CN110599301B - 车辆管理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

车辆管理方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种车辆管理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆的历史设备信息及当前环境信息；将车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到车辆的回收概率；根据回收概率，对车辆进行管理。采用本方法通过获取车辆的历史设备信息及当前环境信息，获取该车辆的回收概率，进而根据回收概率对该单车进行管理，提升了运营商及运维人员对该车辆的信息掌握程度，进而提高了车辆管理效率。

Description

车辆管理方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及互联网数据处理技术领域，特别是涉及一种车辆管理方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。相比于公交出行、地铁出行等传统出行方式，共享单车不需要办卡，也不需要定点的乘坐，做到了下车就可以到达目的地的效果，给用户的出行带来了便捷性。
由于共享单车可以随处停放的性质，部分共享单车往往被停放在复杂、隐蔽的环境中，如园区内、建筑物内、野外等，同时也有一部分共享单车由于设备问题出现失联、故障等情况。因此，共享单车的运维人员需要对这些车辆进行寻找并回收，相应的，共享单车的运营商需要对寻找单车的运维人员提供相应的报酬。传统的方式为按件计酬，即针对寻找到的车辆数量给予运维人员相应的报酬。
但是，由于寻找到每辆单车的难易程度不同，寻找车辆的效率无法保证，进而降低了运营商对车辆的管理效率。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种保证车辆寻找效率及管理效率的车辆管理方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面，本申请提供一种车辆管理方法，所述方法包括：
获取车辆的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆的历史设备信息及当前环境信息；
将所述车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到所述车辆的回收概率；
根据所述回收概率，对所述车辆进行管理。
在本申请的一个实施例中，所述根据所述回收概率，对所述车辆进行管理，包括：
根据所述回收概率生成对应的回收属性；所述回收属性包括所述车辆的寻找难度等级；
根据所述回收属性对所述车辆进行标记。
在本申请的一个实施例中，所述回收属性还包括奖励值；所述根据所述回收概率生成对应的回收属性，包括：
根据预设的寻找难度等级与奖励值的对应关系，得到所述车辆的奖励值。
在本申请的一个实施例中，所述回收属性还包括奖励值：所述根据所述回收概率生成对应的回收属性，包括：
获取所述车辆的车辆成本；
根据所述车辆成本及所述回收概率计算所述车辆的寻找收益；
根据所述预计寻找时间及运维人员的时间成本计算所述车辆的寻找成本；
获取所述车辆的寻找价值及所述寻找成本之间的比值；
根据预设的比值与奖励值的对应关系，得到所述车辆的奖励值。
在本申请的一个实施例中，所述根据所述回收属性对所述车辆进行标记，包括：
若所述寻找收益大于所述寻找成本，根据所述回收属性对所述车辆进行标记。
在本申请的一个实施例中，所述预计寻找时间为所述运维人员在所述车辆的当前定位点时到寻找到所述车辆预计花费的时间；所述根据所述预计寻找时间及所述运维人员的时间成本计算所述车辆的寻找成本，包括：
获取所述运维人员的当前位置；
根据所述车辆的当前环境信息，得到所述当前定位点；
根据所述运维人员的当前位置及所述当前定位点，计算所述运维人员到达所述当前定位点所需的移动时间；
根据实际寻找时间及所述运维人员的时间成本计算所述车辆的寻找成本，所述实际寻找时间为所述移动时间与所述预计寻找时间的和。
在本申请的一个实施例中，所述根据所述运维人员的当前位置及所述当前定位点，计算所述运维人员到达所述当前定位点所需的移动时间，包括：
根据所述运维人员的当前位置及所述当前定位点生成至少一条找车路径；
计算各所述找车路径对应的移动时间；
接收所述运维人员在各所述找车路径中的选择操作，得到目标路径；
将所述目标路径对应的移动时间作为所述运维人员到达所述当前定位点所需的移动时间。
在本申请的一个实施例中，所述历史设备信息包括所述车辆的电压、电流、故障信息及骑行信息。
在本申请的一个实施例中，所述当前环境信息包括所述车辆的当前定位点、与路网的相对位置关系、环境气候信息；所述获取车辆的车辆信息，包括：
在数据库中查找所述车辆的至少一个历史上报信息，所述历史上报信息包括所述车辆的定位坐标；
将最新的历史上报信息对应的定位坐标作为所述车辆的当前定位点；
根据所述当前定位点，在路网数据库中进行匹配以得到所述与路网的相对位置关系；
根据所述当前定位点，结合实时天气数据得到所述环境气候信息。
在本申请的一个实施例中，所述查找概率模型的建立步骤包括：
建立训练样本集，所述训练样本集包括多条历史寻车记录，所述寻车记录包括被寻找车辆的车辆设备信息、环境信息、寻找时间及寻找结果；
根据所述训练样本集对预设的初始模型进行训练，得到所述查找概率模型。
第二方面，本申请提供一种车辆管理装置，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取车辆的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆的历史设备信息及当前环境信息；
概率计算模块，用于将所述车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到所述车辆的回收概率；
管理模块，用于根据所述回收概率，对所述车辆进行管理。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取车辆的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆的历史设备信息及当前环境信息；
将所述车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到所述车辆的回收概率；
根据所述回收概率，对所述车辆进行管理。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取车辆的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆的历史设备信息及当前环境信息；
将所述车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到所述车辆的回收概率；
根据所述回收概率，对所述车辆进行管理。
上述车辆管理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆的历史设备信息及当前环境信息；将车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到车辆的回收概率；根据回收概率，对车辆进行管理。根据本申请实施例提供的车辆管理方法，通过获取车辆的历史设备信息及当前环境信息，获取该车辆的回收概率，进而根据回收概率对该单车进行管理，提升了运营商及运维人员对该车辆的信息掌握程度，进而提高了车辆管理效率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的车辆管理方法的实施环境图；
图2为本申请实施例提供的一种车辆管理方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图；
图4为本申请实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图；
图5为本申请实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图；
图6为本申请实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图；
图7为本申请实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图；
图8为本申请实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图；
图9为本申请实施例提供的一种车辆管理装置的框图；
图10为本申请实施例提供的另一种车辆管理装置的框图；
图11为本申请实施例提供的一种计算机设备的框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的车辆管理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。服务器104与多个车辆通信连接，该车辆可以但不限于是各种共享单车、共享电单车等。
请参考图2，其示出了本实施例提供的一种车辆管理方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆的历史设备信息及当前环境信息。
在本申请的一个实施例中，服务器104与分布在各个地点的多个车辆通信连接，具体的，各车辆会按照预设时间间隔上报该车辆的历史设备信息及当前环境信息，服务器会将收到的上报信息存储至数据库中。
在本申请的一个实施例中，若所述服务器接收到针对目标车辆的触发操作时，服务器会根据该触发操作解析其中携带的目标车辆的唯一标识码，进而根据该唯一标识码在数据库中查找对应的历史设备信息及当前环境信息。在本申请的另一个实施例中，若所述服务器接收到针对目标车辆的触发操作时，服务器会发送请求消息至目标车辆，以使该目标车辆反馈其历史设备信息及当前环境信息。
步骤204，将车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到车辆的回收概率。
在本申请的一个实施例中，该预设的查找概率模型用于根据输入的历史设备信息、当前环境信息及预计寻找时间，输出对应的回收概率。其中，该回收概率为在各输入变量的影响下，该车辆被成功回收的概率。
具体的，该历史设备信息包括该车辆的电压、电流、故障信息及骑行信息。其中该车辆的故障信息可以包括该车辆的历史故障类型及发生故障的时间，该骑行信息可以包括该车辆对应的骑行历史记录及在判定周期内是否被骑行过。
步骤206，根据回收概率，对车辆进行管理。
在本申请的一个实施例中，在获取到该车辆的回收概率后，服务器会根据该回收概率对该车辆进行相应的管理操作，例如，设定一个预设概率阈值，当该回收概率高于预设概率阈值时，判定该单车需要被回收，进而发出回收命令以指示相应的运维人员对其进行寻找回收；当该回收概率低于预设概率阈值时，判定该单车不需要回收。
在本申请实施例提供的车辆管理方法中，通过获取车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆的历史设备信息及当前环境信息；将车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到车辆的回收概率；根据回收概率，对车辆进行管理。根据本申请实施例提供的车辆管理方法，通过获取车辆的历史设备信息及当前环境信息，获取该车辆的回收概率，进而根据回收概率对该单车进行管理，提升了运营商及运维人员对该车辆的信息掌握程度，进而提高了车辆管理效率。
请参考图3，其示出了本实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图，该车辆管理方法可以应用于上文所述的实施环境中的服务器104中。在上述图2所示实施例的基础上，上述步骤206具体可以包括以下步骤：
步骤302，根据回收概率生成对应的回收属性；所述回收属性包括车辆的寻找难度等级。
在本申请的一个实施例中，可以根据该回收概率生成所述车辆的寻找难度等级，具体的，可以根据预设的回收概率与寻找难度等级的对应关系，获取与该回收概率对应的寻找难度等级，将该寻找难度等级作为该回收属性。
步骤304，根据回收属性对车辆进行标记。
在本申请的一个实施例中，在服务器获取到回收属性后，在服务器的数据库中，根据该回收属性对该车辆进行标记，其中可以根据车辆的寻找难度等级对该车辆进行标记。运维人员可以在终端设备中查看包含各个车辆的车辆分布地图，在该车辆显示位置处，可以以标签的方式将该车辆对应的回收属性显示在车辆旁边。
在本申请实施例提供的车辆管理方法中，通过根据回收概率生成对应的回收属性；所述回收属性包括车辆的寻找难度等级；根据回收属性对车辆进行标记。可以使运营商及运维人员更加了解各个车辆的寻找难易程度，进而可以合理安排车辆回收顺序，以提高回收效率。对于运营商来说，也相应的提高了其对车辆的管理效率。
对于运营商及运维人员来说，显示车辆的寻找难易程度，在一定程度上可以提高对车辆的回收效率及管理效率，但是，由于运维人员无法直观获取每一辆车的具体回收奖励值，进而无法合理安排车辆回收顺序，相应的，回收效率也会受到影响。因此，本实施例还提供的另一种车辆管理方法，该车辆管理方法可以应用于上文所述的实施环境中的服务器104中。在上述图3所示实施例的基础上，所述回收属性还包括奖励值，所述步骤302，具体包括以下步骤：
根据预设的寻找难度等级与奖励值的对应关系，得到所述车辆的奖励值。
在本申请的一个实施例中，服务器中预设有寻找难度等级与奖励值的对应关系，即针对不同寻找难度等级，均有对应的奖励值。其中，寻找难度等级越高，对应的奖励值也越高。
请参考图4，其示出了本实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图，该车辆管理方法可以应用于上文所述的实施环境中的服务器104中。在上述图3所示实施例的基础上，所述回收属性还包括奖励值，所述步骤302，具体包括以下步骤：
步骤402，获取车辆的车辆成本。
在本申请的一个实施例中，可以根据该车辆的唯一标识码，在数据库中查找与该车辆对应的制造成本作为车辆成本。
在进一步的实施例中，可以根据该车辆的唯一标识码，在数据库中查找该车辆对应的投放时间，结合当前时间获得该车辆的折旧率。根据该折旧率和该车辆对应的制造成本计算车辆成本。
步骤404，根据车辆成本及回收概率计算车辆的寻找收益。
在进一步的实施例中，可以根据该车辆的唯一标识码，在数据库中查找该车辆对应的投放时间，结合当前时间获得该车辆的折旧率。根据该折旧率和该车辆对应的制造成本计算车辆成本。
步骤406，根据预计寻找时间及运维人员的时间成本计算车辆的寻找成本。
在本申请的一个实施例中，服务器接收到包含目标车辆的触发请求时，还接收到了发送该触发请求的登录信息，该登陆信息可以包括发送该触发请求的运维人员信息。根据该运维人员信息可以在数据库中获取该运维人员的薪资信息，进而可以得到该运维人员对应的时间成本，该时间成本用于表征单位时间下的人员成本。
具体的，该车辆的寻找成本可以为预计寻找时间与该时间成本的乘积。
步骤408，获取车辆的寻找价值及寻找成本之间的比值。
具体的，服务器在获取到该车辆的寻找价值及寻找成本之后，可以计算车辆的寻找价值及寻找成本之间的比值。例如，当车辆的寻找价值为150,寻找成本为80时，该比值为150/80＝1.875。
步骤410，根据预设的比值与奖励值的对应关系，得到车辆的奖励值。
在本申请的一个实施例中，可以设置多个不同的奖励值，每一奖励值对应有相应的比值区间，当该车辆的比值落入某一区间内时，将该区间对应的奖励值作为该车辆的奖励值。
在本申请实施例提供的车辆管理方法中，通过获取车辆的寻找价值及寻找成本之间的比值；根据预设的比值与奖励值的对应关系，得到车辆的奖励值；根据回收概率及奖励值对车辆添加回收属性标记。根据本申请实施例提供的车辆管理方法，通过计算车辆奖励值，并根据得到的回收概率及奖励值对车辆进行标记，使得运维人员可以直观的获取每一辆车的具体回收信息，进而可以合理安排车辆回收顺序，以提高回收效率。对于运营商来说，也相应的提高了其对车辆的管理效率。
本实施例还提供的另一种车辆管理方法，该车辆管理方法可以应用于上文所述的实施环境中的服务器104中。在上述图4所示实施例的基础上，所述步骤304，具体包括以下步骤：
若所述寻找收益大于所述寻找成本，根据所述回收属性对所述车辆进行标记。
在本申请的一个实施例中，服务器在获取到该寻找收益及寻找成本之后，会判断寻找收益是否大于寻找成本，当寻找收益大于寻找成本时，将车辆标记为可回收状态，并根据所述回收属性对所述车辆进行标记；当寻找收益小于或等于寻找成本时，将车辆标记为不可回收状态。
在本申请的一个实施例中，运维人员可以在终端设备中查看包含各个车辆的车辆分布地图，在该车辆显示位置处，可以以标签的方式将该车辆对应的回收状态显示在车辆旁边。在本申请的另一个实施例中，在车辆分布地图中，可以只显示处于可回收状态的车辆，不显示处于不可回收状态的车辆。
在本申请实施例提供的车辆管理方法中，通过获取车辆的车辆成本；根据车辆成本及回收概率计算车辆的寻找收益；根据预计寻找时间及运维人员的时间成本计算车辆的寻找成本；若寻找收益大于寻找成本，将车辆标记为可回收状态。根据本申请实施例提供的车辆管理方法，通过计算该车辆的寻找收益及寻找成本，并根据寻找收益与寻找成本的大小关系，对该车辆进行相应的标记。可以使运营商及运维人员更加清晰各个车辆是否具备回收价值，进而可以对具备回收价值的车辆进行回收，提升了车辆的回收效率，进而也提高了车辆的管理效率。
请参考图5，其示出了本实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图，该车辆管理方法可以应用于上文所述的实施环境中的服务器104中。预计寻找时间为运维人员在车辆的当前定位点时到寻找到车辆预计花费的时间。在上述图4所示实施例的基础上，上述步骤406，具体包括以下步骤：
步骤502，获取运维人员的当前位置。
在本申请的一个实施例中，服务器接收到包含目标车辆的触发请求时，还接收到了发送该触发请求的登录信息，该登陆信息可以包括发送该触发请求的终端设备信息或运维人员信息。该运维人员的当前位置可以为该终端设备信息对应的位置坐标，也可以为该运维人员信息中携带的位置坐标。
步骤504，根据车辆的当前环境信息，得到当前定位点。
在本申请的一个实施例中，该当前环境信息包括该车辆的当前定位点，即该车辆上传到服务器中用于表征该车辆的理论位置的坐标点。需要说明的是，该当前定位点并不能准确表征车辆的真实位置，当运维人员到达该当前定位点后，仍需花费预计寻找时间对该车辆进行寻找回收。
步骤506，根据运维人员的当前位置及当前定位点，计算运维人员到达当前定位点所需的移动时间。
在本申请的一个实施例中，根据运维人员的当前位置和该车辆的理论位置，通过路径导航方法，即可获取至少一条找车路径，各找车路径均用于指示运维人员从当前位置移动至该车辆的理论位置。可以根据各找车路径所需的时间长短，将所需时间最短的找车路径作为目标路径，将该目标路径对应的所需时间作为运维人员到达当前定位点所需的移动时间。
步骤508，根据实际寻找时间及运维人员的时间成本计算车辆的寻找成本，实际寻找时间为移动时间与预计寻找时间的和。
在本申请实施例提供的车辆管理方法中，通过获取运维人员的当前位置；根据车辆的当前环境信息，得到当前定位点；根据运维人员的当前位置及当前定位点，计算运维人员到达当前定位点所需的移动时间；根据实际寻找时间及运维人员的时间成本计算车辆的寻找成本，实际寻找时间为移动时间与预计寻找时间的和。根据本申请实施例提供的车辆管理方法，通过获取车辆当前定位点及运维人员的当前位置，得到运维人员前往车辆理论位置所需要的时间，再结合预计寻找时间即可得到该运维人员去回收该车辆的实际寻找时间，进而可以得到更加准确的该车辆对应的寻找成本。也为后续的回收状态标记及回收属性标记的准确性提供保障，使得运维人员可以准确的获取每一辆车的具体回收信息，进而可以合理安排车辆回收顺序，以提高回收效率。对于运营商来说，也相应的提高了其对车辆的管理效率。
请参考图6，其示出了本实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图，该车辆管理方法可以应用于上文所述的实施环境中的服务器104中。在上述图5所示实施例的基础上，上述步骤506，具体包括以下步骤：
步骤602，根据运维人员的当前位置及当前定位点生成至少一条找车路径。
在本申请的一个实施例中，根据运维人员的当前位置和该车辆的当前定位点，通过路径导航方法，即可获取至少一条找车路径，各找车路径均用于指示运维人员从当前位置移动至该车辆的当前定位点。
步骤604，计算各找车路径对应的移动时间。
步骤606，接收运维人员在各找车路径中的选择操作，得到目标路径。
在本申请的一个实施例中，获取各找车路径对应的移动时间，并对各所述找车路径进行标记。在一个可选的实施例中，针对一个目标车辆，在运维人员的终端设备上显示有至少一条找车路径，每一找车路径旁边均标记有与该找车路径对应的移动时间。运维人员可以直观的看到每一找车路径的具体路线及对应的移动时间，进而可以根据自身需求选择其中一条找车路径作为所述目标路径。
步骤608，将目标路径对应的移动时间作为运维人员到达当前定位点所需的移动时间。
在本申请实施例提供的车辆管理方法中，通过根据运维人员的当前位置及当前定位点生成至少一条找车路径；计算各找车路径对应的移动时间；接收运维人员在各找车路径中的选择操作，得到目标路径；将目标路径对应的移动时间作为运维人员到达当前定位点所需的移动时间。根据本申请实施例提供的车辆管理方法，通过生成至少一条找车路径并计算各找车路径的移动时间，使运维人员可以直观的看到各找车路径的分布情况及时间花费情况，进而可以合理的安排寻找车辆的顺序，进而提高了回收效率。对于运营商来说，也相应的提高了其对车辆的管理效率。
请参考图7，其示出了本实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图，该车辆管理方法可以应用于上文所述的实施环境中的服务器104中。当前环境信息包括车辆的当前定位点、与路网的相对位置关系、环境气候信息。在上述图2所示实施例的基础上，上述步骤202，具体包括以下步骤：
步骤702，在数据库中查找车辆的至少一个历史上报信息，历史上报信息包括车辆的定位坐标。
在本申请的一个实施例中，与服务器连接的各个车辆会按照预设时间间隔发送上报信息至服务器，服务器会将收到的上报信息作为历史上报信息存储至数据库中。其中，历史上报信息中包含该历史上报信息的生成时间及车辆的定位坐标。
步骤704，将最新的历史上报信息对应的定位坐标作为车辆的当前定位点。
步骤706，根据当前定位点，在路网数据库中进行匹配以得到与路网的相对位置关系。
在本申请的一个实施例中，路网数据库为包含城市道路网络信息的数据库，该数据库用于表征各位置坐标点与城市道路网络之间的相对位置关系。再进一步的实施例中，该数据库还用于表征各位置坐标点与城市中各主要建筑物之间的相对位置关系。具体的，通过将车辆的当前定位点输入该路网数据库，可以得到该当前定位点与城市道路网络之间的相对位置关系，及该当前定位点与城市中各主要建筑物之间的相对位置关系。
步骤708，根据当前定位点，结合实时天气数据得到环境气候信息。
在本申请的一个实施例中，服务器会发送气候信息请求消息至对应的天气预测系统，该气候信息请求包含该车辆的当前定位点，并接受天气预测系统返回的该当前定位点对应的环境气候信息。该环境气候信息包括天气、温度等。
在本申请的一个实施例中，为了保证环境气候信息的准确性，该气候信息请求还包括运维人员到达该定位点以开始对该车辆进行寻找的时间。因此，天气预测系统会返回与当前定位点及开始寻找时间对应的环境气候信息。
在本申请实施例提供的车辆管理方法中，通过在数据库中查找车辆的至少一个历史上报信息，历史上报信息包括车辆的定位坐标；将最新的历史上报信息对应的定位坐标作为车辆的当前定位点；根据当前定位点，在路网数据库中进行匹配以得到与路网的相对位置关系；根据当前定位点，结合实时天气数据得到环境气候信息。根据本申请实施例提供的车辆管理方法，根据车辆的多条历史上报信息获取该车辆的当前定位点，进而依次获取对应的与路网的相对位置关系及环境气候信息，提升了车辆环境信息获取的准确性。因此，保证了该车辆回收概率计算的准确性，进而也提高了回收效率。对于运营商来说，也相应的提高了其对车辆的管理效率。
请参考图8，其示出了本实施例提供的另一种车辆管理方法的流程图，该车辆管理方法可以应用于上文所述的实施环境中的服务器104中。当前环境信息包括车辆的当前定位点、与路网的相对位置关系、环境气候信息。在上述图2所示实施例的基础上，查找概率模型的建立过程，可以包括以下步骤：
步骤802，建立训练样本集，训练样本集包括多条历史寻车记录，寻车记录包括被寻找车辆的车辆设备信息、环境信息、寻找时间及寻找结果。
步骤804，根据训练样本集对预设的初始模型进行训练，得到查找概率模型。
具体的，各寻车记录为运维人员在对车辆进行寻找回收时产生的，其中，每一条回收记录包含被找寻车辆的车辆设备信息、环境信息、所花费的找寻时间及最终的寻找结果，该寻找结果包括回收成功及回收失败。
在本申请的一个实施例中，当服务器收到生成该查找概率模型的触发操作时，会将该触发操作之前的所有历史寻车记录作为训练样本，生成训练样本集，并根据训练样本集对预设的初始模型进行训练，得到查找概率模型。具体的，可以根据服务器预设的刷新时间，在固定的时间点生成该查找概率模型；也可以接收运维人员的刷新指令，在服务器接收到该刷新指令后，生成该查找概率模型。
在本申请实施例提供的车辆管理方法中，通过建立训练样本集，训练样本集包括多条历史寻车记录，寻车记录包括被寻找车辆的车辆设备信息、环境信息、寻找时间及寻找结果；根据训练样本集对预设的初始模型进行训练，得到查找概率模型。根据本申请实施例提供的车辆管理方法，通过根据历史寻车记录建立查找概率模型。可以根据该查找概率模型得到每一车辆可以被寻找的概率，进而提高运维人员和运营商对该车辆的信息掌握程度，进而提高了车辆管理效率。
应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
请参考图9，其示出了本申请实施例提供的一种车辆管理装置900的框图。如图9所示，所述车辆管理装置900可以包括：信息获取模块901、概率计算模块902和管理模块903，其中：
信息获取模块901，用于获取车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆的历史设备信息及当前环境信息；
概率计算模块902，用于将车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到车辆的回收概率；
管理模块903，用于根据回收概率，对车辆进行管理。
在本申请的一个实施例中，所述管理模块903，具体用于：
根据所述回收概率生成对应的回收属性；所述回收属性包括所述车辆的寻找难度等级；
根据所述回收属性对所述车辆进行标记。
在本申请的一个实施例中，所述管理模块903，具体还用于：
根据预设的寻找难度等级与奖励值的对应关系，得到所述车辆的奖励值。
在本申请的一个实施例中，所述管理模块903，具体还用于：
获取所述车辆的车辆成本；
根据所述车辆成本及所述回收概率计算所述车辆的寻找收益；
根据所述预计寻找时间及运维人员的时间成本计算所述车辆的寻找成本；
获取所述车辆的寻找价值及所述寻找成本之间的比值；
根据预设的比值与奖励值的对应关系，得到所述车辆的奖励值。
在本申请的一个实施例中，所述管理模块903，具体还用于：
若所述寻找收益大于所述寻找成本，根据所述回收属性对所述车辆进行标记。
在本申请的一个实施例中，预计寻找时间为运维人员在车辆的当前定位点时到寻找到车辆预计花费的时间；所述信息获取模块901，具体用于：
获取运维人员的当前位置；
根据车辆的当前环境信息，得到当前定位点；
根据运维人员的当前位置及当前定位点，计算运维人员到达当前定位点所需的移动时间；
根据实际寻找时间及运维人员的时间成本计算车辆的寻找成本，实际寻找时间为移动时间与预计寻找时间的和。
在本申请的一个实施例中，所述管理模块903，具体还用于：
根据运维人员的当前位置及当前定位点生成至少一条找车路径；
计算各找车路径对应的移动时间；
接收运维人员在各找车路径中的选择操作，得到目标路径；
将目标路径对应的移动时间作为运维人员到达当前定位点所需的移动时间。
在本申请的一个实施例中，历史设备信息包括车辆的电压、电流、故障信息及骑行信息。
在本申请的一个实施例中，当前环境信息包括车辆的当前定位点、与路网的相对位置关系、环境气候信息；所述信息获取模块901，具体用于：
在数据库中查找车辆的至少一个历史上报信息，历史上报信息包括车辆的定位坐标；
将最新的历史上报信息对应的定位坐标作为车辆的当前定位点；
根据当前定位点，在路网数据库中进行匹配以得到与路网的相对位置关系；
根据当前定位点，结合实时天气数据得到环境气候信息。
请参考图10，其示出了本申请实施例提供的一种车辆管理装置1000的框图。如图10所示，所述车辆管理装置1000除了包括车辆管理装置900包括的各模块外，可选的，还可以包括：模型生成模块904。其中：
所述模型生成模块904，用于建立训练样本集，训练样本集包括多条历史寻车记录，寻车记录包括被寻找车辆的车辆设备信息、环境信息、寻找时间及寻找结果；根据训练样本集对预设的初始模型进行训练，得到查找概率模型。
关于车辆管理装置的具体限定可以参见上文中对于车辆管理方法的限定，在此不再赘述。上述车辆管理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车辆管理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆的历史设备信息及当前环境信息；
将车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到车辆的回收概率；
根据回收概率，对车辆进行管理。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆的历史设备信息及当前环境信息；
将车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到车辆的回收概率；
根据回收概率，对车辆进行管理。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种车辆管理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆的历史设备信息及当前环境信息；
将所述车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到所述车辆的回收概率；
根据所述回收概率，对所述车辆进行管理；
所述当前环境信息包括所述车辆的当前定位点、与路网的相对位置关系、所述车辆当前定位点对应的天气、温度信息；所述获取车辆的车辆信息，包括：
在数据库中查找所述车辆的至少一个历史上报信息，所述历史上报信息包括所述车辆的定位坐标；将最新的历史上报信息对应的定位坐标作为所述车辆的当前定位点；根据所述当前定位点，在路网数据库中进行匹配以得到与路网的相对位置关系；根据所述当前定位点，结合实时天气数据得到所述车辆当前定位点对应的天气、温度信息；
所述查找概率模型的建立步骤包括：建立训练样本集，所述训练样本集包括多条历史寻车记录，所述寻车记录包括被寻找车辆的车辆设备信息、环境信息、寻找时间及寻找结果；根据所述训练样本集对预设的初始模型进行训练，得到所述查找概率模型；
所述根据所述回收概率，对所述车辆进行管理，包括：当所述回收概率大于预设概率阈值时，指示对所述车辆进行回收；当所述回收概率小于预设概率阈值时，指示所述车辆不需要回收。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述回收概率大于预设概率阈值时，所述方法还包括：
根据所述回收概率生成对应的回收属性；所述回收属性包括所述车辆的寻找难度等级；
根据所述回收属性对所述车辆进行标记。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回收属性还包括奖励值；所述根据所述回收概率生成对应的回收属性，包括：
根据预设的寻找难度等级与奖励值的对应关系，得到所述车辆的奖励值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回收属性还包括奖励值；所述根据所述回收概率生成对应的回收属性，包括：
获取所述车辆的车辆成本；
根据所述车辆成本及所述回收概率计算所述车辆的寻找收益；
根据所述预计寻找时间及运维人员的时间成本计算所述车辆的寻找成本；
获取所述车辆的寻找价值及所述寻找成本之间的比值；
根据预设的比值与奖励值的对应关系，得到所述车辆的奖励值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述回收属性对所述车辆进行标记，包括：
若所述寻找收益大于所述寻找成本，根据所述回收属性对所述车辆进行标记。
6.根据所述权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预计寻找时间为所述运维人员在所述车辆的当前定位点时到寻找到所述车辆预计花费的时间；所述根据所述预计寻找时间及所述运维人员的时间成本计算所述车辆的寻找成本，包括：
获取所述运维人员的当前位置；
根据所述车辆的当前环境信息，得到所述当前定位点；
根据所述运维人员的当前位置及所述当前定位点，计算所述运维人员到达所述当前定位点所需的移动时间；
根据实际寻找时间及所述运维人员的时间成本计算所述车辆的寻找成本，所述实际寻找时间为所述移动时间与所述预计寻找时间的和。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述运维人员的当前位置及所述当前定位点，计算所述运维人员到达所述当前定位点所需的移动时间，包括：
根据所述运维人员的当前位置及所述当前定位点生成至少一条找车路径；
计算各所述找车路径对应的移动时间；
接收所述运维人员在各所述找车路径中的选择操作，得到目标路径；
将所述目标路径对应的移动时间作为所述运维人员到达所述当前定位点所需的移动时间。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史设备信息包括所述车辆的电压、电流、故障信息及骑行信息。
9.一种车辆管理装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取车辆的车辆信息，所述车辆信息包括所述车辆的历史设备信息及当前环境信息；
概率计算模块，用于将所述车辆信息及预计寻找时间输入至预设的查找概率模型，得到所述车辆的回收概率；
管理模块，用于根据所述回收概率，对所述车辆进行管理；
所述当前环境信息包括所述车辆的当前定位点、与路网的相对位置关系、所述车辆当前定位点对应的天气、温度信息；所述信息获取模块具体用于：
在数据库中查找所述车辆的至少一个历史上报信息，所述历史上报信息包括所述车辆的定位坐标；将最新的历史上报信息对应的定位坐标作为所述车辆的当前定位点；根据所述当前定位点，在路网数据库中进行匹配以得到与路网的相对位置关系；根据所述当前定位点，结合实时天气数据得到所述车辆当前定位点对应的天气、温度信息；
所述装置还包括模型生成模块，用于建立训练样本集，所述训练样本集包括多条历史寻车记录，所述寻车记录包括被寻找车辆的车辆设备信息、环境信息、寻找时间及寻找结果；根据所述训练样本集对预设的初始模型进行训练，得到所述查找概率模型；
所述管理模块具体用于：当所述回收概率大于预设概率阈值时，指示对所述车辆进行回收；当所述回收概率小于预设概率阈值时，指示所述车辆不需要回收。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
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