CN111125515B - 一种停车场所推荐方法、装置及设备 - Google Patents
一种停车场所推荐方法、装置及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111125515B CN111125515B CN201911180750.0A CN201911180750A CN111125515B CN 111125515 B CN111125515 B CN 111125515B CN 201911180750 A CN201911180750 A CN 201911180750A CN 111125515 B CN111125515 B CN 111125515B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- parking
- cost
- candidate
- place
- vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Marketing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种停车场所推荐方法、装置及设备，方法包括：确定目的地所在范围内的候选停车场所；计算每个候选停车场所对应的停车成本，该停车成本包括：费用和/或耗时；基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息；可见，本方案中，基于停车成本，向用户推送对停车场所的推荐信息，这样，用户可以根据该推荐信息，选择停车成本较低的停车场所停车，降低了停车成本。
Description
技术领域
本发明涉及信息推送技术领域，尤其涉及一种停车场所推荐方法、装置及设备。
背景技术
目前，越来越多的人们驾驶车辆出行。用户在驾驶车辆出行的过程中，到达目的地后，用户通常需要在目的地周围选择合适的停车场所，比如，路边、或者停车场等等，然后将车辆停放在该停车场所。
现在方案中，用户大都是凭经验或者凭感觉选择停车场所，比如，用户驾驶车辆沿着路边行驶，寻找路边适合停车的位置。但是这种方案中，如果路边没有适合停车的位置，则用户需要在目的地周围一直寻找停车场所，耗时较长，停车成本较高。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种停车场所推荐方法、装置及设备，以降低停车成本。
基于上述目的，本发明实施例提供了一种停车场所推荐方法，包括：
确定目的地所在范围内的候选停车场所；
计算每个候选停车场所对应的停车成本，所述停车成本包括：费用和/或耗时；
基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息。
可选的，所述停车成本包括耗时，所述耗时包括：车辆行驶耗时和用户步行耗时；所述计算每个候选停车场所对应的停车成本，包括：
预测由起始位置到达候选停车场所的车辆行驶耗时；
预测由候选停车场所到达所述目的地的步行耗时。
可选的，所述耗时还包括：停车耗时；所述方法还包括：
获取候选停车场的车位数据，所述车位数据中包括车位的位置以及车位是否被占用的信息；
基于所述车位数据，确定目标车位；
预测由候选停车场的入口到达所述目标车位的耗时，作为停车耗时。
可选的，所述方法还包括：
获取用户车辆的车型数据；
所述基于所述车位数据，确定目标车位，包括：
基于所述车位数据，确定候选停车场所中的可用车位；
针对每个可用车位，在该可用车位的历史停放车辆的车型数据中，查找与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；判断查找结果是否满足预设条件，如果满足，将该可用车位确定为候选车位；
在候选车位中确定目标车位。
可选的，所述停车成本包括费用，所述费用包括：车辆能源费用和停车费用；所述计算每个候选停车场所对应的停车成本，包括：
基于所述车辆行驶耗时，计算车辆能源费用；
确定用户车辆在候选停车场所的停放时长；基于所述停放时长，计算停车费用。
可选的，所述费用还包括：用户损失费用；所述方法还包括：
基于所述车辆行驶耗时和所述步行耗时、以及用户单位时间内的收入，计算用户损失费用。
可选的，所述方法还包括：
根据所述目的地的类型，分别确定费用和耗时对应的权重；
所述计算每个候选停车场所对应的停车成本，包括：
针对每个候选停车场所，分别计算该候选停车场所对应的费用和耗时；
根据所确定的权重，将所述费用和耗时进行加权处理，得到该候选停车场所对应的停车成本。
可选的，所述方法还包括：
确定候选停车场所的类型；
所述基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息，包括：
基于计算得到的停车成本以及所述候选停车场所的类型，生成并推送对停车场所的推荐信息。
可选的，所述确定目的地所在范围内的候选停车场所，包括：
针对目的地所在范围内的每个停车场所，确定该停车场所的车位余量；根据该停车场所的历史停车记录，预测由起始位置到达该停车场所的路途中新增的被占用车位数量；根据所述车位余量和所述新增的被占用车位数量，判断该停车场所是否有空余车位；如果有，将该停车场所确定为候选停车场所。
基于上述目的，本发明实施例还提供了一种停车场所推荐装置，包括：
第一确定模块，用于确定目的地所在范围内的候选停车场所；
计算模块，用于计算每个候选停车场所对应的停车成本，所述停车成本包括：费用和/或耗时；
推送模块，用于基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息。
可选的，所述停车成本包括耗时，所述耗时包括：车辆行驶耗时和用户步行耗时；所述计算模块，包括：
第一预测子模块，用于预测由起始位置到达候选停车场所的车辆行驶耗时；
第二预测子模块，用于预测由候选停车场所到达所述目的地的步行耗时。
可选的，所述耗时还包括：停车耗时；所述计算模块，还包括：
第三预测子模块，用于获取候选停车场的车位数据，所述车位数据中包括车位的位置以及车位是否被占用的信息；基于所述车位数据，确定目标车位；预测由候选停车场的入口到达所述目标车位的耗时，作为停车耗时。
可选的，所述装置还包括：
第一获取模块，用于获取用户车辆的车型数据；
所述第三预测子模块，还用于针对每个可用车位，在该可用车位的历史停放车辆的车型数据中，查找与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；判断查找结果是否满足预设条件，如果满足，将该可用车位确定为候选车位；在候选车位中确定目标车位。
可选的，所述停车成本包括费用，所述费用包括：车辆能源费用和停车费用；所述计算模块，还包括：
第一计算子模块，用于基于所述车辆行驶耗时，计算车辆能源费用；
第二计算子模块，用于确定用户车辆在候选停车场所的停放时长；基于所述停放时长，计算停车费用。
可选的，所述费用还包括：用户损失费用；所述计算模块，还包括：
第三计算子模块，用于基于所述车辆行驶耗时和所述步行耗时、以及用户单位时间内的收入，计算用户损失费用。
可选的，所述装置还包括：
第二确定模块，用于根据所述目的地的类型，分别确定费用和耗时对应的权重；
所述计算模块，具体用于：
针对每个候选停车场所，分别计算该候选停车场所对应的费用和耗时；根据所确定的权重，将所述费用和耗时进行加权处理，得到该候选停车场所对应的停车成本。
可选的，所述装置还包括：
第三确定模块，用于确定候选停车场所的类型；
所述推送模块，具体用于：
基于计算得到的停车成本以及所述候选停车场所的类型，生成并推送对停车场所的推荐信息。
可选的，所述第一确定模块，具体用于：
针对目的地所在范围内的每个停车场所，确定该停车场所的车位余量；根据该停车场所的历史停车记录，预测由起始位置到达该停车场所的路途中新增的被占用车位数量；根据所述车位余量和所述新增的被占用车位数量，判断该停车场所是否有空余车位；如果有，将该停车场所确定为候选停车场所。
基于上述目的，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任意一种停车场所推荐方法。
应用本发明所示实施例，确定目的地所在范围内的候选停车场所；计算每个候选停车场所对应的停车成本，该停车成本包括：费用和/或耗时；基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息；可见，本方案中，基于停车成本，向用户推送对停车场所的推荐信息，这样，用户可以根据该推荐信息，选择停车成本较低的停车场所停车，降低了停车成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的停车场所推荐方法的第一种流程示意图；
图2为本发明实施例提供的停车场所推荐方法的第二种流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种停车场所推荐装置的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种停车场所推荐方法、装置及设备，该方法及装置可以应用于车载设备、或者应用于手机、平板电脑等各种终端设备，具体不做限定。下面首先对该停车场所推荐方法进行详细介绍。
图1为本发明实施例提供的停车场所推荐方法的第一种流程示意图，包括：
S101：确定目的地所在范围内的候选停车场所。
举例来说，可以接收用户的推荐请求，推荐请求即为推荐停车场所的请求，推荐请求中可以包括用户需要前往的目的地。或者，也可以接收用户的导航请求，确定导航请求中包括的目的地。可以通过地图软件或者导航软件或者其他服务软件，确定目的地所在范围内的停车场所，比如，路边的停车场所、其他非路边的公共停车场所、或者停车场等等。
目的地所在范围可以为：与目的地的距离小于预设距离阈值的范围，或者，也可以为目的地所在街道、或者商业区等范围，具体不做限定。一种实施方式中，可以将目的地所在范围内的所有停车场所均确定为候选停车场所。
或者，另一种实施方式中，可以针对目的地所在范围内的每个停车场所，确定该停车场所的车位余量；判断该车位余量是否大于0；如果大于，将该停车场所确定为候选停车场所。
举例来说，可以通过与停车场所相关设备进行交互，获取停车场所的车位余量，或者也可以通过与云端服务器交互，获取停车场所的车位余量。如果停车场所的车位余量为0，则不向用户推荐该停车场所，方便用户停车。
或者，另一种实施方式中，可以针对目的地所在范围内的每个停车场所，确定该停车场所的车位余量；根据该停车场所的历史停车记录，预测由起始位置到达该停车场所的路途中新增的被占用车位数量；根据所述车位余量和所述新增的被占用车位数量，判断该停车场所是否有空余车位；如果有，将该停车场所确定为候选停车场所。
举例来说，假设当前时刻为2019年11月20日(周二)10：00，预测用户车辆由起始位置到达停车场所的耗时为1小时，则可以获取停车场所2019年9月至11月每周二10：00-11：00的历史停车记录；根据该历史停车记录，确定每周二10：00-11：00新增的被占用车位数量，可以根据这些数量的平均值或最大值，预测用户车辆由起始位置到达该停车场所的路途中新增的被占用车位数量。然后在该停车场所的车位余量的基础上，减去该路途中新增的被占用车位数量，如果得到的值仍大于0，则将该停车场所确定为候选停车场所。
这种实施方式中，在考虑停车场所车位余量的基础上，进一步考虑用户车辆由起始位置到达停车场所的过程中、新增的被占用车位数量，这样，可以减少用户到达停车场所后，该停车场所没有可用停车位的情况，进一步方便用户停车。
S102：计算每个候选停车场所对应的停车成本，所述停车成本包括：费用和/或耗时。
一种实施方式中，所述停车成本包括耗时，所述耗时包括：车辆行驶耗时和用户步行耗时；S102可以包括：
预测由起始位置到达候选停车场所的车辆行驶耗时；
预测由候选停车场所到达所述目的地的步行耗时。
延续上述例子，用户发送的推荐请求或者导航请求中可以包括用户的起始位置；或者，也可以在接收到用户发送的推荐请求或者导航请求后，确定用户的当前位置作为起始位置。
举例来说，可以通过地图软件或者导航软件或者其他服务软件，根据实时交通情况，预测由起始位置到达候选停车场所的车辆行驶耗时；根据候选停车场所与目的地之间的距离及用户的步行速度，预测用户由候选停车场所到达目的地的步行耗时。一种情况下，可以通过用户的可穿戴设备采集的用户数据，确定用户的步行速度；或者，另一种情况下，也可以根据成年人的平均步行速度，确定用户的速度。
一种实施方式中，所述耗时还包括：停车耗时；可以获取候选停车场的车位数据，所述车位数据中包括车位的位置以及车位是否被占用的信息；基于所述车位数据，确定目标车位；预测由候选停车场的入口到达所述目标车位的耗时，作为停车耗时。
举例来说，可以通过与停车场所相关设备进行交互，获取停车场所的车位数据，或者也可以通过与云端服务器交互，获取停车场所的车位数据。该车位数据中可以包括每个车位的位置以及该车位是否被占用等等；或者，该车位数据中也可以仅包括未被占用的车位的位置，车位数据的具体内容不做限定。
一种情况下，可以在未被占用的车位中，确定距离候选停车场的入口最近的车位，作为目标车位。
或者，另一种情况下，可以获取用户车辆的车型数据；基于所述车位数据，确定候选停车场所中的可用车位；针对每个可用车位，在该可用车位的历史停放车辆的车型数据中，查找与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；判断查找结果是否满足预设条件，如果满足，将该可用车位确定为候选车位；在候选车位中确定目标车位。
举例来说，该预设条件可以为：查找到与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；或者可以为：“与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据”占“该可用车位的历史停放车辆的车型数据”的比重大于预设阈值；具体不做限定。
举例来说，对于一些体积较大的车辆来说，比如一些SUV(sport/suburbanutility vehicle，运动型多用途汽车)，将这些车辆停放在位置较狭窄的车位，对用户的停车技术是较大的考验。本实施方式中，可以针对可用车位，判断该可用车位中是否停放过或者经常停放(对应不同的预设条件)与用户车辆的车型相同的车辆，如果停放过或者经常停放，则将该可用车位确定为候选车位。一种情况下，如果只存在一个候选车位，可以将该候选车位确定为目标车位。如果存在多个候选车位，可以将距离候选停车场的入口最近的候选车位确定为目标车位；或者，也可以将“与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据”占“该可用车位的历史停放车辆的车型数据”的比重最大的候选车位确定为目标车位。
对于停车场所来说，可以记录车辆由停车场所的入口驶入各停车位的耗时，形成历史记录，根据该历史记录，可以预测由候选停车场的入口到达所述目标车位的耗时。
一种实施方式中，所述停车成本包括费用，所述费用包括：车辆能源费用和停车费用；S102可以包括：基于所述车辆行驶耗时，计算车辆能源费用；确定用户车辆在候选停车场所的停放时长；基于所述停放时长，计算停车费用。
举例来说，如果车辆为燃油汽车，则车辆能源费用即为车辆由起始位置到达停车场所产生的油费；如果车辆为电动汽车，则车辆能源费用即为车辆由起始位置到达停车场所产生的电费。
一些停车场所可以免费停车，比如路边的停车场所、或者其他非路边的公共停车场所，这些停车场所的停车费用可以为0。而对于一些收费停车场所来说，可以按照停车场所的收费标准和用户车辆在停车场所的停放时长，计算停车费用。
一种实施方式中，所述费用还包括：用户损失费用；所述方法还包括：
基于所述车辆行驶耗时和所述步行耗时、以及用户单位时间内的收入，计算用户损失费用。
一些情况下，可以考虑用户出行的损失费用，比如，用户在工作日的上班时间出行，这种情况下，用户损失费用＝用户的时薪*(所述车辆行驶耗时+所述步行耗时)。
一种实施方式中，可以根据所述目的地的类型，分别确定费用和耗时对应的权重；S102可以包括：针对每个候选停车场所，分别计算该候选停车场所对应的费用和耗时；根据所确定的权重，将所述费用和耗时进行加权处理，得到该候选停车场所对应的停车成本。
举例来说，如果目的地为旅游景点，用户将车辆停放在停车场所的时长可能较长，比如为一天或者若干天，这种情况下，停车成本可以较多地考虑停车产生的费用，可以为费用分配较多的权重，为耗时分配较少的权重。比如，可以为费用分配100％的权重，为耗时分配0％权重。
再举一例，如果目的地为一些服务部门，服务部门下班时间较早，这种情况下，需要较多地考虑用户能否在服务部门下班之前到达，可以为耗时分配较多的权重，为费用分配较少的权重。比如，可以为耗时分配100的权重，为费用分配0％权重。
再举一例，如果目的地为购物中心，购物中心附近停车场所收费较高，这种情况下，也可以较多地考虑停车产生的费用，可以为费用分配较多的权重，为耗时分配较少的权重。比如，可以为费用分配70％的权重，为耗时分配30％权重。
再举一例，如果目的地为公司，一方面需要考虑停车产生的费用，另一方面也需要考虑在迟到之前到达公司，这样，可以根据情况设定费用和耗时对应的权重。比如，可以为费用分配60％的权重，为耗时分配40％权重。
用户可以根据实际情况设定费用和耗时对应的权重。或者，用户也可以选择推荐模式，如旅行模式、上班模式、购物模式等等，这些模式可以对应于上述目的地的类型，不同的模式对应不同的权重分配。具体的权重分配不做限定。
S103：基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息。
一种实施方式中，可以基于计算得到的停车成本，对候选停车场所进行排序，所述推荐信息中包括排序后的候选停车场所。这种实施方式中，可以由用户根据排序后的候选停车场所，选择其需要去往的停车场所。S103之后，可以导航去往用户选择的停车场所。
一种实施方式中，可以基于计算得到的停车成本，从候选停车场所中选择目标停车场所，所述推荐信息中包括目标停车场所。目标停车场所即为用户需要去往的停车场所，这种实施方式中，由车载设备或者终端设备为用户选择最佳停车场所。S103之后，可以导航去往该目标停车场所。
一种实施方式中，可以确定候选停车场所的类型；S103可以包括：基于计算得到的停车成本以及所述候选停车场所的类型，生成并推送对停车场所的推荐信息。
举例来说，可以预先设定不同类型的停车场所的优先顺序，比如，该优先顺序可以为：路边，地上停车场，地下停车场，多层停车场等等，具体顺序不做限定。该优先顺序可以为默认设置，也可以由用户根据自身情况进行设定，具体不做限定。
一种情况下，如果在考虑费用和耗时的情况下，两个或两个以上的停车场所对应的停车成本相同，可以进一步考虑这些停车场所的类型，根据不同类型的停车场所的优先顺序，对停车场所进行推荐。
一种实施方式中，也可以确定由起始位置到达每个候选停车场所的交通拥堵情况，基于交通拥堵情况，生成并推送对停车场所的推荐信息。
应用本发明所示实施例，第一方面，本方案中，基于停车成本，向用户推送对停车场所的推荐信息，这样，用户可以根据该推荐信息，选择停车成本较低的停车场所停车，降低了停车成本。第二方面，一种实施方式中，如果停车场所的车位余量为0，则不向用户推荐该停车场所，方便用户停车。第三方面，一种实施方式中，在考虑停车场所车位余量的基础上，进一步考虑用户车辆由起始位置到达停车场所的过程中、新增的被占用车位数量，这样，可以减少用户到达停车场所后，该停车场所没有可用停车位的情况，进一步方便用户停车。第四方面，一种实施方式中，根据用户去往目的地的不同，为费用和耗时分配不同的权重，可以根据实际情况，更合理地计算停车成本。
图2为本发明实施例提供的停车场所推荐方法的第二种流程示意图，包括：
S201：针对目的地所在范围内的每个停车场所，确定该停车场所的车位余量。
举例来说，可以接收用户的推荐请求，推荐请求即为推荐停车场所的请求，推荐请求中可以包括用户需要前往的目的地。或者，也可以接收用户的导航请求，确定导航请求中包括的目的地。可以通过地图软件或者导航软件或者其他服务软件，确定目的地所在范围内的停车场所，比如，路边的停车场所、其他非路边的公共停车场所、或者停车场等等。可以通过与停车场所相关设备进行交互，获取停车场所的车位余量，或者也可以通过与云端服务器交互，获取停车场所的车位余量。
S202：根据该停车场所的历史停车记录，预测由起始位置到达该停车场所的路途中新增的被占用车位数量。
S203：根据车位余量和新增的被占用车位数量，判断该停车场所是否有空余车位；如果有，执行S204。
S204：将该停车场所确定为候选停车场所。
举例来说，假设当前时刻为2019年11月20日(周二)10：00，预测用户车辆由起始位置到达停车场所的耗时为1小时，则可以获取停车场所2019年9月至11月每周二10：00-11：00的历史停车记录；根据该历史停车记录，确定每周二10：00-11：00新增的被占用车位数量，可以根据这些数量的平均值或最大值，预测用户车辆由起始位置到达该停车场所的路途中新增的被占用车位数量。然后在该停车场所的车位余量的基础上，减去该路途中新增的被占用车位数量，如果得到的值仍大于0，则将该停车场所确定为候选停车场所。
图2所示实施例中，在考虑停车场所车位余量的基础上，进一步考虑用户车辆由起始位置到达停车场所的过程中、新增的被占用车位数量，这样，可以减少用户到达停车场所后，该停车场所没有可用停车位的情况，进一步方便用户停车。
S205：计算候选停车场所对应的耗时：
S205A：预测由起始位置到达候选停车场所的车辆行驶耗时T6。
S205B：预测由候选停车场所到达目的地的步行耗时T7。
S205C：获取候选停车场的车位数据，所述车位数据中包括车位的位置以及车位是否被占用的信息；基于车位数据，确定目标车位；预测由候选停车场的入口到达目标车位的耗时，作为停车耗时T8。
举例来说，可以通过与停车场所相关设备进行交互，获取停车场所的车位数据，或者也可以通过与云端服务器交互，获取停车场所的车位数据，该车位数据中可以包括每个车位的位置以及该车位是否被占用等等。一种情况下，可以在未被占用的车位中，确定距离候选停车场的入口最近的车位，作为目标车位。
或者，另一种情况下，可以获取用户车辆的车型数据；基于所述车位数据，确定候选停车场所中的可用车位；针对每个可用车位，在该可用车位的历史停放车辆的车型数据中，查找与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；判断查找结果是否满足预设条件，如果满足，将该可用车位确定为候选车位；在候选车位中确定目标车位。
举例来说，该预设条件可以为：查找到与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；或者可以为：“与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据”占“该可用车位的历史停放车辆的车型数据”的比重大于预设阈值；具体不做限定。
举例来说，对于一些体积较大的车辆来说，比如一些SUV(sport/suburbanutility vehicle，运动型多用途汽车)，将这些车辆停放在位置较狭窄的车位，对用户的停车技术是较大的考验。本实施方式中，可以针对可用车位，判断该可用车位中是否停放过或者经常停放(对应不同的预设条件)与用户车辆的车型相同的车辆，如果停放过或者经常停放，则将该可用车位确定为候选车位。一种情况下，如果只存在一个候选车位，可以将该候选车位确定为目标车位。如果存在多个候选车位，可以将距离候选停车场的入口最近的候选车位确定为目标车位；或者，也可以将“与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据”占“该可用车位的历史停放车辆的车型数据”的比重最大的候选车位确定为目标车位。
对于停车场所来说，可以记录车辆由停车场所的入口驶入各停车位的耗时，形成历史记录，根据该历史记录，可以预测由候选停车场的入口到达所述目标车位的耗时。
候选停车场所对应的总耗时t＝T6+T7+T8。
S206：计算候选停车场所对应的费用：
S206A：基于车辆行驶耗时，计算车辆能源费用X0。
S206B：确定用户车辆在候选停车场所的停放时长；基于停放时长，计算停车费用Z0。
S206C：基于车辆行驶耗时和步行耗时、以及用户单位时间内的收入，计算用户损失费用Y0。
候选停车场所对应的总费用a＝T6+T7+T8。
S205与S206的执行顺序不做限定。
S207：根据目的地的类型，分别确定费用和耗时对应的权重。
可以在确定目的地之后、S208之前的任意时段执行S207。
举例来说，如果目的地为旅游景点，用户将车辆停放在停车场所的时长可能较长，比如为一天或者若干天，这种情况下，停车成本可以较多地考虑停车产生的费用，可以为费用分配较多的权重，为耗时分配较少的权重。比如，可以为费用分配100％的权重，为耗时分配0％权重。
再举一例，如果目的地为一些服务部门，服务部门下班时间较早，这种情况下，需要较多地考虑用户能否在服务部门下班之前到达，可以为耗时分配较多的权重，为费用分配较少的权重。比如，可以为耗时分配100的权重，为费用分配0％权重。
再举一例，如果目的地为购物中心，购物中心附近停车场所收费较高，这种情况下，也可以较多地考虑停车产生的费用，可以为费用分配较多的权重，为耗时分配较少的权重。比如，可以为费用分配70％的权重，为耗时分配30％权重。
再举一例，如果目的地为公司，一方面需要考虑停车产生的费用，另一方面也需要考虑在迟到之前到达公司，这样，可以根据情况设定费用和耗时对应的权重。比如，可以为费用分配60％的权重，为耗时分配40％权重。
用户可以根据实际情况设定费用和耗时对应的权重。或者，用户也可以选择推荐模式，如旅行模式、上班模式、购物模式等等，这些模式可以对应于上述目的地的类型，不同的模式对应不同的权重分配。具体的权重分配不做限定。
S208：根据所确定的权重，将候选停车场所对应的费用和耗时进行加权处理，得到候选停车场所对应的停车成本。
举例来说，假设费用a对应的权重为L1，耗时t对应的权重为L2，则候选停车场所对应的停车成本K＝a*L1+t*L2。
S209：基于每个候选停车场所的类型和停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息。
可以在S204之后、S209之前的任意时段确定候选停车场所的类型。举例来说，可以预先设定不同类型的停车场所的优先顺序，比如，该优先顺序可以为：路边，地上停车场，地下停车场，多层停车场等等，具体顺序不做限定。该优先顺序可以为默认设置，也可以由用户根据自身情况进行设定，具体不做限定。
在得到每个候选停车场所的停车成本K后，可以按照K值由小到大的顺序，对各候选停车场所进行排序。如果有两个或两个以上的候选停车场所的K值相等，则根据这些候选停车场所的类型的优先顺序，对这些候选停车场所进行排序。
生成并推送对停车场所的推荐信息，推荐信息中包括排序后的各候选停车场所。
应用本发明所示实施例，第一方面，本方案中，基于停车成本，向用户推送对停车场所的推荐信息，这样，用户可以根据该推荐信息，选择停车成本较低的停车场所停车，降低了停车成本。第二方面，在考虑停车场所车位余量的基础上，进一步考虑用户车辆由起始位置到达停车场所的过程中、新增的被占用车位数量，这样，可以减少用户到达停车场所后，该停车场所没有可用停车位的情况，进一步方便用户停车。第三方面，一种实施方式中，根据用户去往目的地的不同，为费用和耗时分配不同的权重，可以根据实际情况，更合理地计算停车成本。
需要说明的是，本发明实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本发明实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
与上述方法实施例相对应，本发明实施例还提供一种停车场所推荐装置，如图3所示，包括：
第一确定模块301，用于确定目的地所在范围内的候选停车场所；
计算模块302，用于计算每个候选停车场所对应的停车成本，所述停车成本包括：费用和/或耗时；
推送模块303，用于基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息。
作为一种实施方式，所述停车成本包括耗时，所述耗时包括：车辆行驶耗时和用户步行耗时；计算模块302，包括：第一预测子模块和第二预测子模块(图中未示出)，其中，
第一预测子模块，用于预测由起始位置到达候选停车场所的车辆行驶耗时；
第二预测子模块，用于预测由候选停车场所到达所述目的地的步行耗时。
作为一种实施方式，所述耗时还包括：停车耗时；计算模块302还包括：
第三预测子模块(图中未示出)，用于获取候选停车场的车位数据，所述车位数据中包括车位的位置以及车位是否被占用的信息；基于所述车位数据，确定目标车位；预测由候选停车场的入口到达所述目标车位的耗时，作为停车耗时。
作为一种实施方式，所述装置还包括：
第一获取模块(图中未示出)，用于获取用户车辆的车型数据；
所述第三预测子模块，还用于针对每个可用车位，在该可用车位的历史停放车辆的车型数据中，查找与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；判断查找结果是否满足预设条件，如果满足，将该可用车位确定为候选车位；在候选车位中确定目标车位。
作为一种实施方式，所述停车成本包括费用，所述费用包括：车辆能源费用和停车费用；计算模块302还包括：第一计算子模块和第二计算子模块(图中未示出)，其中，
第一计算子模块，用于基于所述车辆行驶耗时，计算车辆能源费用；
第二计算子模块，用于确定用户车辆在候选停车场所的停放时长；基于所述停放时长，计算停车费用。
作为一种实施方式，所述费用还包括：用户损失费用；所述计算模块，还包括：
第三计算子模块(图中未示出)，用于基于所述车辆行驶耗时和所述步行耗时、以及用户单位时间内的收入，计算用户损失费用。
作为一种实施方式，所述装置还包括：
第二确定模块(图中未示出)，用于根据所述目的地的类型，分别确定费用和耗时对应的权重；
计算模块303，具体用于：
针对每个候选停车场所，分别计算该候选停车场所对应的费用和耗时；根据所确定的权重，将所述费用和耗时进行加权处理，得到该候选停车场所对应的停车成本。
作为一种实施方式，所述装置还包括：
第三确定模块(图中未示出)，用于确定候选停车场所的类型；
推送模块303具体用于：
基于计算得到的停车成本以及所述候选停车场所的类型，生成并推送对停车场所的推荐信息。
作为一种实施方式，第一确定模块301具体用于：
针对目的地所在范围内的每个停车场所，确定该停车场所的车位余量；根据该停车场所的历史停车记录，预测由起始位置到达该停车场所的路途中新增的被占用车位数量；根据所述车位余量和所述新增的被占用车位数量，判断该停车场所是否有空余车位；如果有，将该停车场所确定为候选停车场所。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
本发明所示实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，包括存储器402、处理器401及存储在存储器402上并可在处理器401上运行的计算机程序，处理器401执行所述程序时实现上述任一种停车场所推荐方法。
该电子设备可以为车载设备、或者为手机、平板电脑等各种终端设备，具体不做限定。
处理器410可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器420可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器420可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器420中，并由处理器410来调用执行。
本发明所示实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述任一种停车场所推荐方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种停车场所推荐方法，其特征在于，包括：
确定目的地所在范围内的候选停车场所；
计算每个候选停车场所对应的停车成本，所述停车成本包括：费用和/或耗时，所述耗时包括：车辆行驶耗时、用户步行耗时和停车耗时；所述计算每个候选停车场所对应的停车成本，包括：
预测由起始位置到达候选停车场所的车辆行驶耗时；
预测由候选停车场所到达所述目的地的步行耗时；
预测由候选停车场的入口到达目标车位的停车耗时，其中包括：
获取候选停车场的车位数据，所述车位数据中包括车位的位置以及车位是否被占用的信息；
获取用户车辆的车型数据；
基于所述车位数据，确定候选停车场所中的可用车位；
针对每个可用车位，在该可用车位的历史停放车辆的车型数据中，查找与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；判断查找结果是否满足预设条件，如果满足，将该可用车位确定为候选车位；
在所述候选车位中确定所述目标车位；
预测由候选停车场的入口到达所述目标车位的耗时，作为所述停车耗时；
基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述停车成本包括费用，所述费用包括：车辆能源费用和停车费用；所述计算每个候选停车场所对应的停车成本，包括：
基于所述车辆行驶耗时，计算车辆能源费用；
确定用户车辆在候选停车场所的停放时长；基于所述停放时长，计算停车费用。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述费用还包括：用户损失费用；所述方法还包括：
基于所述车辆行驶耗时和所述步行耗时、以及用户单位时间内的收入，计算用户损失费用。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述目的地的类型，分别确定费用和耗时对应的权重；
所述计算每个候选停车场所对应的停车成本，包括：
针对每个候选停车场所，分别计算该候选停车场所对应的费用和耗时；
根据所确定的权重，将所述费用和耗时进行加权处理，得到该候选停车场所对应的停车成本。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定候选停车场所的类型；
所述基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息，包括：
基于计算得到的停车成本以及所述候选停车场所的类型，生成并推送对停车场所的推荐信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目的地所在范围内的候选停车场所，包括：
针对目的地所在范围内的每个停车场所，确定该停车场所的车位余量；根据该停车场所的历史停车记录，预测由起始位置到达该停车场所的路途中新增的被占用车位数量；根据所述车位余量和所述新增的被占用车位数量，判断该停车场所是否有空余车位；如果有，将该停车场所确定为候选停车场所。
7.一种停车场所推荐装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定目的地所在范围内的候选停车场所；
计算模块，用于计算每个候选停车场所对应的停车成本，所述停车成本包括：费用和/或耗时，所述耗时包括：车辆行驶耗时、用户步行耗时和停车耗时；所述计算模块，包括：
第一预测子模块，用于预测由起始位置到达候选停车场所的车辆行驶耗时；
第二预测子模块，用于预测由候选停车场所到达所述目的地的步行耗时；
第一获取模块，用于获取用户车辆的车型数据；
第三预测子模块，用于预测由候选停车场的入口到达目标车位的停车耗时，其中包括：获取候选停车场的车位数据，所述车位数据中包括车位的位置以及车位是否被占用的信息；基于所述车位数据，确定候选停车场所中的可用车位；针对每个可用车位，在该可用车位的历史停放车辆的车型数据中，查找与所述用户车辆的车型数据相匹配的车型数据；判断查找结果是否满足预设条件，如果满足，将该可用车位确定为候选车位；在所述候选车位中确定所述目标车位；预测由候选停车场的入口到达所述目标车位的耗时，作为所述停车耗时；推送模块，用于基于计算得到的停车成本，生成并推送对停车场所的推荐信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述停车成本包括费用，所述费用包括：车辆能源费用、停车费用和用户损失费用；
所述计算模块，还包括：
第一计算子模块，用于基于所述车辆行驶耗时，计算车辆能源费用；
第二计算子模块，用于确定用户车辆在候选停车场所的停放时长；基于所述停放时长，计算停车费用；
第三计算子模块，用于基于所述车辆行驶耗时和所述步行耗时、以及用户单位时间内的收入，计算用户损失费用。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二确定模块，用于根据所述目的地的类型，分别确定费用和耗时对应的权重；
所述计算模块，具体用于：
针对每个候选停车场所，分别计算该候选停车场所对应的费用和耗时；根据所确定的权重，将所述费用和耗时进行加权处理，得到该候选停车场所对应的停车成本。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任意一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911180750.0A CN111125515B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种停车场所推荐方法、装置及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911180750.0A CN111125515B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种停车场所推荐方法、装置及设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111125515A CN111125515A (zh) | 2020-05-08 |
| CN111125515B true CN111125515B (zh) | 2023-12-19 |
Family
ID=70496892
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911180750.0A Active CN111125515B (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种停车场所推荐方法、装置及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111125515B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111785065B (zh) * | 2020-06-15 | 2022-03-15 | 北京航空航天大学 | 基于用户出行成本与出行效率的智能远程自主泊车方法 |
| CN112185107B (zh) * | 2020-08-27 | 2022-08-12 | 北京北大千方科技有限公司 | 一种最优停车场计算方法、装置、存储介质及终端 |
| CN113012467B (zh) * | 2021-02-23 | 2022-04-29 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 停车控制方法和装置 |
| CN114038231B (zh) * | 2021-10-25 | 2022-12-02 | 深圳市神州路路通网络科技有限公司 | 停车场利用率调度方法、系统、设备以及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013006549A2 (en) * | 2011-07-01 | 2013-01-10 | Trustees Of Boston University | Method and system for dynamic parking allocation in urban settings |
| CN105651296A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-06-08 | 深圳市凯立德科技股份有限公司 | 一种停车导航的方法及设备 |
| CN108230725A (zh) * | 2016-12-09 | 2018-06-29 | 深圳市易行网交通科技有限公司 | 停车推荐方法和装置 |
| CN109472990A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-15 | 罗永平 | 一种方便停车的路边停车位及其使用方法 |
| CN109584603A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-04-05 | 贵州金汀科技股份有限公司 | 一种停车位智能识别和引导方法及系统 |
-
2019
- 2019-11-27 CN CN201911180750.0A patent/CN111125515B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013006549A2 (en) * | 2011-07-01 | 2013-01-10 | Trustees Of Boston University | Method and system for dynamic parking allocation in urban settings |
| CN105651296A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-06-08 | 深圳市凯立德科技股份有限公司 | 一种停车导航的方法及设备 |
| CN108230725A (zh) * | 2016-12-09 | 2018-06-29 | 深圳市易行网交通科技有限公司 | 停车推荐方法和装置 |
| CN109584603A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-04-05 | 贵州金汀科技股份有限公司 | 一种停车位智能识别和引导方法及系统 |
| CN109472990A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-15 | 罗永平 | 一种方便停车的路边停车位及其使用方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| "停车位共享系统的设计与实现";张辉;《中国战略新兴产业》;20170228(第08期);第117-120页 * |
| 基于多指数决策的停车场选择模型研究;程晓荣等;《计算机应用与软件》;20170615(第06期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111125515A (zh) | 2020-05-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111125515B (zh) | 一种停车场所推荐方法、装置及设备 | |
| US11231280B2 (en) | Probabilistic parking routes | |
| CN111326015A (zh) | 一种停车点推荐方法及装置 | |
| US10371542B2 (en) | System and methods for performing multivariate optimizations based on location data | |
| US9384515B2 (en) | Shared vehicle management | |
| CN110116652A (zh) | 一种电动汽车前往充电桩的推荐方法 | |
| CN113851016B (zh) | 泊车管理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US20220044344A1 (en) | Systems and methods for using ridesharing vehicles and personal transportation vehicles | |
| CN108921762B (zh) | 一种车辆混合调度方法、装置及设备 | |
| JP2011170686A (ja) | 乗換地決定方法及び装置、並びにカーナビゲーション装置 | |
| CN113306448A (zh) | 充电提示方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115900744A (zh) | 充电路径规划方法、装置和服务器 | |
| CN107437129B (zh) | 预约单处理方法及服务器 | |
| CN110696627A (zh) | 一种车辆可达范围的反馈方法及装置、汽车、存储介质 | |
| CN113642761A (zh) | Robotaxi自动驾驶共享网约车资源分配方法 | |
| CN111667083A (zh) | 网约车预估价确定方法和装置 | |
| CN114611021A (zh) | 一种推荐充电桩的方法及设备 | |
| CN112541796A (zh) | 一种车辆信息的处理方法及装置 | |
| CN112304326A (zh) | 出行路线规划方法、设备及存储介质 | |
| CN108917782A (zh) | 一种站点推荐方法及装置 | |
| JP2016006695A (ja) | 補充設備検索装置、補充設備検索方法および補充設備検索プログラム | |
| CN114220263B (zh) | 一种货运车辆通行时长确定方法、装置、存储介质及终端 | |
| CN110286968A (zh) | 通知系统以及通知方法 | |
| CN111159580A (zh) | 行程推荐装置、行程推荐方法以及存储有程序的非易失性存储介质 | |
| CN116834594B (zh) | 基于充电车位的充电管理方法、装置、电子设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |