CN112070916A - 一种基于车联网的智慧城市停车管理方法、存储介质及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及大数据与车联网技术领域，具体而言，涉及一种基于车联网的智慧城市停车管理方法、存储介质及系统。在本发明中，首先，获取目标车辆在目标地图中的第一位置信息；其次，获取在目标地图中预先设置的多个第二位置信息；然后，基于第一位置信息和多个第二位置信息确定是否需要对目标车辆进行停车收费处理；并且，若需要对目标车辆进行停车收费处理，获取该目标车辆在目标停车场所的停车时间信息，并获取该目标车辆的历史停车轨迹信息；最后，基于停车时间信息和历史停车轨迹信息得到目标车辆的停车费用信息。通过上述方法，可以改善现有技术中用户基于停车场所进行停车的粘性不高的问题。

Description

一种基于车联网的智慧城市停车管理方法、存储介质及系统

技术领域

本发明涉及大数据与车联网技术领域，具体而言，涉及一种基于车联网的智慧城市停车管理方法、存储介质及系统。

背景技术

随着经济的发展，车辆的使用得到了广泛的拓展。如此，对车辆进行有效地管控就变得尤为重要，特别是针对停车管控，若停车管控不合理，将可能导致严重的交通堵塞等问题。

经发明人研究发现，现有技术中针对停车进行管控时，虽然能够对车辆进行一定程度地管控，但是，基于停车管控的收费存在不合理的问题，使得用户基于停车场所进行停车的粘性不高的问题，这不仅可能导致停车场所的收益降低，还容易导致停车失控的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于车联网的智慧城市停车管理方法、存储介质及系统，以改善现有技术中用户基于停车场所进行停车的粘性不高的问题。

为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：

一种基于车联网的智慧城市停车管理方法，应用于智慧城市停车管理系统中的停车管理后台服务器，且该智慧城市停车管理系统还包括与该停车管理后台服务器通信连接的至少一个车载终端设备，所述智慧城市停车管理方法包括：

获取所述目标车载终端设备发送的目标车辆在目标地图中的第一位置信息，其中，该目标车载终端设备为所述至少一个车载终端设备中的一个，且该目标车载终端设备设置于该目标车辆；

获取在所述目标地图中预先设置的多个第二位置信息，其中，该多个第二位置信息用于表征多个停车场所在该目标地图上的位置；

基于所述第一位置信息和所述多个第二位置信息确定是否需要对所述目标车辆进行停车收费处理；

若确定需要对所述目标车辆进行停车收费处理，则获取该目标车辆在所述多个停车场所中的目标停车场所的停车时间信息，并从与所述目标车载终端设备通信连接的车联网平台获取该目标车辆的历史停车轨迹信息；

基于所述停车时间信息和所述历史停车轨迹信息得到所述目标车辆的停车费用信息，并将该停车费用信息发送给所述目标车载终端设备，以使该目标车载终端设备基于该停车费用信息支付停车费用。

在上述基础上，本发明实施例还提供了一种智慧城市停车管理系统，包括停车管理后台服务器和与该停车管理后台服务器通信连接的至少一个车载终端设备，其中，该停车管理后台服务器包括：

存储器，用于存储计算机程序；

与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现上述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，以对所述车载终端设备进行管控。

在上述基础上，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被执行时，实现上述的基于车联网的智慧城市停车管理方法。

本发明提供的基于车联网的智慧城市停车管理方法、存储介质及系统，在确定需要对目标车辆进行停车收费处理时，在基于停车时间信息的基础上，还可以结合该目标车辆的历史停车轨迹信息计算出停车费用信息，从而完成停车收费。如此，由于考虑了目标车辆的历史停车轨迹信息，使得停车费用信息可以更为贴合用户的实际需求，从而改善现有技术中用户基于停车场所进行停车的粘性不高的问题，使得具有较高的实用价值。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

图1为本发明实施例提供的智慧城市停车管理系统的系统框图。

图2为本发明实施例提供的基于车联网的智慧城市停车管理方法包括的各步骤的流程示意图。

图标：10-智慧城市停车管理系统；100-停车管理后台服务器；200-车载终端设备。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供了一种智慧城市停车管理系统10。其中，该智慧城市停车管理系统10可以包括停车管理后台服务器100和车载终端设备200。

详细地，所述车载终端设备200可以为至少一个，且可以分别设置于不同的车辆。所述停车管理后台服务器100可以分别与每一个所述车载终端设备200通信连接，如此，可以对每一个所述车载终端设备200进行管控。

其中，所述停车管理后台服务器100可以包括存储器和处理器。

详细地，所述存储器和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述存储器中可以存储有至少一个可以以软件或固件（firmware）的形式，存在的软件功能模块（计算机程序）。所述处理器可以用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序，从而实现本发明实施例（如后文所述）提供的基于车联网的智慧城市停车管理方法。

可选地，所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），只读存储器（Read Only Memory，ROM），可编程只读存储器（Programmable Read-OnlyMemory，PROM），可擦除只读存储器（Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM），电可擦除只读存储器（Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）等。

并且，所述处理器可以是一种通用处理器，包括中央处理器（Central ProcessingUnit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）、片上系统(System on Chip，SoC)等；还可以是数字信号处理器（DSP）、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

结合图2，本发明实施例还提供一种基于车联网的智慧城市停车管理方法，可应用于上述智慧城市停车管理系统10包括的停车管理后台服务器100。其中，该基于车联网的智慧城市停车管理方法有关的流程所定义的方法步骤，可以由所述停车管理后台服务器100实现。

下面将对图2所示的具体流程，进行详细阐述。

步骤S110，获取所述目标车载终端设备发送的目标车辆在目标地图中的第一位置信息。

在本实施例中，所述停车管理后台服务器100可以先获取所述目标车载终端设备发送的目标车辆在目标地图中的第一位置信息。

其中，所述目标车载终端设备可以为所述停车管理后台服务器100通信连接的至少一个车载终端设备200中的一个，且该目标车载终端设备可以设置于该目标车辆。

步骤S120，获取在目标地图中预先设置的多个第二位置信息。

在本实施例中，基于步骤S110获取所述第一位置信息之后，所述停车管理后台服务器100还可以获取在所述目标地图中预先设置的多个第二位置信息。

其中，所述多个第二位置信息可以用于表征多个停车场所在所述目标地图上的位置，即一个所述第二位置信息表征一个停车场所的位置。

步骤S130，基于所述第一位置信息和所述多个第二位置信息确定是否需要对所述目标车辆进行停车收费处理。

在本实施例中，在基于步骤S110和步骤S 120获取所述第一位置信息和所述多个第二位置信息之间，所述停车管理后台服务器100可以基于该第一位置信息和该多个第二位置信息，确定是否需要对该目标车辆进行停车收费处理。

其中，在需要对所述目标车辆进行停车收费处理时，执行步骤S140。

步骤S140，获取所述目标车辆在所述多个停车场所中的目标停车场所的停车时间信息，并从与所述目标车载终端设备通信连接的车联网平台获取该目标车辆的历史停车轨迹信息。

在本实施例中，在基于步骤S130确定需要对所述目标车辆进行停车收费处理时，所述停车管理后台服务器100一方面还可以获取所述目标车辆在所述多个停车场所中的目标停车场所的停车时间信息，另一方面还可以从与所述目标车载终端设备通信连接的车联网平台获取该目标车辆的历史停车轨迹信息。

步骤S150，基于所述停车时间信息和所述历史停车轨迹信息得到所述目标车辆的停车费用信息。

在本实施例中，在基于步骤S140获取到所述停车时间信息和所述历史停车轨迹信息之后，所述停车管控后台服务器还可以基于所述停车时间信息和所述历史停车轨迹信息得到所述目标车辆（在所述目标停车场所）的停车费用信息。如此，还可以将该停车费用信息发送给所述目标车载终端设备，以使该目标车载终端设备基于该停车费用信息支付停车费用。

基于上述方法，在确定需要对目标车辆进行停车收费处理时，在基于停车时间信息的基础上，还可以结合该目标车辆的历史停车轨迹信息计算出停车费用信息，从而完成停车收费。如此，由于考虑了目标车辆的历史停车轨迹信息，使得停车费用信息可以更为贴合用户的实际需求，从而改善现有技术中用户基于停车场所进行停车的粘性不高的问题。

第一方面，对于步骤S130需要说明的是，确定是否需要对所述目标车辆进行停车收费处理的具体方式不受限制，可以根据实际需求进行配置。

例如，在一种可以替代的示例中，为了避免出现停车收费误判断的问题，可以基于以下子步骤确定是否需要对所述目标车辆进行停车收费处理：

首先，针对每一个所述第二位置信息，可以将该第二位置信息与所述第一位置信息进行区域覆盖度计算处理，得到该第二位置信息与该第一位置信息之间的区域覆盖度（即目标车辆被一个停车场所的覆盖度，如此，可以得到目标车辆被每一个停车场所的覆盖度），其中，该区域覆盖度用于表征该第一位置信息被对应的第二位置信息的覆盖程度；

其次，针对每一个所述区域覆盖度，可以将该区域覆盖度与预设覆盖度进行大小比较处理；

然后，若不存在一个大于所述预设覆盖度的所述区域覆盖度（即目标车辆并不在任何一个停车场所停车），可以确定不需要对所述目标车辆进行停车收费处理；

并且，若存在至少一个大于所述预设覆盖度的所述区域覆盖度（即目标车辆在一个停车场所停车），可以确定不需要对所述目标车辆进行停车收费处理。

第二方面，对于步骤S150需要说明的是，得到所述目标车辆的停车费用信息的具体方式也不受限制，也可以根据实际应用需求进行配置。

例如，在一种可以替代的示例中，为了使得可以充分基于所述历史停车轨迹信息得到所述目标车辆的停车费用信息，从而使得该停车费用信息更为贴合用户的实际需求，步骤S150可以包括子步骤11-子步骤25。

子步骤11，在所述历史停车轨迹信息中获取目标历史停车轨迹信息。

在本实施例中，在基于步骤S140获得所述历史停车轨迹信息之后，考虑到并不是全部的历史停车轨迹信息都有效，因而，可以从该历史停车轨迹信息中获取目标历史停车轨迹信息，使得后续的处理效率更高。

子步骤12，按照预设的时间间隔长度对所述目标历史停车轨迹信息进行分割处理，形成多个第一目标历史停车轨迹子信息。

在本实施例中，在基于子步骤11得到所述目标历史停车轨迹信息之后，可以按照预设的时间间隔长度对该目标历史停车轨迹信息进行分割处理，从而形成多个第一目标历史停车轨迹子信息。

其中，每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息的时间长度可以为所述时间间隔长度。例如，所述目标历史停车轨迹信息的时间长度为100天，所述时间间隔长度为1天，可以得到100个第一目标历史停车轨迹子信息，且每一个第一目标历史停车轨迹子信息的时间长度为1天。

子步骤13，针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，对该第一目标历史停车轨迹子信息进行特征提取，得到该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息。

在本实施例中，在基于子步骤12形成所述多个第一目标历史停车轨迹子信息之后，可以针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，对该第一目标历史停车轨迹子信息进行特征提取，得到该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息。

如此，可以得到多个第一停车轨迹特征信息。

子步骤14，针对每一个所述第一停车轨迹特征信息，获取该第一停车轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间的第一关联度信息，得到多个第一关联度信息。

在本实施例中，在基于子步骤13得到所述多个第一停车轨迹特征信息之后，可以针对每一个所述第一停车轨迹特征信息，获取该第一停车轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间的第一关联度信息。

如此，可以得到多个第一关联度信息。其中，所述目标轨迹特征信息可以基于所述第一位置信息形成。

子步骤15，针对每一个所述第一关联度信息，判断该第一关联度信息是否大于第一预设关联度信息。

在本实施例中，在基于子步骤14得到所述多个第一关联度信息之后，可以针对每一个所述第一关联度信息，判断该第一关联度信息是否大于第一预设关联度信息（对结果的精度需要越高，该第一预设关联度信息的值可以越大，反之，可以越小）。

子步骤16，在存在至少一个大于所述第一预设关联度信息的第一关联度信息时，获取每一个大于所述第一预设关联度信息的第一关联度信息对应的第一停车轨迹特征信息，得到至少一个目标第一停车轨迹特征信息。

在本实施例中，在基于子步骤15判断出存在至少一个大于所述第一预设关联度信息的第一关联度信息时，可以获取每一个大于所述第一预设关联度信息的第一关联度信息对应的第一停车轨迹特征信息。

如此，可以得到至少一个目标第一停车轨迹特征信息。

子步骤17，针对每一个所述目标第一停车轨迹特征信息，获取该目标第一停车轨迹特征信息的目标时间信息，得到至少一个目标时间信息。

在本实施例中，在基于子步骤16得到所述至少一个目标第一停车轨迹特征信息之后，可以针对每一个所述目标第一停车轨迹特征信息，获取该目标第一停车轨迹特征信息的目标时间信息，得到至少一个目标时间信息。

其中，所述目标时间信息可以包括起始时刻信息和结束时刻信息。

子步骤18，针对每一个所述目标时间信息，将该目标时间信息的起始时刻信息与第一预设时长信息进行相减得到目标起始时刻信息，并将该目标时间信息的结束时刻信息与第二预设时长信息进行相加得到目标结束时刻信息。

在本实施例中，在基于子步骤17得到所述至少一个目标时间信息之后，可以针对每一个所述目标时间信息，将该目标时间信息的起始时刻信息与第一预设时长信息进行相减得到目标起始时刻信息，并将该目标时间信息的结束时刻信息与第二预设时长信息进行相加得到目标结束时刻信息。

子步骤19，针对每一个所述目标时间信息，基于该目标时间信息对应的目标起始时刻信息和目标结束时刻信息，形成该目标时间信息对应的目标时间范围信息，得到至少一个目标时间范围信息。

在本实施例中，在基于子步骤18得到每一个所述目标时间信息对应的目标起始时刻信息和目标结束时刻信息之后，可以针对每一个所述目标时间信息，基于该目标时间信息对应的目标起始时刻信息和目标结束时刻信息，形成该目标时间信息对应的目标时间范围信息。

如此，可以得到至少一个目标时间范围信息。

子步骤20，针对每一个所述目标时间范围信息，在所述历史停车轨迹信息中获取对应的第二目标历史停车轨迹子信息，得到至少一个所述第二目标历史停车轨迹子信息。

在本实施例中，在基于子步骤19得到所述至少一个目标时间范围信息之后，可以针对每一个所述目标时间范围信息，在所述历史停车轨迹信息中获取对应的第二目标历史停车轨迹子信息。

如此，可以得到至少一个所述第二目标历史停车轨迹子信息。其中，每一个所述第二目标历史停车轨迹子信息的时间程度为所述目标时间范围信息，且起始时刻信息为所述目标起始时刻信息、结束时刻信息为所述目标结束时刻信息。

子步骤21，针对每一个所述第二目标历史停车轨迹子信息，对该第二目标历史停车轨迹子信息进行特征提取，得到该第二目标历史停车轨迹子信息的第二停车轨迹特征信息。

在本实施例中，在基于子步骤20得到所述至少一个所述第二目标历史停车轨迹子信息之后，可以针对每一个所述第二目标历史停车轨迹子信息，对该第二目标历史停车轨迹子信息进行特征提取，得到该第二目标历史停车轨迹子信息的第二停车轨迹特征信息。

如此，可以得到至少一个所述第二停车轨迹特征信息。

子步骤22，针对每一个所述第二停车轨迹特征信息，获取该第二停车轨迹特征信息与所述目标轨迹特征信息之间的第二关联度信息，得到至少一个第二关联度信息。

在本实施例中，在基于子步骤21得到所述至少一个所述第二停车轨迹特征信息之后，可以针对每一个所述第二停车轨迹特征信息，获取该第二停车轨迹特征信息与所述目标轨迹特征信息之间的第二关联度信息。

如此，可以得到至少一个第二关联度信息。

子步骤23，针对每一个所述第二关联度信息，判断该第二关联度信息是否大于第二预设关联度信息。

在本实施例中，在基于子步骤22得到所述至少一个第二关联度信息之后，可以针对每一个所述第二关联度信息，判断该第二关联度信息是否大于第二预设关联度信息。

其中，所述第二预设关联度信息可以大于所述第一预设关联度信息。

子步骤24，基于大于所述第二预设关联度信息的第二关联度信息对应的第二停车轨迹特征信息和全部的所述第二停车轨迹特征信息之间的数量比值，确定第一停车费用调整信息。

在本实施例中，在基于子步骤S23判断出每一个所述第二关联度信息是否大于所述第二预设关联度信息之后，可以基于大于所述第二预设关联度信息的第二关联度信息对应的第二停车轨迹特征信息和全部的所述第二停车轨迹特征信息之间的数量比值，确定第一停车费用调整信息。

子步骤25，基于所述第一停车费用调整信息和所述停车时间信息得到所述目标车辆的停车费用信息。

在本实施例中，在基于子步骤24确定出所述第一停车费用调整信息之后，可以基于所述第一停车费用调整信息和所述停车时间信息得到所述目标车辆的停车费用信息（例如，所述数量比值越高，在相同的所述停车时间信息下，停车费用信息可以越低）。

可选地，在上述示例中，基于子步骤11获取所述目标历史停车轨迹信息的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行配置。

例如，在一种可以替代的示例中，子步骤11可以包括以下子步骤：

第一步，在所述历史停车轨迹信息中，以该历史停车轨迹信息中的最后一个时刻为起始点，获取时间长度为目标时长（即与当前时刻关系最为紧密的一个时间段）的至少部分历史停车轨迹信息，得到初始历史停车轨迹信息（该初始历史停车轨迹信息的的时间长度为所述目标时长）；

第二步，基于所述初始历史停车轨迹信息在所述多个第二位置信息中，确定出至少一个目标第二位置信息（即在所述初始历史停车轨迹信息中，目标车辆的停车位置信息），其中，每一个所述目标第二位置信息包含于所述初始历史停车轨迹信息；

第三步，针对每一个所述目标第二位置信息，基于所述初始历史停车轨迹信息确定该目标第二位置信息的目标次数信息（即在所述初始历史停车轨迹信息中，目标车辆在该目标第二位置信息进行停车的次数），其中，该目标次数信息用于表征对应的目标第二位置信息在所述初始历史停车轨迹信息中出现的次数；

第四步，针对每一个所述目标第二位置信息，将该目标第二位置信息的目标次数信息与预设次数信息（低于结果的精度需求越高，该预设次数信息的值可以越大）进行比较；

第五步，在所述至少一个目标第二位置信息中，确定出大于所述预设次数信息的目标次数信息对应的每一个所述目标第二位置信息；

第六步，基于确定出的每一个所述目标第二位置信息，对所述初始历史停车轨迹信息中的历史位置信息进行标注处理，以为与所述目标第二位置信息对应的每一个历史位置信息增加标注信息；

第七步，基于所述初始历史停车轨迹信息中具有所述标注信息的每一个所述历史位置信息，得到目标历史停车轨迹信息，其中，该目标历史停车轨迹信息中不包括，不大于所述预设次数信息的目标次数信息对应的每一个所述目标第二位置信息（如此，可以排除不大于所述预设次数信息的目标次数信息对应的每一个所述目标第二位置信息的干扰）。

又例如，在一另种可以替代的示例中，子步骤11可以包括以下子步骤：

第一步，在所述历史停车轨迹信息中，以该历史停车轨迹信息中的最后一个时刻为起始点，获取时间长度为目标时长的至少部分历史停车轨迹信息，得到初始历史停车轨迹信息；

第二步，基于所述初始历史停车轨迹信息在所述多个第二位置信息中，确定出至少一个目标第二位置信息，其中，每一个所述目标第二位置信息包含于所述初始历史停车轨迹信息；

第三步，针对每一个所述目标第二位置信息，基于所述初始历史停车轨迹信息确定该目标第二位置信息的目标次数信息，其中，该目标次数信息用于表征对应的目标第二位置信息在所述初始历史停车轨迹信息中出现的次数；

第四步，基于每一个所述目标次数信息的大小关系，对对应的所述目标第二位置信息进行排序，得到位置信息序列；

第五步，在所述位置信息序列中，基于序列的前后关系确定出预设数量个所述目标第二位置信息（即确定出对应的目标次数信息最大的该预设数量个目标第二位置信息），其中，确定出的每一个所述目标第二位置信息对应的目标次数信息大于或等于未确定出的每一个所述目标第二位置信息对应的目标次数信息；

第六步，基于确定出的每一个所述目标第二位置信息，对所述初始历史停车轨迹信息中的历史位置信息进行标注处理，以为与所述目标第二位置信息对应的每一个历史位置信息增加标注信息；

第七步，基于所述初始历史停车轨迹信息中具有所述标注信息的每一个所述历史位置信息，得到目标历史停车轨迹信息，其中，该目标历史停车轨迹信息中不包括，不大于所述预设次数信息的目标次数信息对应的每一个所述目标第二位置信息。

可选地，在上述示例中，基于子步骤13确定所述第一停车轨迹特征信息的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行配置。

例如，在一种可以替代的示例中，子步骤13可以包括以下子步骤：

第一步，针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，可以判断该第一目标历史停车轨迹子信息中是否包括多个历史停车轨迹（即是否进行了多次停车），其中，每一个所述历史停车轨迹用于表征所述目标车辆在一个所述第二位置信息进行了一次停车；

第二步，针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，若该第一目标历史停车轨迹子信息中包括一个所述历史停车轨迹（即进行了一次停车），则将该历史停车轨迹作为该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息；

第三步，针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，若该第一目标历史停车轨迹子信息中包括多个所述历史停车轨迹（即进行了多次停车），则将该多个历史停车轨迹中的一个历史停车轨迹作为该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息。

可以理解的是，在上述示例中，基于子步骤13的第三步以确定所述第一停车轨迹特征信息的具体方式不受限制，例如，在一种可以替代的示例中，可以包括以下子步骤：

首先，针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，若该第一目标历史停车轨迹子信息中包括多个所述历史停车轨迹，可以获取该多个历史停车轨迹中的每一个历史停车轨迹对应的时间持续长度信息（即获取每一次停车的停车时长）；

其次，针对每一个所述时间持续长度信息，确定出时间长度最长的时间持续长度信息，得到目标时间持续长度信息；

然后，将所述目标时间持续长度信息对应的历史停车轨迹作为对应的所述第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息。

可选地，在上述示例中，基于子步骤14获取所述第一关联度信息的具体方式不受限制，也可以根据实际应用需求进行配置。

例如，在一种可以替代的示例中，子步骤14可以包括以下子步骤：

第一步，针对每一个所述第一停车轨迹特征信息，可以获取该第一停车轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间第一关联属性信息和第二关联属性信息，其中，该第一关联属性信息用于表征该第一停车轨迹特征信息中的位置信息与所述第一位置信息之间的距离关系，该第二关联属性信息用于表征该第一停车轨迹特征信息中的位置信息与所述第一位置信息之间的道路关系（如是否通过道路可以连通，以及通过多少数量的道路连通）；

第二步，针对每一个所述第一停车轨迹特征信息，可以基于该第一停车轨迹特征信息的第一关联属性信息和第二关联属性信息，计算得到该第一停车轨迹特征信息与所述目标轨迹特征信息之间的第一关联度信息（其中，距离关系中距离值越大，可以使得第一关联程度信息的值越小，道路关系中通过越少数量的道路连通，可以使得第一关联程度信息的值越大）。

可选地，在上述示例中，基于子步骤25得到所述停车费用信息的具体方式不受限制，也可以根据实际应用需求进行配置。

例如，在一种可以替代的示例中，子步骤25可以包括以下子步骤：

第一步，可以确定所述目标车辆的关联车辆（关联车辆与目标车辆的用户相同）和/或关联用户（关联用户与目标车辆的用户具有关联关系，如属于一个家庭、一个组织或一个公司等，确定方式可以是基于用户的网络行为进行大数据分析得到，如经常使用相同的WiFi等）；

第二步，可以获取所述关联车辆和/或所述关联用户的关联历史停车轨迹信息（如从车联网平台），得到至少一个所述关联历史停车轨迹信息；

第三步，针对每一个所述关联历史停车轨迹信息，在该关联历史停车轨迹信息中获取目标关联历史停车轨迹信息，得到所述至少一个所述关联历史停车轨迹信息对应的至少一个目标关联历史停车轨迹信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第四步，针对每一个所述目标关联历史停车轨迹信息，按照所述时间间隔长度对该目标历史停车轨迹信息进行分割处理（可以参照前文的相关内容的解释说明），形成包括多个第一目标关联历史停车轨迹子信息的轨迹子信息集合，得到至少一个轨迹子信息集合，其中，每一个所述第一目标关联历史停车轨迹子信息的时间长度为所述时间间隔长度；

第五步，针对每一个所述轨迹子信息集合，对该轨迹子信息集合中的每一个所述第一目标关联历史停车轨迹子信息进行特征提取（可以参照前文的相关内容的解释说明），得到该第一目标关联历史停车轨迹子信息的第一关联停车轨迹特征信息；

第六步，针对每一个所述轨迹子信息集合中的每一个所述第一关联停车轨迹特征信息，获取该第一关联停车轨迹特征信息与所述目标轨迹特征信息之间的第一目标关联度信息，得到多个第一目标关联度信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第七步，针对每一个所述第一目标关联度信息，判断该第一目标关联度信息是否大于所述第一预设关联度信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第八步，在存在至少一个大于所述第一预设关联度信息的第一目标关联度信息时，获取每一个大于所述第一预设关联度信息的第一目标关联度信息对应的第一关联停车轨迹特征信息，得到至少一个目标第一关联停车轨迹特征信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第九步，针对每一个所述目标第一关联停车轨迹特征信息，获取该目标第一关联停车轨迹特征信息的目标关联时间信息，得到至少一个目标关联时间信息，其中，该目标关联时间信息包括起始时刻信息和结束时刻信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第十步，针对每一个所述目标关联时间信息，将该目标关联时间信息的起始时刻信息与所述第一预设时长信息进行相减得到目标关联起始时刻信息，并将该目标关联时间信息的结束时刻信息与所述第二预设时长信息进行相加得到目标关联结束时刻信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第十一步，针对每一个所述目标关联时间信息，基于该目标关联时间信息对应的目标关联起始时刻信息和目标关联结束时刻信息，形成该目标关联时间信息对应的目标关联时间范围信息，得到至少一个目标关联时间范围信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第十二步，针对每一个所述目标关联时间范围信息，在所述关联历史停车轨迹信息中获取对应的第二目标关联历史停车轨迹子信息，得到至少一个所述第二目标关联历史停车轨迹子信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第十三步，针对每一个所述第二目标关联历史停车轨迹子信息，对该第二目标关联历史停车轨迹子信息进行特征提取，得到该第二目标关联历史停车轨迹子信息的第二关联停车轨迹特征信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第十四步，针对每一个所述第二关联停车轨迹特征信息，获取该第二关联停车轨迹特征信息与所述目标轨迹特征信息之间的第二目标关联度信息，得到至少一个第二目标关联度信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第十五步，针对每一个所述第二目标关联度信息，判断该第二目标关联度信息是否大于所述第二预设关联度信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第十六步，基于大于所述第二预设关联度信息的第二目标关联度信息对应的第二关联停车轨迹特征信息和全部的所述第二关联停车轨迹特征信息之间的数量比值，确定第二停车费用调整信息（可以参照前文的相关内容的解释说明）；

第十七步，基于所述第一停车费用调整信息、所述第二停车费用调整信息和所述停车时间信息得到所述目标车辆的停车费用信息（如基于所述停车时间信息和单价信息计算得到一个初始停车费用信息，然后，基于该第一停车费用调整信息和该第二停车费用调整信息对该初始停车费用调整信息进行调整，得到最终的停车费用信息）。

在本发明实施例中，对应于上述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序运行时执行上述基于车联网的智慧城市停车管理方法的各个步骤。

其中，前述计算机程序运行时执行的各步骤，在此不再一一赘述，可参考前文对所述基于车联网的智慧城市停车管理方法的解释说明。

综上所述，本发明提供的基于车联网的智慧城市停车管理方法、存储介质及系统，在确定需要对目标车辆进行停车收费处理时，在基于停车时间信息的基础上，还可以结合该目标车辆的历史停车轨迹信息计算出停车费用信息，从而完成停车收费。如此，由于考虑了目标车辆的历史停车轨迹信息，使得停车费用信息可以更为贴合用户的实际需求，从而改善现有技术中用户基于停车场所进行停车的粘性不高的问题，使得具有较高的实用价值。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于车联网的智慧城市停车管理方法，其特征在于，应用于智慧城市停车管理系统中的停车管理后台服务器，且该智慧城市停车管理系统还包括与该停车管理后台服务器通信连接的至少一个车载终端设备，所述智慧城市停车管理方法包括：

获取所述目标车载终端设备发送的目标车辆在目标地图中的第一位置信息，其中，该目标车载终端设备为所述至少一个车载终端设备中的一个，且该目标车载终端设备设置于该目标车辆；

获取在所述目标地图中预先设置的多个第二位置信息，其中，该多个第二位置信息用于表征多个停车场所在该目标地图上的位置；

基于所述第一位置信息和所述多个第二位置信息确定是否需要对所述目标车辆进行停车收费处理；

若确定需要对所述目标车辆进行停车收费处理，则获取该目标车辆在所述多个停车场所中的目标停车场所的停车时间信息，并从与所述目标车载终端设备通信连接的车联网平台获取该目标车辆的历史停车轨迹信息；

基于所述停车时间信息和所述历史停车轨迹信息得到所述目标车辆的停车费用信息，并将该停车费用信息发送给所述目标车载终端设备，以使该目标车载终端设备基于该停车费用信息支付停车费用。

2.根据权利要求1所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，其特征在于，所述基于所述停车时间信息和所述历史停车轨迹信息得到所述目标车辆的停车费用信息的步骤，包括：

在所述历史停车轨迹信息中获取目标历史停车轨迹信息；

按照预设的时间间隔长度对所述目标历史停车轨迹信息进行分割处理，形成多个第一目标历史停车轨迹子信息，其中，每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息的时间长度为所述时间间隔长度；

针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，对该第一目标历史停车轨迹子信息进行特征提取，得到该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息；

针对每一个所述第一停车轨迹特征信息，获取该第一停车轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间的第一关联度信息，得到多个第一关联度信息，其中，该目标轨迹特征信息基于所述第一位置信息形成；

针对每一个所述第一关联度信息，判断该第一关联度信息是否大于第一预设关联度信息；

在存在至少一个大于所述第一预设关联度信息的第一关联度信息时，获取每一个大于所述第一预设关联度信息的第一关联度信息对应的第一停车轨迹特征信息，得到至少一个目标第一停车轨迹特征信息；

针对每一个所述目标第一停车轨迹特征信息，获取该目标第一停车轨迹特征信息的目标时间信息，得到至少一个目标时间信息，其中，该目标时间信息包括起始时刻信息和结束时刻信息；

针对每一个所述目标时间信息，将该目标时间信息的起始时刻信息与第一预设时长信息进行相减得到目标起始时刻信息，并将该目标时间信息的结束时刻信息与第二预设时长信息进行相加得到目标结束时刻信息；

针对每一个所述目标时间信息，基于该目标时间信息对应的目标起始时刻信息和目标结束时刻信息，形成该目标时间信息对应的目标时间范围信息，得到至少一个目标时间范围信息；

针对每一个所述目标时间范围信息，在所述历史停车轨迹信息中获取对应的第二目标历史停车轨迹子信息，得到至少一个所述第二目标历史停车轨迹子信息；

针对每一个所述第二目标历史停车轨迹子信息，对该第二目标历史停车轨迹子信息进行特征提取，得到该第二目标历史停车轨迹子信息的第二停车轨迹特征信息；

针对每一个所述第二停车轨迹特征信息，获取该第二停车轨迹特征信息与所述目标轨迹特征信息之间的第二关联度信息，得到至少一个第二关联度信息；

针对每一个所述第二关联度信息，判断该第二关联度信息是否大于第二预设关联度信息，其中，该第二预设关联度信息大于所述第一预设关联度信息；

基于大于所述第二预设关联度信息的第二关联度信息对应的第二停车轨迹特征信息和全部的所述第二停车轨迹特征信息之间的数量比值，确定第一停车费用调整信息；

基于所述第一停车费用调整信息和所述停车时间信息得到所述目标车辆的停车费用信息。

3.根据权利要求2所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，其特征在于，所述在所述历史停车轨迹信息中获取目标历史停车轨迹信息的步骤，包括：

在所述历史停车轨迹信息中，以该历史停车轨迹信息中的最后一个时刻为起始点，获取时间长度为目标时长的至少部分历史停车轨迹信息，得到初始历史停车轨迹信息；

基于所述初始历史停车轨迹信息在所述多个第二位置信息中，确定出至少一个目标第二位置信息，其中，每一个所述目标第二位置信息包含于所述初始历史停车轨迹信息；

针对每一个所述目标第二位置信息，基于所述初始历史停车轨迹信息确定该目标第二位置信息的目标次数信息，其中，该目标次数信息用于表征对应的目标第二位置信息在所述初始历史停车轨迹信息中出现的次数；

针对每一个所述目标第二位置信息，将该目标第二位置信息的目标次数信息与预设次数信息进行比较；

在所述至少一个目标第二位置信息中，确定出大于所述预设次数信息的目标次数信息对应的每一个所述目标第二位置信息；

基于确定出的每一个所述目标第二位置信息，对所述初始历史停车轨迹信息中的历史位置信息进行标注处理，以为与所述目标第二位置信息对应的每一个历史位置信息增加标注信息；

基于所述初始历史停车轨迹信息中具有所述标注信息的每一个所述历史位置信息，得到目标历史停车轨迹信息，其中，该目标历史停车轨迹信息中不包括，不大于所述预设次数信息的目标次数信息对应的每一个所述目标第二位置信息。

4.根据权利要求2所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，其特征在于，所述在所述历史停车轨迹信息中获取目标历史停车轨迹信息的步骤，包括：

在所述历史停车轨迹信息中，以该历史停车轨迹信息中的最后一个时刻为起始点，获取时间长度为目标时长的至少部分历史停车轨迹信息，得到初始历史停车轨迹信息；

基于所述初始历史停车轨迹信息在所述多个第二位置信息中，确定出至少一个目标第二位置信息，其中，每一个所述目标第二位置信息包含于所述初始历史停车轨迹信息；

针对每一个所述目标第二位置信息，基于所述初始历史停车轨迹信息确定该目标第二位置信息的目标次数信息，其中，该目标次数信息用于表征对应的目标第二位置信息在所述初始历史停车轨迹信息中出现的次数；

基于每一个所述目标次数信息的大小关系，对对应的所述目标第二位置信息进行排序，得到位置信息序列；

在所述位置信息序列中，基于序列的前后关系确定出预设数量个所述目标第二位置信息，其中，确定出的每一个所述目标第二位置信息对应的目标次数信息大于或等于未确定出的每一个所述目标第二位置信息对应的目标次数信息；

基于确定出的每一个所述目标第二位置信息，对所述初始历史停车轨迹信息中的历史位置信息进行标注处理，以为与所述目标第二位置信息对应的每一个历史位置信息增加标注信息；

基于所述初始历史停车轨迹信息中具有所述标注信息的每一个所述历史位置信息，得到目标历史停车轨迹信息，其中，该目标历史停车轨迹信息中不包括，不大于所述预设次数信息的目标次数信息对应的每一个所述目标第二位置信息。

5.根据权利要求2所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，其特征在于，所述针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，对该第一目标历史停车轨迹子信息进行特征提取，得到该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息的步骤，包括：

针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，判断该第一目标历史停车轨迹子信息中是否包括多个历史停车轨迹，其中，每一个所述历史停车轨迹用于表征所述目标车辆在一个所述第二位置信息进行了一次停车；

针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，若该第一目标历史停车轨迹子信息中包括一个所述历史停车轨迹，则将该历史停车轨迹作为该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息；

针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，若该第一目标历史停车轨迹子信息中包括多个所述历史停车轨迹，则将该多个历史停车轨迹中的一个历史停车轨迹作为该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息。

6.根据权利要求5所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，其特征在于，所述针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，若该第一目标历史停车轨迹子信息中包括多个所述历史停车轨迹，则将该多个历史停车轨迹中的一个历史停车轨迹作为该第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息的步骤，包括：

针对每一个所述第一目标历史停车轨迹子信息，若该第一目标历史停车轨迹子信息中包括多个所述历史停车轨迹，则获取该多个历史停车轨迹中的每一个历史停车轨迹对应的时间持续长度信息；

针对每一个所述时间持续长度信息，确定出时间长度最长的时间持续长度信息，得到目标时间持续长度信息；

将所述目标时间持续长度信息对应的历史停车轨迹作为对应的所述第一目标历史停车轨迹子信息的第一停车轨迹特征信息。

7.根据权利要求2所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，其特征在于，所述针对每一个所述第一停车轨迹特征信息，获取该第一停车轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间的第一关联度信息的步骤，包括：

针对每一个所述第一停车轨迹特征信息，获取该第一停车轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间第一关联属性信息和第二关联属性信息，其中，该第一关联属性信息用于表征该第一停车轨迹特征信息中的位置信息与所述第一位置信息之间的距离关系，该第二关联属性信息用于表征该第一停车轨迹特征信息中的位置信息与所述第一位置信息之间的道路关系；

针对每一个所述第一停车轨迹特征信息，基于该第一停车轨迹特征信息的第一关联属性信息和第二关联属性信息，计算得到该第一停车轨迹特征信息与所述目标轨迹特征信息之间的第一关联度信息。

8.根据权利要求1-7任意一项所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，其特征在于，所述基于所述第一位置信息和所述多个第二位置信息确定是否需要对所述目标车辆进行停车收费处理的步骤，包括：

针对每一个所述第二位置信息，将该第二位置信息与所述第一位置信息进行区域覆盖度计算处理，得到该第二位置信息与该第一位置信息之间的区域覆盖度，其中，该区域覆盖度用于表征该第一位置信息被对应的第二位置信息的覆盖程度；

针对每一个所述区域覆盖度，将该区域覆盖度与预设覆盖度进行大小比较处理；

若不存在一个大于所述预设覆盖度的所述区域覆盖度，则确定不需要对所述目标车辆进行停车收费处理；

若存在至少一个大于所述预设覆盖度的所述区域覆盖度，则确定不需要对所述目标车辆进行停车收费处理。

9.一种智慧城市停车管理系统，其特征在于，包括停车管理后台服务器和与该停车管理后台服务器通信连接的至少一个车载终端设备，其中，该停车管理后台服务器包括：

存储器，用于存储计算机程序；

与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现权利要求1-8任意一项所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法，以对所述车载终端设备进行管控。

10.一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，该计算机程序被执行时，实现权利要求1-8任意一项所述的基于车联网的智慧城市停车管理方法。

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