CN106023630A

CN106023630A - 自动判别停车位置的方法及其装置

Info

Publication number: CN106023630A
Application number: CN201510543736.8A
Authority: CN
Inventors: 张鹏; 杨帆
Original assignee: Qianxun Position Network Co Ltd
Current assignee: Sichuan Digital Transportation Technology Co Ltd
Priority date: 2015-08-28
Filing date: 2015-08-28
Publication date: 2016-10-12
Anticipated expiration: 2035-08-28
Also published as: CN106023630B

Abstract

本发明涉及移动终端应用领域，公开了一种自动判别停车位置的方法及其装置。本发明中，该方法包括以下步骤：通过移动终端的传感器采集检测数据；根据采集的检测数据判断移动终端的当前运动模式为机动车行驶模式还是人行走模式；根据当前运动模式判断是否发生了机动车行驶模式向人行走模式的切换，如果是，则获取切换时刻的定位信息作为停车位置。本发明中，能够自动判断机动车行驶模式和人行走模式的场景切换，并记录切换时刻的精准位置，便于用户记录停车位置，可以帮助用户方便地找到车位。

Description

自动判别停车位置的方法及其装置

技术领域

本发明涉及移动终端应用领域，特别涉及自动判别停车位置的方法及其装置。

背景技术

用户在地下停车场停车时常会忘记记录停车位置，而在不知道停车位置的情况下在大型停车场找车是一件非常困难的事情。现在常见的智能停车系统不能够识别停车位上的汽车信息，而用图像识别的方式来识别车牌的技术方案实施成本较高。

传统方案中仅仅利用传感器数据来进行简单的计步，不能判断出机动车行驶等其他运动模型；并且需要用户进行交互，在场景切换时需要用户手动改变场景，也就是说，现有技术不能够自动判断出场景的切换，同时也不能记录切换时刻的精准位置，不利于用户记录停车位置，反向寻找车位。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动判别停车位置的方法及其装置，能够自动判断机动车行驶模式和人行走模式的场景切换，并记录切换时刻的精准位置，便于用户记录停车位置，可以帮助用户反向找到车位。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式公开了一种自动判别停车位置的方法，该方法包括以下步骤：

通过移动终端的传感器采集检测数据；

根据采集的检测数据判断移动终端的当前运动模式为机动车行驶模式还是人行走模式；

根据当前运动模式判断是否发生了机动车行驶模式向人行走模式的切换，如果是，则获取切换时刻的定位信息作为停车位置。

本发明的实施方式还公开了一种自动判别停车位置的装置，该方法包括以下模块：

数据采集模块，用于通过移动终端的传感器采集检测数据；

运动模式判断模块，用于根据采集的检测数据判断移动终端的当前运动模式为机动车行驶模式还是人行走模式；

定位信息获取模块，用于根据当前运动模式判断是否发生了机动车行驶模式向人行走模式的切换，如果是，则获取切换时刻的定位信息作为停车位置。

本发明实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：

本发明能够自动判断机动车行驶模式和人行走模式的场景切换，并记录切换时刻的精准位置，便于用户记录停车位置，可以帮助用户方便地找到车位。

进一步地，通过对时间序列值的识别检测来纠正干扰和非该场景下的突变值。

进一步地，通过保存当前时刻之前一段时间内的位置信息，当检测到运动模式切换时，回溯到切换时刻并提取相应的位置信息作为停车位置，能够弥补检测延误带来的误差，提高停车位置判断的精确度。

进一步地，将检测到场景切换时的位置信息作为停车位置，无需保存一段时间内的位置信息，节省了存储空间。

附图说明

图1是本发明第一实施方式中一种自动判别停车位置的方法的流程示意图；

图2是本发明第二实施方式中一种自动判别停车位置的方法的场景感知流程示意图；

图3是本发明第二实施方式优选例中用户在机动车内场景下关键值的形态图；

图4是本发明第二实施方式优选例中用户步行目视手机屏幕的场景下时间序列关键值的形态图；

图5是本发明第二实施方式优选例中用户用户手握手机步行的场景下时间序列关键值的形态图；

图6是本发明第五实施方式中一种自动判别停车位置的装置的结构示意图。

具体实施方式

在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

本发明第一实施方式涉及一种自动判别停车位置的方法，图1是该自动判别停车位置的方法的流程示意图。

具体地说，如图1所示，该自动判别停车位置的方法该方法包括以下步骤：

步骤101，通过移动终端的传感器采集检测数据。

此外，可以理解，采集的数据可以包括加速度传感器、陀螺仪等采集的加速度大小、运动方向、磁场方向、大气水平高度等。

步骤102，根据采集的检测数据判断移动终端的当前运动模式为机动车行驶模式还是人行走模式。

步骤103，根据当前运动模式判断是否发生了机动车行驶模式向人行走模式的切换，如果是，则获取切换时刻的定位信息作为停车位置。

优选地，在“获取切换时刻的定位信息作为停车位置”的步骤中，定位信息通过以下任一方式获取：

WIFI，蓝牙定位技术，GPS定位技术。

此外，可以理解，在本发明的其它实施方式中，也可以通过其它方式获取定位信息，例如基于地磁指纹的定位、北斗定位等，而不局限于此。

此外，在苹果手机的操作系统中已经有运动模式判断的应用程序接口API。

本实施方式能够自动判断机动车行驶模式和人行走模式的场景切换，并记录切换时刻的精准位置，便于用户记录停车位置，可以帮助用户方便地找到车位。

本发明第二实施方式涉及一种自动判别停车位置的方法，第二实施方式在第一实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：提供了一种优选的运动模式识别方法，其中通过对时间序列值的识别检测来纠正干扰和非该场景下的突变值。具体地说：

在上述步骤102中，包括以下子步骤：

对检测数据进行预处理，得到一组时间序列值；

根据预设的不同运动模式下时间序列值的形态变化特性，对得到的时间序列值进行识别检测，判定时间序列值所对应的运动模式。

此外，可以理解，对数据的预处理包括滤波、积分等处理，处理后得到的时间序列值可以辨别不同运动场景。

优选地，在上述“根据预设的不同运动模式下时间序列值的形态变化特性，对得到的时间序列值进行识别检测，判定时间序列值所对应的运动模式”的子步骤中，还包括以下子步骤：

如果时间序列值组成的波峰和波谷的差值在第一阈值范围内，则判定时间序列值所对应的运动模式为机动车行驶模式；

如果时间序列值组成的波峰和波谷的差值在第二阈值范围内，则判定时间序列值所对应的运动模式为人行走模式。

作为本实施方式的优选例，通过手机传感器数据算法来判断机动车行驶的运动模型和人行走的运动模型，在此两种运动模型的切换时刻即可推断停车行为；利用室内外的高精度定位能力，记录下此停车地点，之后手机用户可以通过记录此位置导航APP来反向找车。具体步骤为：

a)手机传感器采集用户行为的数据，利用本发明的算法模型，对原始传感器数据如加速度值、行为方向等进行处理，判断出客户行为场景；当用户停车后改为步行模式进入商场，进行自动判断；

b)得到用户场景切换后，自动利用wifi、蓝牙室内定位技术，得到精确地停车位置并且记录下来；

c)用户回到停车场寻找车位，保存的位置可以提供找车路径。

其中，针对用户场景感知，如图2所示为场景感知流程图，用于判断移动终端的当前运动模式，具体可以分为两个步骤：

1)特征提取模块对手机传感器的加速度计采样进行滤波、积分等算法处理，得到可以辨别不同场景形态的一组时间序列的关键值；

2)得到不同场景的时间序列关键值后，检测算法模块利用不同场景下关键值形态变化的特性，进行识别检测，检测算法能够纠正干扰和非该场景下的突变值。识别检测后可以判定状态的变化与否。

将原始数据采集提取后，利用滤波算法处理得到不同运动场景的时间序列关键值，这些关键值可以在检测算法方案中用来区分场景模式。

图3至图5为不同运动模式下时间序列关键值的形态图，如图3所示为用户在机动车内的场景下时间序列关键值的形态图，如图4所示为用户步行目视手机屏幕的场景下时间序列关键值的形态图，如图5所示为用户手握手机步行的场景下时间序列关键值的形态图。可以明显地看出，三个不同场景下时间序列关键值的形态完全不同，特别是时间序列关键值组成的波峰和波谷的差值具有明显差异，可用于判定时间序列关键值所对应的运动模式。

本实施例的核心在于该方案模型的特征提取检测匹配，该方案可以结合手机采集模块构成完整设备，运用到大量便携设备，同时也可以扩展到用户步行和开车感知转换的各种实际场景。此外，也可以通过其它方式识别停车位置，例如：

1)利用相机或者探头识别停车位置，并且反馈给用户；

2)利用停车系统及地图反馈地理位置给客户。

本发明第三实施方式涉及一种自动判别停车位置的方法，第三实施方式在第一实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：通过保存当前时刻之前一段时间内的位置信息，当检测到运动模式切换时，回溯到切换时刻并提取相应的位置信息作为停车位置，能够弥补检测延误带来的误差，提高停车位置判断的精确度。具体地说：

在上述步骤103中，包括以下子步骤：

保存当前时刻及当前时刻之前一段时间内的位置信息；

当检测到存在机动车行驶模式向人行走模式的场景切换时，回溯到切换时刻；

从保存的位置信息中提取与切换时刻所对应的位置信息作为停车位置。

通过回溯到切换时刻并提取相应的位置信息作为停车位置，能够弥补检测延误带来的误差，提高停车位置判断的精确度。

本发明第四实施方式涉及一种自动判别停车位置的方法，第四实施方式是第三实施方式的替代方案，不需要回溯到切换时刻并提取相应的位置信息作为停车位置，而是直接将检测到场景切换时的位置信息作为停车位置，无需保存一段时间内的位置信息，节省了存储空间。具体地说：

在上述步骤103中，包括以下子步骤：

仅保存当前时刻的位置信息；

当检测到存在机动车行驶模式向人行走模式的场景切换时，将当前时刻的位置信息作为停车位置。

将检测到场景切换时的位置信息作为停车位置，无需保存一段时间内的位置信息，节省了存储空间。

此外，可以理解，真实的场景切换时刻和检测到该场景切换的时刻之间的时延对停车位置的影响并不大，可以在位置精确度和方案复杂度之间得到平衡。

本发明的各方法实施方式均可以以软件、硬件、固件等方式实现。不管本发明是以软件、硬件、还是固件方式实现，指令代码都可以存储在任何类型的计算机可访问的存储器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固态的或者非固态的，固定的或者可更换的介质等等)。同样，存储器可以例如是可编程阵列逻辑(Programmable Array Logic，简称“PAL”)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称“RAM”)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，简称“PROM”)、只读存储器(Read-Only Memory，简称“ROM”)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable ROM，简称“EEPROM”)、磁盘、光盘、数字通用光盘(Digital Versatile Disc，简称“DVD”)等等。

本发明第五实施方式涉及一种自动判别停车位置的装置，图6是该自动判别停车位置的装置的结构示意图。

具体地说，如图6所示，该自动判别停车位置的装置该方法包括以下模块：

数据采集模块，用于通过移动终端的传感器采集检测数据；

优选地，在定位信息获取模块中，定位信息通过以下任一方式获取：

wifi，蓝牙定位技术，GPS定位技术。

本实施方式能够自动判断机动车行驶模式和人行走模式的场景切换，并记录切换时刻的精准位置，便于用户记录停车位置，可以帮助用户反向找到车位。

第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

本发明第六实施方式涉及一种自动判别停车位置的装置，第六实施方式在第五实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：提供了一种优选的运动模式识别装置，对时间序列值的识别检测能够纠正干扰和非该场景下的突变值。具体地说：

优选地，在运动模式判断模块中，包括以下子模块：

预处理子模块，用于对检测数据进行预处理，得到一组时间序列值；

运动模式检测子模块，用于根据预设的不同运动模式下时间序列值的形态变化特性，对得到的时间序列值进行识别检测，判定时间序列值所对应的运动模式。

优选地，在运动模式检测子模块中，包括以下子模块：

行驶模式判定子模块，用于如果时间序列值组成的波峰和波谷的差值在第一阈值范围内，则判定时间序列值所对应的运动模式为机动车行驶模式；

行走模式判定子模块，用于如果时间序列值组成的波峰和波谷的差值在第二阈值范围内，则判定时间序列值所对应的运动模式为人行走模式。

第二实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。

本发明第七实施方式涉及一种自动判别停车位置的装置，第七实施方式在第五实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：通过保存当前时刻之前一段时间内的位置信息，当检测到运动模式切换时，回溯到切换时刻并提取相应的位置信息作为停车位置，能够弥补检测延误带来的误差，提高停车位置判断的精确度。具体地说：

优选地，在定位信息获取模块中，包括以下子模块：

存储子模块，用于保存当前时刻及当前时刻之前一段时间内的位置信息；

回溯子模块，用于当检测到存在机动车行驶模式向人行走模式的场景切换时，回溯到切换时刻；

位置信息提取子模块，用于从保存的位置信息中提取与切换时刻所对应的位置信息作为停车位置。

第三实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第三实施方式互相配合实施。第三实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第三实施方式中。

本发明第八实施方式涉及一种自动判别停车位置的装置，第八实施方式是第七实施方式的替代方案，不需要回溯到切换时刻并提取相应的位置信息作为停车位置，而是直接将检测到场景切换时的位置信息作为停车位置，无需保存一段时间内的位置信息，节省了存储空间。具体地说：

优选地，在定位信息获取模块中，包括以下子模块：

存储子模块，仅用于保存当前时刻的位置信息；

位置信息提取子模块，用于当检测到存在机动车行驶模式向人行走模式的场景切换时，将当前时刻的位置信息作为停车位置。

第四实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第四实施方式互相配合实施。第四实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第四实施方式中。

需要说明的是，本发明各设备实施方式中提到的各模块都是逻辑模块，在物理上，一个逻辑模块可以是一个物理模块，也可以是一个物理模块的一部分，还可以以多个物理模块的组合实现，这些逻辑模块本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑模块所实现的功能的组合才是解决本发明所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本发明的创新部分，本发明上述各设备实施方式并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的模块引入，这并不表明上述设备实施方式并不存在其它的模块。

本发明提供了一种利用现有设备、低成本的方式来自动记录停车位置，自动判断场景切换，记录用户从行车场景转换为停车步行时刻，并且记录此时停车位置，可以帮助用户反向找车位，很大提升用户体验。具体地为利用手机传感器数据，如加速度计、陀螺仪等在机动车行驶和人行走时不同运动模型的不同行为特征，结合本发明的模型算法，自动进行模型场景切换，并在切换时刻利用室内外高精度定位来确定停车位置。手机传感器数据可以记录行为人此时此刻的加速度大小，运动方向，磁场方向，大气水平高度等，这些原始数据可以被算法模型用来记录判断行为人的动作。

创新点主要体现在：

不同运动场景的模式识别，特征提取后进行检测，判断出场景切换；

需要保护场景切换的算法模型、及结合室内定位来记录停车位置的技术方案。

需要说明的是，在本专利的权利要求和说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims

1.一种自动判别停车位置的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

通过移动终端的传感器采集检测数据；

根据采集的所述检测数据判断移动终端的当前运动模式为机动车行驶模式还是人行走模式；

2.根据权利要求1所述的自动判别停车位置的方法，其特征在于，在所述“根据采集的所述检测数据判断移动终端的当前运动模式为机动车行驶模式还是人行走模式”的步骤中，包括以下子步骤：

对所述检测数据进行预处理，得到一组时间序列值；

根据预设的不同运动模式下时间序列值的形态变化特性，对所述得到的时间序列值进行识别检测，判定所述时间序列值所对应的运动模式。

3.根据权利要求2所述的自动判别停车位置的方法，其特征在于，在所述“根据预设的不同运动模式下时间序列值的形态变化特性，对所述得到的时间序列值进行识别检测，判定所述时间序列值所对应的运动模式”的步骤中，包括以下子步骤：

如果所述时间序列值组成的波峰和波谷的差值在第一阈值范围内，则判定所述时间序列值所对应的运动模式为机动车行驶模式；

如果所述时间序列值组成的波峰和波谷的差值在第二阈值范围内，则判定所述时间序列值所对应的运动模式为人行走模式。

4.根据权利要求1所述的自动判别停车位置的方法，其特征在于，在所述“根据当前运动模式判断是否发生了机动车行驶模式向人行走模式的切换，如果是，则获取切换时刻的定位信息作为停车位置”的步骤中，包括以下子步骤：

保存当前时刻及当前时刻之前一段时间内的位置信息；

从所述保存的位置信息中提取与所述切换时刻所对应的位置信息作为停车位置。

5.根据权利要求1所述的自动判别停车位置的方法，其特征在于，在所述“根据当前运动模式判断是否发生了机动车行驶模式向人行走模式的切换，如果是，则获取切换时刻的定位信息作为停车位置”的步骤中，包括以下子步骤：

仅保存当前时刻的位置信息；

当检测到存在机动车行驶模式向人行走模式的场景切换时，将所述当前时刻的位置信息作为停车位置。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的自动判别停车位置的方法，其特征在于，在所述“获取切换时刻的定位信息作为停车位置”的步骤中，所述定位信息通过以下任一方式获取：

wifi，蓝牙定位技术，GPS定位技术。

7.一种自动判别停车位置的装置，其特征在于，该方法包括以下模块：

数据采集模块，用于通过移动终端的传感器采集检测数据；

运动模式判断模块，用于根据采集的所述检测数据判断移动终端的当前运动模式为机动车行驶模式还是人行走模式；

8.根据权利要求7所述的自动判别停车位置的装置，其特征在于，在所述运动模式判断模块中，包括以下子模块：

预处理子模块，用于对所述检测数据进行预处理，得到一组时间序列值；

运动模式检测子模块，用于根据预设的不同运动模式下时间序列值的形态变化特性，对所述得到的时间序列值进行识别检测，判定所述时间序列值所对应的运动模式。

9.根据权利要求8所述的自动判别停车位置的装置，其特征在于，在所述运动模式检测子模块中，包括以下子模块：

行驶模式判定子模块，用于如果所述时间序列值组成的波峰和波谷的差值在第一阈值范围内，则判定所述时间序列值所对应的运动模式为机动车行驶模式；

行走模式判定子模块，用于如果所述时间序列值组成的波峰和波谷的差值在第二阈值范围内，则判定所述时间序列值所对应的运动模式为人行走模式。

10.根据权利要求7所述的自动判别停车位置的装置，其特征在于，在所述定位信息获取模块中，包括以下子模块：

位置信息提取子模块，用于从所述保存的位置信息中提取与所述切换时刻所对应的位置信息作为停车位置。

11.根据权利要求7所述的自动判别停车位置的装置，其特征在于，在所述定位信息获取模块中，包括以下子模块：

存储子模块，仅用于保存当前时刻的位置信息；

位置信息提取子模块，用于当检测到存在机动车行驶模式向人行走模式的场景切换时，将所述当前时刻的位置信息作为停车位置。

12.根据权利要求7至11中任一项所述的自动判别停车位置的装置，其特征在于，在所述定位信息获取模块中，所述定位信息通过以下任一方式获取：

wifi，蓝牙定位技术，GPS定位技术。