价格的敏感度进行线性回归， 并基于回归结果和广义线性模型回归分析构建停车需求对价格的敏感度的预测模型。
[0024] 进一步地，所述步骤3确定下一时段停车价格调整方向及幅度的方法具体为：
[0025] 比较当前停车占有率与80%的差距，基于步骤2中求得的各街区停车需求对价格 的敏感度计算停车价格的调整幅度，对各街区按序编号为1、2…n，计算公式如下：
[0027] 其中，" + "号为提高停车费价格，号为降低停车费价格，0. 2、04、0. 6为停车收 费价格浮动幅度，P (i)为步骤2所得的当前时段各街区i停车需求对价格的敏感度，〇 (i) 为当前时段街区i的停车占有率，其中i = 1、2…η。
[0028] 进一步地，所述停车建议包括但不限于错时停车、错位停车、停车位置建议以及空 余泊位与价格的时间预测图。
[0029] 进一步地，所述步骤3中的智能停车收费设备的收费方式涵盖线上与线下的多元 收费方式，包括但不限于支付宝与网银的线上支付方式以及现金和信用卡的线下支付方 式。