一种立体停车设备规划设计方法及系统与流程

1.本发明涉及停车设备规划技术领域，具体的，涉及一种立体停车设备规划设计方法及系统。


背景技术：

2.随着我国机动车辆数量的快速增长，停车困难的问题变得日益突出。停车位的增加可以在一定程度上缓解城市停车的紧张气氛，但同时也会导致城市道路出现新的交通拥堵。为了解决城市停车位与停车需求之间的矛盾问题，立体停车设备已成为解决主要城市停车问题的重要手段，因此合理的立体停车设备规划尤为重要。
3.然而目前对于立体停车设备的规划，由于缺乏数据依据，虽然在一定程度上增加了停车位的总量，但是仍旧存在车位分配不合理的情况，造成车位的冗余或缺少。


技术实现要素：

4.本发明提出一种立体停车设备规划设计方法及系统，解决了现有技术立体停车设备规划不合理、缺乏数据依据的问题。
5.本发明的技术方案如下：
6.一种立体停车设备规划设计方法，包括，
7.获取目标区域的平面图，所述平面图包括m个建筑物；
8.根据所述平面图规划所述目标区域停车位的最大容量n；
9.计算第i个建筑物内居民的停车位需求qi＝0.18
×
si，其中，i∈(1,2，
…
，m)，0.18表示中国人均汽车保有量，si表示该建筑物的居民人数；
10.计算第i个建筑物的可达停车空间半径li＝v
×
ti，其中，ti表示该建筑物内居民可接受的最大取车时间，v正常成人的行走速度；根据所有建筑物的可达停车空间对n个停车位的覆盖程度，计算n个停车位的实际车位数其中，n∈(1,2，
…
，n)，h表示该停车位被覆盖的次数；
11.计算第i个建筑物的可达停车空间内的实际车位数之和其中，p表示该建筑物的可达停车空间内的停车位数量；
12.计算第i个建筑物的停车位布局适应度
13.将所述停车位布局适应度pi＜1的建筑物定义为不满足用户需求的建筑，根据车位需求，规划立体停车设备。
14.计算目标区域的停车位布局适应度
15.进一步，所述获取目标区域的平面图包括，
16.利用卫星技术获得目标区域的高分辨率遥感图像；
17.将目标区域的遥感图像分割为单像素图像对象，计算每一单像素图像对象的异质性f；
18.根据异质性f的阈值将单像素图像对象进行合并，形成多组均匀的图像对象；
19.根据光谱、形状、纹理特征，判断多组均匀的图像对象的类型，并进行提取和集成，得到地面特征图像对象；
20.将地面特征图像对象边缘线上坐标点的平均值为参考点，将地面特征图像对象正则化为几何图像，得到目标区域的平面图。
21.进一步，所述异质性f＝ω
color
×
δh
color
ω
shape
×
δh
shape
，其中ω
color
表示光谱异质性的权重，ω
shape
表示形状异质性的权重，
22.δh
color
表示光谱异质性，c表示带数，δc表示带的光谱标准值，ωc表示层的权重；
23.δh
shape
＝ω
compt
×
δh
compt
ω
smooth
×
δh
smooth
，δh
shape
表示形状异质性，δh
compt
表示紧致度异质性，δh
smooth
表示平滑度异质性，ω
compt
表示紧致度的权重，ω
smooth
表示平滑度的权重。
24.进一步，所述根据所述平面图规划所述目标区域停车位的最大容量n包括，
25.获取第i个建筑物四个方向的长度r和该方向对应的相邻道路的宽度k，以及该道路指定的最小宽度k0，则有，
[0026][0027]
其中o＝s、n、e、w四个方向，2.5表示标准停车位的宽度，5表示标准停车位的长度，no取整数；
[0028]
计算第i个建筑物的停车位的最大容量ni＝ns nn ne nw；则目标区域停车位的最大容量
[0029]
一种立体停车设备规划设计系统，包括依次连接的平面图生成模块、最大容量规划模块和立体车位规划模块，所述立体车位规划模块包括依次连接的车位需求模块、车位拥有模块和车位适应度模块所述平面图生成模块用于获取目标区域的平面图；
[0030]
所述最大容量规划模块用于根据所述平面图规划所述目标区域停车位的最大容量n；
[0031]
所述车位需求模块用于计算建筑物内居民的车位需求；
[0032]
所述车位拥有模块用于计算建筑物覆盖的实际车位数；
[0033]
所述车位适应度模块用于计算建筑物的车位适应度。
[0034]
所述平面图生成模块包括依次连接的图像多尺度分割模块、高分辨率图像提取模块和平面图几何提取模块，
[0035]
所述图像多尺度分割模块用于将目标区域的遥感图像分割为单像素图像对象；
[0036]
所述高分辨率图像提取模块用于将单像素图像对象进行合并，形成多组均匀的图像对象；
[0037]
所述平面图几何提取模块用于将地面特征图像对象正则化为几何图像。
[0038]
一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的立体停车设备规划方法的步骤。
[0039]
本发明的工作原理及有益效果为：
[0040]
本发明首先通过获取目标区域的平面图，然后根据目标区域的平面图信息，完成目标区域停车位最大容量的设计布局。通过每个建筑物的最大可接受上车时间辐射的范围对所有车位的覆盖情况，计算每个车位所代表的实际车位数，进一步计算每个建筑物在最大可接受时间内可用的实际车位数，计算目标区域内每个建筑物所需的停车位数量与之对比，得到每个建筑物的停车位布局适应度。
[0041]
通过适应度可以判断出需要增加停车位的建筑物，根据停车位被覆盖的情况，将需要增加停车位的建筑物最大可接受上车时间辐射范围内，被覆盖次数较多的停车位设计立体停车设备。本发明所提出的方法通过分析目标区域的现存数据，客观、准确地获取目标区域需要设计立体停车设备的位置和数量，在保证车位容量满足用户需求的同时，也提高了立体停车设备规划布局的合理性和适用性，可以有效地指导城市停车设备的规划和建设。
[0042]
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
[0043]
图1为本发明结构示意图；
[0044]
图2为本发明停车位最大容量停车位布局规划示意图；
[0045]
图3为本发明实施例1目标区域平面图；
[0046]
图4为本发明实施例1目标区域停车位规划图；
[0047]
图5为本发明实施例1可达停车空间示意图；
[0048]
图6为本发明实施例1立体停车设备规划图。
具体实施方式
[0049]
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都涉及本发明保护的范围。
[0050]
本发明提出一种立体停车设备规划设计方法及系统，主要针对建筑物周围的地上停车位及立体停车设备。通过对遥感图像转化成几何平面图，依据平面图进行建筑物周围的停车位最大容量的规划，之后再根据每个建筑物内居民的需求进行立体停车设备的规划。
[0051]
1.平面图生成方法
[0052]
利用卫星技术获得目标区域的高分辨率遥感图像，然后通过多尺度分割、高分辨率图像提取和信息几何处理得到系统平面图。本方法通过平面图生成模块实现。
[0053]
1.1图像的多尺度分割方法
[0054]
图像的多尺度分割方法，是指对图像中的“均匀”对象进行分类和合并的过程。单尺度分割会导致目标图像的信息提取不完整，因此需要从多尺度上对图像进行分割。图像多尺度分割是基于电子认知的面向对象遥感信息提取的关键步骤。图像的多尺度分割结果受到不同参数的影响，这是判断研究区域内的像素是否与相邻的图像对象合并的准则。不同的分割算法会得到不同的分割结果。因此，需要对分割参数进行综合分析，并根据不同原始图像的特征来设置参数，以提高多尺度分割的有效性。本方法通过图像多尺度分割模块实现。
[0055]
此次以同质性因子异质性的程度作为两个相邻对象合并的条件。如果每个像素与周围像素的异质性小于阈值，则将两个像素合并，以达到图像分割的目的。均匀性因子的不均匀性包括光谱不均匀性和形状不均匀性。
[0056]
1.1.1.光谱异质性
[0057]
光谱异质性δh
color
是指比较合并前后两幅图像的方差：
[0058][0059]
在上述公式中，c表示带数，δc表示带的光谱标准值，ωc表示层的权重。
[0060]
1.1.2.形状异质性
[0061]
形状异质性可分为平滑度异质性和紧致度异质性、图像形状异质性，δh
shape
＝ω
compt
×
δh
compt
ω
smooth
×
δh
smooth
，其中，δh
compt
表示紧致度异质性，δh
smooth
表示平滑度异质性，ω
compt
表示紧致度的权重，ω
smooth
表示平滑度的权重。为0≤ω≤1,所以此次设定为ω
compt
ω
smooth
＝1。
[0062]
1.1.3.总异质性
[0063]
光谱的异质性和形状的异质性可以结合起来，得到要合并的两个对象的总异质性：
[0064]
f＝ω
color
×
δh
color
ω
shape
×
δh
shape
，
[0065]
对上述参数进行多尺度分割后，将图像分割为几个较小的单像素图像对象，然后根据集合的异质性f的阈值将图像对象合并，形成一个较大的图像对象。合并图像的异质性将在集合分割尺度的阈值范围内，即总异质性f，分割结果将随着f阈值的增加而增加。
[0066]
1.2高分辨率图像提取方法
[0067]
在进行多尺度分割后，将图像分割成多个“均匀”的图像对象，需要与相同类型的表面信息进行提取和集成。根据图像和地形特征，根据光谱、形状、纹理特征制定分类规则，对房屋、道路和植被进行选择和提取。本方法通过高分辨率图像提取模块实现。
[0068]
1.2.1.光谱特征
[0069]
光谱特征是指图像对象的平均值、标准差、亮度等光谱信息。不同类型的地面物体对电磁辐射的反射率不同，因此对不同类型的地表信息进行了分类。
[0070]
1.2.2.形状特征
[0071]
形状特征是指反映图像对象的提取面积、纵横比、形状指数、紧凑度、密度、不对称性等形状信息的几何特征。根据上述形状特征，对地表信息进行计算和分类。
[0072]
1.2.3.纹理特征
[0073]
纹理特征是指图像对象的平均值、方差、信息熵、角度阶距离、相关性、异质性、对比度和均匀性的8个纹理参数，主要由灰度共现矩阵提取。
[0074]
1.3系统平面图的几何提取方法
[0075]
提取高分辨率图像后，根据建立的规则对图像进行分类，得到相应的特征信息分类图像。但是，图像中各种特征轮廓的不规则边缘不利于系统的计算和建立。因此，以各地面特征图像对象边缘线上的坐标点的平均值为参考点，将每个区域正则化为矩形等几何图像，最后得到停车设备规划设计评价系统所需的平面图。本方法通过平面图几何提取模块实现。
[0076]
2.目标区域停车位最大容量规划方法
[0077]
停车位的最大容量的规划布局是从停车位布局的合理性进行分析和规划，综合考虑研究区域的环境条件，在满足道路宽度和人员和车辆平稳行驶的基础上计算研究区域的最大可规划地面。本方法通过最大容量规划模块和立体车位规划模块实现。
[0078]
国家标准的停车位尺寸为宽2.5米，长5.0米至长5.5米的。本方法及系统选择了5.0m的长度进行规划和设计。也可根据特定国家和地区的规模标准进行修改。
[0079]
首先，定义目标区域内建筑物在任何方向上的最大可规划地面停车容量:
[0080][0081]
其中o＝s、n、e、w，分别代表南、北、东西方向。k表示与该方向对应的相邻道路的宽度，k0表示为该道路指定的最小宽度，r表示该方向上建筑物表面的长度，no取整数。
[0082]
在适宜性和合理性的基础上，此次可规划空间最大停车位容量的布局设计，并为停车规划设计提供最大参考值数。如果超大型车辆有停车要求，可以根据此参考值减少数量。k0值为道路宽度的最小值。并以中国居民小区的道路规范为例。其他国家和地区可根据不同地区的规定和停车要求进行修改。
[0083]
如图2所示，
[0084]
(1)当k≤k0 2.5时，道路某一方向对应的宽度k小于方向道路规定的最小宽度k0和国家标准宽度2.5m,道路两侧不能安装停车位
[0085]
(2)当k0 2.5《k≤k0 5时，道路某一方向对应的宽度k大于或等于方向道路规定的最小宽度k0，国家停车位尺寸标准宽度2.5m,但总标准长度5.0m时小于方向道路规定的最小宽度k0,道路两侧设置停车位，停车位与道路平行。可设置的停车位数为r/5,因此分配给道路一侧的停车位数为
[0086]
(3)当k0 5≤k《k0 7.5时，道路某一方向对应的宽度k大于或等于方向道路规定的最小宽度k0和国家停车位尺寸规定的标准长度5.0m,标准长度和宽度为7.5m时小于方向道路规定的最小宽度k0,道路两侧可设置停车位，两侧停车位方向与道路平行。可设置的停车位数为2r/5,因此分配给该道路一侧的停车位数为r/5；
[0087]
(4)当k0 7.5≤k《k0 10时，道路方向对应的宽度k大于或等于方向道路规定的最小宽度k0,国家停车空间大小的标准长度和宽度之和为7.5m,但当停车空间大小为标准长度和10.0m时，小于方向道路和国家规定的最小宽度k0,道路两侧可有停车位。停车位的一侧与道路平行，这一侧的停车位数量为r/5。停车位的另一侧垂直于道路，这一侧的停车位数量为2r/5；
[0088]
(5)当k0 10≤k《k0 12.5时，道路某一方向的宽度k大于或等于道路方向规定的最小宽度k0，国家停车位尺寸标准长度为2倍和10.0m,道路两侧可设置停车位。侧边的停车位都垂直于道路。可设置的停车位数量为4r/5，因此分配给研究道路一侧的停车位数量为2r/5。
[0089]
ni指目标区域第i个建筑物周围的最大地面停车容量，定义为：ni＝ns nn ne nw，则目标区域停车位的最大容量
[0090]
3.立体停车设备规划方法
[0091]
立体停车设备的规划是基于停车位布局的适宜性。在停车位最大容量布局的基础上，本发明从停车位需求、乘车距离和停车位使用频率三个方面进行了分析。本方法通过立体车位规划模块实现。
[0092]
定义第i个建筑物内居民的停车位需求qi＝0.18
×
si，其中，i∈(1,2，
…
，m)，0.18表示中国人均汽车保有量，si表示该建筑物的居民人数，qi取整数；
[0093]
定义第i个建筑物的可达停车空间半径li＝v
×
ti，其中，ti表示该建筑物内居民可接受的最大取车时间，v正常成人的行走速度；由于正常成人的正常行走速度为1-2m/s，60-120m/min，本发明中选择90m/min作为设定标准。
[0094]
当一个车位被多个建筑物覆盖时，意味着车位是由这些建筑物共享的，根据所有建筑物的可达停车空间对n个停车位的覆盖程度，计算n个停车位的实际车位数其中，n∈(1,2，
…
，n)，h表示该停车位被覆盖的次数；
[0095]
则第i个建筑物的可达停车空间内的实际车位数之和其中，p表示该建筑物的可达停车空间内的停车位数量；
[0096]
定义第i个建筑物的停车位布局适应度
[0097]
将所述停车位布局适应度pi＜1的建筑物定义为不满足用户需求的建筑，根据车位需求，规划立体停车设备。
[0098]
pi越接近1，该建筑物周围停车位的适应性就越高。当pi》1时，表示该建筑物到达范围内的所有停车位都满足该建筑物用户的需求。当pi《1时，即不满足需求。因此，获得了不满足用户需求的建筑物，并根据车位需求，规划立体停车设备的布局，最后使pi≥1.
[0099]
定义目标区域的停车位布局适应度p越接近1，说明目标区域车位的整体适应性越高。
[0100]
实施例1
[0101]
获取目标区域的平面图，所述平面图包括m个建筑物；
[0102]
根据所述平面图规划所述目标区域停车位的最大容量n；
[0103]
如图3所示，综合考虑目标区域的特点，在平面图中添加相应的数字，以区分建筑物和道路。目标区域共包含11栋住宅楼，随机编号为1-11。另外，有13条双车道道路，由k1-k13随机编号。
[0104]
采用面向对象技术提取建筑间距、长度和宽度值。网络调查是为了获取居民的数量，并采用抽样调查的方法对数据进行平均，为后续的停车位需求提供参考。为了便于建立系统，在此将该值四舍五入取整。将面向对象技术与网络调查相结合，获得了目标区域内11栋住宅建筑的基本信息，如表1、表2所示。
[0105]
表1 目标区域内建筑物的基本情况
[0106]
建筑物信息1234567891011长/m7548487558397578353565宽/m1518181517171515131316居民人数19313713420417212217722199115151
[0107]
表2 目标区域内建筑物间距基本信息
[0108]
建筑间距k1k2k3k4k5k6k7k8k9k10k11k12k13宽/m1818182124181391088910
[0109]
我国住宅层道路限制宽度一般为10-14m，道路宽度约为7-9m，人行道宽度约为1.5-2.5m。因此，本实施例将k0值设为10m。
[0110]
如图4所示，在此基础上，设置了目标区域内停车位最大容量的总体规划。
[0111]
以k2为例，k2的道路宽度为18m，符合k0 7.5≤k《k0 10。因此，可以在道路的两侧设置停车位。一侧与道路平行，另一边垂直于道路。以k3为例，k3的道路宽度为18m，符合k0 7.5≤k《k0 10。因此，可以在道路的两侧设置停车位。它的一边与道路平行，另一边重直于道路。为了增加规划的停车位数量，我们选择了建筑的短侧来设置与道路平行的停车位。
[0112]
计算建筑物内居民的停车位需求，如表3所示，
[0113]
表3 目标区域建筑物停车位需求信息
[0114]
建筑物信息1234567891011
车位需求数量3525253731223240182127
[0115]
经调研，司乘人员可接受的步行时间一般在5min左右。取车时间越短，取车的便利性越高。本实施例选择t值作为lmin进行研究。
[0116]
如图5所示，以目标区域内4号楼、5号楼、8号楼为例，当t值为1min，半径为90m时的可达停车区域。如果只考虑4号楼、5号楼和8号楼的可达停车区域，根据覆盖情况可以看到图中的深灰色阴影部分同时到达三栋住宅楼，因此该区域的实际停车位数量为1/3。同样，图中浅灰色背景的阴影部分所覆盖的实际停车位数量为1/2，图中白色背景的阴影部分所覆盖的实际停车位数量为1。
[0117]
计算建筑物的可达停车空间内的实际车位数之和，如表4所示，
[0118]
表4 目标区域建筑物可达停车空间内实际车位数之和
[0119][0120][0121]
计算建筑物的停车位布局适应度
[0122]
如图6所示，根据计算结果，pi《1存在于1号、4号、8号、11号楼中，原有未设置立体停车设备的规划不能满足居民需求的停车位，故在不满足居民需求的建筑可达停车位范围内，增加立体停车设备的停车位。根据停车位被覆盖的情况，双层立体停车设备可设置的黑色车位数量为66，剩余的灰色车位可配备单层停车设备。
[0123]
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。