CN114038231A - 停车场利用率调度方法、系统、设备以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种停车场利用率调度方法、系统、设备以及存储介质,旨在解决存在一个停车场车满为患,而另外的停车场却存在很多空位,造成车位资源浪费的技术问题,其包括获取预先存储的所有停车场的停车场信息;确定目的地周围预设范围内的候选停车场并获取目的地与所有候选停车场之间的预计行驶路程;计算每一个候选停车场的预计停车费用;基于预计停车费用、预计行驶路程和每一个候选停车场的剩余车位数,计算每一个候选停车场的推荐度;当第一候选停车场的剩余车位数发生变化时,重新计算第一候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端。本申请具有提高各个停车场之间联系的紧密性,充分利用停车场的资源的效果。

Description

停车场利用率调度方法、系统、设备以及存储介质
技术领域
本申请涉及停车调度的领域,尤其是涉及一种停车场利用率调度方法、系统、设备以及存储介质。
背景技术
停车场是用于车辆停放的场所,分为露天停车场和室内停车场,露天停车场通过围栏围隔出一片地面区域并用醒目的颜料画出停车的格子,而室内停车场则往往设置在室内或者地下,以对车辆进行更好的保护。现有的停车场往往配备停车收费管理系统,以实现自动停车收费管理。
停车收费管理系统包括闸机、车牌识别装置、计时收费装置和中心控制装置,中心控制装置控制车牌识别装置识别从闸机进入停车场的车辆的车牌信息并存储在中心控制装置中。当车辆从闸机处驶离停车场时,中心控制装置控制车牌识别装置再次对车辆的车牌进行识别,并控制计时收费装置访问中心控制装置进行计费以及收费,当收费完成后,中心控制装置控制闸机打开,此时车辆能够从停车场驶出。
在实现本申请过程中,发明人发现该技术中至少存在如下问题:由于各个停车场之间并不存在数据交互,因而往往存在一个停车场车满为患,室外的车却依然在排队,而其他的停车场存在很多空位,却并没有车辆前去停放的问题,造成了车位资源的浪费。
发明内容
为了提高各个停车场之间联系的紧密性,充分利用停车场的资源,本申请提供一种停车场利用率调度方法、系统、设备以及存储介质。
本申请提供的一种停车场利用率调度方法、系统、设备以及存储介质采用如下的技术方案:
第一方面,本申请提供一种停车场利用率调度方法,采用如下的技术方案:
获取预先存储的所有停车场的停车场信息,所述停车场信息至少包括:停车场位置、停车场名称、收费策略以及停车场分类;
当获取到目标移动终端发送的目的地以及预计停车时长时,确定所述目的地周围预设范围内的候选停车场并获取所述目的地与每个所述候选停车场之间的预计行驶路程;
基于所述预计停车时长以及收费策略计算每一个所述候选停车场的预计停车费用;
基于所述预计停车费用、预计行驶路程和每一个所述候选停车场的剩余车位数,计算每一个所述候选停车场的推荐度;
将所述候选停车场的推荐度发送至所述目标移动终端并进行显示;
当第一候选停车场的所述剩余车位数发生变化时,重新计算所述第一候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端。
通过采用上述技术方案,云平台根据用户预设并通过移动终端发送的目的地以及预计停车时长确定候选停车场,基于停车场信息确定预计停车费用以及预计行驶路程,从而能够通过预先确定的权重计算每一候选停车场的推荐度,并将推荐度发送给目标移动终端以便于通过目标移动终端进行显示,供用户进行选择,大大减小了车辆拥堵在某一停车场而其他停车场剩余很多车位的情况,从而提高了停车场车位资源的利用效率。
优选的,所述获取预先存储的所有停车场的停车场信息,包括:
建立与所有停车场的停车收费管理系统的数据通信关系;
获取所有所述停车场的停车收费管理系统对应的数据接口所支持的数据格式;
基于所述数据格式解析所有停车场的停车场信息;
将解析后的停车场信息进行存储。
通过采用上述技术方案,通过建立与每个停车场的数据通信关系以获取每一个停车场收费管理系统所支持的数据格式,基于数据格式对停车场信息进行解析并存储在云平台上以供后续云平台调取时使用,大大提高了云平台兼容停车场收费系统的种类,从而使得云平台能够对接和服务多种停车场收费管理系统。
优选的,所述基于所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每个所述候选停车场的推荐度,包括:
获取所述目标移动终端存储的停车偏好,所述停车偏好包括:车位优先、价格优先或者距离优先;
获取所述目标移动终端对应的车辆型号;
获取所述车辆型号对应的车辆价格;
基于所述停车偏好和所述车辆价格确定所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数的权重值;
基于所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数以及对应的权重值计算每一候选停车场的推荐度。
通过采用上述技术方案,根据预先存储在目标移动终端的对应的停车偏好,能够得知用户在预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数这几项中更加侧重于哪一项从而针对客户侧重的选择项分配较大的权重;另外,针对用户已经记录在目标移动终端的车辆型号能够获取到车辆型号对应的车辆价格,根据车辆价格以及停车偏好对预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数分配对应的权重值,从而在推荐度中有所体现,从而使得符合用户消费水平以及停车偏好的停车场的推荐度更高,更易获得用户的关注,贴合了用户的实际需求,提高了用户的体验度。
优选的,所述当第一候选停车场的所述剩余车位数发生变化时,重新计算第一候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端,具体包括:
建立车位数预测初始模型,将时间段数据的历史数据以及时间段数据对应的车位数变化速率的历史数据输入所述车位数预测初始模型中进行训练,得到车位速率变化预测模型;
当第一候选停车场的剩余车位数减少时,将当前时间段输入车位速率变化预测模型中,得到当前时间段的车位数变化速率;
基于所述车位数变化速率与预计行驶路程计算抵达候选停车场的预测车位变化数;
获取所述第一候选停车场的实时车位数;
基于所述实时车位数与所述预测车位变化数评定停车成功概率并更新至目标移动终端;
获取当前位置并基于所述当前位置计算剩余行驶路程;
基于所述实时车位数、剩余行驶路程和预计停车费用计算推荐度并更新至目标移动终端。
通过采用上述技术方案,基于时间段与对应的车位数变化速率之间的对应关系训练车位数预测初始模型,能够得到车位速率变化预测模型,将当前时间段输入车位速率变化预测模型中能够得到当前时间段的车位数变化速率,再结合预计行驶路程所需的时间能够计算得出预测车位变化数,通过将预测车位变化数与实际车位数进行比较能够评定停车成功概率,从而便于用户参考,以使得针对推荐度进行实时更新以及针对停车场进行动态推荐,从而提高了用户在行驶至停车场时能够顺利停入车位的概率。
优选的,所述方法还包括:
获取所述目标移动终端选择的第二停车场;
当所述第二停车场的剩余车位数大于预设车位数时,获取所述第二停车场的预约属性,所述预约属性包括需要验证或者无需验证;
当所述第二停车场的预约属性为需要验证时,发送验证信息至所述目标移动终端进行身份验证;
当验证通过时,将所述目标移动终端对应的车辆信息加入所述第二停车场的白名单。
通过采用上述技术方案,当用户选定一个停车场作为自己预期停入的停车场时,需要预先获取停车场的预约属性,预约属性包括需要验证或者无需验证,无需验证时直接停入即可,而需要预约的停车场则需要进行身份验证,待验证通过之后将车辆信息加入停车场的白名单,此时车辆可凭借白名单的身份直接进入停车场停车,显著提高了停车的效率。
优选的,所述方法还包括:
获取第三停车场发送的目标移动终端对应的实际停车时间;
根据所述第三停车场的收费策略以及所述实际停车时间计算实际停车费用;
将所述实际停车费用发送给车辆信息对应的移动终端以便于所述移动终端进行支付;
在接收到来自所述移动终端的支付成功的通知后,根据预设的分配规则,对所述实际停车费用进行清分和结算。
通过采用上述技术方案,在车辆完成停车的过程之后,云平台从停车场的停车收费管理系统中获取用户的实际停车时间,云平台根据实际停车时间以及收费策略计算得出实际停车费用,然后将实际停车费用发送给目标移动终端以便于目标移动终端进行线上支付,支付的金额由云平台进行综合分配,从而提高了云平台和停车场参与的积极性。
优选的,所述方法还包括:
获取所述目标移动终端发送的服务评分;
计算所述服务评分的平均分;
所述基于所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每一个所述候选停车场的推荐度,具体包括:
基于所述服务平均分、预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每一个所述候选停车场的推荐度。
通过采用上述技术方案,根据用户通过目标移动终端发送的服务评分能够计算得出停车场的服务评分的平均分,在下一次计算推荐度时结合服务平均分、预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,使得客户的评分也作为停车场推荐的一个重要因素,便于提高停车场服务的质量。
第二方面,本申请提供一种停车场利用率调度装置,采用如下的技术方案:
一种停车场利用率调度装置,包括:
停车场信息获取模块,用于获取预先存储的所有停车场的停车场信息;
停车信息获取模块,当获取到目标移动终端发送的目的地以及预计停车时长时,确定所述目的地周围预设范围内的候选停车场并获取所述目的地与每个所述候选停车场之间的预计行驶路程;
预计停车费用计算模块,用于基于所述预计停车时长以及收费策略计算每一个所述候选停车场的预计停车费用;
推荐度计算模块,用于基于所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位,计算每个所述候选停车场的推荐度;
推荐度反馈模块,用于将所述候选停车场的推荐度发送至所述目标移动终端并进行显示;
动态更新模块,用于当所述候选停车场的剩余车位数发生变化时,重新计算候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端。
通过采用上述技术方案,云平台根据用户预设并通过移动终端发送的目的地以及预计停车时长确定候选停车场,基于停车场信息确定预计停车费用以及预计行驶路程,从而能够通过预先确定的权重计算每一候选停车场的推荐度,并将推荐度发送给目标移动终端以便于通过目标移动终端进行显示,供用户进行选择,大大降低了车辆拥堵在某一停车场而其他停车场剩余很多车位的情况,从而提高了停车场车位资源的利用效率。
第三方面,本申请提供一种计算机设备,采用如下的技术方案:
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种停车场利用率调度方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,云平台根据用户预设并通过移动终端发送的目的地以及预计停车时长确定候选停车场,基于停车场信息确定预计停车费用以及预计行驶路程,从而能够通过预先确定的权重计算每一候选停车场的推荐度,并将推荐度发送给目标移动终端以便于通过目标移动终端进行显示,供用户进行选择,大大降低了车辆拥堵在某一停车场而其他停车场剩余很多车位的情况,从而提高了停车场车位资源的利用效率。
第四方面,本申请提供一种计算机存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机存储介质,存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种停车场利用率调度方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,云平台根据用户预设并通过移动终端发送的目的地以及预计停车时长确定候选停车场,基于停车场信息确定预计停车费用以及预计行驶路程,从而能够通过预先确定的权重计算每一候选停车场的推荐度,并将推荐度发送给目标移动终端以便于通过目标移动终端进行显示,供用户进行选择,大大降低了车辆拥堵在某一停车场而其他停车场剩余很多车位的情况,从而提高了停车场车位资源的利用效率。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
通过采用云平台针对目的地获取预设范围内的候选停车场并将每一候选停车场的进行计算推荐度,从而供目标移动终端进行选择,使得停车资源能够得到合理的分配,从而便于高效地调配停车场,从而更好地利用停车场资源。
附图说明
图1是本申请实施例中停车场利用率调度方法的流程图;
图2是本申请实施例中步骤101的子步骤流程图;
图3是本申请实施例中步骤104的子步骤流程图;
图4是本申请实施例中用于展现权重百分比与停车偏好及停车价格的表格;
图5是本申请实施例中步骤106的子步骤流程图;
图6是本申请实施例中停车场调度装置的结构框图。
附图标记说明:601、停车场信息获取模块;602、停车信息获取模块;603、预计停车费用计算模块;604、推荐度计算模块;605、推荐度反馈模块;606、动态更新模块。
具体实施方式
以下结合附图1-6对本申请作进一步详细说明。
本申请提供了一种停车场利用率调度方法,上述方法应用于能够与各个停车场的停车收费管理系统进行通讯的云平台,云平台能够与各个停车场的停车收费管理系统进行实时的数据通信,以实现车辆在各个停车场的停车位之间的调度。每个停车场配备的停车收费管理系统能够实现车辆停入停车场时的识别、计时以及车辆驶出停车场时的识别与放行。用户的移动终端上安装有能够与云平台进行通信的APP,也可以采用搭载在微信程序上的小程序,从而实现基于云平台进行停车缴费。
下面将结合具体实施方式,对图1所示的处理流程进行详细的说明,内容可以如下:
步骤101,获取预先存储的所有停车场的停车场信息。
其中,停车场信息至少包括停车场位置、停车场名称、收费策略以及停车场分类。
在实施中,云平台读取预先存储在云平台上的对应于停车场对应的停车场信息,包括停车场名称、停车场位置、收费策略和停车场分类等,停车场名称包括给停车场的命名以及编号,停车场位置包括地理位置以及经纬度,地理位置具体为停车场的地址,收费策略为停车场自己指定的按照时间的收费方式,停车场分类包括:室内停车场或者室外停车场以及带有充电桩或者不带充电桩。
步骤102,当获取到目标移动终端发送的目的地以及预计停车时长时,确定目的地周围预设范围内的候选停车场并获取目的地与所有候选停车场之间的预计行驶路程。
在实施中,云平台先获取目标移动终端发送的目的地以及预计停车时长;此处的目标移动终端可以为任意一个用户的移动终端。用户通过移动终端安装的APP或者搭载在微信程序上的小程序设定目的地以及预计的停车时长,并发送至云平台。然后,云平台能够确定目的地周围预设范围内的候选停车场,具体的处理过程可以是:云平台以目的地为圆心,预设范围为半径画圆,预设范围可以为3km、5km、10km等,然后停车场位置位于将圆圈范围内的停车场都设定为候选停车场。
步骤103,基于预计停车时长以及收费策略计算每一个候选停车场的预计停车费用。
在实施中,每个停车场由于位置不同,其采用的收费策略也不尽相同。因而云平台在确定了候选停车场后,即确定了候选停车场的收费策略,然后根据候选停车场对应的收费策略以及预计停车时长,计算得出每一候选停车场在预计停车时长下的预计停车费用。由于预计停车时长均一样,因而基于收费策略计算得到的预计停车费用能够作为示例供用于在不同候选停车场之间进行价格比较,从而能够直观地反应出每一候选停车场的停车价格高低,便于用户直观地了解各个停车场的收费情况。
步骤104,基于预计停车费用、预计行驶路程和每一个候选停车场的剩余车位数,计算每一个候选停车场的推荐度。
在实施中,每一用户的偏好各不相同,但基于当前的目的地,一般而言首选的会以剩余车位数作为最优考虑的点。因而云平台在计算得出预计停车费用后,将预计停车费用、实际路程和剩余车位作为参考因素,计算停车场在多个因素下的推荐度。
步骤105,将候选停车场的推荐度发送至目标移动终端并进行显示。
在实施中,推荐度计算得出后需要推送至用户处以供用户进行选择,因而云平台在计算得出每个候选停车场的推荐度后,会将每一候选停车场的推荐度发送至目标移动终端,使得目标移动终端对每一候选停车场的推荐度进行展示,从而便于用户基于推荐度选择一个停车场进行停车。
步骤106,当第一候选停车场的剩余车位数发生变化时,重新计算第一候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端。
其中,第一停车场可以是所有候选停车场中的任意一个。
在实施中,云平台在计算出每个候选停车场的推荐度并发送至目标移动终端进行显示后,第一候选停车场的剩余车位数可能会发生变化,此时之前的推荐度可能会不够准确,因而云平台需要在第一候选停车场的剩余车位数发生变化时重新计算第一候选停车场的推荐度,并将计算得出后的推荐度更新至目标移动终端以便于用户参考。
可选的,为了使得云平台能够兼容不同的停车场管理收费系统,相应的,参照图2,步骤101具体可以包括如下处理:
步骤201,建立与所有停车场的停车收费管理系统的数据通信关系。
在实施中,云平台在使用之前,需要预先与所有停车场的停车管理管理系统建立数据通信关系,此处的所有停车场为一定行政区划内的所有停车场,例如深圳市南山区。云平台预先获取停车收费管理系统的数据接口,然后与通信端口建立数据通信关系,使得停车收费管理系统的数据能够通过数据接口传输至云平台。
步骤202,获取停车场的停车收费管理系统对应的数据接口所支持的数据格式。
在实施中,云平台在建立数据通信关系后,需要获取数据接口能够支持的数据格式,由于每个停车收费管理系统所支持的数据格式可能不同,因而导致了不同的停车收费管理系统之间可能存在无法进行通信的问题。而云平台获取了数据接口的数据格式后能够获知停车收费管理系统采用的数据格式,因而能够便于进行数据转换,从而降低了上述情况发生的可能。
步骤203,基于数据格式解析所有停车场的停车场信息。
在实施中,云平台在获取到所有停车场的收费管理系统对应的数据接口支持的数据格式后,基于数据格式解析所有停车场的停车场信息。解析的过程包括数据格式的清洗和转换,将所有停车场的数据格式均转换为预设的数据格式并保持所有停车场的数据格式均一致,从而便于读取和调用。
步骤204,将解析后的停车场信息进行存储。
在实施中,云平台在对停车场的停车场信息进行解析后,会对解析得到的停车场信息进行存储,由于各个停车场收费管理系统均与云平台通信连接,因而云平台能够作为一个信息存储平台,存储各个停车场收费管理系统的信息。
可选的,为了使得计算得出的推荐度更加符合客户的需求,相应的,参照图3,步骤104具体可以包括如下处理:
步骤301,获取目标移动终端存储的停车偏好。
其中,停车偏好包括:车位优先、价格优先或者距离优先,用户可以通过移动终端安装的APP或者搭载在微信程序上的小程序预先设定自己的停车偏好并存储在目标移动终端上。
在实施中,云平台在计算得出预计停车费用后,会从移动终端获取移动终端预先存储的停车偏好,以便于根据停车偏好针对性地对推荐度的权重值进行调整。
可选的,用户可以通过修改目标移动终端上的停车偏好,来修改自己后续的停车时考虑的侧重点,修改后的停车偏好替换原先的停车偏好存储在目标移动终端以便于云平台后期调取。
步骤302,获取目标移动终端对应的车辆型号。
在实施中,用户在注册移动终端安装的APP或者搭载在微信程序上的小程序时,可以预先输入自己的车辆型号,云平台存储目标移动终端和车辆型号的对应关系。云平台在获取到目标移动终端存储的停车偏好后,再获取目标移动终端对应的车辆型号,以便于针对车辆型号针对性地推荐停车场。
步骤303,获取车辆型号对应的车辆价格。
在实施中,云平台在获取到目标移动终端对应的车辆型号后,能够基于车辆型号获取车辆价格。从而便于云平台通过车辆价格推测车主的消费水平,并基于推测出的消费水平合理地推荐停车场,更精准地适应于用户的需求。
步骤304,基于停车偏好和车辆价格确定预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数的权重值。
在实施中,云平台在获取到车辆型号对应的车辆价格后,即能够推测得知用户的消费水平,此时云平台结合停车偏好,能够确定预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数的权重值。此外,在停车偏好与车辆价格发生矛盾时,优先遵循停车偏好。权重百分比(预计停车费用,预计行驶路程,剩余车位数)与停车偏好及停车价格的关系如图4所示。
若停车偏好为车位优先,且车辆价格大于25万元,则将剩余车位数对应的权重值设置为60%,预计行驶路程对应的权重值设置为25%,预计停车费用对应的权重值设置为15%,若车辆价格小于25万元,则将剩余车位数对应的权重值设置为60%,预计停车费用对应的权重值设置为25%,预计行驶路程对应的权重值设置为15%。
步骤305,基于预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数以及对应的权重值计算每一候选停车场的推荐度。
在实施中,云平台在确定预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数对应的权重值之后,将权重值与预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数各自的值相乘,得到每一候选停车场的推荐度。为了保证预计停车费用与预计行驶路程与实际情况一致,因而在计算推荐度之前先将预计停车费用与预计行驶路程取倒数,以使得预计停车费用与预计行驶路程均与推荐度成反比例关系。
可选的,为了便于在计算推荐度的同时,根据实时车位数以及预计车位数变化的预测车位数的关系判断能够顺利停入停车场的概率,以使得用户在达到目的地时能够更高效地停入停车场,相应的,参照图5,步骤106具体可以包括如下处理:
步骤501,建立车位数预测初始模型,将时间段数据的历史数据以及时间段数据对应的车位数变化速率的历史数据输入车位数预测初始模型中进行训练,得到车位速率变化预测模型。
在实施中,云平台预先建立车位数预测的初始模型,将每天以二十分钟为一段,分成若干段,然后将每一停车场在每一时间段的车位数变化速率进行统计,然后将统计得到时间段以及时间段对应的车位数变化速率作为历史数据输入车位数预测初始模型中进行深度学习训练,从而得到车位速率变化预测模型。
步骤502,当第一候选停车场的剩余车位数减少时,将当前时间段输入车位速率变化预测模型中,得到当前时间段的车位数变化速率。
在实施中,云平台在接收到第一候选停车场的剩余车位数减少的信息时,则代表第一候选停车场的车位数减少,用户在行驶至第一候选停车场时可能会没有车位可停。因而,将当前时间段输入车位速率变化预测模型中,能够计算得出当前时间段的车位数变化速率。当第一候选停车场的剩余车位数增大时,此时表明车辆顺利停入停车场的几率增大,此时则不需要进行数据处理。
步骤503,基于车位数变化速率与预计行驶路程计算抵达候选停车场的预测车位变化数。
在实施中,云平台在计算得出车位数变化速率后,基于预计行驶路程能够得出车辆到达候选停车场的预计行驶时间,而将车位数变化速率乘以预计行驶时间后能够得到候选停车场的预测车位变化数,即代表预测用户驾车行驶到第一候选停车场的过程中,车位数的预测变化量。
步骤504,获取第一候选停车场的实时车位数。
在实施中,云平台在计算得出预测车位变化数之后,获取第一候选停车场当前时间段的实时车位数,实时车位数代表当前时间段第一候选停车场中实际还剩余有多少停车位。
步骤505,基于实时车位数与预测车位变化数评定停车成功概率并更新至目标移动终端。
在实施中,云平台在获取到第一候选停车场的实时车位数后,基于实时车位数与预测车位变化数计算停车成功概率并更新至目标移动终端。例如,当实时车位数大于两倍的预测车位变化数时,此时表明第一候选停车场的剩余车位数十分充足,因而将停车成功概率评定为99%,当实时车位数大于预测车位变化数而小于两倍的预测车位变化数时,此时表明第一候选停车场的剩余车位数相对充足,因而将停车成功概率评定为80%;当实时车位数等于预测车位变化数时,此时表明第一候选停车场的剩余车位数可能充足,因而将停车成功概率评定为60%;当实时车位数小于预测车位变化数时,此时表明第一候选停车场的剩余车位数可能不足,因而将停车成功概率评定为50%,此时建议更换附近的其他停车场;云平台在评定出停车成功概率后将停车成功概率更新至目标移动终端以便用户参考。
步骤506,获取当前位置并基于当前位置计算剩余行驶路程;
在实施中,云平台在将停车成功概率更新至目标移动终端后获取当前移动终端所在的当前位置,基于当前位置能够计算得出前往目的地的剩余行驶路程。
步骤507,基于实时车位数、剩余行驶路程和预计停车费用计算推荐度并更新至目标移动终端。
在实施中,云平台在计算得出剩余行驶路程后,基于实时车位数、剩余行驶路程和预计停车费用重新计算推荐度,此时得到的推荐度是用户行驶一段路程以及停车位发生变化下的最新推荐度。云平台将此最新推荐度发送至目标移动终端以便于对推荐度进行实时更新,以便于用户进行参考。
可选的,为了使得用户驾车行驶到选中的停车场时能有停车车位供用户停车,相应的,上述方法还可以存在如下处理:
获取目标移动终端选择的第二停车场。
其中,第二停车场可以是所有候选停车场中的任意一个,当然,也可以是第一停车场。
在实施中,在目标移动终端前往目的地的任意时刻,用户均可以通过目标移动终端选择第二停车场,目标移动终端将用户选取的第二停车场反馈给云平台。
当第二停车场的剩余车位数大于预设车位数时,获取第二停车场的预约属性。
其中,预约属性包括需要验证或者无需验证,需要验证表明第二停车场的管制等级较高,需要进行身份验证才允许进入;而无需验证则表明第二停车场的管制等级不高,无需身份验证即可进入。
在实施中,云平台在获取到第二停车场后,可进一步获取第二停车场当前的剩余车位数。当第二停车场的剩余车位数大于预设车位数时,云平台获取第二停车场的预约属性。预设车位数可以为1,也可以为大于1的整数。
当第二停车场的预约属性为需要验证时,发送验证信息至目标移动终端进行身份验证。
在实施中,云平台在第二停车场的预约属性为需要验证时,将验证信息发送至目标移动终端,用户在目标移动终端填写身份信息后上传至云平台,从而对用户的身份信息进行验证。若第二停车场的预约属性为无需验证,则无需发送身份验证信息进行身份验证,用户可直接发送预约信息至第二停车场进行车位预约。
当验证通过时,将目标移动终端对应的车辆信息加入第二停车场的白名单。
在实施中,云平台在验证通过后,将目标移动终端对应的车辆信息加入第二停车场的白名单中,同时第二停车场的收费管理系统将剩余车位数减一,在此情况下,当用户驾驶车辆行驶至第二停车场的入口处时,第二停车场的收费管理系统在用户驾驶车辆到达第二停车场的入口处时能够自动放行。
可选的,为了便于分配停车场的收益,提高推荐停车场的积极性,相应的,上述方法还可以存在如下处理:
获取第三停车场发送的目标移动终端对应的实际停车时间。
其中,第三停车场为候选停车场中的任意一个。
在实施中,云平台在车辆需要驶离第三停车场时,获取第三停车场发送的目标移动终端对应的实际停车时间,此时的第三停车场同样为候选停车场中的任意一个,停车开始计时的时间点从车辆停入停车场入口时开始计算。停车结束的时间点为车辆从第三停车场驶离的时间点,通过计算两个时间点之间的差值,即可得出实际停车时间。
基于前述预约的机制,为了减少恶意预约占用车位,此处的实际停车时间还可以通过以下方式计算:停车开始计时的时间点从将车辆信息加入第二停车场的白名单时开始计算,而停车结束的时间点为车辆从第三停车场驶离的时间点,通过计算上述两个时间点之间的差值,即可得出实际停车时间。
根据第三停车场的收费策略以及停车时间计算实际停车费用。
在实施中,云平台在获取到停车时间后,根据第三停车场的收费策略,即可计算得出目标移动终端在实际停车时间下所需要交纳的实际停车费用,即为用户需要实际缴纳的停车费用。
将实际停车费用发送给车辆信息对应的移动终端以便于移动终端进行支付。
在实施中,云平台在计算得出实际停车费用后,将实际停车费用发送给车辆信息对应的移动终端,移动终端在接收到实际停车费用后能够基于网银、支付宝或者微信支付等手段进行线上支付,支付成功后,目标移动终端将将支付成功的消息发送给云平台。之后,云平台即可发送放行的指令给目标停车场的停车收费管理系统,控制停车收费管理系统中的闸机放行,以便于用户的移动终端对应的车辆能够从目标停车场驶出。
在接收到来自移动终端的支付成功的通知后,根据预设的分配规则,对实际停车费用进行清分和结算。
在实施中,在接收到来自移动终端的支付成功的通知后,根据预设的费用分配原则,对实际停车费用进行清分和结算,清分是指针对按照车场不同的支付方式进行账务归集,即把支付宝、微信等收费渠道所收缴的停车费用分别统计出来,清算是指将费用按照比例划拨到各自停车场的账户上,从而使得各个平台均能够收到自己的收益。
进一步的,为了便于用户反馈停车场的服务建议,以便于停车场针对性地对停车场进行改进,相应的,上述方法还可以包括如下处理:
获取目标移动终端发送的服务评分。
其中,伴随服务评分一起发送的还有用户输入的服务亮点和服务改进点,服务亮点可以供其他用户停车时进行参考,而服务改进点则可以供停车场管理人员进行改进。
在实施中,云平台在一次停车服务结束后,将服务评分的通知发送至移动终端,并接收来自移动终端发送的用户输入的服务评分、服务亮点以及服务改进点;云平台可以先将服务亮点显示在目标停车场的推荐度处,再将服务改进点发送至目标停车场。云平台将服务亮点显示在推荐度处,若服务亮点数量较多,则云平台针对服务亮点进行统计,将频率最高的三个服务亮点优先展示,其他服务亮点进行折叠,能够让客户在通过推荐度选择停车场时能够将服务亮点作为参考,从而为不同的停车场进行引流。云平台将服务评价信息中的服务改进点发送至目标停车场,目标停车场在接收到服务改进点后能够进行自查自纠,有助于目标停车场改进自身在服务过程中存在的问题。
计算服务评分的平均分。
在实施中,云平台在接收到目标移动终端发送的服务评分后,计算本次服务评分和服务评分历史数据的平均分,此时能够得到大数据下对于某一停车场的服务平均分。
此时,上述基于服务评分的机制,基于预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每一个候选停车场的推荐度,具体包括:
基于服务平均分、预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每一个候选停车场的推荐度。
在实施中,云平台在计算得出服务平均分后,在下一次计算候选停车场的推荐度时,将服务平均分纳入推荐度计算中,作为另一个参数,并分配对应的权重,具体来说,从各个参数的权重值中提取5%,即服务平均分的权重值为15%,从而计算每一个候选停车场的推荐度。
基于相同的技术构思,本申请实施例还提供了一种停车场利用率调度装置,如图6所示,上述装置包括:
停车场信息获取模块601,用于获取预先存储的所有停车场的停车场信息;
停车信息获取模块602,当获取到目标移动终端发送的目的地以及预计停车时长时,确定目的地周围预设范围内的候选停车场并获取目的地与所有候选停车场之间的预计行驶路程;
预计停车费用计算模块603,用于基于预计停车时长以及收费策略计算每一个候选停车场的预计停车费用;
推荐度计算模块604,用于基于预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位,计算所有候选停车场的推荐度;
推荐度反馈模块605,用于将候选停车场的推荐度发送至目标移动终端并进行显示;
动态更新模块606,用于当候选停车场的剩余车位数发生变化时,重新计算候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端。
可选的,停车场信息获取模块具体用于:
建立与所有停车场的停车收费管理系统的数据通信关系;
获取所有停车场的停车收费管理系统对应的数据接口所支持的数据格式;
基于数据格式解析所有停车场的停车场信息;
将解析后的停车场信息进行存储。
可选的,推荐度计算模块具体用于:
获取目标移动终端存储的停车偏好;
获取目标移动终端对应的车辆型号;
获取车辆型号对应的车辆价格;
基于停车偏好和车辆价格确定预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数的权重值;
基于预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数以及对应的权重值计算每一候选停车场的推荐度。
建立车位数预测初始模型,将时间段数据的历史数据以及时间段数据对应的车位数变化速率的历史数据输入车位数预测初始模型中进行训练,得到车位速率变化预测模型;
当第一候选停车场的剩余车位数减少时,将当前时间段输入车位速率变化预测模型中,得到当前时间段的车位数变化速率;
基于车位数变化速率与预计行驶路程计算抵达候选停车场的预测车位变化数;
获取第一候选停车场的实时车位数;
基于实时车位数与预测车位变化数评定停车成功概率并更新至目标移动终端;
获取当前位置并基于当前位置计算剩余行驶路程;
基于实时车位数、剩余行驶路程和预计停车费用计算推荐度并更新至目标移动终端。
可选的,停车场利用率调度装置还可以包括:
停车场选择模块,用于获取目标移动终端选择的第二停车场;
预约属性获取模块,用于当第二停车场的剩余车位数大于预设车位数时,获取第二停车场的预约属性,预约属性包括需要验证或者无需验证;
身份验证模块,用于当第二停车场的预约属性为需要验证时,发送验证信息至目标移动终端进行身份验证;
名单添加模块,用于当验证通过时,将目标移动终端对应的车辆信息加入第二停车场的白名单。
可选的,停车场利用率调度装置还可以包括:
实际停车时间获取模块,用于获取第三停车场发送的目标移动终端对应的实际停车时间;
实际停车费用计算模块,用于根据第三停车场的收费策略以及实际停车时间计算实际停车费用;
费用收取模块,用于将实际停车费用发送给车辆信息对应的移动终端以便于移动终端进行支付;
费用分配模块,用于在接收到来自移动终端的支付成功的通知后,根据预设的分配规则,对实际停车费用进行清分和结算。
可选的,停车场利用率调度装置还可以包括:
服务评分获取模块,用于获取目标移动终端发送的服务评分;
服务评分计算模块,用于计算服务评分的平均分;
推荐度计算模块,还用于基于服务平均分、预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每一个候选停车场的推荐度。
需要说明的是:上述实施例提供的停车场利用率调度装置在进行停车场调度时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的停车场利用率调度装置与停车场利用率调度方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
基于同一发明构思,本申请实施例还公开了一种计算机设备,具体来说,该计算机设备包括存储器和处理器,存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述停车场利用率调度方法的计算机程序。
基于同一发明构思,本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质。
具体来说,该计算机可读存储介质,其存储有能够被处理器加载并执行如上述停车场利用率调度方法的计算机程序,该计算机可读存储介质例如包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-0nlyMemory,ROM0、随机存取存储器(RandomAccessMemory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上均为本申请的较佳实施例,并非依此限制本申请的保护范围,故:凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化,均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种停车场利用率调度方法,其特征在于:所述方法包括:
获取预先存储的所有停车场的停车场信息,所述停车场信息至少包括:停车场位置、停车场名称、收费策略以及停车场分类;
当获取到目标移动终端发送的目的地以及预计停车时长时,确定所述目的地周围预设范围内的候选停车场并获取所述目的地与每个所述候选停车场之间的预计行驶路程;
基于所述预计停车时长以及收费策略计算每一个所述候选停车场的预计停车费用;
基于所述预计停车费用、预计行驶路程和每一个所述候选停车场的剩余车位数,计算每一个所述候选停车场的推荐度;
将所述候选停车场的推荐度发送至所述目标移动终端并进行显示;
当第一候选停车场的所述剩余车位数发生变化时,重新计算所述第一候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端。
2.根据权利要求1所述的停车场利用率调度方法,其特征在于:所述获取预先存储的所有停车场的停车场信息,包括:
建立与所有停车场的停车收费管理系统的数据通信关系;
获取所有所述停车场的停车收费管理系统对应的数据接口所支持的数据格式;
基于所述数据格式解析所有停车场的停车场信息;
将解析后的停车场信息进行存储。
3.根据权利要求1所述的停车场利用率调度方法,其特征在于:所述基于所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每个所述候选停车场的推荐度,包括:
获取所述目标移动终端存储的停车偏好,所述停车偏好包括:车位优先、价格优先或者距离优先;
获取所述目标移动终端对应的车辆型号;
获取所述车辆型号对应的车辆价格;
基于所述停车偏好和所述车辆价格确定所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数的权重值;
基于所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数以及对应的权重值计算每一候选停车场的推荐度。
4.根据权利要求1所述的停车场利用率调度方法,其特征在于:所述当第一候选停车场的所述剩余车位数发生变化时,重新计算所述第一候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端,具体包括:
建立车位数预测初始模型,将时间段数据的历史数据以及时间段数据对应的车位数变化速率的历史数据输入所述车位数预测初始模型中进行训练,得到车位速率变化预测模型;
当第一候选停车场的剩余车位数减少时,将当前时间段输入车位速率变化预测模型中,得到当前时间段的车位数变化速率;
基于所述车位数变化速率与预计行驶路程计算抵达候选停车场的预测车位变化数;
获取所述第一候选停车场的实时车位数;
基于所述实时车位数与所述预测车位变化数评定停车成功概率并更新至目标移动终端;
获取当前位置并基于所述当前位置计算剩余行驶路程;
基于所述实时车位数、剩余行驶路程和预计停车费用计算推荐度并更新至目标移动终端。
5.根据权利要求1所述的停车场利用率调度方法,其特征在于:所述方法还包括:
获取所述目标移动终端选择的第二停车场;
当所述第二停车场的剩余车位数大于预设车位数时,获取所述第二停车场的预约属性,所述预约属性包括需要验证或者无需验证;
当所述第二停车场的预约属性为需要验证时,发送验证信息至所述目标移动终端进行身份验证;
当验证通过时,将所述目标移动终端对应的车辆信息加入所述第二停车场的白名单。
6.根据权利要求1所述的停车场利用率调度方法,其特征在于:所述方法还包括:
获取第三停车场发送的目标移动终端对应的实际停车时间;
根据所述第三停车场的收费策略以及所述实际停车时间计算实际停车费用;
将所述实际停车费用发送给车辆信息对应的移动终端以便于所述移动终端进行支付;
在接收到来自所述移动终端的支付成功的通知后,根据预设的分配规则,对所述实际停车费用进行清分和结算。
7.根据权利要求1所述的停车场利用率调度方法,其特征在于:所述方法还包括:
获取所述目标移动终端发送的服务评分;
计算所述服务评分的平均分;
所述基于所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每一个所述候选停车场的推荐度,具体包括:
基于所述服务平均分、预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位数,计算每一个所述候选停车场的推荐度。
8.一种停车场利用率调度装置,其特征在于,包括:
停车场信息获取模块(501),用于获取预先存储的所有停车场的停车场信息;
停车信息获取模块(502),当获取到目标移动终端发送的目的地以及预计停车时长时,确定所述目的地周围预设范围内的候选停车场并获取所述目的地与每个所述候选停车场之间的预计行驶路程;
预计停车费用计算模块(503),用于基于所述预计停车时长以及收费策略计算每一个所述候选停车场的预计停车费用;
推荐度计算模块(504),用于基于所述预计停车费用、预计行驶路程和剩余车位,计算每个所述候选停车场的推荐度;
推荐度反馈模块(505),用于将所述候选停车场的推荐度发送至所述目标移动终端并进行显示;
动态更新模块(506),用于当所述候选停车场的剩余车位数发生变化时,重新计算候选停车场的推荐度并更新至目标移动终端。
9.一种计算机设备,其特征在于:包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7任一种方法的计算机程序。
10.一种计算机存储介质,其特征在于:存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7任一种方法的计算机程序。
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