[發明專利]一種共享單車停放點的確定方法及裝置

在審

• 申請號: 201710517669.1
• 申請日: 2017-06-29
• 公開（公告）號: CN107292798A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發明（設計）人: 盧洪志;王肅;楊耀威
• 申請（專利權）人: 國信優易數據有限公司
• 主分類號: G06Q50/26
• 分類號: G06Q50/26;G06Q10/04
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 蘇勝

技術領域

本發明涉及計算機信息處理技術領域，具體而言，涉及一種共享單車停放點的確定方法及裝置。

背景技術

目前，國內城市化和機械化進程逐漸加快，由此導致的城市交通擁堵、污染等問題日益嚴重，而且空氣污染的趨勢將在相當長時間內不可避免。所以發展公共交通被認為是解決城市交通問題的必經之路，共享單車作為公共交通重要組成部分，尤其，共享單車作為交通工具已經成為新一代城市代步神器，共享單車是短距離出行的最佳交通工具，在緩解城市擁堵、減少機動車碳排放問題等方面具有非常重要的作用，近期，北京、上海、廣州等大城市都大力推進共享單車發展，具有隨取隨用、隨時隨地有車騎、綠色出行的優點，給人們的日常生活帶來了極大的便利性，同時，開啟了健康低碳新生活，能夠為用戶提供便捷的出行服務，從而越來越得到用戶的青睞。

然而，共享單車的有效發揮要依賴于合理的布局規劃、科學的規模設計，靈活的調度運行和適宜的成本分擔等方面，作為共享單車系統優化服務的關鍵點之一，停放點的選址規劃以服務覆蓋范圍最大為目標，繼而要得到最優的共享單車停放點個數和位置。當前，在共享單車調度過程中，主要通過調度人員憑借常規經驗來確定共享單車停放點，將共享單車停放在人流量比較大的區域，如公交站點、地鐵站點等等。

由上述陳述可知，目前在確定共享單車停放點過程中，主要依靠人為經驗和城市規劃的配套設施建設角度去規劃共享車停放點，存在確定出的共享單車停放點準確度低的問題，導致經常出現某一區域共享單車供不應求或者供過于求的情況，造成共享單車資源浪費，不能發揮其最大的價值，降低了用戶體驗度。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種共享單車停放點的確定方法及裝置，以解決存在確定出的共享單車停放點準確度低的問題，導致經常出現某一區域共享單車供不應求或者供過于求的情況，造成共享單車資源浪費，不能發揮其最大的價值，降低了用戶體驗度的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種共享單車停放點的確定方法，該方法包括：

根據與當前時間段對應的具有停放需求的功能區域信息，從預設區域中確定具有所述功能的子區域；

采用預設分類算法對確定的所述子區域分類；

將分類得到的每個類別的中心位置確定為共享單車停放點，每個所述類別均包含至少一個子區域。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，所述預設分類算法為K-means算法；

在采用預設分類算法對所述子區域分類之前，還包括：

根據各所述子區域之間的位置關系，確定分類得到的類別的個數。

結合第一方面的第一種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，所述根據各所述子區域之間的位置關系，確定分類得到的類別的個數，具體包括：

針對每個子區域，根據該子區域與其他子區域之間的位置關系，確定該子區域所屬的子區域集或者將該子區域確定為孤立區域；

將劃分的子區域集的個數確定為分類得到的類別的個數；

其中，所述子區域集滿足如下第一預設條件：

針對每個子區域集，該子區域集包含的任一子區域在該子區域集中存在另一子區域與該任一子區域之間的距離在預設距離閾值之內；且該子區域集外的子區域中不存在子區域與該任一子區域之間的距離在預設距離閾值之內；

所述孤立區域滿足如下第二預設條件：

針對每個作為孤立區域的子區域，不存在任何子區域與該子區域之間的距離在預設距離閾值之內。

結合第一方面的第二種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，在將劃分的子區域集的個數確定為分類得到的類別的個數之前，還包括：

從劃分得到的每個子區域集中，確定面積大于或等于預設面積的子區域集；

按照預設分割規則，將確定出的子區域集分割為分割子區域集；

所述將劃分的子區域集的個數確定為分類得到的類別的個數，具體包括：

將未經分割的子區域集的數量與經過分割得到的分割子區域集的數量之和確定為分類得到的類別的個數。

結合第一方面的第二種可能的實施方式或第三種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，采用K-means算法對確定的所述子區域分類，具體包括：

針對所述子區域中除孤立區域之外的子區域，隨機選取K個子區域的中心位置坐標分別作為K個類別的聚類中心初始值，其中，K為分類得到的類別的個數；

執行如下聚類步驟：