【技术实现步骤摘要】
用于确定推荐位置的系统和方法
本申请一般涉及用于提供线上到线下服务的系统和方法,更具体地,涉及用于优化叫车服务中推荐的上车位置或推荐的下车位置的系统和方法。
技术介绍
线上到线下服务的发展,例如但不限于在线叫车服务,为人们的日常生活带来了非凡的便利。在在线叫车服务期间,服务系统经常向乘客推荐位置(例如,上车位置、下车位置等)以改善用户体验。在用于推荐位置的现有方法中,系统经常分析历史订单以选择历史订单中的大量乘客使用的位置作为推荐位置。然而,现有方法的问题在于,仅基于历史订单中使用的推荐位置通常不合理和/或缺乏及时更新。例如,在推荐位置或其周围,可能存在乘客必须绕过(有时通过破坏规则)来上车、或者司机不能合法地停车接载(或放下)乘客的障碍物。诸如栅栏、电子眼、黄网格线、禁止停止线等障碍物通常不在可搜索的道路网络系统中。又例如,快速变化的城市道路经常使得必须经常更新推荐位置,这对现有方法来说是不可能的。因此,利用现有方法,在线叫车系统有时无法识别或及时更新障碍以优化推荐位置。期望提供用于确定推荐位置的系统和方法,并且更具体地, ...
【技术保护点】
1.一种用于确定推荐位置的系统,其特征在于,包括:/n候选位置识别模块,用于基于至少两个历史乘客的历史订单数据,识别候选位置;/n图像获取模块,用于获取显示所述候选位置周围场景的至少两个图像,其中所述至少两个图像由至少一个行车记录仪捕获;/n道路要素识别模块,用于基于所述至少两个图像,确定关于所述候选位置周围是否存在道路要素的识别结果;以及/n推荐位置确定模块,用于基于所述识别结果,确定所述候选位置是否是推荐位置。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于确定推荐位置的系统,其特征在于,包括:
候选位置识别模块,用于基于至少两个历史乘客的历史订单数据,识别候选位置;
图像获取模块,用于获取显示所述候选位置周围场景的至少两个图像,其中所述至少两个图像由至少一个行车记录仪捕获;
道路要素识别模块,用于基于所述至少两个图像,确定关于所述候选位置周围是否存在道路要素的识别结果;以及
推荐位置确定模块,用于基于所述识别结果,确定所述候选位置是否是推荐位置。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述道路要素识别模块还用于:
对于所述至少两个图像中的每一个,基于深度学习神经网络识别所述道路要素是否存在于所述候选位置周围。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的系统,其特征在于,所述识别结果是所述道路要素不存在,所述推荐位置确定模块用于将所述候选位置被确定为所述推荐位置。
4.根据权利要求1或权利要求2所述的系统,其特征在于,所述识别结果是所述道路要素存在,所述道路要素识别模块还用于:
确定以下至少之一:
所述道路要素的位置;
所述道路要素的面积;或者
所述道路要素的高度。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,所述道路要素是栅栏,所述道路要素识别模块还用于确定所述栅栏的面积是否为不连续的;并且
响应于所述栅栏的面积是不连续的,所述推荐位置确定模块用于将所述候选位置确定为推荐位置。
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述道路要素包括以下至少一个:栅栏、电子眼、交通信号灯、交通标识、黄网格线、或沿着道路的禁止停止线。
7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,还包括指示发送模块,用于
通过所述至少一个网络接口向所述至少一个行车记录仪发送指令以记录所述图像,其中所述至少一个行车记录仪中的一个安装在车辆上。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述指示发送模块还用于:
通过所述至少一个网络接口获取至少两个车辆的GPS数据;以及
根据所述GPS数据,确定所述至少两个车辆中是否有一个或以上车辆在所述候选位置附近。
9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,所述图像获取模块进一步用于:
响应于确定所述一个或以上车辆在所述候选位置附近,从与所述至少一个车辆相对应的所述至少一个行车记录仪获取所述候选位置附近的至少一个视频,其中,所述至少两个图像从所述至少一个视频中提取,并且所述至少两个图像中的每一个都包括位置信息。
10.根据权利要求7-9中任一项所述的系统,其特征在于,所述指示发送模块还用于:
获取将所述指令发送到所述至少一个行车记录仪的触发条件,其中所述触发条件包括乘客的投诉或司机的反馈。
11.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,还包括结果验证模块,用于:
对于所述至少一个行车记录仪中的每一个,通过所述至少一个网络接口获取显示所述候选位置周围的场景的至少一个图像,其中所述至少一个图像由所述行车记录仪捕获;以及
基于所述至少一个行车记录仪捕获的至少一个图像,验证所述识别结果。
12.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述候选位置是候选上车位置或候选下车位置。
13.一种确定推荐位置的方法,其特征在于,包括:
基于至少两个历史乘客的历...
【专利技术属性】
技术研发人员:高钰舒,许鹏飞,
申请(专利权)人:北京嘀嘀无限科技发展有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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