CN114267197A

CN114267197A - 一种基于停车数据的停车推荐算法

Info

Publication number: CN114267197A
Application number: CN202111546266.2A
Authority: CN
Inventors: 刘寒松; 王永; 王国强; 刘瑞; 翟贵乾
Original assignee: Sonli Holdings Group Co Ltd
Current assignee: Sonli Holdings Group Co Ltd
Priority date: 2021-12-17
Filing date: 2021-12-17
Publication date: 2022-04-01

Abstract

本发明公开了一种基于停车数据的停车推荐算法，涉及交通协调技术领域。本发明包括如下步骤：S1，停车数据获取；包括获取静态数据和动态数据；S2，基于统计学方法分析直观停车数据,基于机器学习方法处理非直观停车数据；S3，将步骤S2中处理后的停车数据进行整合，用统一的格式表示；S4，偏好优先策略推荐；根据车场地理位置、收费标准、车位空闲数量因素分别对上述结果进行排序，用户可以根据自己的需求选择不同的排序结果，当未选择特定因素时，将自动按各个因素的平均值进行结果排序；S5，结果反馈；根据客户的需求将S4中的结果信息反馈给用户。本发明通过获取停车数据并对其进行分析和处理，实现动态车位的推荐。

Description

一种基于停车数据的停车推荐算法

技术领域

本发明属于交通协调系统技术领域，涉及一种基于停车数据的停车推荐算法。

背景技术

随着城市现代化进程的迅速发展，人民的生活水平得到了巨大的提升，目前城市居民中几乎家家有车，车已经成为了最便捷的代步工具，但由于我国人口基数大，加上城市人口流入大，车辆数量迅速增加，这给交通带来了严重的负担，停车位供应也面临着巨大的压力。在日常生活中，往往由于无法及时找到合适的停车位，给出行带来了不便，不仅浪费了时间，还使得城市生活体验变差，这与为市民提供便利的城市服务宗旨不符。但值得注意的是，停车位紧缺是一个问题，另一个更需要解决的问题是停车位管理问题。根据《中国城市智慧停车指数报告》统计，在一线城市中，停车位平均缺口率高达 76.3%，但与此同时停车场泊位空闲率为 44.6%，约一半的停车位未得到合理利用，这是对资源的极大浪费。造成这种现象的原因主要为市民无法便利的获取到区域内的停车位信息，因此无法准确合理的选择停车泊位，这也就导致了上述报告中所述中，近一半的停车位被闲置。因此若能利用计算机科学技术，提供一种自动化停车推荐算法，根据时间，地理位置等信息为车主提前提供停车信息，这不仅可以提供停车位的有效利用率，还可以在一定程度上减少乱停乱放的违法行为，同时还可以提升市民对城市服务的满意度，这对城市发展是非常有利的。

针对停车位推荐的相关研究，国内目前还处于初级阶段，大多数都是问题现状分析，数据统计等基于理论和统计学的研究。即使有成熟的技术可以利用，也往往受限于某一范围，而无法进一步延伸。因此目前国内暂时缺少关于符合我国城市综合特性的通用的停车位管理推荐方法。人工智能技术的不断发展，在许多方面已经进入智能化时代，例如目前较为成熟的车牌识别技术，智能家居等方面。利用人工智能技术，研究关于智能停车推荐方法是符合时代背景的，而人工智能技术在多领域的杰出表现，也表明了人工智能技术可以在大多数方面取得良好效果，为此，利用计算机科学技术实现智能化，自动化停车位推荐是非常重要的。

发明内容

本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种基于停车数据的停车推荐算法，通过获取停车数据并对其进行分析和处理，实现动态车位的推荐。本发明是通过如下技术方案实现的：本发明提供了一种基于停车数据的停车推荐算法，包括如下步骤：

S1.停车数据获取，包括获取静态数据和动态数据；

S2.基于统计学方法分析直观停车数据：包括获取对应车场的车位信息、获取车辆进入车场的时间和离开时间、根据这两个时间计算目前车场内空闲的车位数量，并提供该车场所处位置以及收费标准；基于机器学习方法处理非直观停车数据：将摄像机拍摄的图片利用机器学习方法对其进行处理，获取其高层表示，并通过决策层来检测判断车位是否为空闲状态；

S3.将步骤S2中处理后的停车数据进行整合，用统一的格式表示；对于步骤S2获得的结果数据，需要进行格式化表示，并存入数据库中，以便为用户推荐结果，其字段包括车场地理位置、空闲车辆和收费标准；

S4.偏好优先策略推荐，根据车场地理位置、收费标准、车位空闲数量因素分别对上述结果进行排序，用户可以根据自己的需求选择不同的排序结果，当未选择特定因素时，将自动按各个因素的平均值进行结果排序；

S5.结果反馈，根据客户的需求将S4中的结果信息反馈给用户，供用户参考使用。

作为优选方案，S1步骤中获取的静态数据包括：车场的地理位置，车场容纳量，收费标准；S1步骤中通过具有线上管理系统的车场搭建调用接口，实时获取该车场的车位使用情况的动态数据，包括：车辆进入车场的时间和离开车场的时间、摄像机拍摄的车位使用状态图片。

作为优选方案，假设初始状态停车场的车位全部为空闲状态，以该状态为开始时间，时间间隔设为T，计算一个时间间隔后车场的车位空闲量的具体计算方式为：

式（1）中当有车辆在时间间隔内进入车场时，

，否则

；当有车辆在时间间隔内离开车场时，

，否则

；

为该车场车位的总容纳量。

作为优选方案，步骤S2中基于机器学习判断车位是否为空闲状态的方法为：将摄像头固定安装好，摄像头获取图片数据后进行训练，获得预训练模型；利用目标检测中的YOLO模型作为基模型，对图片数据进行处理。

本发明的有益效果是：

本发明构建了一个通用算法，该算法可以适用于各个城市。其具体是分别采用基于统计学方法和机器学习方法针对不同的停车数据类型进行建模，最后并根据用户偏好进行智能推荐，为用户反馈实时反馈停车场的位置信息，车位信息以及收费信息等。由于该建模过程涉及的数据主要指停车场管理线上平台收集的数据，如车辆进出时间，车场最大容纳量等，而这些数据对于所有采用停车场管理平台的场地来说都可以便捷的获得数据，且其结果适用于该类场景下的所有场地，容易扩展。基于深度学习的模块，由于其模式简单，即停车环境简单，有明显停车线等标志，且任务较为简单，只需判断车位上是否空闲，而针对该类场景下所有车位都具有该特点，所以利用预训练的模型就可以得到很好的准确性能和泛化性能。而且即使有新的数据增加，也不需要繁重的再训练负担，这样就可以保证系统健稳使用，最终实现提高车位的使用率，减轻交通负担，路况负担，提升车主的生活质量的目的。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的停车推荐算法框架示意图。

图2为本发明的基于机器学习判断车位是否为空闲状态的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

附图1为本发明的一种基于停车数据的停车推荐算法的具体实施例。该实施例包括如下步骤：

S1.停车数据获取；包括获取静态数据和动态数据；获取的静态数据包括但不限于：车场的地理位置，车场容纳量，收费标准；静态数据由于其不变性，因此只需要在开始保存一次即可，只有当发生变化时，才进行维护，一般周期较长。

通过具有线上管理系统的车场搭建调用接口，实时获取该车场的车位使用情况的动态数据，包括：车辆进入车场的时间和离开车场的时间、摄像机拍摄的车位使用状态图片。该类数据是随时发生变化的，因此需要根据实时性需求设置数据更新间隔，在每个间隔之后就获取一次数据，输入给模型。

S2.基于统计学方法分析直观停车数据：包括获取对应车场的车位信息、获取车辆进入车场的时间和离开时间、利用该时间计算目前车场内空闲的车位数量，并提供该车场所处位置以及收费标准。

基于机器学习方法处理非直观停车数据，一般为露天且无人管理的公用停车位，而这些车位如果无法得到有效利用，往往会造成严重的影响，例如造成交通拥堵等。为此，合理利用该类车位也是城市智能泊车推荐中重要的一部分，为了和其它车场达到同样的效果，实时获取该类车位的状态，本发明采用摄像机定时对车位拍摄，通过图片的形式对其进行处理。值得一提的是，由于停车位的固有属性，它并不会随着时间变化，而且由于我们只需要知道车位是否处于空闲状态，因此对其进行检测时，也不像一般的目标检测任务一样，需要较高的检测能力，我们只需要能够判断是否空闲即可，因此该任务受光照等外见因素较小，此外由于这些车位的不变性，当固定摄像头后，获得部分数据进行训练之后，获得的预训练模型就可以在新的数据上拥有较好的性能，这样就减少了当有新车位出现时需要重训练的代价，与此同时还能保证较好的性能。

将摄像机拍摄的图片利用机器学习方法对其进行处理，获取其高层表示，并通过决策层来检测判断车位是否为空闲状态；由于车场中这些车位是固定的，即它不会随着车辆流动而改变其车位位置，所以当摄像头固定时，拍摄出的图片位置也是固定的，只需要根据检测对应位置是否有车辆即可判断该车位是否空闲。

基于机器学习判断车位是否为空闲状态的方法为：将摄像头固定安装好，摄像头获取图片数据后进行训练，获得预训练模型；利用目标检测中的YOLO模型作为基模型，对图片数据进行处理，利用YOLO模型所用的损失函数来优化模型，实现网络学习。其具体步骤如附图2所示，步骤流程包括：首先利用PIL库对原始图片进行处理，获得图片的张量表示，作为模型的输入，然后利用模型对数据进行特征提取，获得高层的特征表示，最后对获得的特征表示进行边框预测和分类，来判断该车位是否空闲。

另外需要注意的是由于在某些区域缺乏管理，存在车位乱用的情况，即存在停放非车辆的其他物品情况，但这种情况也会导致车位无法正常使用，为此也需要将这种情况列为非空闲状态。

该实施例中，计算一个时间间隔后车场的车位空闲量n的具体计算方式为:假设初始状态停车场的车位全部为空闲状态，以该状态为开始时间，时间间隔设为T：

式（1）中当有车辆在时间间隔内进入车场时，

，否则

；当有车辆在时间间隔内离开车场时，

，否则

；

为该车场车位的总容纳量。

基于统计学数值计算，只需要统计某一车场内车辆的进出时间和车场的最大容纳量，然后根据公式（1）即可直接获得该车场所余空闲车位。通过基于统计学方法分析直观停车数据和基于机器学习方法处理非直观停车数据的两种方法，即可获得该车场空闲车位数量以及车场的地理位置，收费标准等信息，将这些结果输入到下游任务。

S3.将步骤S2中处理后的停车数据进行整合，用统一的格式表示；对于步骤S2获得的结果数据，需要进行格式化表示，并存入数据库中，以便为用户推荐结果，其字段包括车场地理位置、空闲车辆和收费标准。

S4.偏好优先策略推荐；根据车场地理位置、收费标准、车位空闲数量因素分别对上述结果进行排序，用户可以根据自己的需求选择不同的排序结果，当未选择特定因素时，将自动按各个因素的平均值进行结果排序。

S5.结果反馈；根据客户的需求将S4中的结果信息反馈给用户，供用户参考使用。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims

1.一种基于停车数据的停车推荐算法，其特征在于：包括如下步骤：

S1.停车数据获取，包括获取静态数据和动态数据；

S2.基于统计学方法分析直观停车数据：包括获取对应车场的车位信息、获取车辆进入车场的时间和离开时间、并根据车俩进出车场的时间计算出目前车场内空闲的车位数量，并提供该车场所处位置以及收费标准；基于机器学习方法处理非直观停车数据：对于没有线上平台的车场，将摄像机拍摄的图片利用机器学习方法对其进行处理，获取其高层表示，并通过决策层来检测判断车位是否为空闲状态；

2.根据权利要求1所述的基于停车数据的停车推荐算法，其特征在于：S1步骤中获取的静态数据包括：车场的地理位置，车场容纳量，收费标准；S1步骤中通过具有线上管理系统的车场搭建调用接口，实时获取该车场的车位使用情况的动态数据，包括：车辆进入车场的时间和离开车场的时间、摄像机拍摄的车位使用状态图片数据。

3.根据权利要求1所述的基于停车数据的停车推荐算法，其特征在于：计算一个时间间隔后车场的车位空闲量n的具体计算方式为：假设初始状态停车场的车位全部为空闲状态，以该状态为开始时间，时间间隔设为T，

式（1）中当有车辆在时间间隔内进入车场时，

，否则

；当有车辆在时间间隔内离开车场时，

，否则

；

为该车场车位的总容纳量。

4.根据权利要求1所述的基于停车数据的停车推荐算法，其特征在于：步骤S2中基于机器学习判断车位是否为空闲状态的方法为：将摄像头固定安装好，摄像头获取图片数据后进行训练，获得预训练模型；利用目标检测中的YOLO模型作为基模型，对图片数据进行处理。