CN115691205A - 车位推荐方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种车位推荐方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及机器学习技术、云计算及云服务技术领域。具体实现方案为：获取目标车辆选取的停车场和停车场的候选入口；根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口；从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给目标车辆。本申请根据目标车辆所对应的目标入口确定候选车位集合，以从候选车位集合中选取出空闲车位作为目标推荐车位，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验，提高停车场周转率，并且能减少停车场内的拥堵概率。

Description

车位推荐方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及机器学习技术、云计算及云服务技术领域，具体涉及一种车位推荐方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

相关技术中，在确定目标车辆的目的地后，相关导航软件会向目标车辆推荐一个目的地的停车场内处于空闲状态的停车位，但如果停车场比较大且具有多个入口的话，可能会出现推荐的停车位距离用户所驶入的停车场入口距离较远的情况，使得用户对推荐的车位的满意度较低，甚至造成停车场拥堵。

发明内容

本公开提供了一种用于车位推荐方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种车位推荐方法，通过获取目标车辆选取的停车场和停车场的候选入口；根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口；从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给目标车辆。

本申请提供的车位推荐方法，根据目标车辆所对应的目标入口确定候选车位集合，以从候选车位集合中选取出空闲车位作为目标推荐车位，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验，提高停车场周转率，并且能减少停车场内的拥堵概率。

根据本公开的另一方面，提供了一种车位推荐装置，包括获取模块，用于获取目标车辆选取的停车场和停车场的候选入口；确定模块，用于根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口；推荐模块，用于从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给目标车辆。

本申请提供的车位推荐装置，根据目标车辆所对应的目标入口确定候选车位集合，以从候选车位集合中选取出空闲车位作为目标推荐车位，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验，提高停车场周转率，并且能减少停车场内的拥堵概率。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述车位推荐方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述车位推荐方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述车位推荐方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开一示例性实施例的一种车位推荐方法的示例性实施方式.

图2是根据本公开一示例性实施例的在未考虑停车场多个候选入口的情况下的车位推荐示意图。

图3是根据本公开一示例性实施例的获取每个候选入口对应的预设车位集合的示意图。

图4是根据本公开一示例性实施例的一种车位推荐方法的示例性实施方式。

图5是根据本公开一示例性实施例的一种车位推荐方法的示例性实施方式。

图6是根据本公开一示例性实施例的一种车位推荐装置的示意图。

图7是根据本公开一示例性实施例的一种电子设备的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

计算机技术：计算机技术的内容非常广泛，可粗略分为计算机系统技术、计算机器件技术、计算机部件技术和计算机组装技术等几个方面。计算机技术包括：运算方法的基本原理与运算器设计、指令系统、中央处理器(CPU)设计、流水线原理及其在CPU设计中的应用、存储体系、总线与输入输出。

机器学习：机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之一。机器学习领域的研究工作发展很快，已成为人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。

云计算：云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现，其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化，云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。

云服务：云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云服务指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

图1是本申请提出的一种车位推荐方法的示例性实施方式，如图1所示，该车位推荐方法，包括以下步骤：

S101，获取目标车辆选取的停车场和停车场的候选入口。

获取目标车辆选取的停车场，示例性的，若目标车辆的目的地为XX商场，则XX商场的停车场则为目标车辆选取的停车场。其中，停车场的类型包括但不限于露天停车场、地下停车场或者立体停车场等，停车场的层数可以是一层也可以多层，本实施例并不对停车场的类型和层数进行任何限定。

相关技术中，在向目标车辆推荐停车场中的最优车位时，并没有考虑到该停车场具有多个入口的情况，本申请中，将停车场的每个入口都作为候选入口。图2为在未考虑停车场多个候选入口的情况下的车位推荐示意图，如图2所示，该停车场包括3个候选入口，分别为西入口，南入口和东入口，向目标车辆推荐的最优车位如图3中灰色区域所示，此时若目标车辆从南入口进入该停车场，该最优车位距离南入口较远，目标车辆需要行驶较远的距离才能到达该最优车位，加大了停车场拥堵的概率，且会造成用户不好的停车体验。

本申请中，在获取目标车辆选取的停车场后，根据该停车场，确定该停车场对应的多个候选入口。示例性的，若XX商场的停车场为目标车辆对应的停车场，而XX商场的停车场具有3个入口，分别为西入口，南入口和东入口，则XX商场的停车场对应的多个候选入口分别为西入口，南入口和东入口。

S102，根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口。

在目标车辆向停车场行驶的过程中，根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口。示例性的，若目标车辆对应的停车场对应的多个候选入口分别为西入口，南入口和东入口，若目标车辆的行驶路线指示该目标车辆从南入口进入，则目标车辆的目标入口为南入口。

S103，从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给目标车辆。

作为一种可实现的方式，将目标车辆选取的停车场内的所有车位都作为候选车位，根据每个候选车位到目标入口的行程值，选取出一部分行程值相对较小的候选车位组成目标入口对应的候选车位集合，并从目标入口对应的候选车位集合中，选取出一个当前时刻处于空闲状态的车位作为目标推荐车位，并将该目标推荐车位推送给目标车辆。

作为另一种可实现的方式，预先确定好每个候选入口对应的预设车位集合，当确定某一个候选入口为目标入口后，直接调用该候选入口的预设车位集合作为目标入口对应的候选车位集合，并从目标入口对应的候选车位集合中，选取出一个当前时刻处于空闲状态的车位作为目标推荐车位，并将该目标推荐车位推送给目标车辆。

图3为获取每个候选入口对应的预设车位集合的示意图，如图3所示，该停车场包括3个候选入口，分别为西入口，南入口和东入口，假设停车场总共有1000个车位，分别获取每个候选入口到每个候选车位的行程值，并针对每个候选入口，将该候选入口对应的所有行程值按照从小到大的顺序进行排序生成行程值序列，选取出行程值序列中的前500个行程值对应的候选车位组成该候选入口对应的预设车位集合，如图3所示，A区域对应的500个候选车位组成西入口对应的预设车位集合A，B区域对应的500个候选车位组成东入口对应的预设车位集合B，C区域对应的500个候选车位组成南入口对应的预设车位集合C，以供后续直接调用。其中，预设车位集合A&&预设车位集合B&&预设车位集合C＝1000个车位，A区域、B区域和C区域有交集的候选车位。

本申请实施例公开了一种车位推荐方法，通过获取目标车辆选取的停车场和停车场的候选入口；根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口；从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给目标车辆。本申请根据目标车辆所对应的目标入口确定候选车位集合，以从候选车位集合中选取出空闲车位作为目标推荐车位，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验，提高停车场周转率，并且能减少停车场内的拥堵概率。

图4是本申请提出的一种车位推荐方法的示例性实施方式，如图4所示，该车位推荐方法，包括以下步骤：

S401，获取目标车辆选取的停车场和停车场的候选入口。

获取目标车辆选取的停车场，示例性的，若目标车辆的目的地为XX商场，则XX商场的停车场则为目标车辆选取的停车场。

本申请中，在获取目标车辆选取的停车场后，根据该停车场，确定该停车场对应的多个候选入口。示例性的，若XX商场的停车场为目标车辆选取的停车场，而XX商场的停车场具有3个入口，分别为西入口，南入口和东入口，则XX商场的停车场对应的多个候选入口分别为西入口，南入口和东入口。

S402，根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口。

在目标车辆向停车场行驶的过程中，根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口。

可选地，可根据目标车辆的行驶路线，获取目标车辆与每个候选入口的实时距离，若任一实时距离小于预设的距离阈值，将任一实时距离对应的候选入口作为目标入口。示例性的，将距离阈值设置为20米，若目标车辆对应的停车场对应的多个候选入口分别为西入口，南入口和东入口，实时获取目标车辆分别与西入口，南入口和东入口的实时距离，若某个时刻获取到目标车辆与西入口的实时距离为230米，目标车辆与南入口的实时距离为19米，目标车辆与东入口的实时距离为180米，则确定停车场的南入口为目标车辆的目标入口。根据目标车辆的行驶路线，获取目标车辆与每个候选入口的实时距离，从而确定目标入口，避免了预先根据规划的原始推荐路线确定目标入口，而目标车辆偏离原始推荐路线从而造成目标入口不准确的情况。

S403，确定目标入口对应的候选车位集合。

作为一种可实现的方式，在确定目标入口对应的候选车位集合时，可将目标车辆对应的停车场内的所有车位都作为候选车位，获取目标入口到每个候选车位的行程值，并根据行程值，确定目标入口对应的候选车位集合。

其中，根据行程值，确定目标入口对应的候选车位集合时，可将行程值按照从小到大的顺序进行排序，获取排序后生成的行程值序列，将行程值序列中排在前N个的行程值作为目标行程值，将目标行程值对应的候选车位作为目标候选车位，并根据目标候选车位生成候选车位集合。示例性的，若停车场内共有1000个候选车位，目标入口为南入口，可获取这1000个候选车位中每个候选车位与南入口之间的行程值，并将得到的1000个行程值按照从小到大的顺序进行排序，获取排序后生成的行程值序列，将行程值序列中排在前500个的行程值作为目标行程值，将目标行程值对应的候选车位作为目标候选车位，并根据目标候选车位生成候选车位集合。本方式考虑到目标车辆对应的目标入口，根据从目标入口到每个候选车位的行程值来确定该目标入口对应的候选车位集合，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验。

作为另一种可实现的方式，在确定目标入口对应的候选车位集合时，可获取候选入口与预设车位集合的映射关系，在确定目标入口后，根据目标入口，查询映射关系，从预设车位集合中确定候选车位集合。示例性的，假设停车场包括3个候选入口，分别为西入口，南入口和东入口，若停车场总共有1000个车位，分别获取每个候选入口到每个候选车位的行程值，并针对每个候选入口，将该候选入口对应的所有行程值按照从小到大进行排序生成行程值序列，选取出行程值序列中的前500个行程值对应的候选车位组成该候选入口对应的预设车位集合，示例性的，西入口对应预设车位集合A，东入口对应预设车位集合B，南入口对应预设车位集合C，以此生成映射关系，在确定目标入口后，可直接根据该映射关系查询目标入口对应的候选车位集合，比如说，若目标入口为东入口，则将东入口对应的预设车位集合B确定为候选车位集合。本方式事先确定候选入口与预设车位集合之间的映射关系，在确定目标入口后，可直接根据该映射关系查询目标入口对应的候选车位集合，减少了每次进行车位推荐的计算量，提高了确定候选车位集合的反应速度，也便于后续更快的确定目标推荐车位。

S404，从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给目标车辆。

为了防止与上述停车场内的候选车位产生理解上的歧义，本申请中，将候选车位集合中的每个候选车位称为目标候选车位。

作为一种可实现的方式，在从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位时，可获取目标入口对应的候选车位集合中的每个目标候选车位的实时车位占用数据和历史车位占用数据，根据实时车位占用数据确定所有处于空闲状态的目标候选车位，并对候选车位集合中的每个目标候选车位的历史车位占用数据进行分析，从而从候选车位集合中选取出一个空闲车位作为目标推荐车位，以提高用户的满意度，提升用户的停车体验。其中，历史车位占用数据可为候选车位集合中的每个目标候选车位在历史时间段内的历史占用频次和历史占用时长。

作为另一种可实现的方式，在从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位时，可获取目标入口对应的候选车位集合中的目标候选车位的实时车位占用数据，并基于车位推荐模型，根据实时车位占用数据，从候选车位集合各目标候选车位中选取目标推荐车位。其中，车位推荐模型采用以下方式训练得到：确定用户在任意历史时刻停车所在的历史停车车位，以及历史时刻对应的候选车位集合的历史车位占用数据，根据历史车位占用数据和历史停车车位进行模型训练，得到车位推荐模型。

在一种实施方式中，将用户在任意历史时刻停车所在的历史停车车位作为训练标签，且将所述历史时刻对应的候选车位集合的历史车位占用数据作为训练数据，进行模型训练得到车位推荐模型。

示例性的，假设用户A在B时刻将车停到了候选车位C，B时刻对应的车位占用数据为D，则将D作为训练数据，且将C作为D的训练标签进行模型训练，得到车位推荐模型。可选的，车位推荐模型的类型包括但不限于Random Forest模型、XGBOOST模型、LightGBM模型或CatBoost模型等。

该车位推荐模型能准确地推荐出更合适度目标推荐车位，提升了用户的停车体验，且该车位推荐模型可以在其他停车场推广，具有普适性。

作为另一种可实现的方式，在从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位时，可获取目标入口对应的候选车位集合中每个目标候选车位的状态参数，状态参数用于指示目标候选车位处于占用状态或者处于空闲状态，并获取每个目标候选车位对应的偏爱度，根据状态参数和偏爱度，确定目标推荐车位。本方式考虑到用户对于每个目标候选车位的偏爱度，提高了用户对最终确定的目标推荐车位的满意度，提升了用户的停车体验。

其中，获取每个目标候选车位对应的偏爱度时，可获取每个目标候选车位在设定时间段内对应的停用频次和停车时长，并根据停用频次和停车时长，确定偏爱度。示例性的，设定时间段可为30天内，则获取30天内每个目标候选车位对应的停用频次和停车时长，对停用频次和停车时长分别赋予权重值，以获取每个目标候选车位对应的偏爱度。比如说，在30天内，目标候选车位1的停用频次为200次，目标候选车位1对应的停车时长为300小时，将停用频次的权重赋为0.7，将停车时长的权重赋为0.3，则的权重赋为0.7对应的偏爱度为200*0.7+300*0.3＝230。本方式根据每个目标候选车位在设定时间段内对应的停用频次和停车时长，确定该目标候选车位的偏爱度，使得所确定的偏爱度更加准确。

其中，在根据状态参数和被偏爱度，确定目标推荐车位时，可按照偏爱度从大到小的顺序对所有目标候选车位进行排序，并按顺序对排序后的目标候选车位进行遍历，将遍历到的状态参数指示处于空闲状态的第一个目标候选车位作为目标推荐车位。本方式按照偏爱度从大到小的顺序对所有目标候选车位进行排序后，将遍历到的状态参数指示处于空闲状态的第一个目标候选车位作为目标推荐车位，提高了用户对最终确定的目标推荐车位的满意度，提升了用户的停车体验。

作为另一种可实现的方式，在从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位时，可获取目标入口对应的候选车位集合中每个目标候选车位的状态参数，将候选车位集合中，状态参数指示处于空闲状态的所有目标候选车位作为候选空闲车位，按照行程值从小到大的顺序对所有候选空闲车位进行排序，根据排序后的生成的候选空闲车位队列，确定第一个候选空闲车位为目标推荐车位。本方式先根据状态参数将处于占用状态的目标候选车位排除掉，减小了后续确定目标推荐车位的计算量，再将剩余的处于空闲状态的所有目标候选车位作为候选空闲车位，从候选空闲车位中确定一个行程值最小的候选空闲车位作为目标推荐车位，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验，提高停车场周转率。

本申请实施例在确定目标车辆的目标入口后，确定所述目标入口对应的候选车位集合，以从候选车位集合中选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给所述目标车辆，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验，提高停车场周转率，并且能减少停车场内的拥堵概率。

图5是本申请提出的一种车位推荐方法的示例性实施方式，如图5所示，该车位推荐方法，包括以下步骤：

预先获取目标车辆对应的停车场内每个候选入口的对应的预设车位集合，关于获取每个候选入口的对应的预设车位集合的方法，可参照上述实施例中相关部分的介绍，在此不再进行赘述。基于预设车位集合的历史数据，建立车位推荐模型，在用户选择导航起始点后，触发车位推荐程序，在确定目标车辆对应的目标入口后，确定目标入口对应的候选车位集合，并触发该目标推荐入口对应的车位推荐模型，通过该车位推荐模型，从候选车位集合中选取出一个空闲车位作为目标推荐车位，在获取目标推荐车位后，将该目标车辆导航至目标推荐车位。

本申请实施例根据目标车辆所对应的目标入口确定候选车位集合，以从候选车位集合中选取出空闲车位作为目标推荐车位，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验，提高停车场周转率，并且能减少停车场内的拥堵概率。

图6是本申请提出的一种车位推荐装置的示意图，如图6所示，该车位推荐装置600，包括获取模块601、确定模块602和推荐模块603，其中：

获取模块601，用于获取目标车辆选取的停车场和停车场的候选入口；

确定模块602，用于根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口；

推荐模块603，用于从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给目标车辆。

本申请提供的车位推荐装置，包括获取模块，用于获取目标车辆选取的停车场和停车场的候选入口；确定模块，用于根据目标车辆的行驶路线，从候选入口中确定目标车辆的目标入口；推荐模块，用于从目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给目标车辆。本申请提供的车位推荐装置，根据目标车辆所对应的目标入口确定候选车位集合，以从候选车位集合中选取出空闲车位作为目标推荐车位，避免了目标推荐车位距离目标入口距离较远的情况，使得用户在进入停车场内后能尽快达到目标推荐车位，提升了用户的停车体验，提高停车场周转率，并且能减少停车场内的拥堵概率。

进一步地，确定模块602，还用于：确定目标入口对应的候选车位集合。

进一步地，确定模块602，还用于：获取停车场的所有候选车位；获取目标入口到每个候选车位的行程值；根据行程值，确定目标入口对应的候选车位集合。

进一步地，确定模块602，还用于：将行程值按照从小到大的顺序进行排序，获取排序后生成的行程值序列；将行程值序列中排在前N个的行程值作为目标行程值；将目标行程值对应的候选车位作为目标候选车位，并根据目标候选车位生成候选车位集合。

进一步地，确定模块602，还用于：获取候选入口与预设车位集合的映射关系；根据目标入口，查询映射关系，从预设车位集合中确定候选车位集合。

进一步地，确定模块602，还用于：根据目标车辆的行驶路线，获取目标车辆与每个候选入口的实时距离；响应于任一实时距离小于预设的距离阈值，将任一实时距离对应的候选入口作为目标入口。

进一步地，推荐模块603，还用于：获取目标入口对应的候选车位集合中的目标候选车位的实时车位占用数据和历史车位占用数据；根据的实时车位占用数据和历史车位占用数据，从候选车位集合中选取出目标推荐车位。

进一步地，推荐模块603，还用于：获取目标入口对应的候选车位集合中的目标候选车位的实时车位占用数据；基于车位推荐模型，根据实时车位占用数据，从候选车位集合各目标候选车位中选取目标推荐车位；车位推荐模型采用以下方式训练得到：确定用户在任意历史时刻停车所在的历史停车车位，以及历史时刻对应的候选车位集合的历史车位占用数据；根据历史车位占用数据和历史停车车位进行模型训练，得到车位推荐模型。

进一步地，推荐模块603，还用于：获取目标入口对应的候选车位集合中每个目标候选车位的状态参数，状态参数用于指示目标候选车位处于占用状态或者处于空闲状态；获取每个目标候选车位对应的偏爱度；根据状态参数和偏爱度，确定目标推荐车位。

进一步地，推荐模块603，还用于：获取每个目标候选车位在设定时间段内对应的停用频次和停车时长；根据停用频次和停车时长，确定偏爱度。

进一步地，推荐模块603，还用于：按照偏爱度从大到小的顺序对所有目标候选车位进行排序；按顺序对排序后的目标候选车位进行遍历，将遍历到的状态参数指示处于空闲状态的第一个目标候选车位作为目标推荐车位。

进一步地，推荐模块603，还用于：获取目标入口对应的候选车位集合中每个目标候选车位的状态参数；将候选车位集合中，状态参数指示处于空闲状态的所有目标候选车位作为候选空闲车位；按照行程值从小到大的顺序对所有候选空闲车位进行排序；根据排序后的生成的候选空闲车位队列，确定目标推荐车位。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图7所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如车位推荐方法。例如，在一些实施例中，车位推荐方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的车位推荐方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行车位推荐方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (27)

1.一种车位推荐方法，包括：

获取目标车辆选取的停车场和所述停车场的候选入口；

根据所述目标车辆的行驶路线，从所述候选入口中确定所述目标车辆的目标入口；

从所述目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给所述目标车辆。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位之前，还包括：

确定所述目标入口对应的候选车位集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述目标入口对应的候选车位集合，包括：

获取所述停车场的所有候选车位；

获取所述目标入口到每个所述候选车位的行程值；

根据所述行程值，确定所述目标入口对应的所述候选车位集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述行程值，确定所述目标入口对应的所述候选车位集合，包括：

将所述行程值按照从小到大的顺序进行排序，获取排序后生成的行程值序列；

将所述行程值序列中排在前N个的所述行程值作为目标行程值；

将所述目标行程值对应的候选车位作为目标候选车位，并根据所述目标候选车位生成所述候选车位集合。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述目标入口对应的候选车位集合，包括：

获取候选入口与预设车位集合的映射关系；

根据所述目标入口，查询所述映射关系，从所述预设车位集合中确定所述候选车位集合。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标车辆的行驶路线，从所述候选入口中确定所述目标车辆的目标入口，包括：

根据所述目标车辆的行驶路线，获取所述目标车辆与每个所述候选入口的实时距离；

响应于任一实时距离小于预设的距离阈值，将所述任一实时距离对应的候选入口作为所述目标入口。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述从所述目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，包括：

获取所述目标入口对应的所述候选车位集合中的目标候选车位的实时车位占用数据和历史车位占用数据；

根据所述的实时车位占用数据和所述历史车位占用数据，从所述候选车位集合中选取出所述目标推荐车位。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述从所述目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，包括：

获取所述目标入口对应的所述候选车位集合中的目标候选车位的实时车位占用数据；

基于车位推荐模型，根据所述实时车位占用数据，从所述候选车位集合各所述目标候选车位中选取所述目标推荐车位；

所述车位推荐模型采用以下方式训练得到：

确定用户在任意历史时刻停车所在的历史停车车位，以及所述历史时刻对应的所述候选车位集合的历史车位占用数据；

根据所述历史车位占用数据和所述历史停车车位进行模型训练，得到所述车位推荐模型。

9.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述从所述目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，包括：

获取所述目标入口对应的所述候选车位集合中每个所述目标候选车位的状态参数，所述状态参数用于指示所述目标候选车位处于占用状态或者处于空闲状态；

获取每个所述目标候选车位对应的偏爱度；

根据所述状态参数和所述偏爱度，确定所述目标推荐车位。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述获取每个所述目标候选车位对应的偏爱度，包括：

获取每个所述目标候选车位在设定时间段内对应的停用频次和停车时长；

根据所述停用频次和所述停车时长，确定所述偏爱度。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述根据所述状态参数和所述被偏爱度，确定所述目标推荐车位，包括：

按照所述偏爱度从大到小的顺序对所有所述目标候选车位进行排序；

按顺序对排序后的所述目标候选车位进行遍历，将遍历到的状态参数指示处于空闲状态的第一个目标候选车位作为所述目标推荐车位。

12.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述从所述目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，包括：

获取所述目标入口对应的所述候选车位集合中每个目标候选车位的状态参数；

将所述候选车位集合中，所述状态参数指示处于空闲状态的所有目标候选车位作为候选空闲车位；

按照所述行程值从小到大的顺序对所有所述候选空闲车位进行排序；

根据排序后的生成的候选空闲车位队列，确定所述目标推荐车位。

13.一种车位推荐装置，包括：

获取模块，用于获取目标车辆选取的停车场和所述停车场的候选入口；

确定模块，用于根据所述目标车辆的行驶路线，从所述候选入口中确定所述目标车辆的目标入口；

推荐模块，用于从所述目标入口对应的候选车位集合中，选取出空闲车位作为目标推荐车位，并推送给所述目标车辆。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：

确定所述目标入口对应的候选车位集合。

15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：

获取所述停车场的所有候选车位；

获取所述目标入口到每个所述候选车位的行程值；

根据所述行程值，确定所述目标入口对应的所述候选车位集合。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：

将所述行程值按照从小到大的顺序进行排序，获取排序后生成的行程值序列；

将所述行程值序列中排在前N个的所述行程值作为目标行程值；

将所述目标行程值对应的候选车位作为目标候选车位，并根据所述目标候选车位生成所述候选车位集合。

17.根据权利要求14所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：

获取候选入口与预设车位集合的映射关系；

根据所述目标入口，查询所述映射关系，从所述预设车位集合中确定所述候选车位集合。

18.根据权利要求13所述的装置，其中，所述确定模块，还用于：

根据所述目标车辆的行驶路线，获取所述目标车辆与每个所述候选入口的实时距离；

响应于任一实时距离小于预设的距离阈值，将所述任一实时距离对应的候选入口作为所述目标入口。

19.根据权利要求13-18中任一项所述的装置，其中，所述推荐模块，还用于：

获取所述目标入口对应的所述候选车位集合中的目标候选车位的实时车位占用数据和历史车位占用数据；

根据所述的实时车位占用数据和所述历史车位占用数据，从所述候选车位集合中选取出所述目标推荐车位。

20.根据权利要求13-18中任一项所述的装置，其中，所述推荐模块，还用于：

获取所述目标入口对应的所述候选车位集合中的目标候选车位的实时车位占用数据；

基于车位推荐模型，根据所述实时车位占用数据，从所述候选车位集合各所述目标候选车位中选取所述目标推荐车位；

所述车位推荐模型采用以下方式训练得到：

确定用户在任意历史时刻停车所在的历史停车车位，以及所述历史时刻对应的所述候选车位集合的历史车位占用数据；

根据所述历史车位占用数据和所述历史停车车位进行模型训练，得到所述车位推荐模型。

21.根据权利要求13-18中任一项所述的装置，其中，所述推荐模块，还用于：

获取所述目标入口对应的所述候选车位集合中每个所述目标候选车位的状态参数，所述状态参数用于指示所述目标候选车位处于占用状态或者处于空闲状态；

获取每个所述目标候选车位对应的偏爱度；

根据所述状态参数和所述偏爱度，确定所述目标推荐车位。

22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述推荐模块，还用于：

获取每个所述目标候选车位在设定时间段内对应的停用频次和停车时长；

根据所述停用频次和所述停车时长，确定所述偏爱度。

23.根据权利要求22所述的装置，其中，所述推荐模块，还用于：

按照所述偏爱度从大到小的顺序对所有所述目标候选车位进行排序；

按顺序对排序后的所述目标候选车位进行遍历，将遍历到的状态参数指示处于空闲状态的第一个目标候选车位作为所述目标推荐车位。

24.根据权利要求13-18中任一项所述的装置，其中，所述推荐模块，还用于：

获取所述目标入口对应的所述候选车位集合中每个目标候选车位的状态参数；

将所述候选车位集合中，所述状态参数指示处于空闲状态的所有目标候选车位作为候选空闲车位；

按照所述行程值从小到大的顺序对所有所述候选空闲车位进行排序；

根据排序后的生成的候选空闲车位队列，确定所述目标推荐车位。

25.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-12中任一项所述的方法。

26.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-12中任一项所述的方法。

27.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-12中任一项所述方法的步骤。

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