1、服务介绍

1.1 概述

接入停车场管理/出入口及重要景点路口摄像头实时数据，结合客流预测数据，高德路况大数据服务，景区整体停车位（正式、备用、公共）、自驾小车、中巴、大巴车等数量及国标安防要求，对于整体停车需求进行预测，结合线上活动提供交付服务以及周边服务，同时通过数据决策服务未来的交通服务。

1.2 功能

基于时间线的实时车流分析，包含车辆类型，数量，停车场使用情况
未来1小时、1天、1周、1月的总车流量预测

1.3示例展示页面

实时车流分析

车流分析

实时车流预测

1.4 API说明

模块	售卖细分维度	数据输出	包含指标与定义说明
数据质量监测	实时小时/日/周/月级别(默认T-1天数据)	- 累计记录数 - 异常值(空值）累计数 - 物理存储值	所有数据源采集情况说明，便于检查数据来源异常
景区实时停车画像	实时小时/日/周/月级别	总数
	实时小时/日/周/月级别	车类型比例（小轿车、大巴车、中巴车）	数量、比例
	实时小时/日/周/月级别	车来源地分析（柱状图）	省市及排名、数量，省内省外比例
	实时小时/日/周/月级别	车品牌分布	数量、比例
	实时小时/日/周/月级别	停车时长分布	停车时间按照分钟计算
	实时小时/日/周/月级别	基于时间维度的车流值	支持基于车类型进行筛选
实时车流预测	实时小时/日/周/月级别	指定时间段的车流量
实时智能预警	实时小时/日/周级别	低	明天客流量拥挤指数低，请做好日常接待，关注紧急情况。
	实时小时/日/周级别	中	明天客流局部可能有拥挤情况，请关注热门景点区域。
	实时小时/日/周级别	较高	明天客流量拥挤度较高，请关注游客热门路线区域，并做好出入口引导管理。
	实时小时/日/周级别	高	明天客流量拥挤度高，请提前在重要景点设置工作人员，避免踩踏事件

2 接入指南

2.1API说明

车流密度指数统计数据查询API，根据model查询不同的统计数据。

Path	版本	是否登录
/tourism/data/traffic/query	1.0.0	否

入参

参数名	数据类型	是否必填	参数描述
projectId	String	Y	项目Id
model	String	Y	模型名称，具体模型名称参考对照表
paramJson	String	N	json格式

paramJson根据模型需要传相应的参数（具体参数见模型示例），可用参数如下：

参数名	数据类型	是否必填	参数描述
startTime	String	N	开始时间（>=，包含该时间）
endTime	String	N	结束时间（<，不包含该时间）
topN	Integer	N	数据topN条数
parkId	String	N	停车场id

出参

参数名	数据类型	参数描述
code	Int	错误码，code=200表示正确，其他表示错误
message	String	结果信息，正确为success，错误的时候是错误提示
data	JSONObject	结果数据
-series	JSONArray	结果数据系列集合，可以理解为多个数据列，每个系列代表一列数据
—name	String	数据系列名称
—values	JSONArray	数据系列值的集合

2.2 API调用方式

SDK依赖

本例提供java sdk pom依赖示例，更多语言SDK详情请参考API调用对接指引

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.api.gateway</groupId>
    <artifactId>sdk-core-java</artifactId>
    <version>1.6.0.3</version>
</dependency>

示例代码

HttpClientBuilderParams builderParams = new HttpClientBuilderParams();
builderParams.setAppKey("${appKey}"); // 请填写正确的AppKey
builderParams.setAppSecret("${appSecret}"); // 请填写正确的AppSecret
ApacheHttpClient apacheHttpClient = new ApacheHttpClient(builderParams);
IoTApiRequest request = new IoTApiRequest();
//设置api的版本
request.setApiVer("1.0.0");
//如果需要登录，设置当前的会话的token
//设置参数
request.putParam("model", "xxxxxx");
request.putParam("projectId", "yyyyy");
Map<String, Object> param = new HashMap<>(8);
param.put("startTime", "2019-01-01");
param.put("endTime", "2019-01-31");
param.put("limit", 10);
request.putParam("paramJson", JSONObject.toJSONString(param));
//请求参数域名、path、request
String host = "api.link.aliyun.com";
String path = "/tourism/data/traffic/query";
System.out.println(JSON.toJSONString(request));
ApiRequest apiRequest = new ApiRequest(HttpScheme.HTTP, host,
                                       HttpMethod.POST_BODY, path, JSON.toJSONBytes(request));
apiRequest.setHttpConnectionMode(HttpConnectionModel.MULTIPLE_CONNECTION);
ApiResponse response = apacheHttpClient.sendSyncRequest(apiRequest);
System.out.println(request.getId());
System.out.println(
    "response code = " + response.getCode() + " response message = " + response.getMessage()
    + " response content = " + new String(response.getBody(),
                                          "utf-8"));

2.3 模型示例

数据质量监测

model:TRIP_TRAFFIC_DATA_CHECK

车流相关存储的数据质量统计，包含数据总条数、空值条数。

入参

{
    "model":"TRIP_TRAFFIC_DATA_CHECK",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "startTime":"2019-10-06",
        "endTime":"2019-10-08",
        "parkId":"xxx"  //停车场id，可选
    }
}

出参

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "18"
                ],
                "name":"tblAllRecords" //总条数
            },
            {
                "values":[
                    "0"
                ],
                "name":"tblDataSize" //存储空间，暂不支持
            },
            {
                "values":[
                    "19"
                ],
                "name":"tblNullRecords" //空值条数
            }
        ]
    },
    "id":"ef95893535a94a41b08696beff009a2b"
}

车流预测

通过历史车流数据，预测未来一段时间内的车流数量。
model:TRIP_TRAFFIC_PREDICT_STAT

入参

{
    "model":"TRIP_TRAFFIC_PREDICT_STAT",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "parkId":"xxx"  //停车场id，可选
    }
}

出参

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "33"
                ],
                "name":"r30d"
            },
            {
                "values":[
                    "11"
                ],
                "name":"r1d"
            },
            {
                "values":[
                    "11"
                ],
                "name":"r1h"
            },
            {
                "values":[
                    "22"
                ],
                "name":"r7d"
            }
        ]
    },
    "id":"c7f6271bbffd4504985a130a25a9b8a2"
}

实时智能预警

通过预测未来一天的车流量和停车场的车位总数来估算拥挤指数，提供相应的预案。
model:TOURIST_INTEL_TRAFFIC_PREDICTION_INFO

入参

{
    "model":"TOURIST_INTEL_TRAFFIC_PREDICTION_INFO",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "parkId":"xxx" //停车场id，可选
    }
}

出参

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "拥挤指数低，请做好日常接待，关注紧急情况"
                ],
                "name":"predict"
            }
        ]
    },
    "id":"a35b7ba5257048aa9232a31c5b3a4181"
}

停车类别

统计一段时间内各个类别车辆的个数
model:TRIP_TRAFFIC_TYPE_STATISTICS

入参

{
    "model":"TRIP_TRAFFIC_TYPE_STATISTICS",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "startTime":"2019-10-06",
        "endTime":"2019-10-08",
        "parkId":"xxx" //停车场id，可选
    }
}

出参

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "11",
                    "4",
                    "4"
                ],
                "name":"count"
            },
            {
                "values":[
                    "大巴",
                    "中巴车",
                    "小轿车"
                ],
                "name":"type"
            }
        ]
    },
    "id":"fc3e3d99970c47ca85822ff56c7c5af6"
}

停车时长

统计一段时间内不同停车时段的车辆数量。
model:TRIP_TRAFFIC_PARKING_TIME_STATISTICS

入参：

{
    "model":"TRIP_TRAFFIC_PARKING_TIME_STATISTICS",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "startTime":"2019-10-06",
        "endTime":"2019-10-08",
        "parkId":"xxx" //停车场id，可选
    }
}

出参：

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "15-30",
                    "30-60",
                    "<15"
                ],
                "name":"parkingDuration" //停车时长
            },
            {
                "values":[
                    "11",
                    "11",
                    "11"
                ],
                "name":"count"
            }
        ]
    },
    "id":"36cc6dfe98974026a2f7bc96d5e2082d"
}

车品牌

统计一段时间内，各个车辆品牌的车辆个数
model:TRIP_TRAFFIC_BRAND_ROUTE

入参：

{
    "model":"TRIP_TRAFFIC_BRAND_ROUTE",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "startTime":"2019-10-06",
        "endTime":"2019-10-08",
        "parkId":"xxx" //停车场id，可选
    }
}

出参：

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "19"
                ],
                "name":"count"
            },
            {
                "values":[
                    "大众"
                ],
                "name":"brand"
            }
        ]
    },
    "id":"46efa8acc0ea4b8e9e305d52e107ae9b"
}

车流值

以小时维度统计各个类型车辆个数
model:TRIP_TRAFFIC_TYPE_STATISTICS_BY_HOUR

入参：

{
    "model":"TRIP_TRAFFIC_TYPE_STATISTICS_BY_HOUR",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "startTime":"2019-10-06",
        "endTime":"2019-10-08",
        "parkId":"xxx" //停车场id，可选
    }
}

出参：

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "4",
                    "11"
                ],
                "name":"cnt" // 数量
            },
            {
                "values":[
                    "中巴车",
                    "大巴"
                ],
                "name":"type" // 类别
            },
            {
                "values":[
                    "11-21 11:00",
                    "11-21 11:00"
                ],
                "name":"time" //时间
            }
        ]
    },
    "id":"7f9c3762789e421584744a62fc5cac7e"
}

车流趋势

统计一段时间内的各个时间的车辆个数
model:TRIP_TRAFFIC_STATISTICS_BY_HOUR

入参：

{
    "model":"TRIP_TRAFFIC_STATISTICS_BY_HOUR",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "startTime":"2019-10-06",
        "endTime":"2019-10-08",
        "parkId":"xxx" //停车场id，可选
    }
}

出参：

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "70",
                    "13",
                    "9",
                    "2"
                ],
                "name":"count"
            },
            {
                "values":[
                    "16:00",
                    "17:00",
                    "18:00",
                    "19:00"
                ],
                "name":"time"
            }
        ]
    },
    "id":"408b338fe46445ccbbf5a422bf5c2bd4"
}

车辆省份统计

统计一段时间内车辆的来源省份个数
model：TRIP_TRAFFIC_REGION_PROVINCE_STATISTICS

入参：


{
    "model":"TRIP_TRAFFIC_REGION_PROVINCE_STATISTICS",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "startTime":"2019-10-06",
        "endTime":"2019-10-08",
        "parkId":"xxx" //停车场id，可选
    }
}

出参：

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "陕西",
                    "湖北"
                ],
                "name":"province"
            },
            {
                "values":[
                    "15",
                    "4"
                ],
                "name":"count"
            }
        ]
    },
    "id":"d75f94fa8fe54edd95ddda32188c82e9"
}

车辆城市

统计一段时间内车辆的来源城市个数
model：TRAFFIC_PROVICNE_CITY_ROUTE

入参：

_provice非必填，为空时代表查询全国的城市


{
    "model":"TRAFFIC_PROVICNE_CITY_ROUTE",
    "projectId":"a124KKWfyglJF5rD",
    "paramJson":{
        "startTime":"2019-10-06",
        "endTime":"2019-10-08",
        "topN":10,    
        "province":"西安",
        "parkId":"xxx" //停车场id，可选
    }
}

出参：

{
    "code":200,
    "data":{
        "series":[
            {
                "values":[
                    "西安",
                    "北京"
                ],
                "name":"city"
            },
            {
                "values":[
                    "15",
                    "4"
                ],
                "name":"count"
            }
        ]
    },
    "id":"096b940f21d74b22be55189b1f329f46"
}

车流分析及预测