一种智能停车场的车位预约方法、设备及介质与流程

本技术涉及预约服务领域，具体涉及一种智能停车场的车位预约方法、设备及介质。

背景技术：

1、随着技术的发展，智能停车场逐渐走入人们的生活中。在智能停车场中可以对当前的车位使用情况进行监控，人们可以预先对智能停车场中的车位进行预约，以防止出行到达目的地后，停车场满车，找不到停车位的情况发生。

2、传统的车位预约过程中，人们登录相应的平台后，输入想要的预约时间段，平台统计在预约时间段内的空余车位，并向用户展示空余车位，由用户自行选择车位进行预约。

3、然而对于用户来说，当其对于该停车场内部以及周围环境不了解时，只能根据主观随便选择车位预约，如此可能导致最终选取到的车位不符合用户预期的情况发生。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本技术提出了一种智能停车场的车位预约方法，包括：

2、预约平台接收用户的预约请求，根据所述预约请求确定用户本次出行的目标位置，并在所述目标位置的预设范围内，确定已与所述预约平台对接的智能停车场；

3、根据所述预约请求，确定所述用户的出行信息，并生成对应的多维度的出行特征，并确定所述出行特征中包含的基础维度和特殊维度；

4、根据所述智能停车场确定空余车位，并针对每个空余车位，根据对应的车位信息以及所述基础维度，生成对应的多维度的车位特征；

5、若所述特殊维度的特征值满足预设条件，则根据所述特殊维度生成特殊用户需求特征，并将所述车位特征与所述特殊用户需求特征合并，得到车位匹配特征；

6、基于主成分分析，对所述车位匹配特征进行降维处理，得到降维匹配特征；

7、基于所述降维匹配特征中的维度的权重系数，对各车位信息进行评分，并将评分最高的若干个车位信息，作为对所述用户的推荐预约车位，在所述预约平台中进行渲染展示。

8、在一个示例中，所述出行特征的基础维度包括：出行人数、目标位置、车型；

9、针对每个空余车位，根据对应的车位信息以及所述基础维度，生成对应的多维度的车位特征，具体包括：

10、针对每个空余车位，确定其对应的车位信息，所述车位信息包括：车位位置信息、车位大小，所述车位位置信息包括：车位与最近的车辆出入口对应的第一距离、车位与最近的人物出入口对应的第二距离；

11、根据所述车位信息以及所述基础维度，生成对应的多维度的车位特征，所述车位特征的维度包括：第一距离、第二距离、所在停车场与目标位置的第三距离、车位大小与车型的匹配度。

12、在一个示例中，所述出行特征的特殊维度包括：用户驾龄、是否包含弱势人群、是否需要携带或放置重物、车辆价值；

13、若所述特殊维度的特征值满足预设条件，则根据所述特殊维度生成特殊用户需求特征，具体包括：

14、若所述用户驾龄对应的特征值低于预设驾龄，则在特殊用户需求特征中添加维度：车位抵达困难度，其中，所述车位抵达困难度与所述用户驾龄呈负相关；

15、若所述是否包含弱势人群、是否需要携带或放置重物对应的特征值为是，则在特殊用户需求特征中添加维度：用户出行困难度，其中，所述用户出行困难度为默认值；

16、若所述车辆价值对应的特征值高于预设价值，则在特殊用户需求特征中添加维度：车位周围车辆的价值信息。

17、在一个示例中，基于主成分分析，对所述车位匹配特征进行降维处理，得到降维匹配特征，具体包括：

18、基于所述车位匹配特征，生成对应的第一矩阵，并对所述第一矩阵进行标准化处理，得到第二矩阵；所述第一矩阵中，每一行代表一个车位信息，每一列代表车位匹配特征中的一个维度；

19、根据所述第二矩阵，得到对应的协方差矩阵；

20、对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到各特征向量以及对应的特征值，每个特征向量对应于车位匹配特征中的一个维度；

21、选取特征值最大的若干个特征向量，作为所述主成分，并组成降维矩阵，其中，若所述车位匹配特征中包含所述特殊用户需求特征，且所述主成分中未包含所述特殊用户需求特征中对应的维度，则将所述主成分中特征值最小的特征向量，替换为所述特殊用户需求特征中特征值最大的特征向量；

22、根据所述第二矩阵和所述降维矩阵，得到降维匹配特征对应的第三矩阵。

23、在一个示例中，基于所述降维匹配特征中的维度的权重系数，对各车位信息进行评分，具体包括：

24、基于所述第三矩阵中，各特征向量的特征值的大小，按比例得到所述降维匹配特征中的各维度的权重系数；

25、根据所述权重系数，以及各车位信息的车位特征中，对应维度的特征值，对各车位信息进行评分；

26、其中，若所述降维矩阵中包含所述特殊用户需求特征对应的特征向量，则降低该特征向量对应的权重系数。

27、在一个示例中，将评分最高的若干个车位信息，作为对所述用户的推荐预约车位，具体包括：

28、确定预设范围内的智能停车场的数量为多个，且包括多个停车场类型，所述停车场类型包括：公共停车场、商业停车场、私人停车场；

29、依次对每个停车场类型中的空余车位进行评分，并针对每个停车场类型，均选取评分最高的若干个车位信息，作为对所述用户的推荐预约车位。

30、在一个示例中，所述方法还包括：

31、确定所述评分最高的车位信息，未达到预设评分，则确定所述目标位置是否属于预设场景，或，所述特殊维度的特征值是否满足预设条件；

32、若是，则针对每个停车场类型，在产生新的空余车位后，继续得到该新的空余车位的评分，直至每个停车场类型中，都出现新的空余车位的评分均达到预设评分，或，当前时间已达到预约时间段前指定时长的时间点；

33、若新的空余车位的评分达到预设评分，则将其为所述用户替换已预约的车位。

34、在一个示例中，在所述目标位置的预设范围内，确定已与所述预约平台对接的智能停车场之后，所述方法还包括：

35、获取所述用户的历史预约记录，并确定所述用户在所述历史预约记录中选择的历史车位；

36、若所述历史车位属于确定的智能停车场，且属于空余车位，则将所述历史车位作为推荐预约车位，在所述预约平台中进行渲染展示。

37、另一方面，本技术还提出了一种智能停车场的车位预约设备，包括：

38、至少一个处理器；以及，

39、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

40、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如：上述任一示例所述的智能停车场的车位预约方法。

41、另一方面，本技术还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：上述任一示例所述的智能停车场的车位预约方法。

42、通过本技术提出智能停车场的车位预约方法能够带来如下有益效果：

43、1、对于用户来说，尤其是对于未到达过目标位置处的用户，预约平台基于用户的特征，以及相关的车位特征，能够在空余车位中，为用户选取到最合适的车位，并向用户推荐。无需用户在大量车位中选择，方便了用户在预约车位时的选择便利性，也能够使得最终推荐的车位更符合用户的需求，增加了用户在车位使用时的体验。

44、2、将出行特征划分为基础维度和特殊维度，在对车位进行评分，为用户选择车位时，不仅能够满足对于大多数用户的基础需求，也能够满足少部分用户的特殊需求，保证用户在使用车位时的出行便利。

45、3、对车位匹配特征进行降维处理，能够在其中选取出最核心的维度，减少数据中的噪音，为最终的评分做好基础，从而增加最终对各车位评分的准确性。

46、4、在评分过程中，针对于具有特殊需求用户，通过降低其权重，以保障在满足用户基础需求的基础上，再考虑特殊需求，防止出现本末倒置的情况，使得最终为用户选取的车位不符合用户的实际需求。

47、5、当智能停车场对应于多种类型时，每个类型都为用户选取相应的推荐预约车位，从而增加用户的选择范围，由用户自己选择预约哪个类型的停车场，提高用户体验。

48、6、当用户具有历史预约记录时，可以根据用户的历史预约车位，为用户再次推荐，保证用户能够快速找到其已经使用过的车位。