TWI698839B - 車輛排隊時間預測方法、系統及設備 - Google Patents

車輛排隊時間預測方法、系統及設備 Download PDF

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Abstract

本發明提供了一種車輛排隊時間預測方法、系統及設備，所述方法包括：採集排隊場所內的各個排隊車輛的位置資料；根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序；根據預設的位置順序與預測排隊時間的映射關係，確定待預測車輛的預測排隊時間。

Description

車輛排隊時間預測方法、系統及設備
本發明是有關於一種車輛通信處理技術領域，且特別是有關於一種車輛排隊時間預測方法、系統及設備。
隨著社會的發展，汽車的擁有量越來越多，相對地，和汽車相關的資源不足，導致目前汽車排隊等待的現象越來越嚴重，如加油站，停車場，收費站，景區等等。
現有技術中的車輛排隊檢測一般是採用攝像頭採集圖像，根據圖像識別來檢測車輛排隊長度。然而這種方法只能對車輛排隊狀態有一個大致瞭解，無法預測排隊時間並告知車主，對於車主來說，無法提前瞭解排隊時間，而難以做好出行規劃，並且在排隊過程中也可能會產生煩躁感。
針對現有技術中的問題，本發明的目的在於提供一種車輛排隊時間預測方法、系統、設備及存儲介質，通過車輛定位，確定排隊車輛以及車輛排在隊伍中的位置順序，從而實現車輛排隊時間的預測。
本發明一實施例提出一種車輛排隊時間預測方法。車輛排隊時間預測方法包括如下步驟：S100：採集排隊場所內的各個排隊車輛的位置資料；S200：根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序；以及，S300：根據預設的位置順序與預測排隊時間的映射關係，確定待預測車輛的預測排隊時間。在所述步驟S300之後，車輛排隊時間預測方法還包括如下步驟：將預測排隊時間發送給對應的待預測車輛。所述步驟S100包括如下步驟：採集排隊場所內各個車輛的位置資料；根據各個車輛的位置資料計算各個車輛的速度；及，將在第二時間範圍內速度小於第一速度閾值以及與前車的車距小於預設距離閾值的車輛確定為排隊場所中排隊的車輛。
本發明另一實施例提出一種車輛排隊時間預測系統，用於實現前述的車輛排隊時間預測方法。車輛排隊時間預測系統括一位置資料獲取模組、一排隊隊伍確定模組及一排隊時間預測模組。位置資料獲取模組用於採集排隊場所內的各個排隊車輛的位置資料。排隊隊伍確定模組用於根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序。排隊時間預測模組用於根據預設的位置順序與預測排隊時間的映射關係，確定待預測車輛的預測排隊時間。
本發明另一實施例提出一種車輛排隊時間預測設備，包括一處理器及一記憶體。記憶體存儲有所述處理器的可執 行指令。其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行前述的車輛排隊時間預測方法的步驟。
本發明所提供的車輛排隊時間預測方法、系統及設備具有下列優點：
本發明基於車聯網的技術實現車輛在不同排隊場所的排隊時間的預測，首先通過車輛定位的位置資料的獲取，確定排隊車輛以及車輛排在隊伍中的位置順序，然後根據歷史資料統計得到該排隊場所中位置順序與預測排隊時間的映射關係，從而實現車輛排隊時間的預測，並且可以將預測排隊時間發送至車輛，方便車主提前瞭解排隊時間，以便做好出行安排或減輕排隊中的煩躁感。
為了對本發明之上述及其他方面有更佳的瞭解，下文特舉實施例，並配合所附圖式詳細說明如下：
600:電子設備
610:處理單元
620:存儲單元
630:匯流排
640:顯示單元
6201:隨機存取存儲單元
6202:快取記憶體存儲單元
6203:唯讀存儲單元
6204:實用工具
6205:程式模組
650:I/O介面
660:網路介面卡
700:外部設備
800:程式產品
M100:位置資料獲取模組
M200:排隊隊伍確定模組
M300:排隊時間預測模組
Qn:隊尾位置
Q0:隊首位置
Qi:位置
S100、S200、S300:步驟
ti:時間
圖1是本發明一實施例的車輛排隊時間預測方法的流程圖。
圖2是本發明一實施例的排隊隊伍轉換為佇列的示意圖。
圖3是本發明一具體實例的根據位置與時間映射關係預測排隊時間的流程圖。
圖4是本發明一具體實例的加油站搜索結果介面的示意圖。
圖5是本發明一具體實例的根據歷史資料建立位置與時間映射關係的流程圖。
圖6是本發明一實施例的車輛排隊時間預測系統的結構示意圖。
圖7是本發明一實施例的車輛排隊時間預測設備的結構示意圖。
現在將參考附圖更全面地描述示例實施方式。然而，示例實施方式能夠以多種形式實施，且不應被理解為限於在此闡述的範例；相反，提供這些實施方式使得本公開將更加全面和完整，並將示例實施方式的構思全面地傳達給本領域的技術人員。所描述的特徵、結構或特性可以以任何合適的方式結合在一個或更多實施方式中。
此外，附圖僅為本公開的示意性圖解，並非一定是按比例繪製。圖中相同的附圖標記表示相同或類似的部分，因而將省略對它們的重複描述。附圖中所示的一些方框圖是功能實體，不一定必須與物理或邏輯上獨立的實體相對應。可以採用軟體形式來實現這些功能實體，或在一個或多個硬體模組或積體電路中實現這些功能實體，或在不同網路和/或處理器裝置和/或微控制器裝置中實現這些功能實體。
隨著車聯網和通訊技術的發展，車聯網裝置越來越多地應用於車輛中，車輛均具有高速、低延遲的通訊模組和亞米級(<1米)的定位模組。為了解決現有技術的技術問題，本發明基於車聯網的技術，提出了一種車輛排隊時間的預測方法。
如圖1所示，在本發明一實施例中，所述本發明提出了一種車輛排隊時間預測方法，包括如下步驟：S100：採集排隊場所內的各個排隊車輛的位置資料；可以與各個 排隊車輛的通訊模組進行通訊，採集各個排隊車輛的定位模組定位的位置資料；S200：根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序；S300：根據預設的位置順序與預測排隊時間的映射關係，確定待預測車輛的預測排隊時間。
車輛排隊的隊伍一般以佇列的形式體現，具有線性排列及先進先出(FIFO)的特徵，即符合佇列的數學模型。如圖2所示，為本發明一實施例的隊伍轉換為佇列後的示意圖。其中，該隊伍中有n個車輛，Q0即為隊首位置，Qn為隊尾位置，Qi位置的排隊時間即車輛從Qi位置移動到Q0位置的時間ti。
在該實施例中，步驟S300中，預測排隊時間的動作主要在兩種情況下被執行，一種是排隊場所中有新車輛駛入隊伍，一種是排隊場所中正在排隊的車輛的排隊順序發生了變化。
具體地，在該實施例中，所述步驟S100可以包括如下步驟：採集排隊場所內各個排隊車輛的位置資料和識別資訊；其中，車輛的識別資訊可以為車輛在車聯網中特有的身份識別碼；根據車輛的識別資訊判斷是否有新駛入排隊場所的排隊車輛，即當前時刻採集到的車輛的識別資訊是否有未在前一時刻採集到的車輛的識別資訊中出現過的，如果有，即為新駛入排隊場所的排隊車輛；如果存在，則將新駛入車輛作為待預測車輛，然後繼續步驟S200。
在該實施例中，所述待預測車輛可以包括預測新駛入車輛，即還沒有駛入排隊場所開始排隊的車輛，在一個排隊場所還可能會存在多個排隊隊伍，例如，在一個加油站，可能有多個加油樁，每個加油樁後面都可能會有一列排隊隊伍。所述步驟S200包括如下步驟：判斷當前排隊場所內隊伍的數量；如果排隊場所中存在一個隊伍，則將該隊伍當前隊尾位置順序加一，作為預測新駛入車輛位置順序；如果排隊場所中存在多個隊伍，則將各個隊伍當前隊尾位置順序加一，作為各個隊伍對應的預測新駛入車輛位置順序；即當有n個隊伍時，預測每隔隊伍中新駛入車輛可等待的多個位置L1、L2、L3......Ln，根據如下公式可以計算得到預測排隊時間的平均值，f(Li)即為第i個隊伍的新駛入車輛可等待的位置順序的預測等待時間。
Figure 108113147-A0305-02-0008-1
所述步驟S300包括如下步驟：如果排隊場所中存在一個隊伍，將預測新駛入車輛位置順序所對應的預測排隊時間作為該排隊場所的預測排隊時間；對於尚未進入到排隊場所的車輛來說，可以提前查看該排隊場所的預測排隊時間，來決定是否進入排隊場所中；如果排隊場所中存在多個隊伍，計算各個隊伍對應的預測新駛入車輛位置順序所對應的預測排隊時間的平均值，作為該排隊場所的預 測排隊時間。
通過預測排隊場所的預測排隊時間，可以讓車主提前獲知排隊場所可能需要的等待時間。具體地，在得到排隊場所的預測排隊時間之後，還可以將所述排隊場所的預測排隊時間發送至導航系統，所述導航系統于接收到車主查看所述排隊場所的資訊的請求時，顯示所述排隊場所的預測排隊時間。車主在看到預測排隊時間後，可以再決定是否要駛入排隊場所進行排隊，如果一個排隊場所的預測排隊時間特別長，可以選擇其他同類型的排隊場所，方便車主提前做好出行規劃。
如圖3所示，為一個具體實例中，根據位置順序與排隊時間映射關係計算一個特定的排隊場所的預測排隊時間的流程圖。
首先獲取當前排隊隊伍，可能會有多個隊伍，分別確定各個隊伍的隊尾位置；根據隊尾位置，分別預測當前如果新駛入一個車輛進入排隊隊伍時車輛的多個可能的等待位置，即每個隊伍的隊尾；根據多個等待位置對應的預測等待時間求平均值，作為該加油站的預測排隊時間。
在一個具體實例中，排隊場所是加油站，在計算得到加油站的預測排隊時間後，該加油站的預測排隊時間可以發送給車主，作為車主安排出行計畫的參考。例如，車主在導航軟體中搜索附近的加油站時，搜索到的加油站的結果頁面如圖4所示，在該頁面中不僅會顯示加油站的名稱、距離、油價等等，也可以將加油站中的預測排隊 時間顯示出來。如果一個加油站預測排隊時間很長，車主可以選擇其他排隊時間更短的加油站。
在另一替代的實施方式中，所述步驟S200可以包括如下步驟：根據各個排隊車輛的位置資料確定各個排隊車輛在隊伍中的位置順序；判斷各個排隊車輛的位置順序與前一時刻是否有變化；如果有變化，則說明隊伍發生了變化，隊伍中有車輛發生了移動，將位置順序變化的車輛作為待預測車輛，然後繼續步驟S300。
在該實施例中，所述位置順序與預測排隊時間的映射關係是基於歷史資料建立的，即所述車輛排隊時間預測方法還包括根據歷史資料建立位置順序與預測排隊時間的映射關係的步驟，具體包括如下步驟：採集排隊場所內第一時間範圍內車輛的歷史排隊資料，所述車輛的歷史排隊資料包括車輛的初始排隊位置L和車輛移動至隊伍隊首的時間T；例如下表1所示。此處第一時間範圍是一個時間階段，例如之前1個月內，之前2個月內等等，時間長度可以根據需要設定。
Figure 108113147-A0305-02-0010-2
Figure 108113147-A0305-02-0011-3
根據預設的隊伍中各個位置順序的位置範圍，查找初始排隊位置在各個位置順序的位置範圍內的車輛移動至隊伍隊首的時間，作為各個位置順序的歷史排隊時間；即預存有各個位置順序的位置範圍，例如在隊伍中第一排隊位置順序的經度範圍和緯度範圍，第二排隊位置順序的經度範圍和緯度範圍等等，由此將如表1中的經緯度位置資料與各個位置順序關聯起來。
根據各個位置順序對應的歷史排隊時間計算各個位置順序的預測排隊時間，建立位置順序與預測排隊時間的映射關係。例如，位置順序為1時，預測排隊時間為2分鐘，位置順序為2時，預測排隊時間為5分鐘，預測排隊時間為3時，預測排隊時間為8分鐘。此處排隊順序是從隊首依次向隊尾排列的。
具體地，根據各個位置順序對應的歷史排隊時間計算各個位置順序的預測排隊時間，可以是將各個位置順序中所有歷史排隊時間求平均值。
在該實施例中，所述步驟S300之後，還可以包括如下步驟： 將預測排隊時間發送給對應的待預測車輛，例如，有新的車輛駛入隊伍時，可以將新駛入車輛的預測排隊時間發送給該車輛，當有車輛的排隊順序發生變化時，可以將預測排隊時間分別發給每個順序發生變化的車輛。可以通過與待預測車輛的通訊模組進行通訊，將預測排隊時間發送給對應的車輛。通過將預測排 隊時間發送給排隊中的車輛，可以幫助車主提前預測排隊還需要的等待時間，減輕車主在排隊過程中可能產生的煩躁感。
在該實施例中，所述步驟S100，可以首先從位於排隊場所中的車輛中判斷車輛是否處於排隊狀態，如果車輛不處於排隊狀態，則無需計算位置順序和預測排隊時間。因此，步驟S100可以包括如下步驟：採集排隊場所內各個車輛的位置資料；根據各個車輛的位置資料計算各個車輛的速度；將在第二時間範圍內速度小於第一速度閾值以及與前車的車距小於預設距離閾值的車輛確定為排隊場所中排隊的車輛。
此外，在該實施例中，所述步驟S100和步驟S200之間，還包括確定隊伍隊首的步驟，然後根據車輛位置與隊伍隊首的距離確定車輛的位置順序，所述確定隊伍隊首包括如下步驟：從排隊的車輛中確定排在隊伍隊首的車輛，其中，排在隊伍隊首的車輛在停車位置以大於第二速度閾值的速度駛離；將排在隊伍隊首的車輛在駛離之前的停車位置作為隊伍隊首位置。
在該實施例中，所述步驟S200中，根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序，包括如下步驟：計算各個排隊車輛的位置資料與隊伍隊首位置的距離； 根據預設的各個位置順序與隊伍隊首的距離範圍，確定各個排隊車輛的位置順序。
下面以加油站為例具體介紹本發明一具體實例的車輛排隊時間預測方法的流程圖。
如圖5所示，在該具體實例中。首先設置加油站的位置範圍，當檢測到有車輛進入該位置範圍內時，則認為車輛進入加油站範圍內。監控加油站範圍內車輛的即時位置，然後確定隊伍隊首位置，即處於加油樁處的車輛的位置資料。當檢測到一個車輛從停車位置以大於第二速度閾值的速度駛離時，確定該車輛是在加油樁處加滿油後駛離加油樁，則將車輛駛離前的停車位置確定為加油樁的位置，即隊伍隊首位置。然後判斷是否有排隊中的車輛。具體可以判定車輛是否於第二時間範圍內速度小於第一速度閾值並且本車與前車的車距小於預設距離閾值，如果是，則車輛為排隊狀態。如果沒有排隊的車輛，說明在加油站中隊首即隊尾，沒有排隊車輛，也就無需統計排隊時間。如果存在排隊車輛，則根據排隊車輛的位置資料確定排隊車輛的位置順序，例如當前處於第二位置、第三位置等等。當排隊車輛從初始位置行駛到加油樁時，排隊完成，此段時間的耗時作為該車輛的排隊時間，將其初始位置順序與排隊時間建立映射關係。
如圖6所示，本發明實施例還提供一種車輛排隊時間預測系統，用於實現所述的車輛排隊時間預測方法，所述系統包括： 位置資料獲取模組M100，用於與各個排隊車輛的通訊模組進行通信，從而採集排隊場所內的各個排隊車輛的位置資料；排隊隊伍確定模組M200，用於根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序；排隊時間預測模組M300，用於根據預設的位置順序與預測排隊時間的映射關係，確定待預測車輛的預測排隊時間。
本發明實施例還提供一種車輛排隊時間預測設備，包括處理器；記憶體，其中存儲有所述處理器的可執行指令；其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行所述的車輛排隊時間預測方法的步驟。
所屬技術領域的技術人員能夠理解，本發明的各個方面可以實現為系統、方法或程式產品。因此，本發明的各個方面可以具體實現為以下形式，即：完全的硬體實施方式、完全的軟體實施方式(包括固件、微代碼等)，或硬體和軟體方面結合的實施方式，這裡可以統稱為「電路」、「模組」或「平臺」。
下面參照圖7來描述根據本發明的這種實施方式的電子設備600。圖7顯示的電子設備600僅僅是一個示例，不應對本發明實施例的功能和使用範圍帶來任何限制。
如圖7所示，電子設備600以通用計算設備的形式表現。電子設備600的元件可以包括但不限於：至少一個處理單元610、至少一個存儲單元620、連接不同平臺元件(包括存儲單元620和處理單元610)的匯流排630、顯示單元640等。
其中，所述存儲單元620存儲有程式碼，所述程式碼可以被所述處理單元610執行，使得所述處理單元610執行本說明書上述各種示例性實施方式的步驟。例如，所述處理單元610可以執行如圖1中所示的步驟。
所述存儲單元620可以是易失性存儲單元形式的可讀介質，例如隨機存取存儲單元(RAM)6201和/或快取記憶體存儲單元6202，還可以進一步包括唯讀存儲單元(ROM)6203。
匯流排630可以為表示幾類匯流排結構中的一種或多種，包括存儲單元匯流排或者存儲單元控制器、週邊匯流排、圖形加速埠、處理單元或者使用多種匯流排結構中的任意匯流排結構的局域匯流排。
電子設備600也可以與一個或多個外部設備700(例如鍵盤、指向設備、藍牙設備等)通信，還可與一個或者多個使得使用者能與該電子設備600交互的設備通信，和/或與使得該電子設備600能與一個或多個其它計算設備進行通信的任何設備(例如路由器、數據機等等)通信。這種通信可以通過輸入/輸出(I/O)介面650進行。並且，電子設備600還可以通過網路介面卡660與一個或者多個網路(例如局域網(LAN)，廣域網路(WAN)和/或公共網路，例如網際網路)通信。網路介面卡660可以通過匯流排630與電子設備600的其它模組通信。
本發明所提供的車輛排隊時間預測方法、系統、設備及存儲介質具有下列優點：
本發明基於車聯網的技術實現車輛在不同排隊場所的排隊時間的預測，首先通過車輛定位的位置資料的獲取，確定排隊車輛以及車輛排在隊伍中的位置順序，然後根據歷史資料統計得到該排隊場所中位置順序與預測排隊時間的映射關係，從而實現車輛排隊時間的預測，並且可以將預測排隊時間發送至車輛，方便車主提前瞭解排隊時間，以便做好出行安排或減輕排隊中的煩躁感。
綜上所述，雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。本發明所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾。因此，本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
S100、S200、S300:步驟

Claims (10)

  1. 一種車輛排隊時間預測方法，包括如下步驟：S100：利用車聯網技術，採集排隊場所內的各個排隊車輛定位的位置資料；S200：從排隊的車輛中確定排在隊伍隊首的車輛，根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序；S300：根據歷史資料建立預設的位置順序與預測排隊時間的映射關係，確定待預測車輛的預測排隊時間；其中，在所述步驟S300之後，該車輛排隊時間預測方法還包括如下步驟：將預測排隊時間發送給對應的待預測車輛；其中，所述步驟S100還包括如下步驟：採集排隊場所內各個車輛的位置資料；根據各個車輛的位置資料計算各個車輛的速度；及將在第二時間範圍內速度小於第一速度閾值以及與前車的車距小於預設距離閾值的車輛確定為排隊場所中排隊的車輛。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之車輛排隊時間預測方法，所述步驟S100包括如下步驟：採集排隊場所內各個排隊車輛的位置資料和識別資訊；根據車輛的識別資訊判斷是否有新駛入排隊場所的排隊車輛；如果存在，則將新駛入車輛作為待預測車輛，然後繼續步驟S200。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之車輛排隊時間預測方法，所述待預測車輛包括預測新駛入車輛，所述步驟S200包括如下步驟：判斷當前排隊場所內隊伍的數量；如果排隊場所中存在一個隊伍，則將該隊伍當前隊尾位置順序加一，作為預測新駛入車輛位置順序；如果排隊場所中存在多個隊伍，則將各個隊伍當前隊尾位置順序加一，作為各個隊伍對應的預測新駛入車輛位置順序；所述步驟S300包括如下步驟：如果排隊場所中存在一個隊伍，將預測新駛入車輛位置順序所對應的預測排隊時間作為該排隊場所的預測排隊時間；如果排隊場所中存在多個隊伍，計算各個隊伍對應的預測新駛入車輛位置順序所對應的預測排隊時間的平均值，作為該排隊場所的預測排隊時間。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之車輛排隊時間預測方法，還包括如下步驟：將所述排隊場所的預測排隊時間發送至導航系統，所述導航系統于接收到車主查看所述排隊場所的資訊的請求時，顯示所述排隊場所的預測排隊時間。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之車輛排隊時間預測方法，所述步驟S200包括如下步驟： 根據各個排隊車輛的位置資料確定各個排隊車輛在隊伍中的位置順序；判斷各個排隊車輛的位置順序與前一時刻是否有變化；如果有變化，則將位置順序變化的車輛作為待預測車輛，然後繼續步驟S300。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之車輛排隊時間預測方法，還包括如下步驟：採集排隊場所內第一時間範圍內車輛的歷史排隊資料，所述車輛的歷史排隊資料包括車輛的初始排隊位置和車輛移動至隊伍隊首的時間；根據預設的隊伍中各個位置順序的位置範圍，查找初始排隊位置在各個位置順序的位置範圍內的車輛移動至隊伍隊首的時間，作為各個位置順序的歷史排隊時間；根據各個位置順序對應的歷史排隊時間計算各個位置順序的預測排隊時間，建立位置順序與預測排隊時間的映射關係。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之車輛排隊時間預測方法，在步驟S200中，排在隊伍隊首的車輛在停車位置以大於第二速度閾值的速度駛離；在所述步驟S100和步驟S200之間，該車輛排隊時間預測方法還包括如下步驟： 將排在隊伍隊首的車輛在駛離之前的停車位置作為隊伍隊首位置。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之車輛排隊時間預測方法，在所述步驟S200中，根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序，包括如下步驟：計算各個排隊車輛的位置資料與隊伍隊首位置的距離。
  9. 一種車輛排隊時間預測系統，用於實現申請專利範圍第1至8中任一項所述的車輛排隊時間預測方法，所述系統包括：位置資料獲取模組，用於採集排隊場所內的各個排隊車輛的位置資料；排隊隊伍確定模組，用於根據各個排隊車輛的位置資料確定待預測車輛在隊伍中的位置順序；排隊時間預測模組，用於根據預設的位置順序與預測排隊時間的映射關係，確定待預測車輛的預測排隊時間。
  10. 一種車輛排隊時間預測設備，包括：處理器；記憶體，其中存儲有所述處理器的可執行指令；其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行申請專利範圍第1至8中任一項所述的車輛排隊時間預測方法的步驟。
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