一种停车位预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及车位规划技术领域，尤其涉及一种停车位预测方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.停车场中、道路两旁车辆随意停放的现象屡见不鲜，轻者造成车辆堵塞，严重情况下还会危害公共安全。
3.目前的停车场大多是出于自身体量规划停车位，没有对当前区域内的车辆停车需求进行统计，因此会出现有的停车场车位空闲，有的停车场停车难的现象。如何对各个车场停车位进行统一合理的规划建设，使公共停车位分配合理，有效解决当前停车难和车位空闲的情况，是当前亟需解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种停车位预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决公共停车位分配不合理的问题。
5.根据本发明的一方面，提供了一种停车位预测方法，包括：
6.获取目标范围内的车辆抓拍数据以及车位数据；
7.对所述车辆抓拍数据和所述车位数据进行数据清洗得到标准化数据，根据所述标准化数据确定抓拍图像中的车辆停车需求；
8.连续统计目标范围内有停车需求的车辆，将统计结果作为历史停车需求，根据所述历史停车需求预测未来停车需求。
9.根据本发明的另一方面，提供了一种停车位预测装置，包括：
10.数据获取模块，用于获取目标范围内的车辆抓拍数据以及车位数据；
11.停车需求确定模块，用于对所述车辆抓拍数据和所述车位数据进行数据清洗得到标准化数据，根据所述标准化数据确定抓拍图像中的车辆停车需求；
12.未来停车需求预测模块，用于连续统计目标范围内有停车需求的车辆，将统计结果作为历史停车需求，根据所述历史停车需求预测未来停车需求。
13.根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
14.至少一个处理器；以及
15.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
16.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序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本发明任一实施例所述的停车位预测方法。
17.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的停车位预测方法。
18.本发明实施例的技术方案，通过获取目标范围内的车辆抓拍数据以及车位数据；对所述车辆抓拍数据和所述车位数据进行数据清洗得到标准化数据，根据所述标准化数据确定抓拍图像中的车辆停车需求；连续统计目标范围内有停车需求的车辆，将统计结果作为历史停车需求，根据所述历史停车需求预测未来停车需求。本发明通过根据目标范围内的车辆停车需求统一规划公共车位，能够有效减少停车难、车位空闲的情况，从而避免资源的浪费，最大效率的实现了公共车位的利用。
19.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明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
20.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1为本发明实施例提供的一种停车位预测方法的流程图；
22.图2为本发明实施例提供的一种得到抓拍图像中的车辆停车需求的流程图；
23.图3为本发明实施例提供的又一种停车位预测方法的流程图；
24.图4为本发明实施例提供的一种停车位预测装置的结构示意图；
25.图5为本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
27.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
28.实施例一
29.图1为本发明实施例提供的一种停车位预测方法的流程图，本实施例可适用于规划公共停车位的情况，该方法可以由停车位预测装置来执行，该停车位预测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该停车位预测装置可配置于电子设备中。例如，电子设备可以为服务器或服务器集群等。
30.如图1所示，该方法包括：
31.步骤110、获取目标范围内的车辆抓拍数据以及车位数据。
32.其中，目标范围可以是以设定距离为半径的区域，也可以是根据实际情况划分的区域。示例性的，可以设目标范围为当前位置半径一公里的区域。车辆抓拍数据是通过抓拍图像得到的车辆数据，例如车辆进入停车场时的进口抓拍时间、离开停车场时的出口抓拍时间、车牌号等车辆信息。
33.可选的，获取目标范围内的车辆抓拍数据，包括：
34.通过对接设备/ai摄像头/市政平台/车场平台获取车辆抓拍数据。
35.需要说明的是，对于目标范围内的一些老旧停车场，可以通过定制对接各个厂商的设备安装在停车场进出口处以获取进出车辆的抓拍图像，对于安装了ai摄像头的停车场可以直接通过ai摄像头获取抓拍图像，对接设备/ai摄像头从抓拍图像中得到车辆抓拍数据，并将车辆抓拍数据上传至云端。若停车场将车辆抓拍数据上传到了市政平台或车场平台，则云端可以直接从市政平台或车场平台获取汇总后的车辆抓拍数据。
36.车位数据包括目标范围内的总停车位数量、公共车位数量以及私家车辆车牌号。可以通过人工采集的方式统计目标范围的车位数据，并将统计结果上传至云端。
37.步骤120、对车辆抓拍数据和车位数据进行数据清洗得到标准化数据，根据标准化数据确定抓拍图像中的车辆停车需求。
38.具体的，对车辆抓拍数据和车位数据进行数据清洗的目的是剔除重复数据或无效数据。标准化数据是进行数据清洗后的车辆抓拍数据和车位数据。对车辆抓拍数据和车位数据进行数据清洗能够提高确定车辆停车需求的准确度。
39.可选的，构建停车需求判断与预测模型；将标准化数据输入停车需求判断与预测模型，得到抓拍图像中的车辆停车需求。
40.具体的，停车需求判断与预测模型确定车辆停车需求的方法参阅下文，在此不做赘述。
41.步骤130、连续统计目标范围内有停车需求的车辆，将统计结果作为历史停车需求，根据历史停车需求预测未来停车需求。
42.具体的，可以以年/月/日为单位连续统计目标范围内各个车场进出车辆的停车需求，并将统计结果作为目标范围内车辆的历史停车需求。示例性的，连续统计某一目标范围内三年的车辆停车需求，并将三年中每天的车辆停车需求以图表的形式体现出来，通过大数据和云计算预测未来一段时间内的停车需求。
43.可选的，停车需求判断与预测模型根据历史停车需求的同比增长率或环比增长率预测未来停车需求。
44.示例性的，停车需求判断与预测模型可以根据2020年国庆期间相对2019年国庆期间的停车需求增长率以及2021年国庆期间相对2020年国庆期间的停车需求增长率，预测2022年国庆期间相对2021年国庆期间的停车需求增长率，并根据2021年国庆期间的停车需求计算出2022年国庆期间的停车需求。或者停车需求判断与预测模型根据2021年5月份相对2021年4月份的停车需求增长率预测2022年5月份相对2022年4月份的停车需求增长率，然后根据2022年4月份的停车需求计算出2022年5月份的停车需求增长率。
45.可选的，连续统计目标范围内已找到车位的车辆和未找到车位的车辆。
46.具体的，有停车需求的车辆包括已找到车位的车辆和未找到车位的车辆。
47.可选的，在根据历史停车需求预测未来停车需求之后，该方法还包括：
48.根据未来停车需求规划停车位。
49.具体的，可以根据某一车场未找到车位的车辆数量增加该车场的停车位数，也可以根据某一车场的空余车位数减少该车场的停车位数。
50.本实施例的技术方案，通过获取目标范围内的车辆抓拍数据以及车位数据；对所述车辆抓拍数据和所述车位数据进行数据清洗得到标准化数据，根据所述标准化数据确定抓拍图像中的车辆停车需求；连续统计目标范围内有停车需求的车辆，将统计结果作为历史停车需求，根据所述历史停车需求预测未来停车需求。本实施例通过根据目标范围内的车辆停车需求统一规划公共车位，能够有效减少停车难、车位空闲的情况，从而避免资源的浪费，最大效率的实现公共车位的利用。
51.在一个具体的实施例中，提供了一种得到抓拍图像中的车辆停车需求的流程。图2为本发明实施例提供的一种得到抓拍图像中的车辆停车需求的流程图，本实施例在上述实施例的基础上对得到抓拍图像中的车辆停车需求进行进一步细化。如图2所示，所述将所述标准化数据输入所述停车需求判断与预测模型，得到所述抓拍图像中的车辆停车需求，包括：
52.步骤210、判断所述抓拍图像中的车辆是否为社会车辆。
53.具体的，可以根据抓拍图像中车辆的车牌号与该车场的车位数据进行对比，从而判断当前车辆是否为社会车辆。如果该车场的私家车辆车牌号中存在与抓拍图像中车辆的车牌号相同的，则当前车辆不是社会车辆。如果该车场的私家车辆车牌号中不存在与抓拍图像中车辆的车牌号相同的，则当前车辆为社会车辆。
54.步骤220、若是，根据所述车辆的进口抓拍时间和出口抓拍时间确定所述车辆的进出停留时间。
55.具体的，车辆的进出停留时间等于出口抓拍时间减去进口抓拍时间，车辆的进口抓拍时间和出口抓拍时间可以根据抓拍图像获取，也可以在抓拍时记录。
56.步骤230、根据当前车场的进出口距离和车辆正常时速确定车场正常行驶时间，若所述车辆的进出停留时间大于车场正常行驶时间，则判断所述车辆为有停车需求的车辆。
57.具体的，车场正常行驶时间等于车场进出口距离除以车辆正常时速。若车辆的进出停留时间大于车场正常行驶时间，说明车辆在车场内不是正常行驶，可能是找到了车位并进行了停放，也可能是由于没有找到车位而驶出车场，即有停车需求的车辆包括已找到车位的车辆和未找到车位的车辆。
58.本实施例中，通过判断抓拍图像中的车辆是否为社会车辆，以及根据社会车辆的进口抓拍时间和出口抓拍时间确定车辆的进出停留时间，根据当前车场的进出口距离和车辆正常时速确定车场正常行驶时间，从而根据车辆的进出停留时间和车场正常行驶时间判断车辆是否为有停车需求的车辆，进而有利于根据车辆停车需求规划停车位。
59.图3为本发明实施例提供的又一种停车位预测方法的流程图。如图3所示，所述方法包括：
60.步骤310、通过对接设备获取车辆抓拍数据，并上报至云端。
61.步骤320、通过ai摄像头获取车辆抓拍数据，并上报至云端。
62.步骤330、通过市政平台获取车辆抓拍数据，并上报至云端。
63.步骤340、通过车场平台获取车辆抓拍数据，并上报至云端。
64.步骤350、云端通过大数据和云计算对车辆抓拍数据和车位数据进行分析与计算，并将结果输入到预测模型中。
65.步骤360、输出预测结果。
66.本实施例通过根据目标范围内的车辆停车需求统一规划公共车位，能够有效减少停车难、车位空闲的情况，从而避免资源的浪费，最大效率的实现公共车位的利用。
67.图4为本发明实施例提供的一种停车位预测装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：
68.数据获取模块410，用于获取目标范围内的车辆抓拍数据以及车位数据；
69.停车需求确定模块420，用于对所述车辆抓拍数据和所述车位数据进行数据清洗得到标准化数据，根据所述标准化数据确定抓拍图像中的车辆停车需求；
70.停车需求预测模块430，用于连续统计目标范围内有停车需求的车辆，将统计结果作为历史停车需求，根据所述历史停车需求预测未来停车需求。
71.本实施例的技术方案，通过获取目标范围内的车辆抓拍数据以及车位数据；对所述车辆抓拍数据和所述车位数据进行数据清洗得到标准化数据，根据所述标准化数据确定抓拍图像中的车辆停车需求；连续统计目标范围内有停车需求的车辆，将统计结果作为历史停车需求，根据所述历史停车需求预测未来停车需求。本实施例通过根据目标范围内的车辆停车需求统一规划公共车位，能够有效减少停车难、车位空闲的情况，从而避免资源的浪费，最大效率的实现公共车位的利用。
72.可选的，所述数据获取模块410包括：
73.车辆抓拍数据获取单元，用于通过对接设备/ai摄像头/市政平台/车场平台获取车辆抓拍数据。
74.可选的，所述停车需求确定模块420包括：
75.模型构建单元，用于构建停车需求判断与预测模型；
76.停车需求获取单元，用于将所述标准化数据输入所述停车需求判断与预测模型，得到所述抓拍图像中的车辆停车需求。
77.可选的，所述停车需求获取单元包括：
78.社会车辆判断子单元，用于判断所述抓拍图像中的车辆是否为社会车辆；
79.进出停留时间确定子单元，用于根据所述车辆的进口抓拍时间和出口抓拍时间确定所述车辆的进出停留时间；
80.停车需求确定子单元，用于根据当前车场的进出口距离和车辆正常时速确定车场正常行驶时间，若所述车辆的进出停留时间大于车场正常行驶时间，则判断所述车辆为有停车需求的车辆。
81.可选的，所述停车需求预测模块430，具体用于根据所述历史停车需求的同比增长率或环比增长率预测未来停车需求。
82.可选的，所述停车需求确定模块420，具体用于连续统计目标范围内已找到车位的车辆和未找到车位的车辆。
83.可选的，停车位规划单元，用于在所述根据所述历史停车需求预测未来停车需求之后，根据所述未来停车需求规划停车位。
84.本发明实施例所提供的停车位预测装置可执行本发明任意实施例所提供的停车位预测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
85.图5为本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。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(如头盔、眼镜、手表等)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/或者要求的本发明的实现。
86.如图5所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(rom)12、随机访问存储器(ram)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(rom)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(ram)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、rom 12以及ram 13通过总线14彼此相连。输入/输出(i/o)接口15也连接至总线14。
87.电子设备10中的多个部件连接至i/o接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10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。
88.处理器11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。处理器11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处理器、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。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如停车位预测方法。
89.在一些实施例中，停车位预测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到ram 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的停车位预测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行停车位预测方法。
90.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、现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(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。
91.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序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，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序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。
92.在本发明的上下文中，计算机可读存储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计算机程序。计算机可读存储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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。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。
93.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：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电子设备。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。
94.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)、区块链网络和互联网。
95.计算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，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
96.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，本发明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，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
97.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。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。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。