CN111739334A - 基于地理信息识别停车站点的方法和停车站点判定装置 - Google Patents

基于地理信息识别停车站点的方法和停车站点判定装置 Download PDF

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CN111739334A CN201910229833.8A CN201910229833A CN111739334A CN 111739334 A CN111739334 A CN 111739334A CN 201910229833 A CN201910229833 A CN 201910229833A CN 111739334 A CN111739334 A CN 111739334A
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Abstract

本发明提供了一种基于地理信息识别停车站点的方法和停车站点判定装置，其中所述停车站点的范围通过地理坐标系中的几何模型来描述，当用户需要停放目标车辆时，获取目标车辆的实时位置信息；对于目标车辆所在运营区域内的每个停车站点，根据停车站点的几何模型选择相应的几何算法来分析描述目标车辆的实时位置的坐标点是否位于该停车站点的几何模型的坐标范围内；当所述坐标点位于至少一个停车站点的几何模型的坐标范围内时，判定目标车辆位于停车站点，向用户发出相应的提示信息。

Description

基于地理信息识别停车站点的方法和停车站点判定装置
技术领域
本发明涉及交通工具管理技术领域，尤其涉及一种基于地理信息识别停车站点的方法和停车站点判定装置。
背景技术
共享车辆是一种高效便捷的短途出行方式，为市民提供了一种轻便的出行选择，受到了广大人民群众的认可。随着共享车辆行业的飞速发展，共享车辆的投放数量在迅速增加，但是，共享车辆乱停乱放的现象也日益严重。
目前，各个城市都要求共享车辆企业规范运营秩序，引导用户将目标车辆停放至指定的停车站点。停车站点通常设置在十字路口四周、街道两侧以及特定的建筑物中等区域。
目前，各个共享车辆企业为了遵守城市管理的要求，通过一种服务器对目标车辆是否停放在停车站点进行判断。该服务器存储有停车站点的位置和范围等数据，目标车辆或者用户终端将目标车辆的卫星定位数据上传给服务器，由服务器对该卫星定位数据进行计算，并与服务器内存储的停车站点的数据进行比较，从而判别目标车辆是否位于停车站点中。
然而，在上述现有技术中，存在对服务器依赖过大的技术问题。由于所有的计算都需要汇总到服务器进行，一旦发生通信延迟过长、通讯中断、服务器堵塞或者错判漏判等问题，将极大地影响用户的用车体验。
综上所述，亟需一种能够解决上述技术问题的方法。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提供了一种基于地理信息识别停车站点的方法和停车站点判定装置。
根据本发明的一个方面，本发明提供了一种基于地理信息识别停车站点的方法，其特征在于，所述停车站点的范围通过地理坐标系中的几何模型来描述，所述方法包括以下步骤：
当用户需要停放目标车辆时，获取目标车辆的实时位置信息；
对于目标车辆所在运营区域内的每个停车站点，根据停车站点的几何模型选择相应的几何算法来分析描述目标车辆的实时位置的坐标点是否位于该停车站点的几何模型的坐标范围内；
当所述坐标点位于至少一个停车站点的几何模型的坐标范围内时，判定目标车辆位于停车站点，向用户发出相应的提示信息。
根据本发明的实施例，在上述方法中，当停车站点的几何模型为多边形时，采用多边形内外判定法进行分析，其中包括以下步骤：
以用于描述目标车辆的实时位置的坐标点为起点作一条射线，对该射线与多边形的交点的数量进行统计：
若交点的数量为奇数，则判定目标车辆位于多边形所描述的停车站点的内部；
若交点的数量为偶数，则判定目标车辆位于多边形所描述的停车站点的外部。
根据本发明的实施例，在上述方法中，当停车站点的几何模型为长方形或正方形时，采用三角形面积判定法进行分析，其中包括以下步骤：
选取长方形或正方形的平行于其对称中心线的两边上的任意一点，以及长方形或正方形的垂直于其对称中心线的两边与对称中心线相交的两个交点，围成阈值三角形，计算所述阈值三角形的面积；
以目标车辆的实时位置为顶点，该顶点与长方形或正方形的垂直于其对称中心线的两边与对称中心线相交的两个交点围成目标三角形，计算所述目标三角形的面积；
将所述目标三角形的面积与所述阈值三角形的面积进行比较：
若所述目标三角形的面积小于等于所述阈值三角形的面积，则判定目标车辆位于长方形或正方形所表示的停车站点的内部；
若所述目标三角形的面积大于所述阈值三角形的面积，则判定所述目标车辆位于长方形或正方形所表示的停车站点的外部。
根据本发明的实施例，在上述方法中，当停车站点的几何模型为圆形时，采用圆心半径判定法进行分析，其中包括以下步骤：
获取用于描述目标车辆的实时位置的坐标点与圆形的圆心坐标点之间的距离；
将所述距离与圆形的半径进行比较：
若所述距离小于等于圆形的半径，则判定目标车辆位于圆形所表示的停车站点的内部；
若所述距离大于圆形的半径，则判定目标车辆位于圆形所表示的停车站点的外部。
根据本发明的实施例，在上述方法中，当停车站点在十字路口附近时，其几何模型为多边形，采用多边形内外判定法进行分析。
根据本发明的实施例，在上述方法中，当停车站点在街道附近时，其几何模型为长方形或正方形，采用多边形内外判定法或三角形面积判定法进行分析。
根据本发明的实施例，在上述方法中，当停车站点为建筑物时，其几何模型为圆形，采用多边形内外判定法或圆心半径判定法进行分析。
根据本发明的另一个方面，本发明还提供一种应用于上述方法的停车站点判定装置，其特征在于，包括：
存储单元，其用于存储停车站点的参数信息和用于描述停车站点的范围的几何模型；
通信单元，其用于获取目标车辆的实时位置信息；
控制单元，其连接所述存储单元和通信单元，用于对于目标车辆所在运营区域内的每个停车站点，根据停车站点的几何模型选择相应的几何算法来分析描述目标车辆的实时位置的坐标点是否位于该停车站点的几何模型的坐标范围内，并根据分析结果输出相应的提示指令；
提示单元，其连接所述控制单元，用于根据所述控制单元输出的提示指令向用户发出相应的提示信息。
根据本发明的实施例，上述停车站点判定装置设置在目标车辆上，或者设置在与目标车辆交互的移动终端上。
根据本发明的实施例，上述停车站点判定装置设置在与用于租赁目标车辆的移动终端交互的服务器上，其中，所述停车站点判定装置还通过所述通信单元向所述移动终端发送提示信息，以通过所述移动终端提示用户。
与现有技术相比，本发明提供的基于地理信息识别停车站点的方法和停车站点判定装置具有如下优点或有益效果：
1)本发明根据停车站点的几何特点采用不同的几何模型来描述不同形状的停车站点，能够精确高效地描述停车站点，为引导用户将目标车辆停入停车站点提供了有力的技术支持；
2)本发明基于点、线、面的几何模型选择相应的几何算法进行分析计算，可以避免复杂的三角函数计算和浮点计算，尤其适用于计算资源有限的应用场景；
3)本发明的停车站点判定装置设置有控制单元和存储器，存储器存储有停车站点的参数信息和用于描述其范围的几何模型，控制单元可以根据来自管理系统的指令信息对存储器中的停车站点的参数信息及其几何模型进行修改，从而可以灵活地改变停车站点的范围、禁停的时间和针对的车辆类型以及用于描述其范围的几何模型，以进一步提高城市资源的利用率；
4)本发明的停车站点判定装置可以优选地设置在目标车辆或者与目标车辆交互的移动终端上，使得所有的判断都可以在本地完成，不需要经过网络传输到服务器，因此能够极大地提高判断的响应速率；
5)本发明可以根据车轮的转速和车轮静止状态的时长(例如超过设定的时间阈值)和/或车锁的关闭动作来触发停车站点判定装置的判断功能，又或者根据用户的请求(例如通过用户点击移动终端应用软件的按钮)来触发停车站点判定装置的判断功能，实现方式简单便捷；
6)本发明的基于地理信息识别停车站点的方法和装置适用于多种无线通信协议，实施简单，功耗低，成本低，适合大量布设，服务期内甚至无需更换电池，适合多种应用场景使用。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明实施例一的停车站点判定装置的组成示意图；
图2为本发明实施例二至四的停车站点识别方法的步骤流程图；
图3-图6为本发明实施例二的多边形内外判定法的示意图；
图7为本发明实施例三的三角形面积判定法的示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。
实施例一
图1和图2分别示出了本发明实施例的停车站点判定装置的组成示意图和工作流程图。
停车站点判定装置100主要包括：存储单元101、通信单元102、控制单元103和提示单元104，其中：
存储单元101，其用于存储停车站点的参数信息和用于描述停车站点的范围的几何模型；
通信单元102，其用于获取目标车辆的实时位置信息；
控制单元103，其与存储单元101和通信单元102连接，用于对于目标车辆所在运营区域内的每个停车站点，根据停车站点的几何模型选择相应的几何算法来分析描述目标车辆的实时位置的坐标点是否位于该停车站点的几何模型的坐标范围内，并根据分析结果输出相应的提示指令；
提示单元104，其与控制单元103连接，用于根据所述控制单元103输出的提示指令生成相应的提示信息，以提示用户允许停放目标车辆。
在具体应用时，停车站点判定装置100既可以设置在目标车辆上，也可以设置在与目标车辆交互的移动终端上，还可以设置在与移动终端交互的管理服务器上(图1)。停车站点判定装置100可以通过专用硬件的方式实现，也可以在现有的目标车辆的智能硬件或者移动终端或服务器的基础上，结合软件的方式实现。
当停车站点判定装置100设置在与移动终端交互的管理服务器上时，停车站点判定装置100可以通过通信单元102将提示单元104生成的提示信息进一步发送给移动终端，由移动终端提示用户允许停放目标车辆。
具体的，在城市管理中，一个停车站点并不总是完全允许停放车辆。出于充分利用资源的考虑，在一天中的一段时间内，城市管理者会将该停车站点划为完全允许停放的停车站点，而在另一段时间内，城市管理者会将该停车站点划为部分车辆允许停放的停车站点或者完全不允许停放的停车站点，以达到提高城市资源的利用率的目的。因此，本发明的停车站点判定装置100内置控制单元103和存储单元101，其中，控制单元103可以根据来自管理系统的指令信息对存储单元101中存储的停车站点的参数信息及其几何模型进行修改，使得停车站点判定装置100能够根据需求改变存储单元101中的停车站点的范围、允许停放的车辆类型和允许停放的时间段，以及修改停车站点的几何模型和相应的算法，从而达到提升城市资源利用率的目的。
实施例二
在城市中，停车站点可以是例如设置在十字路口的附近，例如围绕着十字路口附近的地铁站的出入口而设置的停车站点。对于这种停车站点，本实施例优选利用多边形模型对其进行描述。即，将停车站点等价为一个多边形，将目标车辆等价为一个目标点，从而将判断目标车辆是否位于停车站点内的问题等价为判断一个目标点是否位于多边形内的问题，其中，目标点的坐标和多边形顶点的坐标都用地理坐标系的经纬度来描述。
虽然现有技术中有多种方法能够判断一个目标点是否位于多边形内，但是这些方法并不适合直接应用于停车站点判定装置上。这是因为停车站点判定装置的硬件资源往往十分有限，不能支持或胜任高耗能或者高性能的运算。换言之，对于停车站点判定装置，不适合进行微积分、三角函数、大量浮点运算和矩阵乘法运算。针对此类问题，本实施例优选采用一种基于射线的多边形内外判定法来判断目标点是否位于多边形内，由此降低分析计算所需要的开销和功耗，从而快速地完成判断过程。
图3-图6示出了图1所示的停车站点判定装置利用多边形内外判断法识别停车站点的过程。
在本实施例中，可以根据目标车辆上的传感器所采集的车速信息(例如小于给定的车速阈值)以及车轮静止状态的时长(例如超过设定的时间阈值)来判断用户是否有停放目标车辆的意向，当判断用户有停放目标车辆的意向时，停车站点判定装置100通过通信单元102获取目标车辆的实时位置信息。根据目标车辆的实时位置信息，控制单元103从存储单元101中获取目标车辆所在的运营区域内的所有的停车站点的参数信息以及相应的几何模型。对于目标车辆所在的运营区域内的每个停车站点，控制单元103根据停车站点的几何模型选择相应的算法来分析目标车辆是否在停车站点内。
在本实施例中，对于一个在十字路口附近的停车站点，其几何模型为多边形，相应的，利用多边形内外判定法按照以下步骤判断目标车辆是否在此停车站点内：
以描述目标车辆的实时位置的坐标点为起点作一条射线；
对该射线与多边形的交点的数量进行统计；
根据交点的数量的奇偶性，判断目标车辆是否位于多边形所表示的停车站点的内部：
若交点的数量为奇数，则判定目标车辆位于多边形表示的停车站点的内部；
若交点的数量为偶数，则判定目标车辆位于多边形表示的停车站点的外部。
应当说明的是，以目标车辆的实时位置为起点作一条射线，该射线可以朝向任何方向延伸，这不影响判断结果。
具体的，射线与多边形每相交一次，就记录一次相交。若目标车辆位于多边形的边界上，则无需再对交点数量进行统计，直接判定目标车辆位于停车站点内部。
具体的，上述判断目标车辆的实时位置与停车站点的多边形模型的内外关系的依据如下：
对于平面内任意闭合曲线，闭合曲线把平面分割成了内、外两部分，其中“内”部分构成了本实施例的多边形区域。因此，对于平面内任意一条射线，射线穿越多边形边界时，有且只有两种情况：进入多边形或穿出多边形。
如图3所示，在不考虑非欧空间的情况下，射线不可能从多边形内部再次进入多边形，或从多边形外部再次穿出多边形，即连续两次穿越边界的情况必然成对；由于射线可以无限延伸，而闭合曲线包围的区域是有限的，因此射线最后一次穿越多边形边界，一定是穿出多边形，到达多边形的外部。
因此，如图4所示，若目标点(即目标车辆的实时位置)在多边形的内部，则射线第一次穿越边界一定是穿出多边形；若目标点在多边形外部，则射线第一次穿越边界一定是进入多边形。
故而，如图5所示，当射线穿越多边形边界的次数为偶数时，所有第偶数次穿越都是穿出，所有第奇数次穿越都是穿入，由此可推断出目标点在多边形外部。如图6所示，当射线穿越多边形边界的次数为奇数时，所有第奇数次穿越都是穿出，所有第偶数次穿越都是穿入，由此可推断出目标点在多边形内部。
结合本实施例，从目标车辆的实时位置的坐标点出发引出一条射线，对该射线和多边形的交点的数量进行统计。如果统计结果为奇数，则说明目标点在多边形的内部，如果统计结果为偶数，则说明目标点在多边形的外部。
当判断为停车站点时，停车站点判定装置100的提示单元104向用户发出相应的提示信息，告知用户允许停放目标车辆。此外，还可以同时告知用户停车站点范围、允许停放的车辆类型和允许停放的时间段。
此外，当用户关闭目标车辆的车锁时，停车站点判定装置100可以再次获取目标车辆的实时位置信息，并将其与之前获得的目标车辆的实时位置信息进行比较，以分析两次实时位置之间的距离，然后根据该距离是否小于例如停车站点的半径(或其他表征停车站点范围的参数)来判断用户是否仍然将目标车辆停放在停车站点。当判断用户仍然将目标车辆停放在停车站点时，停车站点判定装置100向管理系统上报用户的停放行为，以对用户进行相应的停放记录(例如停止计费、进行结算并更改信用度)。
实施例三
在城市中，另一种常见的停车站点是沿着街道两侧设置的长方形或者正方形停车站点，本实施例优选利用长方形或正方形模型进行描述。通常，长方形或正方形模型有一条对称中心线。在本实施例中，将判断目标车辆是否位于停车站点内的问题等价为判断一个目标点是否在长方形或正方形模型内，其中目标车辆的坐标和长方形或正方形模型的坐标都用经纬度描述。
现有技术中有多种方法能够判断一个目标点是否在长方形或正方形模型内，如图7所示，直接计算目标点A到对称中心线L的距离，再与预设的距离阈值进行比较，但是直接计算目标点A到对称中心线L的距离的方式必然会用到三角函数，因此上述方法并不适合直接应用在停车站点判定装置。为此，在本实施例中，优选地利用一种优化后的三角形面积判定法进行分析判断，以降低对硬件计算所需要的开销和功耗，快速地判断出这个目标点是否在长方形或正方形模型内。
图7示出了图1所示的停车站点判定装置基于下述三角形面积判定法识别停车站点的原理图。
在本实施例中，可以根据目标车辆上的传感器所采集的车速信息(例如小于给定的车速阈值)以及车轮静止状态的时长(例如超过设定的时间阈值)来判断用户是否有停放目标车辆的意向，当判断用户有停放目标车辆的意向时，停车站点判定装置100通过通信单元102获取目标车辆的实时位置信息。根据目标车辆的实时位置信息，控制单元103从存储单元101中获取目标车辆所在的运营区域内的所有的停车站点的信息，以判断目标车辆是否在停车站点范围内。对于目标车辆所在的运营区域内的每个停车站点，控制单元103根据停车站点的几何模型选择相应的算法来判断目标车辆是否在停车站点内。
在本实施例中，对于一个处于街道两侧的停车站点，其几何模型为长方形或正方形，相应的，利用三角形面积判定法按照以下步骤判断目标车辆是否在此停车站点内：
选取长方形或正方形的平行于其对称中心线的两边上的任意一点，以及长方形或正方形的垂直于其对称中心线的两边与对称中心线相交的两个交点，围成阈值三角形，计算所述阈值三角形的面积；
以目标车辆的实时位置为顶点，该顶点与长方形或正方形的垂直于其对称中心线的两边与对称中心线相交的两个交点围成目标三角形，计算所述目标三角形的面积；
将所述目标三角形的面积与所述阈值三角形的面积进行比较：
若所述目标三角形的面积小于等于所述阈值三角形的面积，则判定目标车辆位于长方形或正方形所表示的停车站点的内部；
若所述目标三角形的面积大于所述阈值三角形的面积，则判定所述目标车辆位于长方形或正方形所表示的停车站点的外部。
具体的，停车站点的对称中心线与停车站点平行于对称中心线的边界之间的距离为一定值M。在此基础上，选取停车站点的与对称中心线平行的两个边界上的任意一点A，以及停车站点的垂直于其对称中心线的两个边界与对称中心线相交的两个端点B和C，围成一个三角形，称为阈值三角形，计算阈值三角形的面积。不论选取的点是边界上的哪一个点，由于点A所在的边界与对称中心线平行，因此边界上的一点A与对称中心线BC之间的距离M不变，因此阈值三角形的面积为一个定值，等于以BC为底以定值M为高的三角形的面积S1。
在笛卡尔坐标系中，在得到三角形的端点A(x1，y1)、B(x2，y2)和C(x3，y3)的坐标的情况下，可以通过下式计算三角形的面积：
Figure BDA0002006030020000101
Figure BDA0002006030020000102
Figure BDA0002006030020000103
其中，
Figure BDA0002006030020000104
表示从端点B到端点A的向量；
Figure BDA0002006030020000105
表示从端点C到端点A的向量；
Figure BDA0002006030020000106
和
Figure BDA0002006030020000107
分别是
Figure BDA0002006030020000108
和
Figure BDA0002006030020000109
所对应的标量；θ表示向量
Figure BDA00020060300200001010
和向量
Figure BDA00020060300200001011
之间的夹角。
通过上述算法，求取三角形面积的过程可以被简化为加法和乘法的组合，而加法和乘法是每个具有嵌入式处理器的智能设备都能轻松胜任的工作。因此，本实施例的上述方法能够被部署在嵌入式设备等智能硬件中。
与上述阈值三角形的求取过程相似，在求取目标三角形时，以目标车辆的实时位置的坐标点为顶点D(x4，y4)，该顶点D(x4，y4)与两个端点B和C围成目标三角形，计算目标三角形的面积S2。
若目标三角形的面积S2小于等于阈值三角形的面积S1，由于对称中心线的长度BC不变，因此，目标车辆的实时位置的顶点D与对称中心线BC之间的距离必然小于等于停车站点的边界上的点A与对称中心线BC之间的距离，即目标车辆位于长方形或正方形所表示的停车站点的内部。
若目标三角形的面积S2大于阈值三角形的面积S1，由于对称中心线BC的长度不变，因此，目标车辆的实时位置的顶点D与对称中心线BC之间的距离必然大于停车站点的边界上的点A与对称中心线BC之间的距离，即目标车辆位于长方形或正方形所表示的停车站点的外部。
当判断为停车站点时，停车站点判定装置100的提示单元104向用户发出相应的提示信息，告知用户允许停放目标车辆。此外，还可以同时告知用户停车站点范围、允许停放的车辆类型和允许停放的时间段。
此外，当用户关闭目标车辆的车锁时，停车站点判定装置100再次获取目标车辆的实时位置信息，并将其与之前获得的目标车辆的实时位置信息进行比较，以分析两次实时位置之间的距离，然后根据该距离是否小于例如停车站点的半径(或其他表征停车站点范围的参数)来判断用户是否仍然将目标车辆停放在停车站点。当判断用户仍然将目标车辆停放在停车站点时，停车站点判定装置100向运营管理系统上报用户的违停行为，以对用户进行相应的停放记录(例如停止计费、进行结算并更改信用度)。
实施例四
在城市中，又一种常见的停车站点为一个建筑物。本实施例优选利用圆形模型对建筑物类的停车站点进行描述。例如，通过圆心和半径参数来定义停车站点的范围，其中，圆心坐标表示停车站点在地图上的位置，半径表示停车站点覆盖的范围。判断目标车辆是否位于停车站点内这一问题可以等价为判断一个目标点是否在圆形区域内，其中目标点的坐标和圆形的圆心坐标都用经纬度描述。
在本实施例中，可以根据目标车辆上的传感器所采集的车速信息(例如小于给定的车速阈值)以及车轮静止状态的时长(例如超过设定的时间阈值)来判断用户是否有停放目标车辆的意向，当判断用户有停放目标车辆的意向时，停车站点判定装置100通过通信单元102获取目标车辆的实时位置信息。根据目标车辆的实时位置信息，控制单元103从存储单元101中获取目标车辆所在的运营区域内的所有的停车站点的信息，以判断目标车辆是否在停车站点范围内。对于目标车辆所在的运营区域内的每个停车站点，控制单元103根据停车站点的几何模型选择相应的算法来判断目标车辆是否在停车站点内。
在本实施例中，对于一个类似建筑物的停车站点，其几何模型为圆形，相应的，利用圆心半径判定法按照以下步骤判断目标车辆是否在此停车站点内：
获取用于描述目标车辆的实时位置的坐标点与圆形的圆心坐标点之间的距离；
将所述距离与圆形的半径进行比较：
若所述距离小于等于圆形的半径，则判定目标车辆位于圆形所表示的停车站点的内部；
若所述距离大于圆形的半径，则判定目标车辆位于圆形所表示的停车站点的外部。
具体的，首先，获取圆形的圆心坐标点的经纬度和半径r1，然后，通过如下算法获取目标车辆的实时位置的坐标点与圆心坐标点之间的距离d。
Figure BDA0002006030020000121
Figure BDA0002006030020000122
Figure BDA0002006030020000123
其中，d是目标车辆到圆心之间的距离，r是地球的半径，θ为地球上目标车辆到圆心之间的夹角；
Figure BDA0002006030020000124
和
Figure BDA0002006030020000125
分别为目标车辆和圆心的纬度；λ1和λ2分别为目标车辆和圆心的经度；hav为Haversine公式的标记。
综合上述计算式，可得：
Figure BDA0002006030020000126
其中，h＝hav(θ)；
将上式展开后可以得到
Figure BDA0002006030020000127
由此，可获得目标车辆的实时位置与圆心之间的距离d。
应当说明的是，由于上述获取距离d的方法需要对三角函数进行计算，因此，该方法适合于停车站点判定装置部署在移动终端或者服务器上的情况。对于停车站点判定装置设置于目标车辆上的情况，可以将圆形等价为一个具有无限条边的多边形，从而利用实施例二的多边形模型对停车站点进行判断。
在获取了圆形的圆心的经纬度和半径r1以及目标车辆的实时位置与圆心之间的距离d的基础上，将半径r1与距离d进行比较。
若距离d小于等于半径r1，则目标车辆位于圆形所表示的停车站点的内部。
若距离d大于半径r1，则目标车辆位于圆形所表示的停车站点的外部。
当判断为停车站点时，停车站点判定装置100的提示单元104向用户发出相应的提示信息，告知用户允许停放目标车辆。此外，还可以同时告知用户停车站点范围、允许停放的车辆类型和允许停放的时间段。
具体的，当用户关闭目标车辆的车锁时，停车站点判定装置100获取目标车辆的实时位置信息，并将其与之前获得的目标车辆的实时位置信息进行比较，以分析两次实时位置之间的距离，然后根据该距离是否小于例如停车站点的半径(或其他表征停车站点范围的参数)来判断用户是否仍然将目标车辆停放在停车站点判定装置100所标识的停车站点。当判断用户仍然将目标车辆停放在停车站点判定装置100所标识的停车站点时，停车站点判定装置100向运营管理系统上报用户的停放行为，以对用户进行相应的停放记录(例如停止计费、进行结算并更改信用度)。
应当说明的是，虽然本发明所公开的实施方式如上，但的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。因此，任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种基于地理信息识别停车站点的方法，其特征在于，所述停车站点的范围通过地理坐标系中的几何模型来描述，所述方法包括以下步骤：
当用户需要停放目标车辆时，获取目标车辆的实时位置信息；
对于目标车辆所在运营区域内的每个停车站点，根据停车站点的几何模型选择相应的几何算法来分析描述目标车辆的实时位置的坐标点是否位于该停车站点的几何模型的坐标范围内；
当所述坐标点位于至少一个停车站点的几何模型的坐标范围内时，判定目标车辆位于停车站点，向用户发出相应的提示信息。
2.根据权利要求1所述的基于地理信息识别停车站点的方法，其特征在于，当停车站点的几何模型为多边形时，采用多边形内外判定法进行分析，其中包括以下步骤：
以用于描述目标车辆的实时位置的坐标点为起点作一条射线，对该射线与多边形的交点的数量进行统计：
若交点的数量为奇数，则判定目标车辆位于多边形所描述的停车站点的内部；
若交点的数量为偶数，则判定目标车辆位于多边形所描述的停车站点的外部。
3.根据权利要求1所述的基于地理信息识别停车站点的方法，其特征在于，当停车站点的几何模型为长方形或正方形时，采用三角形面积判定法进行分析，其中包括以下步骤：
选取长方形或正方形的平行于其对称中心线的两边上的任意一点，以及长方形或正方形的垂直于其对称中心线的两边与对称中心线相交的两个交点，围成阈值三角形，计算所述阈值三角形的面积；
以目标车辆的实时位置为顶点，该顶点与长方形或正方形的垂直于其对称中心线的两边与对称中心线相交的两个交点围成目标三角形，计算所述目标三角形的面积；
将所述目标三角形的面积与所述阈值三角形的面积进行比较：
若所述目标三角形的面积小于等于所述阈值三角形的面积，则判定目标车辆位于长方形或正方形所表示的停车站点的内部；
若所述目标三角形的面积大于所述阈值三角形的面积，则判定所述目标车辆位于长方形或正方形所表示的停车站点的外部。
4.根据权利要求1所述的基于地理信息识别停车站点的方法，其特征在于，当停车站点的几何模型为圆形时，采用圆心半径判定法进行分析，其中包括以下步骤：
获取用于描述目标车辆的实时位置的坐标点与圆形的圆心坐标点之间的距离；
将所述距离与圆形的半径进行比较：
若所述距离小于等于圆形的半径，则判定目标车辆位于圆形所表示的停车站点的内部；
若所述距离大于圆形的半径，则判定目标车辆位于圆形所表示的停车站点的外部。
5.根据权利要求1所述的基于地理信息识别停车站点的方法，其特征在于：
当停车站点在十字路口附近时，其几何模型为多边形，采用多边形内外判定法进行分析。
6.根据权利要求1所述的基于地理信息识别停车站点的方法，其特征在于：
当停车站点在街道附近时，其几何模型为长方形或正方形，采用多边形内外判定法或三角形面积判定法进行分析。
7.根据权利要求1所述的基于地理信息识别停车站点的方法，其特征在于：
当停车站点为建筑物时，其几何模型为圆形，采用多边形内外判定法或圆心半径判定法进行分析。
8.一种应用于根据权利要求1至6中任意一项所述的基于地理信息识别停车站点的方法的停车站点判定装置，其特征在于，包括：
存储单元，其用于存储停车站点的参数信息和用于描述停车站点的范围的几何模型；
通信单元，其用于获取目标车辆的实时位置信息；
控制单元，其连接所述存储单元和通信单元，用于对于目标车辆所在运营区域内的每个停车站点，根据停车站点的几何模型选择相应的几何算法来分析描述目标车辆的实时位置的坐标点是否位于该停车站点的几何模型的坐标范围内，并根据分析结果输出相应的提示指令；
提示单元，其连接所述控制单元，用于根据所述控制单元输出的提示指令输出相应的提示信息。
9.根据权利要求8所述的停车站点判定装置，其特征在于，还包括：
所述停车站点判定装置设置在目标车辆上，或者设置在与目标车辆交互的移动终端上。
10.根据权利要求8所述的停车站点判定装置，其特征在于：
所述停车站点判定装置设置在与用于租赁目标车辆的移动终端交互的服务器上，其中，所述停车站点判定装置还通过所述通信单元向所述移动终端发送提示信息，以通过所述移动终端提示用户。
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