[发明专利]提高实时停车空余泊位统计准确度的停车管理方法及系统

权利要求书

1.一种提高实时停车空余泊位统计准确度的停车管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取停车场记录的多天车辆出入数据，对该车辆出入数据进行抽样统计分析，得到各天车辆的停放时长概率分布；

依据该车辆停放时长概率分布对停车场的停放量进行扩样，估算停车场每天的总停放量；

利用层次聚类法分析停车场记录的停放量与估算得到的停放量的偏差，估算停车场中停放量的平均偏移量；

根据停车场的泊位容量对停放量进行约束性修正；

用停车场泊位总量减去约束性修正后得到的停放量，得到实时的空余泊位数量；

所述依据该车辆停放时长概率分布对停车场的停放量进行扩样，估算停车场每天的停放量具体包括：

获取停车场记录的、与抽样周期相同时段的车辆异常出入数据，提取所述车辆异常出入数据中车牌号码和驶入时间；

设定停放时长阈值，剔除驶入时间与当前时间的差值大于停放时长阈值的车辆异常出入数据；

根据车辆停放时长概率分布，对剔除后的车辆异常出入数据进行扩样，得到停车场每天的总停放量；

所述利用层次聚类法分析停车场记录的停放量与估算得到的停放量的偏差，估算停车场中停放量的平均偏移量具体包括：

计算所述估算得到的停车场每天的总停放量和停车场记录的实际停放量的差值，以得到每天的数据偏差量；

采用HAC层次聚类法对得到的数据偏差量进行聚类和分簇；

根据分簇结果估算当前的平均偏移量；

根据平均偏移量，对实际的停放量进行平移修正。

2.根据权利要求1所述提高实时停车空余泊位统计准确度的停车管理方法，其特征在于，所述获取停车场记录的多天车辆出入数据，对该车辆出入数据进行抽样统计分析，得到各天车辆的停放时长概率分布具体包括：

获取停车场记录的多天车辆出入数据，提取车辆出入数据中车牌号码、驶入时间和驶出时间；

根据同一车牌的驶入时间和驶出时间计算车辆的停放时长；

采用抽样统计法，根据各个车辆的停放时长，计算各天车辆的停放时长概率分布。

3.根据权利要求2所述提高实时停车空余泊位统计准确度的停车管理方法，其特征在于，所述采用抽样统计法，根据各个车辆的停放时长，计算各天车辆的停放时长概率分布具体包括：

设置抽样周期，将车辆出入数据按抽样周期划分为多个数据集；

设置停车时长划分区间长度，将全天按照停车时长划分区间长度划分为多个区间；

将各个数据集内车辆的停放时长对应归入不同的区间，统计得到各个数据集内各个停车时长的停放量；

对各个数据集中停车时长的停放量进行归一化处理，得到所述各天车辆的停放时长概率分布。

4.根据权利要求1所述提高实时停车空余泊位统计准确度的停车管理方法，其特征在于，所述采用HAC层次聚类法对得到的数据偏差量进行聚类和分簇具体包括：

设定距离阈值；

采用欧几里得距离计算任意两天的数据偏差量的距离；

采用Average-linkage簇平均值作为两组簇之间的距离；

进行迭代计算；所述迭代计算包括将距离小于距离阈值的数据偏差量合并成簇，或者距离小于距离阈值的两个簇进行合并，当两个数据偏差量的最小距离或者是两个簇的最小距离大于距离阈值，迭代结束，输出各个簇的分组。

5.根据权利要求4所述提高实时停车空余泊位统计准确度的停车管理方法，其特征在于，所述根据分簇结果估算当前的平均偏移量具体包括：

设置最大簇的组成数量占所有数据偏差量的数量的占比阈值k；

获取最大的簇,计算该簇的占比K；

若Kk，则取最大的簇中数据偏差量的平均值作为所述平均偏移量。

6.根据权利要求4所述提高实时停车空余泊位统计准确度的停车管理方法，其特征在于，所述根据平均偏移量，对实际的停放量进行平移修正具体包括：

获取停车场记录的停车流量序列数据，按照预设的时间间隔计算每个时间间隔内停车场记录的停放量，得到停车流量时间序列数据；

将停车流量时间序列数据按平均偏移量进行整体平移。