JP2023528714A - 駐車エリア推薦方法、装置、電子機器および媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
ターゲット駐車場の駐車スペース占有データを確定することと、
前記駐車スペース占有データに基づき、前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択し、各候補駐車エリアに少なくとも2つの駐車スペースが含まれることとを含む、
駐車エリア推薦方法を提供する。
ターゲット駐車場の駐車スペース占有データを確定するように構成される駐車スペース占有データ確定モジュールと、
前記駐車スペース占有データに基づき、前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択し、各候補駐車エリアに少なくとも2つの駐車スペースが含まれるように構成されるターゲット駐車エリア選択モジュールとを備える、
駐車エリア推薦装置を提供する。
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続されたメモリと、を備える電子機器であって、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサが上記駐車エリア推薦方法を実行可能であるように、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行される、
電子機器を提供する。
コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令は、上記駐車エリア推薦方法を前記コンピュータに実行させることに用いられる、
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
コンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、上記駐車エリア推薦方法を実現する、
コンピュータプログラム製品を提供する。
ユーザが任意の履歴時刻に駐車した履歴駐車エリアと、前記履歴時刻に対応する前記ターゲット駐車場の履歴駐車スペース占有データとを確定することと、前記履歴駐車スペース占有データおよび前記履歴駐車エリアに基づいてモデルトレーニングを行い、前記駐車エリア推薦モデルを取得することとによりトレーニングされる。
月、週、日および時間帯の少なくとも1種を含む現在時刻に対応する現在時間情報を確定することと、前記現在時間情報および前記駐車スペース占有データに基づいて前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択することとを更に含む。
駐車エリア推薦モデルに基づき、前記駐車スペース占有データに応じて前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択するように構成され、
前記駐車エリア推薦モデルは、
ユーザが任意の履歴時刻に駐車した履歴駐車エリアと、前記履歴時刻に対応する前記ターゲット駐車場の履歴駐車スペース占有データとを確定することと、前記履歴駐車スペース占有データおよび前記履歴駐車エリアに基づいてモデルトレーニングを行い、前記駐車エリア推薦モデルを取得することとによりトレーニングされる。
前記ターゲット駐車場における複数の駐車スペースのそれぞれの履歴占有時間および位置情報を確定し、各駐車スペースの履歴占有時間および位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得するように構成される候補駐車エリア確定モジュールを更に備える。
各駐車スペースの履歴占有時間に基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得することと、
前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することとにより、
各駐車スペースの履歴占有時間および位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得するように構成される。
複数の時間帯のそれぞれでの各駐車スペースの履歴平均占有時間を確定することと、
各時間帯における履歴平均占有時間に基づいて前記各駐車スペースの占有時間ベクトルを構築することと、
各駐車スペースの占有時間ベクトルに基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得することとにより、
各駐車スペースの履歴占有時間に基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得するように構成される。
前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記各駐車スペースの空間位置ベクトルを構築することと、
各駐車スペースの空間位置ベクトルに基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの空間位置クラスタリング結果を取得することと、
前記複数の駐車スペースの空間位置クラスタリング結果に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することとにより、
前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得するように構成される。
プロセッサにより実行されると、上記駐車エリア推薦方法を実現する、
コンピュータプログラムを提供する。
Claims (19)
- ターゲット駐車場の駐車スペース占有データを確定することと、
前記駐車スペース占有データに基づき、前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択し、各候補駐車エリアに少なくとも2つの駐車スペースが含まれることとを含む、
駐車エリア推薦方法。 - 前記駐車スペース占有データに基づき、前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択することは、
駐車エリア推薦モデルに基づき、前記駐車スペース占有データに応じて前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択することを含み、
前記駐車エリア推薦モデルは、
ユーザがある履歴時刻に駐車した履歴駐車エリアと、前記履歴時刻に対応する前記ターゲット駐車場の履歴駐車スペース占有データとを確定することと、
前記履歴駐車スペース占有データおよび前記履歴駐車エリアに基づいてモデルトレーニングを行い、前記駐車エリア推薦モデルを取得することとによりトレーニングされる、
請求項1に記載の方法。 - 前記複数の候補駐車エリアは、
前記ターゲット駐車場における複数の駐車スペースのそれぞれの履歴占有時間および位置情報を確定することと、
各駐車スペースの履歴占有時間および位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することとにより確定される、
請求項1に記載の方法。 - 各駐車スペースの履歴占有時間および位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することは、
各駐車スペースの履歴占有時間に基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得することと、
前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することと、を含む、
請求項3に記載の方法。 - 各駐車スペースの履歴占有時間に基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得することは、
複数の時間帯のそれぞれでの各駐車スペースの履歴平均占有時間を確定することと、
各時間帯における履歴平均占有時間に基づいて前記各駐車スペースの占有時間ベクトルを構築することと、
各駐車スペースの占有時間ベクトルに基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得することと、を含む、
請求項4に記載の方法。 - 前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することは、
前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記各駐車スペースの空間位置ベクトルを構築することと、
各駐車スペースの空間位置ベクトルに基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの空間位置クラスタリング結果を取得することと、
前記複数の駐車スペースの空間位置クラスタリング結果に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することと、を含む、
請求項4に記載の方法。 - 前記駐車スペース占有データは、駐車スペース総占有率、各階の駐車スペース占有率、各候補駐車エリアの駐車スペース占有率、および重点駐車エリアの駐車スペース占有率の少なくとも1種を含み、
前記重点駐車エリアは、各候補駐車エリアの識別情報に基づいて確定される、
請求項1に記載の方法。 - 月、週、日および時間帯の少なくとも1種を含む現在時刻に対応する現在時間情報を確定することと、
前記現在時間情報および前記駐車スペース占有データに基づいて前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択することと、を更に含む、
請求項1に記載の方法。 - ターゲット駐車場の駐車スペース占有データを確定するように構成される駐車スペース占有データ確定モジュールと、
前記駐車スペース占有データに基づき、前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択し、各候補駐車エリアに少なくとも2つの駐車スペースが含まれるように構成されるターゲット駐車エリア選択モジュールと、を備える、
駐車エリア推薦装置。 - 前記ターゲット駐車エリア選択モジュールは、
駐車エリア推薦モデルに基づき、前記駐車スペース占有データに応じて前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択するように構成され、
前記駐車エリア推薦モデルは、
ユーザがある履歴時刻に駐車した履歴駐車エリアと、前記履歴時刻に対応する前記ターゲット駐車場の履歴駐車スペース占有データとを確定することと、
前記履歴駐車スペース占有データおよび前記履歴駐車エリアに基づいてモデルトレーニングを行い、前記駐車エリア推薦モデルを取得することとによりトレーニングされる、
請求項9に記載の装置。 - 前記ターゲット駐車場における複数の駐車スペースのそれぞれの履歴占有時間および位置情報を確定し、
各駐車スペースの履歴占有時間および位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得するように構成される、候補駐車エリア確定モジュールを更に備える、
請求項9に記載の装置。 - 前記候補駐車エリア確定モジュールは、
各駐車スペースの履歴占有時間に基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得することと、
前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することとにより、
各駐車スペースの履歴占有時間および位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得するように構成される、
請求項11に記載の装置。 - 前記候補駐車エリア確定モジュールは、
複数の時間帯のそれぞれでの各駐車スペースの履歴平均占有時間を確定することと、
各時間帯における履歴平均占有時間に基づいて前記各駐車スペースの占有時間ベクトルを構築することと、
各駐車スペースの占有時間ベクトルに基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得することとにより、
各駐車スペースの履歴占有時間に基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの占有時間クラスタリング結果を取得するように構成される、
請求項12に記載の装置。 - 前記候補駐車エリア確定モジュールは、
前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記各駐車スペースの空間位置ベクトルを構築することと、
各駐車スペースの空間位置ベクトルに基づいて前記複数の駐車スペースをクラスタリングし、前記複数の駐車スペースの空間位置クラスタリング結果を取得することと、
前記複数の駐車スペースの空間位置クラスタリング結果に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得することとにより、
前記占有時間クラスタリング結果および各駐車スペースの位置情報に基づいて前記複数の駐車スペースを領域分割し、前記複数の候補駐車エリアを取得するように構成される、
請求項12に記載の装置。 - 前記駐車スペース占有データは、駐車スペース総占有率、各階の駐車スペース占有率、各候補駐車エリアの駐車スペース占有率、および重点駐車エリアの駐車スペース占有率の少なくとも1種を含み、
前記重点駐車エリアは、各候補駐車エリアの識別情報に基づいて確定される、
請求項9に記載の装置。 - 月、週、日および時間帯の少なくとも1種を含む現在時刻に対応する現在時間情報を確定し、
前記現在時間情報および前記駐車スペース占有データに基づいて前記ターゲット駐車場の複数の候補駐車エリアからターゲット駐車エリアを選択するように構成される現在時間情報確定モジュールを更に備える、
請求項9に記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続されたメモリと、を備える電子機器であって、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサが請求項1から8のいずれか1項に記載の駐車エリア推薦方法を実行可能であるように、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行される、
電子機器。 - コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令は、請求項1から8のいずれか1項に記載の駐車エリア推薦方法を前記コンピュータに実行させることに用いられる、
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - コンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項1から8のいずれか1項に記載の駐車エリア推薦方法を実現する、
コンピュータプログラム製品。
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Family Cites Families (19)
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CN106971604B (zh) * | 2017-04-12 | 2019-12-20 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种停车位资源配置方法和装置 |
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JP2019158354A (ja) | 2018-03-07 | 2019-09-19 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 駐車支援システム及び駐車支援装置 |
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CN109191896B (zh) * | 2018-10-17 | 2021-05-11 | 南京邮电大学 | 个性化停车位推荐方法和系统 |
CN109949606A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-06-28 | 佛山市百宇行智能科技有限公司 | 一种智能停车的大数据分析方法 |
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CN110675651B (zh) * | 2019-09-29 | 2021-08-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 停车场推荐方法和装置 |
CN111081058A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-04-28 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种基于大数据的停车场管理方法和装置 |
CN111190942B (zh) * | 2020-01-06 | 2022-04-19 | 浙江大学城市学院 | 一种基于数据挖掘技术的城市道路停车点统筹分析方法 |
CN112037577A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-04 | 建信金融科技有限责任公司 | 停车场车位导航方法及系统 |
CN112435353B (zh) * | 2020-11-05 | 2023-11-28 | 内蒙古快为科技有限公司 | 一种基于区块链的闲置车位共享出租系统 |
CN112396862B (zh) * | 2021-01-19 | 2021-04-27 | 武汉中科通达高新技术股份有限公司 | 停车管理方法及装置 |
CN113240936B (zh) * | 2021-05-12 | 2024-03-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 停车区域推荐方法、装置、电子设备和介质 |
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