车辆、停车管理设备及其停车场推荐方法技术

本申请涉及车辆停放技术领域，提供一种车辆、停车管理设备及其基于停车难度分析的停车场推荐方法，获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值，按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析，根据所述训练和难度分析得到量化值，根据用户到所述目标停车场的距离值和所述量化值判断停车难度指数，根据所述停车难度指数进行停车场推荐。本申请能够对目标停车场进行多时间段的用户数据进行分析，根据分析结果判断其停车难度，进而提前给用户进行提示和推荐，避免用户无法停车或者白走冤枉路，改善用户体验。

【技术实现步骤摘要】
车辆、停车管理设备及其停车场推荐方法
本申请涉及停车管理
，具体涉及一种基于停车难度分析的停车场推荐方法，以及应用所述基于停车难度分析的停车场推荐方法的停车管理设备和车辆。
技术介绍
随着生活水平的不断改善，汽车在人们的生活中越来越普遍，逐步成为城市和乡村的人们生活中不可或缺的交通工具之一。同时，人们不再简单的定义汽车为交通运输工具与代步工具，汽车的安全性、环保性、舒适性以及娱乐性等方面的需求越来越大。这些方面需求的急剧增加，导致车载通信的频谱资源短缺、频段拥挤、安全等问题日益突出。但是，目前私家车越来越多，对应地在大中城市中，停车位也越来越紧张，由此引发的纠纷问题也越来越严重。很多时候，用户对停车场一无所知，不但不能顺利停车，还可能由于临时违停而被缴纳各种罚款，这给用户带来非常大的不便，影响用户的行车体验。针对现有技术的多方面不足，本申请的专利技术人经过深入研究，提出一种车辆、停车管理设备及其基于停车难度分析的停车场推荐方法。
技术实现思路
本申请的目的在于，提供一种车辆、停车管理设备及其基于停车难度分析的停车场推荐方法，能够对目标停车场进行多时间段的用户数据进行分析，根据分析结果判断其停车难度，进而提前给用户进行提示和推荐，避免用户无法停车或者白走冤枉路，改善用户体验。为解决上述技术问题，本申请提供一种基于停车难度分析的停车场推荐方法，作为其中一种实施方式，所述基于停车难度分析的停车场推荐方法包括步骤：获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值；按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析；根据所述训练和难度分析得到量化值；根据用户到所述目标停车场的距离值和所述量化值判断停车难度指数；根据所述停车难度指数进行停车场推荐。作为其中一种实施方式，所述获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值的步骤，还包括：设定所述目标停车场的有效距离范围；在所述有效距离范围内获取多个时间段的多个用户数量值。作为其中一种实施方式，所述根据用户到所述目标停车场的距离值和所述量化值判断停车难度指数的步骤，具体包括：获取用户到所述目标停车场的距离值；利用所述距离值乘以所述量化值，以得到参考值；根据所述参考值判断得到停车难度指数。作为其中一种实施方式，所述按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析的步骤，具体包括：若多个时间段对应的多个用户数量值均小于第一预设值，判断其理论停车难度为容易，并进行训练；根据实际停车难度对训练结果进行修正。作为其中一种实施方式，所述按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析的步骤，具体包括：取依序连续的三个时间段T1、T2和T3，其对应的三个用户数量值为N1、N2和N3，若N2大于N3，判断用户数量值为趋势减少，并进一步比较N1和N2的大小；若N1大于N2，则判断其理论停车难度为容易并进行训练，若N1不大于N2，则判断其理论停车难度为一般并进行训练；根据实际停车难度对训练结果进行修正；其中，若N1不大于N2，且N1和N2之间的差异值越大，判断其对应的理论停车难度为越容易、且判断T1之前的停车难度为困难。作为其中一种实施方式，所述按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析的步骤，具体包括：取依序连续的三个时间段T1、T2和T3，其对应的三个用户数量值为N1、N2和N3，若N2约等于N3，且N3大于第二预设阈值，则判断N3越大其对应的理论停车难度为越困难；对理论停车难度进行训练，并根据实际停车难度对训练结果进行修正。作为其中一种实施方式，所述按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析的步骤，具体包括：取依序连续的三个时间段T1、T2和T3，其对应的三个用户数量值为N1、N2和N3，若N2小于N3，判断用户数量值为趋势增加且对应的理论停车难度为困难；其中，N2和N3的差异值越小，则判断其理论停车难度越容易；对理论停车难度进行训练，并根据实际停车难度对训练结果进行修正。作为其中一种实施方式，所述按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析的步骤，具体包括：取依序连续的三个时间段T1、T2和T3，其对应的三个用户数量值为N1、N2和N3；判断三个时间段T1、T2和T3的三个用户数量值为N1、N2和N3中存在的相同用户的个数；若相同用户的个数大于第三预设阈值，则判断其对应的理论停车难度为困难；对理论停车难度进行训练，并根据实际停车难度对训练结果进行修正。作为其中一种实施方式，所述获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值的步骤之前，还包括：判断目标停车场是否已进行停车数据共享；若已进行停车数据共享，根据空闲停车位和总停车位的比值计算得到停车难度指数并结束，若未进行停车数据共享，则执行所述获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值的步骤。为解决上述技术问题，本申请还提供一种停车管理设备，作为其中一种实施方式，所述停车管理设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行计算机程序，以实现如上所述的基于停车难度分析的停车场推荐方法。为解决上述技术问题，本申请还提供一种车辆，作为其中一种实施方式，所述车辆配置有如上所述的停车管理设备。本申请车辆、停车管理设备及其基于停车难度分析的停车场推荐方法，获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值，按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析，根据所述训练和难度分析得到量化值，根据用户到所述目标停车场的距离值和所述量化值判断停车难度指数，根据所述停车难度指数进行停车场推荐。本申请能够对目标停车场进行多时间段的用户数据进行分析，根据分析结果判断其停车难度，进而提前给用户进行提示和推荐，避免用户无法停车或者白走冤枉路，改善用户体验。上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。附图说明图1为本申请基于停车难度分析的停车场推荐方法一实施方式的流程示意图。图2为本申请停车管理设备的模块示意图。具体实施方式为更进一步阐述本申请为达成预定申请目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本申请车辆、车机设备及其基于停车难度分析的停车场推荐方法的具体实施方式、方法、步骤、特征及其效果，详细说明如下。有关本申请的前述及其他
技术实现思路
、特点及功效,在以下配合参考图式的较佳实施例的详细说明中将可清楚呈现。通过具体实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于停车难度分析的停车场推荐方法，其特征在于，所述基于停车难度分析的停车场推荐方法包括步骤：/n获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值；/n按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析；/n根据所述训练和难度分析得到量化值；/n根据用户到所述目标停车场的距离值和所述量化值判断停车难度指数；/n根据所述停车难度指数进行停车场推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于停车难度分析的停车场推荐方法，其特征在于，所述基于停车难度分析的停车场推荐方法包括步骤：
获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值；
按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析；
根据所述训练和难度分析得到量化值；
根据用户到所述目标停车场的距离值和所述量化值判断停车难度指数；
根据所述停车难度指数进行停车场推荐。


2.根据权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述获取目标停车场在多个时间段所对应的多个用户数量值的步骤，还包括：
设定所述目标停车场的有效距离范围；
在所述有效距离范围内获取多个时间段的多个用户数量值。


3.根据权利要求2所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述根据用户到所述目标停车场的距离值和所述量化值判断停车难度指数的步骤，具体包括：
获取用户到所述目标停车场的距离值；
利用所述距离值乘以所述量化值，以得到参考值；
根据所述参考值判断得到停车难度指数。


4.根据权利要求2所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析的步骤，具体包括：
若多个时间段对应的多个用户数量值均小于第一预设值，判断其理论停车难度为容易，并进行训练；
根据实际停车难度对训练结果进行修正。


5.根据权利要求2所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述按照时间顺序对所述多个时间段及其对应的多个用户数量值进行训练和难度分析的步骤，具体包括：
取依序连续的三个时间段T1、T2和T3，其对应的三个用户数量值为N1、N2和N3，若N2大于N3，判断用户数量值为趋势减少，并进一步比较N1和N2的大小；
若N1大于N2，则判断其理论停车难度为容易并进行训练，若N1不大于N2，则判断其理论停车难度为一般并进行训练；
根据实际停车难度对训练结果进行修正；
其中，若N1不大于N2，且N1和N2之间的差异值越大，判断其对应的理论停车难度为越容易、且判断T1之前的停车难度为困难。


6.根据权利要求2所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述按照时间顺序对所述多个时间段...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐平，
申请(专利权)人：上海博泰悦臻电子设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31