一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法及系统，包括共享单车电子围栏规划：结合改进的K

【技术实现步骤摘要】
一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法及系统


[0001]本专利技术涉及共享单车管理
，具体为一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法及系统。

技术介绍

[0002]当前共享单车成为公共交通接驳换乘和短距离出行的主流方式之一，有效解决了出行“最后一公里”问题，给人们出行提供了便利，但随着车辆的不断增加和管理的不足，共享单车乱停乱放、超量堆放、挤占道路成了一种普遍现象，严重影响了城市慢行出行环境，造成了资源的浪费，增加了运营企业的管理成本。为了科学规范共享单车停放，国内提出使用电子围栏技术来加强规范管理，电子围栏利用卫星定位、蓝牙连接等技术，对共享单车停车位置进行实时监控，从而判断用户停车是否满足位置要求，但是目前对于电子围栏的规划、共享单车电子围栏容量、电子围栏停放引导等方面还存在不足。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法及系统，基于改进的K
‑
means聚类算法实现共享单车电子围栏规划、设定电子围栏容量并实时监控、基于电子围栏实现共享单车停放规范管理和引导，改进的K
‑
means聚类算法解决现有算法初始聚类中心随机选取、必须预先指定聚类数的问题，整体上促进共享单车电子围栏合理规划，有效改善乱停乱放、超量堆放、挤占道路等问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法，包括以下步骤：
[0006]S1：共享单车电子围栏规划：结合改进的K
‑
means算法，为寻找共享单车电子围栏合适位置，利用共享单车停车需求点之间的距离对其进行聚类，距离相近的点被划入同一簇中，簇的中心点位置即为电子围栏位置，簇的大小决定围栏大小；
[0007]S2：共享单车电子围栏容量设定：根据共享单车总车辆数、停车需求、电子围栏实际可用区域大小确定每个电子围栏的实际容量；
[0008]S3：电子围栏停放管理及引导：结合共享单车智能运营管理服务系统实现共享单车规范停放。
[0009]更进一步地，所述改进的K
‑
means算法包括初始聚类中心选取方法和聚类数确定方法，其中，初始聚类中心选取方法如下：
[0010]根据数据点的位置和区域密集程度，采用数据点圆周辐射模型，计算各数据点间的距离，并得到每个数据点的辐射数据集合，选取最具代表性的数据点作为聚类中心；
[0011]根据数据点规模设定阈值P，并允许在数据执行过程中进行微调；定义r为数据点圆周辐射模型的半径，通常取所有数据点距离平均值的1/2，则数据点间的距离采用如下公式计算：
[0012][0013]上式为i和j两个数据点在n维下的距离计算公式，x和y分别表示数据点i和j在各维下的数据。
[0014]更进一步地，所述聚类数确定方法过程如下：
[0015]在聚类结果的各簇内部与各簇之间两个层面建立两个新的参数：数据集合度和中心距离，其中，数据集合度采用下式定义：
[0016][0017]上式中，N为数据点个数，x
j
为数据点，m
i
为聚类中心；
[0018]中心距离采用下式定义：
[0019][0020]d(m
i
,m
j
)为簇c
i
和c
j
的聚类中心的距离；
[0021]D和C两个参数表征了簇内部数据的相似程度与簇之间的分散程度，进而构成一个综合的评估指标——聚类效果指数V(k)；
[0022]V(k)＝(C
‑
D)/(C+D)
[0023]聚类效果指数是针对某一聚类数K对聚类效果进行综合评价的指标，聚类效果指数越接近1，聚类效果越好，需要根据数据规模设置迭代步长，获得范围内所有K值的聚类效果指数，从而选择最优聚类数。
[0024]更进一步地，S1中的具体步骤如下：
[0025]S101：根据停车需求点数据规模给定聚类数K的迭代范围，在该范围内自适应选择迭代步长，得到K的迭代集合；
[0026]S102：采用改进的K
‑
means算法将共享单车停车需求点聚为K类，并计算数据集合度D和中心距离C，进而得到不同K值的聚类效果指数V(k)；
[0027]S103：选择聚类效果指数最接近1的K值作为电子围栏个数；
[0028]S104：采用数据点圆周辐射模型，计算各停车需求点间的距离，确定K个初始聚类中心；
[0029]S105：对任意一个停车需求点，求其到K个聚类中心的距离，并将该停车点划分到离它距离最近的中心点那一簇中；
[0030]S106：利用均值方法更新各个聚类中心点或质心位置；
[0031]S107：对于更新后K个聚类中心，返回S105、S106，如果迭代后中心点位置变化较小，则认为达到稳定状态，或者达到设定的迭代次数，迭代结束，即输出K个共享单车电子围栏的位置。
[0032]更进一步地，S3中的具体方法如下：
[0033]S301：在共享单车智能运营管理服务系统的电子地图上根据确定的实际停放区域的四点坐标框选出各个电子围栏；
[0034]S302：用户在骑行前通过手机端APP或小程序查询目的地附近的共享单车电子围栏以及电子围栏剩余空位数；
[0035]S303：当用户到达电子围栏处准备停放车辆时，系统根据共享单车智能锁发送的位置数据判断该车是否处于电子围栏范围内；
[0036]S304：若判断该车位于电子围栏内，且电子围栏剩余空位数>＝1，则用户可以顺利将智能锁上锁并完成车辆停放；若判断该车不位于电子围栏内，则不允许用户完成智能锁上锁，用户可在手机端APP或小程序实时查询最近的可停放的电子围栏，完成共享单车停放。
[0037]本专利技术提供另一种技术方案：一种基于电子围栏的共享单车规范停车系统，包括手机端APP或小程序、共享单车智能锁和共享单车电子围栏；所述手机端APP或小程序分别与共享单车智能锁及共享单车电子围栏建立数据通讯连接；所述手机端APP或小程序内用于实时显示区域内共享单车电子围栏的位置及共享单车数量；所述共享单车通过智能锁发送的位置数据判断该车是否处于共享单车电子围栏内。
[0038]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0039]本专利技术提出的一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法及系统，区别于现有技术中利用电子围栏规范共享单车停车缺乏对电子围栏合理规划，以及对电子围栏停车引导不足的问题；其基于改进的K
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means聚类算法实现共享单车电子围栏规划，使得共享单车电子围栏规划更加贴合停车需求；设定电子围栏容量并实时监控，基于电子围栏实现共享单车停放规范管理和引导，促进用户高效规范停放车辆，有效改善乱停乱放、超量堆放、挤占道路等问题。同时改进的K
‑
means聚类算法解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：共享单车电子围栏规划：结合改进的K
‑
means算法，为寻找共享单车电子围栏合适位置，利用共享单车停车需求点之间的距离对其进行聚类，距离相近的点被划入同一簇中，簇的中心点位置即为电子围栏位置，簇的大小决定围栏大小；S2：共享单车电子围栏容量设定：根据共享单车总车辆数、停车需求、电子围栏实际可用区域大小确定每个电子围栏的实际容量；S3：电子围栏停放管理及引导：结合共享单车智能运营管理服务系统实现共享单车规范停放。2.如权利要求1所述的一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法，其特征在于：所述改进的K
‑
means算法包括初始聚类中心选取方法和聚类数确定方法，其中，初始聚类中心选取方法如下：根据数据点的位置和区域密集程度，采用数据点圆周辐射模型，计算各数据点间的距离，并得到每个数据点的辐射数据集合，选取最具代表性的数据点作为聚类中心；根据数据点规模设定阈值P，并允许在数据执行过程中进行微调；定义r为数据点圆周辐射模型的半径，通常取所有数据点距离平均值的1/2，则数据点间的距离采用如下公式计算：上式为i和j两个数据点在n维下的距离计算公式，x和y分别表示数据点i和j在各维下的数据。3.如权利要求2所述的一种基于电子围栏的共享单车规范停车方法，其特征在于：所述聚类数确定方法过程如下：在聚类结果的各簇内部与各簇之间两个层面建立两个新的参数：数据集合度和中心距离，其中，数据集合度采用下式定义：上式中，N为数据点个数，x
j
为数据点，m
i
为聚类中心；中心距离采用下式定义：d(m
i
,m
j
)为簇c
i
和c
j
的聚类中心的距离；D和C两个参数表征了簇内部数据的相似程度与簇之间的分散程度，进而构成一个综合的评估指标——聚类效果指数V(k)；V(k)＝(C
‑
D)/(C+D)聚类效果指数是针对某一聚类数K对聚类效果进行综合评价的指标，聚类效果指数越接近1，聚类效果越好，需要根据数据规模设置迭代步长，获得范围内所有...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹祥莉，陈欢，金雷，黄钦炎，冯川，李莹，陈晓晴，
申请(专利权)人：广州交信投科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：