【技术实现步骤摘要】
信息预测方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种信息预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]交通是人们“衣食住行”中“行”的重要平台，汽车是这个平台中重要的个体，汽车给人们的生活带来了诸多便捷。随着汽车数量的增加，人们对于洗车的需求也随之加大。因此，容易出现多辆汽车排队洗车的情况。
[0003]对于洗车用户来说，他们非常看重洗车的效率，包括洗车时间和排队时间。然而，洗车的排队时间往往极具不确定性和随机性。这就容易造成排队时间长的洗车点仍有大量洗车用户前往排队，排队时间短的洗车点反而洗车用户很少的现象。这样不仅会造成洗车资源的浪费，还会使得洗车用户在排队上浪费大量的时间，洗车的效率低下。
[0004]因此，亟需一种信息预测方法，为洗车用户提供洗车排队的时间预测，帮助其合理规划行程。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够为洗车用户提供洗车排队的时间预测的信息预测方法、装置、计算机...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域内的目标图像和当前的洗车场景信息；将所述目标图像和所述洗车场景信息输入至预先训练的等待时间预测模型；所述等待时间预测模型包括车辆识别子模型和车型洗车时间预测子模型；通过所述车辆识别子模型，识别所述目标图像，得到当前等待洗车的车辆的车型信息和数量信息；根据所述车型洗车时间预测子模型、所述洗车场景信息和所述车型信息，确定各车型对应的预测洗车时间；基于当前等待洗车的车辆的车型信息和数量信息、以及所述各车型对应的预测洗车时间，确定等待时间预测信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆识别子模型包括目标检测模块、位置注意力模块和预测分类模块，所述通过所述车辆识别子模型，识别所述目标图像，得到当前等待洗车的车辆的车型信息和数量信息包括：通过所述目标检测模块，对所述目标图像进行车辆检测，得到当前等待洗车的车辆的初始检测特征信息；根据所述位置注意力模块和所述初始检测特征信息，得到当前等待洗车的车辆的注意力特征信息；通过所述预测分类模块和所述注意力特征信息，对当前等待洗车的车辆的车型和数量进行预测，得到当前等待洗车的车辆的车型信息和数量信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆识别子模型的训练过程包括：获取正样本训练子集和负样本训练子集；所述正样本训练子集包括正样本和所述正样本对应的车型样本信息和数量样本信息；所述负样本训练子集包括负样本和所述负样本对应的车型样本信息和数量样本信息；所述正样本包含车辆，所述负样本不包含车辆；按照预设的样本比例，基于所述正样本训练子集和所述负样本训练子集，构建车辆识别训练数据集；通过所述车辆识别训练数据集，训练目标神经网络，得到车辆识别子模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当满足预设的更新条件时，获取当前时刻之前的预设时间段内的历史洗车数据集；所述历史洗车数据集包括各历史车辆对应的历史洗车数据；在各历史车辆中选取目标车辆，基于所述目标车辆对应的历史洗车数据，计算所述目标车辆对应的目标误差；在所述目标误差不满足预设收敛条件的情况下，根据各所述目标车辆对应的目标误差，更新所述车型洗车时间预测子模型的参数，并在各历史车辆中重新选取目标车辆，返回执行所述根据各所述目标车辆对应的目标误差，更新所述车型洗车时间预测子模型的参数步骤，直至所述目标误差满足预设收敛条件。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述历史洗车数据包括历史车辆对应的历史等待时间和历史等待时间预测信息、以及历史车辆的前排车辆的车型对应的历史洗车时间和历史预测洗车时间；所述前排车辆为在历史车辆等待洗车时，排在所述历史车辆前面也在等待洗车的车辆；所述基于所述目标车辆对应的历史洗车数据，计算所述目标车辆对
应的目标误差包括：根据所述目标车辆对应的历史等待时间和历史等待时间预测信息，计算所述目标车辆对应的第...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨淑玲，申乐，何涛，熊致远，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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