共享车辆的维护方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种共享车辆的维护方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待维护的目标区域的区域信息；区域信息包括目标区域中各目标子区域的时空需求特征信息；针对每一个目标子区域，将预测时段对应的目标子区域的时空需求特征信息、日期特征信息和天气特征信息输入至预先训练的时空需求预测模型，得到目标子区域在各子时段的需求预测结果；根据目标子区域在各子时段的需求预测结果、目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算目标子区域的区域资源损失；基于各目标子区域的区域资源损失，在目标区域中确定目标地点，并输出包含目标地点的维护提示信息。采用本方法能够提高共享车辆维护的效率。采用本方法能够提高共享车辆维护的效率。采用本方法能够提高共享车辆维护的效率。

【技术实现步骤摘要】
共享车辆的维护方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种共享车辆的维护方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着共享经济的发展，共享车辆入驻越来越多的城市。在运营共享车辆的过程中，维护共享车辆的重要性不言而喻。
[0003]相关的共享车辆的维护方法需要运维人员自行查看共享车辆的车辆状况，并根据个人经验，选取待维护车辆，规划维护路程。因此，相关的共享车辆的维护方法需要耗费大量时间，效率低下。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高效率的共享车辆的维护方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种共享车辆的维护方法。所述方法包括：获取待维护的目标区域的区域信息；所述区域信息包括目标区域中各目标子区域的时空需求特征信息；针对每一个目标子区域，将预测时段对应的所述目标子区域的时空需求特征信息、日期特征信息和天气特征信息输入至预先训练的时空需求预测模型，得到所述目标子区域在各子时段的需求预测结果；根据所述目标子区域在各子时段的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失；基于各所述目标子区域的区域资源损失，在所述目标区域中确定目标地点，并输出包含所述目标地点的维护提示信息。
[0006]在其中一个实施例中，所述根据所述目标子区域在各子时段的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失包括：根据所述目标区域的日资源量和所述目标区域的共享车辆总数，确定预测时长；根据所述目标子区域在各子时段的需求预测结果和所述预测时长，确定所述目标子区域在预测时长的需求预测结果；根据所述目标子区域在预测时长的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失。
[0007]在其中一个实施例中，所述根据所述目标子区域在预测时长的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失包括：根据所述目标子区域的车辆总数、待维护车辆的车辆信息和待维护车辆的资源损
失概率，确定所述目标子区域的资源损失概率；根据所述目标子区域在预测时长的需求预测结果和所述目标子区域的资源损失概率，确定所述目标子区域的区域资源损失。
[0008]在其中一个实施例中，所述基于各所述目标子区域的区域资源损失，在所述目标区域中确定目标地点包括：基于各所述目标子区域的区域资源损失，在各所述目标子区域中，选取目标维护区域；针对每一个目标维护区域，对所述目标维护区域内的待维护车辆进行聚类，得到所述目标维护区域内各聚类结果；针对所述目标维护区域内每一个聚类结果，根据所述聚类结果对应的中心点，确定所述聚类结果的目标地点；各所述聚类结果的目标地点构成所述目标区域的目标地点。
[0009]在其中一个实施例中，所述方法还包括：针对所述目标维护区域内每一个聚类结果，根据所述聚类结果包括的各所述待维护车辆的位置信息和所述聚类结果的中心点的位置信息，计算所述聚类结果包括的各所述待维护车辆与所述聚类结果的中心点之间的距离；将最大的待维护车辆与所述聚类结果的中心点之间的距离，作为所述聚类结果的维护半径；生成包含各所述聚类结果的目标地点和维护半径的维护提示信息。
[0010]在其中一个实施例中，所述区域资源损失包括缺电区域资源损失和故障区域资源损失，所述基于各所述目标子区域的区域资源损失，在所述目标区域中确定目标地点包括：基于各所述目标子区域的缺电区域资源损失，在所述目标区域中确定缺电地点；基于各所述目标子区域的故障区域资源损失，在所述目标区域中确定故障地点；所述缺电地点和所述故障地点构成目标地点。
[0011]在其中一个实施例中，所述待维护车辆的资源损失概率包括待维护车辆的缺电资源损失概率和待维护车辆的故障资源损失概率，所述方法还包括：将缺电电量、预测时段对应的目标区域的缺电资源损失周期特征信息、缺电资源损失统计特征信息和日期特征信息输入至预先训练的缺电资源损失概率预测模型，得到待维护车辆的缺电资源损失概率；将故障信息、所述预测时段对应的目标区域的故障资源损失周期特征信息、故障资源损失统计特征信息和日期特征信息输入至预先训练的故障资源损失概率预测模型，得到待维护车辆的故障资源损失概率。
[0012]第二方面，本申请还提供了一种共享车辆的维护装置。所述装置包括：获取模块，用于获取待维护的目标区域的区域信息；所述区域信息包括目标区域中各目标子区域的时空需求特征信息；第一预测模块，用于针对每一个目标子区域，将预测时段对应的所述目标子区域的时空需求特征信息、日期特征信息和天气特征信息输入至预先训练的时空需求预测模型，得到所述目标子区域在各子时段的需求预测结果；第一计算模块，用于根据所述目标子区域在各子时段的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失；
第一确定模块，用于基于各所述目标子区域的区域资源损失，在所述目标区域中确定目标地点，并输出包含所述目标地点的维护提示信息。
[0013]在其中一个实施例中，所述第一计算模块，具体用于：根据所述目标区域的日资源量和所述目标区域的共享车辆总数，确定预测时长；根据所述目标子区域在各子时段的需求预测结果和所述预测时长，确定所述目标子区域在预测时长的需求预测结果；根据所述目标子区域在预测时长的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失。
[0014]在其中一个实施例中，所述第一计算模块，具体用于：根据所述目标子区域的车辆总数、待维护车辆的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，确定所述目标子区域的资源损失概率；根据所述目标子区域在预测时长的需求预测结果和所述目标子区域的资源损失概率，确定所述目标子区域的区域资源损失。
[0015]在其中一个实施例中，所述第一确定模块，具体用于：基于各所述目标子区域的区域资源损失，在各所述目标子区域中，选取目标维护区域；针对每一个目标维护区域，对所述目标维护区域内的待维护车辆进行聚类，得到所述目标维护区域内各聚类结果；针对所述目标维护区域内每一个聚类结果，根据所述聚类结果对应的中心点，确定所述聚类结果的目标地点；各所述聚类结果的目标地点构成所述目标区域的目标地点。
[0016]在其中一个实施例中，所述装置还包括：第二计算模块，用于针对所述目标维护区域内每一个聚类结果，根据所述聚类结果包括的各所述待维护车辆的位置信息和所述聚类结果的中心点的位置信息，计算所述聚类结果包括的各所述待维护车辆与所述聚类结果的中心点之间的距离；第二确定模块，用于将最大的待维护车辆与所述聚类结果的中心点之间的距离，作为所述聚类结果的维护半径；生成模块，用于生成包含各所述聚类结果的目标地点和维护半径的维护本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种共享车辆的维护方法，其特征在于，所述方法包括：获取待维护的目标区域的区域信息；所述区域信息包括目标区域中各目标子区域的时空需求特征信息；针对每一个目标子区域，将预测时段对应的所述目标子区域的时空需求特征信息、日期特征信息和天气特征信息输入至预先训练的时空需求预测模型，得到所述目标子区域在各子时段的需求预测结果；根据所述目标子区域在各子时段的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失；基于各所述目标子区域的区域资源损失，在所述目标区域中确定目标地点，并输出包含所述目标地点的维护提示信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标子区域在各子时段的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失包括：根据所述目标区域的日资源量和所述目标区域的共享车辆总数，确定预测时长；根据所述目标子区域在各子时段的需求预测结果和所述预测时长，确定所述目标子区域在预测时长的需求预测结果；根据所述目标子区域在预测时长的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标子区域在预测时长的需求预测结果、所述目标子区域的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，计算所述目标子区域的区域资源损失包括：根据所述目标子区域的车辆总数、待维护车辆的车辆信息和待维护车辆的资源损失概率，确定所述目标子区域的资源损失概率；根据所述目标子区域在预测时长的需求预测结果和所述目标子区域的资源损失概率，确定所述目标子区域的区域资源损失。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目标子区域的区域资源损失，在所述目标区域中确定目标地点包括：基于各所述目标子区域的区域资源损失，在各所述目标子区域中，选取目标维护区域；针对每一个目标维护区域，对所述目标维护区域内的待维护车辆进行聚类，得到所述目标维护区域内各聚类结果；针对所述目标维护区域内每一个聚类结果，根据所述聚类结果对应的中心点，确定所述聚类结果的目标地点；各所述聚类结果的目标地点构成所述目标区域的目标地点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对所述目标维护区域内每一个聚类结果，根据所述聚类结果包括的各所述待维护车辆的位置信息和所述聚类...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鹏，刘永威，刘思喆，
申请(专利权)人：北京阿帕科蓝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：