一种共享电动车智能调度分析方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及智能调度规划领域，更具体的，涉及一种共享电动车智能调度分析方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、随着电动车的普及和城市交通的快速发展，电动车调度问题变得越来越重要。如何有效地调度电动车，提高其使用效率和便利性，是当前亟待解决的问题。传统的电动车调度方法主要基于经验和简单规则，缺乏对用户需求和路径行为的有效分析和预测，导致共享电动车的调度效率低下，难以适应各种复杂场合。因此，目前亟需一种共享电动车智能调度分析方法。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的缺陷，提出了一种共享电动车智能调度分析方法、系统及存储介质。

2、本发明第一方面提供了一种共享电动车智能调度分析方法，包括：

3、基于目标区域，构建三维可视化的地图模型；

4、获取在历史时间段内，目标区域的共享电动车历史路线记录，区域人流量数据，基于所述历史路线记录与区域人流量数据进行共享电动车使用频率分析、区域人流频率分析与区域划分，得到多个子区域与对应区域频率信息；

5、在一个分析周期内，实时获取目标区域的人流分布数据与共享电动车监测数据，构建基于蚁群算法的路径模拟模型，以区域频率信息与人流分布数据作为路径模拟模型的初始参数数据并进行人群移动模拟，得到人群模拟数据；

6、基于所述人群模拟数据，结合地图模型进行人物位置映射，得到预测人群分布数据，基于预测人群分布数据与区域频率信息，对目标区域进行共享电动车需求计算分析，形成预测需求数据；

7、基于共享电动车监测数据与预测需求数据，对每个子区域进行调度分析与规划，得到实时调度方案。

8、本方案中，所述基于目标区域，构建三维可视化的地图模型，具体为：

9、获取目标区域基础信息；

10、所述基础信息包括目标区域的面积、地图轮廓、商圈分布、住宅分布信息；

11、基于所述目标区域基础信息构建出三维可视化的地图模型，通过预设终端设备进行地图模型展示。

12、本方案中，所述获取在历史时间段内，目标区域的共享电动车历史路线记录，区域人流量数据，基于所述历史路线记录与区域人流量数据进行共享电动车使用频率分析、区域人流频率分析与区域划分，得到多个子区域与对应区域频率信息，具体为：

13、在历史时间段内，采集目标区域内共享电动车的移动路径数据，将所述移动路径数据整合为历史路线记录；

14、在历史时间段内，基于预设公共摄像装置，获取历史视频数据，通过所述历史视频数据进行关键帧提取并基于cnn图像识别模型进行人物与共享电动车的识别统计，并得到目标区域的区域人流量数据；

15、基于历史路线记录，结合地图模型，对目标区域进行共享电动车的使用频率分布分析，并得到n个不同使用频率的子区域；

16、每个子区域对应一个共享电动车平均使用频率；

17、根据区域人流量数据，对每个子区域进行人流量分布统计分析，并得到每个子区域的人流频率值；

18、每个子区域对应一个区域频率信息，区域频率信息包括共享电动车平均使用频率与人流频率值。

19、本方案中，所述在一个分析周期内，实时获取目标区域的人流分布数据与共享电动车监测数据，构建基于蚁群算法的路径模拟模型，以区域频率信息与人流分布数据作为路径模拟模型的初始参数数据并进行人群移动模拟，得到人群模拟数据，具体为：

20、在一个分析周期内，通过预设公共摄像装置，实时获取目标区域的人流分布数据；

21、基于物联网与共享电动车终端，实时获取目标区域内的共享电动车监测数据；

22、所述共享电动车监测数据包括电动车的剩余电量、位置数据、使用频次、剩余路程；

23、以地图模型作为路径移动边界，构建基于蚁群算法的路径模拟模型，在路径模拟模型中，以每个子区域作为移动单位；

24、基于人流分布数据，设定每个子区域的初始化蚁群数量，所述蚁群数据量与对应人流量成正比；

25、根据区域频率信息，初始化每个子区域的信息素值与初始选择概率值；

26、所述信息素值为基于共享电动车平均使用频率设定，所述初始选择概率值为基于人流频率值设定；

27、设定初始参数数据后，通过路径模拟模型进行蚁群模拟，每次路径模拟后，实时更新信息素值，循环进行蚁群模拟，直至路径不再变化，并记录此时路径数据，将所述路径数据作为人群模拟数据。

28、本方案中，所述基于所述人群模拟数据，结合地图模型进行人物位置映射，得到预测人群分布数据，基于预测人群分布数据与区域频率信息，对目标区域进行共享电动车需求计算分析，形成预测需求数据，具体为：

29、通过人群模拟数据，在地图模型进行人物位置的映射与路径统计分析，得到可视化的预测人群分布数据；

30、通过预测人群分布数据，以子区域作为分析单位，结合区域频率信息，对目标区域进行共享电动车需求计算分析，并得到每个子区域的预测需求数据。

31、本方案中，所述基于共享电动车监测数据与预测需求数据，对每个子区域进行调度分析与规划，得到实时调度方案，具体为：

32、获取共享电动车监测数据；

33、基于所述共享电动车监测数据获取每个子区域内的电动车状态监测数据；

34、以每个子区域作为需求分析单位，结合电动车状态监测数据与预测需求数据，对子区域进行共享电动车实时调度分析，得到每个子区域的调度方案；

35、将区域频率信息中的共享电动车平均使用频率与人流频率值进行加权平均计算，并将得到的均值作为一个子区域的重要度；

36、基于重要度对子区域进行优先级排序，并得到区域优先级表；

37、对所有子区域的调度方案进行方案融合，并判断是否存在调度冲突，若存在，则基于区域优先级表进行优先调度融合分析，并最后得到实时调度方案。

38、本发明第二方面还提供了一种共享电动车智能调度分析系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括共享电动车智能调度分析程序，所述共享电动车智能调度分析程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

39、基于目标区域，构建三维可视化的地图模型；

40、获取在历史时间段内，目标区域的共享电动车历史路线记录，区域人流量数据，基于所述历史路线记录与区域人流量数据进行共享电动车使用频率分析、区域人流频率分析与区域划分，得到多个子区域与对应区域频率信息；

41、在一个分析周期内，实时获取目标区域的人流分布数据与共享电动车监测数据，构建基于蚁群算法的路径模拟模型，以区域频率信息与人流分布数据作为路径模拟模型的初始参数数据并进行人群移动模拟，得到人群模拟数据；

42、基于所述人群模拟数据，结合地图模型进行人物位置映射，得到预测人群分布数据，基于预测人群分布数据与区域频率信息，对目标区域进行共享电动车需求计算分析，形成预测需求数据；

43、基于共享电动车监测数据与预测需求数据，对每个子区域进行调度分析与规划，得到实时调度方案。

44、本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括共享电动车智能调度分析程序，所述共享电动车智能调度分析程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的共享电动车智能调度分析方法的步骤。

45、本发明公开了一种共享电动车智能调度分析方法、系统及存储介质。基于历史路线记录与区域人流量数据进行共享电动车使用频率分析、区域人流频率分析与区域划分，得到多个子区域与区域频率信息；构建基于蚁群算法的路径模拟模型，以区域频率信息与人流分布数据作为路径模拟模型的初始参数数据并进行人群移动模拟，得到人群模拟数据，结合地图模型进行人物位置映射，得到预测人群分布数据，基于预测人群分布数据与区域频率信息，对目标区域进行共享电动车需求计算分析，形成预测需求数据；基于共享电动车监测数据与预测需求数据，对每个子区域进行调度分析与规划，得到实时调度方案。通过本发明，能够有效实现共享电动车调度的实时性与高效性。