共享设备的定位方法和服务器技术

本说明书提供了共享设备的定位方法和服务器。基于该方法，可以先获取全量共享设备的环境特征向量，再根据上述环境特征向量对全量共享设备进行预设的第一聚类处理，聚类出环境特征之间的相似度较高的共享设备，得到多个第一集群；再根据统计得到的第一集群中携带有预设的闲置聚集标签的共享设备的占比，找出基于共享设备所发送的GPS定位数据所确定的存在闲置聚集情况的目标集群；进而可以利用目标集群中的共享设备发送的GPS定位数据，对该目标集群中的共享设备的位置信息进行统一修正，从而可以有效利用集群中共享设备的群体数据对集群中由于共享设备聚集堆放导致GPS定位异常的共享设备的位置信息进行修正。

【技术实现步骤摘要】
共享设备的定位方法和服务器
本说明书属于互联网
，尤其涉及共享设备的定位方法和服务器。
技术介绍
在共享设备(例如，共享单车等)的投放区域常常会出现共享设备聚集堆放的情况。当许多共享设备聚集堆放在一起时，会对共享设备的GPS信号造成干扰，进而影响共享设备的GPS定位，出现诸如共享设备的GPS信号被遮挡或者GPS定位漂移等GPS定位异常，进而影响共享设备的维护方对共享设备的位置的确定。甚至还会出现共享设备的维护方无法正常获取部分共享设备的GPS定位数据，出现共享设备失联。因此，亟需一种能够对集群中由于共享设备聚集堆放导致GPS信号被遮挡或者GPS定位漂移等GPS定位异常的共享设备的位置信息进行准确定位的方法。
技术实现思路
本说明书提供了一种共享设备的定位方法和服务器，以有效利用集群中共享设备的群体数据对集群中由于共享设备聚集堆放导致GPS信号被遮挡或者GPS定位漂移等GPS定位异常的共享设备的位置信息进行修正。本说明书提供了一种共享设备的定位方法，包括：获取多个共享设备中的各个共享设备的环境特征向量；根据所述环境特征向量，对所述多个共享设备进行预设的第一聚类处理，得到多个第一集群；其中，同一个第一集群中不同共享设备的环境特征向量所表征的环境特征之间的相似度大于预设的相似度阈值；统计各个第一集群中目标设备的占比；其中，所述目标设备为携带有预设的闲置聚集标签的共享设备；所述预设的闲置聚集标签为预先根据共享设备的GPS定位数据确定得到的；确定出目标设备的占比大于预设的第一占比阈值的第一集群，作为目标集群；根据所获取的目标集群中共享设备发送的GPS定位数据，对所述目标集群中的共享设备的位置信息进行修正。在一个实施例中，所述获取多个共享设备中的各个共享设备的环境特征向量，包括：接收所述多个共享设备中的各个共享设备发送的环境参数；其中，所述环境参数至少包括基站序列信息；根据所述环境参数，确定相应的向量元素，以建立得到与共享设备对应的环境特征向量。在一个实施例中，所述环境参数还包括以下至少之一：Wi-Fi指纹信息、蓝牙扫描信息、GPS定位数据。在一个实施例中，根据所述环境特征向量，对所述多个共享设备进行预设的第一聚类处理，得到多个第一集群，包括：统计不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度；根据不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度，确定出不同环境特征向量之间的相似度；根据不同环境特征向量之间的相似度，对共享设备的环境特征向量进行聚类运算，得到多簇环境特征向量的集合；根据所述多簇环境特征向量的集合，确定出多个第一集群。在一个实施例中，在向量元素包括基站序列信息的情况下，统计不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度，包括：确定不同环境特征向量中的基站序列信息中出现的基站编号；统计不同环境特征向量中的基站序列信息中相同基站编号的编号数量；根据基站序列信息中相同基站编号的编号数量，确定出不同环境特征向量中的基站序列信息之间的相似度。在一个实施例中，在向量元素包括GPS定位数据的情况下，统计不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度，包括：根据对不同环境特征向量中的GPS定位数据分别进行地理编码，得到对应的地理编码字符；通过计算不同的地理编码字符之间的近似度，确定出不同环境特征向量中的GPS定位数据之间的相似度。在一个实施例中，在向量元素包括Wi-Fi指纹信息的情况下，统计不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度，包括：确定不同环境特征向量中的Wi-Fi指纹信息中出现的mac地址；统计不同环境特征向量中的Wi-Fi指纹信息中相同mac地址的地址数量；根据Wi-Fi指纹信息中相同mac地址的地址数量，确定出不同环境特征向量中的Wi-Fi指纹信息之间的相似度。在一个实施例中，在统计各个第一集群中目标设备的占比之前，所述方法还包括：获取共享设备发送的GPS定位数据；根据所述GPS定位数据，对发送GPS定位数据的共享设备进行预设的第二聚类处理，得到多个第二集群；其中，所述第二集群包含有发送GPS定位数据的共享设备，且同一个第二集群中不同共享设备的GPS定位数据的差异值小于预设的差异阈值；从所述多个第二集群中确定出闲置聚集集群，并对所述闲置聚集集群中的共享设备设置预设的闲置聚集标签。在一个实施例中，从所述多个第二集群中确定出闲置聚集集群，包括：获取第二集群中的共享设备的历史订单信息；根据所述第二集群中的共享设备的历史订单信息，确定出第二集群中的闲置共享设备；统计各个第二集群中闲置共享设备的占比；从所述多个第二集群中确定出闲置共享设备的占比大于预设的第二占比阈值的第二集群，作为闲置聚集集群。在一个实施例中，根据所述第二集群中的共享设备的历史订单信息，确定出第二集群中的闲置共享设备，包括：根据共享设备的历史订单信息，确定出距离当前时间最近的订单时间，作为共享设备的上一次使用时间；计算共享设备的上一次使用时间与当前时间的时间差，作为共享设备的闲置时间；比较所述共享设备的闲置时间和预设的闲置时间阈值；在确定所述共享设备的闲置时间大于所述预设的闲置时间阈值的情况下，确定所述共享设备为闲置共享设备。在一个实施例中，根据所获取的目标集群中共享设备发送的GPS定位数据，对所述目标集群中的共享设备的位置信息进行修正，包括：根据所获取的目标集群中共享设备的GPS定位数据，通过加权求平均，得到位置信息的平均值；其中，所述目标集群中发送GPS定位数据的共享设备的数量小于或等于目标集群中共享设备的数量；根据所述位置信息的平均值，修正所述目标集群中的共享设备的位置信息。在一个实施例中，所述共享设备包括以下至少之一：共享自行车、共享气车、共享电动车。在一个实施例中，在对所述目标集群中的共享设备的位置信息进行修正之后，所述方法还包括：根据修正后的位置信息，对目标集群中长期处于闲置状态，且GPS定位异常的共享设备进行召回处理。本说明书还提供了一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现获取多个共享设备中的各个共享设备的环境特征向量；根据所述环境特征向量，对所述多个共享设备进行预设的第一聚类处理，得到多个第一集群；其中，同一个第一集群中不同共享设备的环境特征向量所表征的环境特征之间的相似度大于预设的相似度阈值；统计各个第一集群中目标设备的占比；其中，所述目标设备为携带有预设的闲置聚集标签的共享设备；所述预设的闲置聚集标签为预先根据共享设备的GPS定位数据确定得到的；确定出目标设备的占比大于预设的第一占比阈值的第一集群，作为目标集群；根据所获取的目标集群中共享设备发送的GPS定位数据，对所述目标集群中的共享设备的位置信息进行修正。本说明书还提供本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种共享设备的定位方法，包括：/n获取多个共享设备中的各个共享设备的环境特征向量；/n根据所述环境特征向量，对所述多个共享设备进行预设的第一聚类处理，得到多个第一集群；其中，同一个第一集群中不同共享设备的环境特征向量所表征的环境特征之间的相似度大于预设的相似度阈值；/n统计各个第一集群中目标设备的占比；其中，所述目标设备为携带有预设的闲置聚集标签的共享设备；所述预设的闲置聚集标签为预先根据共享设备的GPS定位数据确定得到的；/n确定出目标设备的占比大于预设的第一占比阈值的第一集群，作为目标集群；/n根据所获取的目标集群中共享设备发送的GPS定位数据，对所述目标集群中的共享设备的位置信息进行修正。/n

【技术特征摘要】
1.一种共享设备的定位方法，包括：
获取多个共享设备中的各个共享设备的环境特征向量；
根据所述环境特征向量，对所述多个共享设备进行预设的第一聚类处理，得到多个第一集群；其中，同一个第一集群中不同共享设备的环境特征向量所表征的环境特征之间的相似度大于预设的相似度阈值；
统计各个第一集群中目标设备的占比；其中，所述目标设备为携带有预设的闲置聚集标签的共享设备；所述预设的闲置聚集标签为预先根据共享设备的GPS定位数据确定得到的；
确定出目标设备的占比大于预设的第一占比阈值的第一集群，作为目标集群；
根据所获取的目标集群中共享设备发送的GPS定位数据，对所述目标集群中的共享设备的位置信息进行修正。


2.根据权利要求1所述的方法，所述获取多个共享设备中的各个共享设备的环境特征向量，包括：
接收所述多个共享设备中的各个共享设备发送的环境参数；其中，所述环境参数至少包括基站序列信息；
根据所述环境参数，确定相应的向量元素，以建立得到与共享设备对应的环境特征向量。


3.根据权利要求2所述的方法，所述环境参数还包括以下至少之一：Wi-Fi指纹信息、蓝牙扫描信息、GPS定位数据。


4.根据权利要求3所述的方法，根据所述环境特征向量，对所述多个共享设备进行预设的第一聚类处理，得到多个第一集群，包括：
统计不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度；
根据不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度，确定出不同环境特征向量之间的相似度；
根据不同环境特征向量之间的相似度，对共享设备的环境特征向量进行聚类运算，得到多簇环境特征向量的集合；
根据所述多簇环境特征向量的集合，确定出多个第一集群。


5.根据权利要求4所述的方法，在向量元素包括基站序列信息的情况下，统计不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度，包括：
确定不同环境特征向量中的基站序列信息中出现的基站编号；
统计不同环境特征向量中的基站序列信息中相同基站编号的编号数量；
根据基站序列信息中相同基站编号的编号数量，确定出不同环境特征向量中的基站序列信息之间的相似度。


6.根据权利要求4所述的方法，在向量元素包括GPS定位数据的情况下，统计不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度，包括：
根据对不同环境特征向量中的GPS定位数据分别进行地理编码，得到对应的地理编码字符；
通过计算不同的地理编码字符之间的近似度，确定出不同环境特征向量中的GPS定位数据之间的相似度。


7.根据权利要求4所述的方法，在向量元素包括Wi-Fi指纹信息的情况下，统计不同环境特征向量中的相同向量元素之间的相似度，包括：
确定不同环境特征向量中的Wi-Fi指纹信息中出现的mac地址；
统计不同环境特征向量中的Wi-Fi指纹信息中相同mac地址...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，罗耀燊，
申请(专利权)人：上海钧正网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31