【技术实现步骤摘要】
本申请涉及停车推荐，特别是涉及一种停车提示方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、目前，共享单车在城市出行中扮演着重要角色。然而，由于用户停车不当和不均匀分布，往往出现一些地区拥挤而另一些地区缺车的情况，降低了共享单车的利用率。
2、相关技术中，共享单车系统是通过固定的车辆调度策略，例如基于经验的人工调度或基于规则的算法对各车辆进行调度，由于人工调度或者规则算法的调度基于是预先确定好的，车辆调度的时效性较差，导致车辆调度效率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实时监测和响应潮汐性停车区域的变化，保证车辆调度效率的停车提示方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种停车提示方法。所述方法包括：
3、响应于车辆的停车操作，获取所述车辆的当前停车位置，所述当前停车位置包括经度以及纬度；
4、基于所述经度以及纬度计算目标子区域，所述目标子区域包括所述车辆所在的第一子区域以及所述第一子区域的关联子区域；
5、在所述目标子区域包含的各车站进行筛选，确定满足过载量筛选条件的目标车站；
6、基于各目标车站的距离信息确定待推荐车站，并推送所述待推荐车站。
7、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
8、将所述车辆在所述当前停车位置对应的车辆使用资源数值，确定为所述车辆在所述待推荐车站的车辆使用资源数值
9、在其中一个实施例中，所述基于所述经度以及纬度计算目标子区域，包括：
10、基于所述车辆的当前停车位置包含的经度以及纬度，计算所述车辆所在的第一子区域；
11、基于所述第一子区域，确定所述第一子区域的各关联子区域。
12、在其中一个实施例中，所述基于所述车辆的当前停车位置包含的经度以及纬度，计算所述车辆所在的第一子区域，包括：
13、基于预设的三角函数以及弧度制的纬度，计算目标三角函数值，并基于所述目标三角函数值和地球半径，计算当前纬度半径；
14、通过所述当前纬度半径、所述弧度制的经度以及所述当前停车位置对应的中心位置的经度，计算与所述中心位置的横向距离；
15、基于所述地球半径、弧度制的纬度以及中心位置的纬度，计算与所述中心位置的纵向距离；
16、根据所述与所述中心位置的横向距离以及预设子区域长度信息，计算第一坐标轴索引值；以及根据所述与所述中心位置的纵向距离以及所述预设子区域长度信息，计算第二坐标轴索引值；
17、基于所述第一坐标轴索引值以及所述第二坐标轴索引值，得到所述车辆所在的第一子区域的区块位置索引。
18、在其中一个实施例中，所述基于所述第一子区域，确定所述第一子区域的各关联子区域，包括：
19、基于聚类算法对当前停车区域包含的多个子区域进行聚类，得到聚类后的多个子区域；确定与所述第一子区域属于同一聚类的子区域，为所述第一子区域的关联子区域；
20、和/或，确定与所述第一子区域相邻的各子区域为所述第一子区域的关联子区域。
21、在其中一个实施例中，所述基于聚类算法对当前停车区域包含的多个子区域进行聚类，得到聚类后的多个子区域，包括：
22、针对每一统计时间类型中的每一时间范围的各子区域，获取所述子区域在所述时间范围的车辆流入量、车辆流出量以及兴趣点数量；
23、根据图像转换参数，分别对所述车辆流入量、所述车辆流出量以及所述兴趣点数量图像转换处理，得到所述子区域的像素数据；
24、基于各所述子区域的像素数据生成车辆数据图像，并通过所述图像分割算法对所述车辆数据图像中包含的各个子区域进行聚类，得到聚类后的多个子区域。
25、在其中一个实施例中，所述在所述目标子区域包含的各车站进行筛选，确定满足过载量筛选条件的目标车站，包括：
26、针对每一目标子区域，根据所述目标子区域的车辆保有量以及所述目标子区域的停车区域面积，计算所述目标子区域的停车密度；
27、基于所述目标子区域的停车密度以及所述目标子区域的车辆保有量，计算所述目标子区域的停车过载参数；
28、确定所述停车过载参数小于或者等于预设的停车过载阈值的目标子区域为待筛选目标子区域；
29、针对所述待筛选目标子区域包含的每一车站，根据所述车站的车辆保有量以及所述车站的停车区域面积，计算所述车站的停车密度；基于所述车站的停车密度以及所述车站的车辆保有量，计算所述车站的停车过载参数；
30、确定所述停车过载参数小于或者等于预设的停车过载阈值的车站为满足过载量筛选条件的目标车站。
31、在其中一个实施例中，所述在所述目标子区域包含的各车站进行筛选，确定满足过载量筛选条件的目标车站，包括：
32、针对目标子区域包含的每一车站，根据所述车站的车辆保有量以及所述车站的停车区域面积，计算所述车站的停车密度；
33、基于所述车站的停车密度以及所述车站的车辆保有量，计算所述车站的停车过载参数；
34、确定所述停车过载参数小于或者等于预设的停车过载阈值的车站为满足过载量筛选条件的目标车站。
35、在其中一个实施例中，所述基于各目标车站的距离信息确定待推荐车站，包括：
36、针对于每一目标车站，计算所述目标车站与所述当前停车位置的距离；
37、确定所述距离满足目标距离条件的车站为待推荐车站。
38、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
39、响应于用户对各所述待推荐车站的触发操作，确定所述触发操作对应的目标推荐车站；
40、计算所述目标推荐车站与所述当前停车位置之间的距离，并基于所述距离计算待发放资源数据，向所述车辆对应的用户账户推送待发放资源数据。
41、第二方面，本申请还提供了一种停车提示装置。所述装置包括：
42、第一获取模块，用于响应于车辆的停车操作，获取所述车辆的当前停车位置，所述当前停车位置包括经度以及纬度；
43、第一计算模块，用于基于所述经度以及纬度计算目标子区域，所述目标子区域包括所述车辆所在的第一子区域以及所述第一子区域的关联子区域；
44、第一筛选模块，用于在所述目标子区域包含的各车站进行筛选，确定满足过载量筛选条件的目标车站；
45、第一推荐模块，用于基于各目标车站的距离信息确定待推荐车站，并推送所述待推荐车站。
46、在其中一个实施例中，所述装置还包括：
47、第一确定模块，用于将所述车辆在所述当前停车位置对应的车辆使用资源数值，确定为所述车辆在所述待推荐车站的车辆使用资源数值。
48、在其中一个实施例中，所述第一计算模块，具体用于：
49、基于所述车辆的当前停车位置包含的经度以及本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种停车提示方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述经度以及纬度计算目标子区域，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆的当前停车位置包含的经度以及纬度，计算所述车辆所在的第一子区域，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一子区域，确定所述第一子区域的各关联子区域，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于聚类算法对当前停车区域包含的多个子区域进行聚类，得到聚类后的多个子区域，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标子区域包含的各车站进行筛选，确定满足过载量筛选条件的目标车站，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标子区域包含的各车站进行筛选，确定满足过载量筛选条件的目标车站，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各目标车站的距离信息确定待推
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.一种停车提示装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种停车提示方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述经度以及纬度计算目标子区域，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆的当前停车位置包含的经度以及纬度，计算所述车辆所在的第一子区域，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一子区域，确定所述第一子区域的各关联子区域，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于聚类算法对当前停车区域包含的多个子区域进行聚类，得到聚类后的多个子区域，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标子区域包含的各车站进行筛选，确定满足过载量筛选条件的目标车站，包括：
8.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：滕志勇，刘永威，
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：
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