一种基于医院停车场大数据动线规划分析方法

摘要

本发明公开了一种基于医院停车场大数据动线规划分析方法，用于解决不能根据用户的动线值并结合医院停车场的大数据进行合理的匹配到停车位，导致用户在医院不便于停车的问题；用户通过手机终端输入医院的名称及患者信息和身体部位名称并将其发送至动线规划模块；动线规划模块对医院的名称及身体部位名称进行规划分析得到医院停车位；本发明通过对医院数据分析得到用户的动线值，通过动线值匹配到对应的停车区，选取停车区的车位，通过无人机对停车位进行拍摄车位图片，并对其进行分析得到停车位的停车值，从而通过停车值合理的选取对应的医院停车场的停车位，方便用户进行停车。

说明书

技术领域

本发明涉及医院停车场分析技术领域，具体为一种基于医院停车场大数据动线规划分析方法。

背景技术

随着社会经济的发展，医院停车场在某一特定时间段远远满足不了需求，通常等待数小时看病半小时，到医院的各种等待让人焦虑，一定程度上造成医患关系紧张，也造成医院周边道路拥堵。

而现有的医院停车场大数据分析方法，不能根据用户的动线值并结合医院停车场的大数据进行合理的匹配到停车位，导致用户在医院不便于停车的问题。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决不能根据用户的动线值并结合医院停车场的大数据进行合理的匹配到停车位，导致用户在医院不便于停车的问题，而提出一种基于医院停车场大数据动线规划分析方法；本发明通过对医院数据分析得到用户的动线值，通过动线值匹配到对应的停车区，选取停车区的车位，通过无人机对停车位进行拍摄车位图片，并对其进行分析得到停车位的停车值，从而通过停车值合理的选取对应的医院停车场的停车位，方便用户进行停车。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于医院停车场大数据动线规划分析方法，该方法包括以下步骤：

S1：通过数据采集模块采集医院数据并将医院数据发送至服务器内；

S2：用户通过手机终端输入医院的名称及患者信息和身体部位名称并将其发送至动线规划模块；动线规划模块对医院的名称及身体部位名称进行规划分析得到医院停车位，具体步骤为：

S21：根据医院的名称获取服务器内存储对应医院的医院数据；对医院数据进行分析得到用户的动线值DX；

S22：通过动线值DX匹配到对应的停车区，将该停车区标记为选中停车区；

S23：获取选中停车区的停车位，将停车位与用户匹配计算得到停车位的停车值；选取停车值最大的停车位为该用户的医院停车位；

S3：将医院停车位的位置与用户的位置进行路线规划并生成停车路线导航。

优选的，所述医院数据包括医院就诊信息和医院停车场信息；医院就诊信息包括医院科室的名称、位置、剩余未就诊的挂号以及医院科室治疗的身体部位名称以及医院科室医生为患者开设的病例；病例包括患者的姓名、年龄、缴费金额以及患者检查所需要的仪器；所述医院停车场信息包括停车位的位置、停车位上停留的车辆车牌号以及车辆停车的开始时刻；患者信息包括患者的姓名、挂号的号码和年龄。

优选的，S21中对医院数据进行分析得到用户的动线值的具体步骤为：

S211：将身体部位名称与医院就诊信息进行匹配获取得到对应的医院科室的名称，获取该医院科室的剩余未就诊的挂号，将挂号的号码与剩余未就诊的挂号进行对比获取得到患者的排队数量并标记为M1；

S212：设定所有身体部位对应的名称均对应一个预设值，将输入的身体部位名称与所有的身体部位进行匹配获取得到对应的预设值并标记为M2；

S213：将患者的年龄标记为M3；患者的患病次数标记为M4；将患者的排队数量、预设值、年龄和患病次数进行归一化处理并取其数值；

S214：利用公式

优选的，S22中通过动线值DX匹配到对应的停车区的步骤为：

S221：将医院的停车场划分为若干个停车区；每个停车区包括若干个停车位；

S222：获取用户车辆的当前实时位置，将用户当前实时位置与停车区的位置进行距离差计算获取得到车辆间距并标记为C1；

S223：将停车区的位置与用户提交身体部位名称对应医院科室位置进行距离差计算得到车科间距并标记为C2；

S224：设定所有停车区均对应一个车区值；将停车区的车区值与用户的动线值DX进行差值计算并取绝对值得到停车区的动差值并标记为C3；

S225：将车辆间距、车科间距和动差值进行归一化处理并其数值；利用公式

S226：选取车吻值最大的停车区为该选中停车区。

优选的，S23中将停车位与用户匹配计算得到停车位的停车值的具体步骤为：

S231：获取医院停车场信息，对选中停车区的停车位进行筛选，将停车位上没有停车的停车位标记为初选停车位；

S232：获取初选停车位的数量，当初选停车位的数量等于一，则将该初选停车位标记为用户的选中停车位；

S233：当初选停车位的数量大于一，则对初选停车位进行停车值计算，具体过程为：

将医院停车场上的停车位涂上预设颜色；通过无人机对初选停车位进行拍摄车位图片，其中，图片包括初选停车位以及初选停车位相邻两侧的两个停车位；

对车位图片进行处理，将车位图片进行放大若干倍形成像素格图片，选取像素格图片中初选停车位的中线，在中线上均匀选取若干个节点，以节点向两侧做与中线垂直的射线，当射线接触到与预设颜色不同的像素格，射线停止；统计节点两侧射线对应的长度并进行求和得到节点的总长度；将中线上所有的节点的总长度进行求和并取均值得到初选停车位的停车值；选取停车值最大的停车位为该用户的医院停车位；

S234：当初选停车位的数量等于零，则获取服务器内初选停车位的挪车时刻；将挪车时刻与当前时间进行时间差计算获取得到时间差，选取时间差最小的初选停车位为该用户的医院停车位。

优选的，所述服务器内还包括停车位分析模块；所述停车位分析模块用于分析停车位上停留车辆的挪车时刻，具体分析步骤为：

SS1：获取停留车辆对应用户提交的患者信息，获取患者信息对应的病例；将患者的年龄标记为R1；获取患者检查所需要的仪器，设定所有医院检测用仪器均对应一个仪器值，将患者检查所需要的仪器与所有医院检测用仪器进行匹配获取得到对应的预设值；

SS2：将患者检查所需要的仪器匹配到的预设值进行求和得到预设总值并标记为R2；

SS3：获取医院检测用仪器对应的排队数量并将其标记为R3；

SS4：将年龄、预设总值、排队数量进行去归一化处理并取其数值，利用公式RZ＝R1×d1+R2×d2+R2×d3获取得到停车位上停留车辆的挪车时长RZ；其中d1、d2和d3均为预设比例系数；

SS5：将该车辆停车的开始时刻加上挪车时长得到该车辆的挪车时刻。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、通过数据采集模块采集医院数据并将医院数据发送至服务器内；用户通过手机终端输入医院的名称及患者信息和身体部位名称并将其发送至动线规划模块；动线规划模块对医院的名称及身体部位名称进行规划分析得到医院停车位，将医院停车位的位置与用户的位置进行路线规划并生成停车路线导航；通过对医院数据分析得到用户的动线值，通过动线值匹配到对应的停车区，选取停车区的车位，通过无人机对停车位进行拍摄车位图片，并对其进行分析得到停车位的停车值，从而通过停车值合理的选取对应的医院停车场的停车位，方便用户进行停车。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的原理流程图；

图2为本发明的车辆图片处理示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-2所示，一种基于医院停车场大数据动线规划分析方法，该方法包括以下步骤：

S1：通过数据采集模块采集医院数据并将医院数据发送至服务器内；

S2：用户通过手机终端输入医院的名称及患者信息和身体部位名称并将其发送至动线规划模块；动线规划模块对医院的名称及身体部位名称进行规划分析得到医院停车位，具体步骤为：

S21：根据医院的名称获取服务器内存储对应医院的医院数据；对医院数据进行分析得到用户的动线值DX；具体步骤为：

S211：将身体部位名称与医院就诊信息进行匹配获取得到对应的医院科室的名称，获取该医院科室的剩余未就诊的挂号，将挂号的号码与剩余未就诊的挂号进行对比获取得到患者的排队数量并标记为M1；

S212：设定所有身体部位对应的名称均对应一个预设值，将输入的身体部位名称与所有的身体部位进行匹配获取得到对应的预设值并标记为M2；

S213：将患者的年龄标记为M3；患者的患病次数标记为M4；将患者的排队数量、预设值、年龄和患病次数进行归一化处理并取其数值；

S214：利用公式

S22：通过动线值DX匹配到对应的停车区，将该停车区标记为选中停车区；步骤为：

S221：将医院的停车场划分为若干个停车区；每个停车区包括若干个停车位；

S222：获取用户车辆的当前实时位置，将用户当前实时位置与停车区的位置进行距离差计算获取得到车辆间距并标记为C1；

S223：将停车区的位置与用户提交身体部位名称对应医院科室位置进行距离差计算得到车科间距并标记为C2；

S224：设定所有停车区均对应一个车区值；将停车区的车区值与用户的动线值DX进行差值计算并取绝对值得到停车区的动差值并标记为C3；

S225：将车辆间距、车科间距和动差值进行归一化处理并其数值；利用公式

S226：选取车吻值最大的停车区为该选中停车区；

S23：获取选中停车区的停车位，将停车位与用户匹配计算得到停车位的停车值；选取停车值最大的停车位为该用户的医院停车位；具体步骤为：

S231：获取医院停车场信息，对选中停车区的停车位进行筛选，将停车位上没有停车的停车位标记为初选停车位；

S232：获取初选停车位的数量，当初选停车位的数量等于一，则将该初选停车位标记为用户的选中停车位；

S233：当初选停车位的数量大于一，则对初选停车位进行停车值计算，具体过程为：

将医院停车场上的停车位涂上预设颜色；通过无人机对初选停车位进行拍摄车位图片，其中，图片包括初选停车位以及初选停车位相邻两侧的两个停车位；

对车位图片进行处理，将车位图片进行放大若干倍形成像素格图片，选取像素格图片中初选停车位的中线，在中线上均匀选取若干个节点，以节点向两侧做与中线垂直的射线，当射线接触到与预设颜色不同的像素格，射线停止；统计节点两侧射线对应的长度并进行求和得到节点的总长度；将中线上所有的节点的总长度进行求和并取均值得到初选停车位的停车值；选取停车值最大的停车位为该用户的医院停车位；

S234：当初选停车位的数量等于零，则获取服务器内初选停车位的挪车时刻；将挪车时刻与当前时间进行时间差计算获取得到时间差，选取时间差最小的初选停车位为该用户的医院停车位；

S3：将医院停车位的位置与用户的位置进行路线规划并生成停车路线导航。

医院数据包括医院就诊信息和医院停车场信息；医院就诊信息包括医院科室的名称、位置、剩余未就诊的挂号以及医院科室治疗的身体部位名称以及医院科室医生为患者开设的病例；病例包括患者的姓名、年龄、缴费金额以及患者检查所需要的仪器；医院停车场信息包括停车位的位置、停车位上停留的车辆车牌号以及车辆停车的开始时刻；患者信息包括患者的姓名、挂号的号码和年龄；

服务器内还包括停车位分析模块；停车位分析模块用于分析停车位上停留车辆的挪车时刻，具体分析步骤为：

SS1：获取停留车辆对应用户提交的患者信息，获取患者信息对应的病例；将患者的年龄标记为R1；获取患者检查所需要的仪器，设定所有医院检测用仪器均对应一个仪器值，将患者检查所需要的仪器与所有医院检测用仪器进行匹配获取得到对应的预设值；

SS2：将患者检查所需要的仪器匹配到的预设值进行求和得到预设总值并标记为R2；

SS3：获取医院检测用仪器对应的排队数量并将其标记为R3；

SS4：将年龄、预设总值、排队数量进行去归一化处理并取其数值，利用公式RZ＝R1×d1+R2×d2+R2×d3获取得到停车位上停留车辆的挪车时长RZ；其中d1、d2和d3均为预设比例系数；

SS5：将该车辆停车的开始时刻加上挪车时长得到该车辆的挪车时刻。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置

本发明在使用时，通过数据采集模块采集医院数据并将医院数据发送至服务器内；用户通过手机终端输入医院的名称及患者信息和身体部位名称并将其发送至动线规划模块；动线规划模块对医院的名称及身体部位名称进行规划分析得到医院停车位，将医院停车位的位置与用户的位置进行路线规划并生成停车路线导航；通过对医院数据分析得到用户的动线值，通过动线值匹配到对应的停车区，选取停车区的车位，通过无人机对停车位进行拍摄车位图片，并对其进行分析得到停车位的停车值，从而通过停车值合理的选取对应的医院停车场的停车位，方便用户进行停车；

获取停留车辆对应用户提交的患者信息，获取患者信息对应的病例；将患者的年龄标记为R1；获取患者检查所需要的仪器，设定所有医院检测用仪器均对应一个仪器值，将患者检查所需要的仪器与所有医院检测用仪器进行匹配获取得到对应的预设值；将患者检查所需要的仪器匹配到的预设值进行求和得到预设总值并标记为R2；获取医院检测用仪器对应的排队数量并将其标记为R3；将年龄、预设总值、排队数量进行去归一化处理并取其数值，利用公式RZ＝R1×d1+R2×d2+R2×d3获取得到停车位上停留车辆的挪车时长RZ；将该车辆停车的开始时刻加上挪车时长得到该车辆的挪车时刻；通过获取患者信息对应的病例并结合年龄、预设总值、排队数量得到停车位上停留车辆的挪车时长，通过挪车时长分析得到车辆的挪车时刻，方便提醒用户合理的停车，避免停留时间过长，影响医院停车场停车。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。