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基于大数据的城市智能停车系统研究

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2019-12-13 09:57:08    来源:    作者:xuekanba

摘要:大数据具有体积大、模态多、生成快、价值高的特点,根据大数据的这些特点简述了城市大数据停车系统的基本概念,在此基础上,介绍了系统的总体框架,利用数据分析的方法,从停车大数据中整合实时有效信息,为用户出行提供辅助决策。最后,分析了城市大数据停车系统面临的挑战。

关键词:大数据;停车难;智能停车系统

0 引言

21世纪以来,随着城市化进程的不断加速,城市机动车数量快速增加。据相关部门统计,截至2015年6月底,全国机动车保有量达2.71亿辆。城市机动车数量的骤增使得汽车与车位之间的矛盾愈发突出,经常出现停车者对城市停车场信息不了解,导致时间浪费、交通拥堵等可能。当然,传统的人工管理停车场模式也存在很大的弊端,比如驾驶员到达停车场后,由于对停车场的费用收取情况、车位使用情况以及空车位及其分布情况不熟悉,导致驾驶员不能准确、高效的到达理想的车位,再比如驾驶员不能快速的找到出行目的地附近的停车场,所以建立城市级别的大数据智能停车系统是非常必要的。

城市级别的大数据智能停车系统展现了一种智慧的城市发展模式,从一定程度上促进了停车可视化、信息化在观念上的变革,打破了原有的单一的发展模式,实现了停车资源的实时更新,实现了停车位资源利用的最大化以及车主停车的最优化。因此,建立城市级别的大数据智能停车系统具有非常重要的战略意义。

1 城市大数据停车系统的概念

在过去的十几年中,各行各业都出现了大规模的数据增长,国际数据公司(IDC)报告称[1],全球被创建和复制的数据总量在短短5年间增长了将近9倍,保守估计这一数字将至少每两年增加一倍。说到大数据,往往我们的第一反应就是数据量要足够的大,但是大数据并不仅仅是指数据量要大。在2011年国际数据公司(IDC)发布的报告中[1],大数据被定义为:“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集、发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。”

所谓城市大数据停车系统就是将一个城市中的所有停车场的信息全部采集起来,包括车位数、剩余车位数、收费情况、位置信息等,然后传输到数据处理中心,利用合适的数据分析方法将这些停车信息的实时数据进行处理分析,建立静态交通管理体系, 最后将分析的结果利用可视化技术呈现给终端用户,使终端用户能够以最快速、最有效的方式了解到停车场的相关信息。

2 城市大数据停车系统的总体框架

城市大数据停车系统的设计初衷是为了满足终端用户的真正需求,其中最主要的需求一个是用户能够快速有效的找到目的地附近的停车场,另一个就是及时的了解停车场的收费情况以及剩余车位数。基于此,城市大数据停车系统的总体设计框架如图2.1所示。

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图2.1  大数据停车系统总体设计框架

在城市大数据停车系统的总体设计框架中最关键的技术是停车数据处理和停车数据分析技术。在收集的大量数据中,如何根据用户需求对这些数据进行深一步的分析和处理便显得尤其重要。在这一方面,谷歌公司走在了技术的前沿,其于2006年提出了“云计算”的概念。当然,对于广大用户来说,最关心的并不是停车数据处理和停车数据分析的这个过程,而是所得的结果能否最大程度的满足自己的需求。

3 面临的问题

    近年来,随着人们对大数据研究的不断深入,大数据在给我们带来方便的同时,越来越多的问题也暴露在我们面前。

安全与隐私问题:当用户进入某一停车场时,停车场会记录个人的车牌号以及车辆情况,同时,当终端用户通过客户端或者网页了解停车场的相关信息时,用户的姓名、电话号码、地址等个人信息也会泄漏,如果这些信息被非法利用,将会带来安全问题。

数据的复杂性:如何更加有效的处理以及分析从底层收集起来的各种各样的数据,是一个非常棘手的问题。其复杂性主要体现在数据类型、数据结构、内在模式三个方面[2]。

4 结束语

    随着科技的不断进步,数据在呈指数式增长,正确有效的利用这些数据为人们的出行带来便利迫在眉睫。总的来说,目前对于大数据与城市智能停车系统的结合研究仍处在一个非常初步的阶段,仍然有很多的问题需要我们去解决,需要我们更加深入的研究。

参考文献:

[1]Gantz J,Reinsel D.Extracting value from chaos.IDC ivew,2011:1-12

[2] 王元卓,靳小龙,程学旗. 网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013,6.