本發(fā)明屬于智能交通技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于智能手機的彈性停車激勵系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

我國正處于城鎮(zhèn)化、汽車化的加速發(fā)展階段，城市機動車保有量明顯增加，居民出行方式的機動化趨勢日益顯著，由此產(chǎn)生的城市停車供需矛盾也愈加凸顯，停車問題已成為嚴重的城市交通問題。究其原因，除了停車設施布局不合理、數(shù)量不充足等客觀條件外，缺乏有效的停車需求管理機制、無法最大限度利用停車泊位，也是造成當下城市停車形勢嚴峻的主要因素。以通勤停車為例，一方面在停車泊位供應總量及分布確定的前提下，由于停車需求在用地類型上的非一致性以及停車場對外非開放性，經(jīng)常表現(xiàn)為商業(yè)區(qū)與辦公區(qū)停車場泊位供不應求，而居住區(qū)閑置大量空余泊位；另一方面，低廉的通勤停車成本進一步強化駕車者對小汽車通勤出行的依賴性，隱性加重了城市交通擁堵狀況。因此，研究如何從城市停車需求的角度，引導駕車者選擇適當、合理的交通工具以完成通勤，對緩解停車供需矛盾、改善城市交通擁堵均具有重要意義。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

技術(shù)問題：本發(fā)明提供了一種通過競價激勵的形式引導駕車者放棄小汽車通勤出行，轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌G色、低碳出行方式的基于智能手機的彈性停車激勵系統(tǒng)，從而達到降低城市停車需求、優(yōu)化居民出行結(jié)構(gòu)、減少交通擁堵的目的。本發(fā)明同時提供一種基于智能手機的彈性停車激勵方法。

技術(shù)方案：本發(fā)明的基于智能手機的彈性停車激勵系統(tǒng)，包括人機交互子系統(tǒng)、出行調(diào)查子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)。所述人機交互子系統(tǒng)用于實現(xiàn)與駕車者的交互，包括人機交互模塊、事件日歷模塊、競價激勵模塊、問卷篩選模塊；所述出行調(diào)查子系統(tǒng)用于識別駕車者的出行行為特征，包括傳感器模塊、鏈簇分析模塊、出行識別模塊、目的預測模塊；所述數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)用于存儲對系統(tǒng)運作所需的數(shù)據(jù)，包括情景存儲模塊、問卷存儲模塊、行為存儲模塊、存儲檢索模塊。

進一步的，本發(fā)明系統(tǒng)中，人機交互模塊為智能手機軟件客戶端，用以實現(xiàn)駕車者與彈性停車激勵系統(tǒng)進行人機交互；所述事件日歷模塊用以實現(xiàn)駕車者根據(jù)自身需求選擇目標日期進行后續(xù)的競價申請流程，并且記錄駕車者各種系統(tǒng)使用行為的時間節(jié)點；所述競價激勵模塊用以記錄駕車者競價申請價位，并結(jié)合事件日歷模塊將相關(guān)競價信息傳遞至數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)，同時該模塊還用以實現(xiàn)評估駕車者出行成本、審批駕車者競價申請及發(fā)放激勵功能；所述問卷篩選模塊用以結(jié)合競價激勵模塊獲取競價信息，對數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中存儲的問題進行篩選，將篩選出的相關(guān)問題發(fā)給送駕車者填答，協(xié)助停車場管理方獲取必要的駕車者行為意向信息。

進一步的，本發(fā)明系統(tǒng)中，出行調(diào)查子系統(tǒng)中的傳感器模塊，應用智能手機自帶的gps、wifi及加速度計傳感器，記錄駕車者出行時的行為軌跡信息；所述鏈簇分析模塊用以根據(jù)相關(guān)劃分規(guī)則對獲取的駕車者出行軌跡進行鏈簇分析，得到出行行為軌跡鏈及出行行為軌跡簇，為后續(xù)出行方式與出行目的識別進行數(shù)據(jù)清洗；所述方式識別模塊用以應用人工智能算法對鏈簇分析模塊所得到的行為軌跡鏈進行出行方式識別，將識別結(jié)果存儲至數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中的行為存儲模塊；所述目的預測模塊用以結(jié)合數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)的相關(guān)情景信息、問卷填答信息及方式識別模塊的識別結(jié)果，建立目的預測模型對鏈簇分析模塊所得到的行為軌跡簇進行出行目的預測，將預測的結(jié)果存儲至數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中的行為存儲模塊。

進一步的，本發(fā)明系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中的情景存儲模塊用以銜接各類數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡端口，獲取用于輔助人機交互子系統(tǒng)與出行識別子系統(tǒng)的情景數(shù)據(jù)，并記錄不同情景下每位駕車者的競價信息；所述問卷存儲模塊用以存儲不同出行情景下駕車者的出行行為意向問題，輔助人機交互子系統(tǒng)與出行調(diào)查子系統(tǒng)的正常運作；所述行為存儲模塊用以對每位駕車者開辟專用存儲單元，記錄出行調(diào)查子系統(tǒng)中方式識別模塊與目的預測模塊的分析結(jié)果；所述存儲檢索模塊用以應用數(shù)據(jù)庫技術(shù)構(gòu)建符合跨域多層級信息環(huán)境的存儲檢索平臺，規(guī)范情景數(shù)據(jù)、問卷數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)的存儲制式，并使停車場管理者能夠根據(jù)決策分析需求篩選出相應的數(shù)據(jù)。

本發(fā)明的基于智能手機的彈性停車激勵方法，包括以下步驟：

(1)獲取駕車者的個人基本信息與停車場相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

(2)采集駕車者日常出行的行為軌跡數(shù)據(jù)，對所采集得到的行為軌跡數(shù)據(jù)進行鏈簇分割，并對分割提取的出行軌跡鏈片段進行出行方式識別和出行目的預測；

(3)當接收到駕車者的停車競價需求時，根據(jù)所記錄的駕車者競價決策信息，結(jié)合所述步驟(2)預測的出行方式和出行目的，讓駕車者填答激勵分析時所需相關(guān)問題題設，并記錄填答結(jié)果；

(4)根據(jù)所述步驟(1)獲取的駕車者個人基本信息與停車場相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，所述步驟(2)預測的出行方式和出行目的，所述步驟(3)的填答結(jié)果，評估駕車者出行成本、審批駕車者競價申請，采集駕車者新一輪的出行行為信息，對接受競價申請的駕車者進行出行方式識別，若駕車者以其他綠色、低碳的方式完成出行，則對其發(fā)放等同于競價價格的激勵補償，否則不發(fā)放激勵補償。

進一步的，本發(fā)明方法中，所述步驟(1)中的個人基本信息包括個人屬性、社會屬性、經(jīng)濟狀況、職住區(qū)位，所述停車場相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括停車場泊位總數(shù)、泊位收費費率、運營時段。

進一步的，本發(fā)明方法中，所述步驟(3)中的激勵分析時所需相關(guān)問題題設包括競價成功后的出行方式選擇、競價失敗后的出行方式選擇。

進一步的，本發(fā)明方法中，所述步驟(4)中評估駕車者出行成本的方法為：以所提交的競價價位作為基礎(chǔ)度量值，計算出該駕車者的時間價值，進而根據(jù)出行過程所產(chǎn)生的時耗，估算該駕車者的出行成本。

進一步的，本發(fā)明方法中，所述步驟(4)中審批駕車者競價申請的方法為：若出行成本大于或等于駕車者所提出的競價價位，則接受該駕車者的競價申請，若否，則拒絕競價申請。

本發(fā)明方法提出經(jīng)濟激勵機制引導駕車者通過競價的方式將停車權(quán)益返還給停車場管理方，并選擇其他恰當?shù)某鲂蟹绞酵瓿赏ㄇ?，而停車場管理方則可以將回收的停車權(quán)益重新投放入停車需求市場。

有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：

傳統(tǒng)的停車管理系統(tǒng)主要以車場場況監(jiān)控、泊位信息查詢、實時停車誘導、停車電子收費等功能，協(xié)助停車場管理者及駕車者更方便、快捷的完成停車過程，并不會對城市停車需求與供給產(chǎn)生實質(zhì)性的正面影響。本發(fā)明所提出的基于智能手機的彈性停車激勵系統(tǒng)及方法，采取競價激勵的補償機制鼓勵駕車者主動采用綠色、低碳的方式來完成通勤出行，并將所擁有的停車權(quán)利返還給停車場，而停車場管理方則可以將收集到停車權(quán)益重新投放入城市停車市場，變相提升停車場的有效泊位供給量。

附圖說明

圖1為基于智能手機的彈性停車激勵系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；

具體實施方式

圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，其中s-01表示本發(fā)明的人機交互子系統(tǒng)，s-02表示本發(fā)明的出行調(diào)查子系統(tǒng)，s-03表示本發(fā)明的數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)；下面結(jié)合實施例和說明書附圖，對本發(fā)明所提出的基于智能手機的彈性停車激勵系統(tǒng)及方法做進一步詳細說明。

一、錄入系統(tǒng)運作過程中所需的相關(guān)設置與數(shù)據(jù)

步驟101，駕車者通過下載本發(fā)明的智能手機軟件客戶端(即人機交互子系統(tǒng)s-01)完成個人賬號的注冊，并根據(jù)手機軟件的提示將個人屬性、社會屬性、經(jīng)濟狀況、職住區(qū)位等基本信息錄入到本發(fā)明的數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-03中的情景存儲模塊中；

步驟102，停車場管理方通過登錄彈性停車激勵系統(tǒng)的管理終端(即數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-03)，將停車的相關(guān)信息如停車場泊位總數(shù)、泊位收費費率、運營時段、歷史有效泊位利用情況等錄入到本發(fā)明的數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-03中的情景存儲模塊中，將停車激勵過程中需要考慮的問卷題設錄入到問卷存儲模塊中；

二、啟動系統(tǒng)的調(diào)查分析流程

步驟201，調(diào)用出行調(diào)查子系統(tǒng)s-02的傳感器模塊，調(diào)用智能手機內(nèi)置的gps、wifi、加速度計等設備，采集駕車者日常出行行為軌跡；

步驟202，調(diào)用出行調(diào)查子系統(tǒng)s-02的鏈簇分析模塊所配備的算法對所采集得到的出行行為軌跡進行鏈簇劃分，將劃分后的駕車者出行軌跡鏈片段傳遞給方式識別模塊，將劃分后的駕車者出行軌跡鏈簇片段傳遞給目的預測模塊；

步驟203，應用出行調(diào)查子系統(tǒng)s-02的方式識別模塊對所提取的出行軌跡鏈片段進行方式識別，得到駕車者的出行方式、出行起止時刻、出行行駛路徑等行為信息，并將這些信息傳遞給目的預測模塊和數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-03的行為存儲模塊；

步驟204，根據(jù)方式識別模塊所推送的行為信息，應用出行調(diào)查子系統(tǒng)s-02的目的預測模塊對駕車者的出行軌跡鏈簇片段進行目的預測，并將預測的結(jié)果記錄到數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-03的行為存儲模塊；

三、針對駕車者的競價申請需求，啟動系統(tǒng)的競價處理流程

步驟301，駕車者通過智能手機軟件填寫返還權(quán)益時所期望的競價價格，人機交互子系統(tǒng)s-01的事件日歷模塊生成時間戳記錄駕車者競價申請過程中各行為的時間節(jié)點，競價激勵模塊則記錄下駕車者競價價位，并結(jié)合事件日歷模塊將相關(guān)競價信息傳遞至問卷篩選模塊與數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-03；

步驟302，根據(jù)數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-02行為存儲模塊所記錄的行為信息，以及競價激勵模塊所傳遞的相關(guān)競價信息，應用問卷篩選模塊篩選出后續(xù)激勵分析流程中所需填答的問題題設，并將駕車者的填答結(jié)果反饋給競價激勵模塊；

四、在完成競價處理流程后，啟動系統(tǒng)的激勵分析流程

步驟401，根據(jù)數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-03中的情景存儲模塊中記錄的個人基本信息，數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)s-03的行為存儲模塊所記錄的行為信息以及問卷篩選模塊反饋的填答信息，應用競價激勵模塊評估駕車者出行成本，并對駕車者的競價申請進行審批：若出行成本大于或等于駕車者所提出的競價價位，則接受該競價申請，若否，則拒絕該競價申請；

步驟402，應用出行調(diào)查子系統(tǒng)s-02的傳感器模塊、鏈簇分析模塊、方式識別模塊和目的預測模塊采集駕車者新一輪的出行行為信息，并將該信息傳遞給人機交互子系統(tǒng)s-01的競價激勵模塊；

步驟403，人機交互子系統(tǒng)s-01的競價激勵模塊根據(jù)出行調(diào)查子系統(tǒng)s-02所反饋的出行行為信息對接受競價申請的駕車者進行出行行為檢驗，若駕車者以其他綠色、低碳的方式完成出行，則對其發(fā)放等同于競價價格的激勵補償，否則不發(fā)放激勵補償。

本發(fā)明的基于智能手機的彈性停車激勵方法，包括：

(1)通過本發(fā)明的人機交互子系統(tǒng)采集駕車者的個人屬性、社會屬性、經(jīng)濟狀況、職住區(qū)位等個人基本信息，引導停車場管理方將停車場泊位總數(shù)、泊位收費費率、運營時段等信息錄入到本發(fā)明的數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)；

(2)應用《一種考慮時序dbscan的智能手機軌跡鏈簇識別方法》(申請?zhí)枺?01510494163.4)對出行調(diào)查子系統(tǒng)所采集到的駕車者行為軌跡進行鏈簇識別，得到“鏈”片段與“簇”片段，計算并存儲每個“鏈”片段的速度均值、速度方差、速度最大值以及加速度均值、加速度方差、加速度最大值等特征值，應用《一種考慮路網(wǎng)契合度的智能手機出行方式識別方法》(申請?zhí)枺?01610873364x)識別出各個“鏈”片段所表示的出行方式，通過綜合個人基本信息、出行方式特征，應用隨機森林算法判定每個“簇”片段所表示的出行目的，記錄到本發(fā)明的數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)；

(3)當接收到駕車者的停車競價需求時，根據(jù)所記錄的駕車者競價決策信息、出行方式和出行目的，讓駕車者填答激勵分析時所需相關(guān)問題題設，并記錄填答結(jié)果；

(4)以所駕車者填答的競價價位作為基礎(chǔ)度量值，根據(jù)所獲取的駕車者個人基本信息、出行方式、出行目的以及停車場相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，應用量子博弈理論計算出該駕車者的出行時間價值，進而估算該駕車者在本次出行過程中所產(chǎn)生的出行時耗與出行成本，若出行成本大于或等于駕車者所提出的競價價位，則接受該駕車者的競價申請，若否，則拒絕本次競價申請，進一步的，對接受競價申請的駕車者進行出行方式識別，若駕車者以其他綠色、低碳的方式完成出行，則對其發(fā)放等同于競價價格的激勵補償，否則不發(fā)放激勵補償。

本發(fā)明在基于智能手機的彈性停車激勵系統(tǒng)及方法等方面做了有益的探索，具有重要的理論價值和實踐意義。盡管本發(fā)明的實施例已公開如上，但還應該解釋的是，以上實施例僅用于說明并非局限于本發(fā)明所描述的技術(shù)方案，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應當理解，仍然可以對本發(fā)明提及的相關(guān)規(guī)則或方法進行修改和填充；而一切不脫離本發(fā)明的精神和范圍的技術(shù)方案及其改進，均應涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍。