[发明专利]一种城市停车难区域的分析方法及系统

说明书

本发明提供了一种城市停车难区域的分析方法及系统，提取车辆的停车段行驶轨迹；对所述停车段行驶轨迹进行判定，得到停车难轨迹；将所述停车难轨迹映射到路网上，提取出停车难路段；通过实时路况对所述停车难路段进行复核。本发明基于动态的移动位置数据，结合精细化的导航电子地图、POI等位置信息，给出路段粒度的停车难度分析结果，更能够满足公众对细粒度停车服务的需求。

技术领域

本发明涉及一种计算机技术和智能交通领域，尤其是涉及一种城市内停车难区域和路段发现的自动化方法和系统。

背景技术

在城市内，从起点(O点)到终点(D点)的一次驾车出行，经历从O点到D点的行驶过程和在D点的停车过程。目前大部分的交通信息服务产品，主要是服务于从O到D的行驶过程的，比较成熟的有实时路况、手机导航等，对D点的停车服务则相对缺乏。在“停车难”愈演愈烈的背景下，特别是缺乏准确的停车场动态数据的情况下，在很多的出行过程中，即使引导到了目的地附近的停车场，也面临无车位可停，耗费大量的时间寻找车位，影响出行体验，甚至引发停车导致的二次拥堵。

如果能够及时发现城市内停车难的区域和路段，则可以帮助政府补充和优化区域内的停车资源，进一步改善出行环境；市民在出行前可以预知目的地附近的停车难易程度，从而对出行方式、时机进行灵活的选择，提升出行体验。

中国专利申请号201610645209.2，名为“基于百度地图开放数据与Web数据挖掘的区域停车难易指数的分析方法”基于土地、人口等交通规划使用的数据来分析停车难易程度，是一种静态、宏观的分析方法，并不能满足公众个性化出行对精细化停车服务的需要。

发明内容

本发明基于智能终端采集的用户导航数据(如出发和目的地)、用户上传的定位轨迹数据等，结合电子地图(包括行驶路线和POI(Point of Interest兴趣点))等，对用户轨迹中的停车段行为进行分析，以期对目的地附近的停车难易程度进行评估。

具体的，根据本发明的一个方面，提供了一种城市停车难区域的分析方法，包括：

提取车辆的停车段行驶轨迹；

对所述停车段行驶轨迹进行判定，得到停车难轨迹；

将所述停车难轨迹映射到路网上，提取出停车难路段；

通过实时路况对所述停车难路段进行复核。

优选的，所述车辆在某一时段内的轨迹数据定义为：

其中，唯一标识一个车辆，N是其在时段内采集的位置点个数；移动位置数据由N个位置点构成，每个位置点采集的属性包括时刻位置坐标和行驶速度其中1≤j≤N。

优选的，基于地图匹配操作，将停车难轨迹映射到路网上。

优选的，所述停车段行驶轨迹为导航场景下与目的地距离最小的点之后的轨迹，或非导航场景下首个车速小于阈值的点之后的轨迹。

优选的，所述判定停车段行驶轨迹为停车难轨迹的条件为：

(1)行驶时间高于设定阈值；

(2)行驶距离高于设定阈值；

(3)平均行驶速度低于设定阈值；

(4)离目的地停车距离高于设定阈值；

(5)轨迹点向量夹角高于设定阈值；

如果上述条件(1)-(5)均满足，则判定为停车难轨迹；否则为正常停车轨迹。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种城市停车难区域的分析系统，包括：

轨迹提取模块，用于提取车辆的停车段行驶轨迹；