[發明專利]使用實時位置數據確定車輛擁擠度的方法、計算系統和計算機可讀介質有效
| 申請號: | 201880092590.1 | 申請日: | 2018-04-23 |
| 公開(公告)號: | CN112005562B | 公開(公告)日: | 2022-02-01 |
| 發明(設計)人: | C.邁耶;R.坎 | 申請(專利權)人: | 谷歌有限責任公司 |
| 主分類號: | H04W4/021 | 分類號: | H04W4/021;H04W4/029;H04W4/42;G06Q50/30;G08G1/01 |
| 代理公司: | 北京市柳沈律師事務所 11105 | 代理人: | 金玉潔 |
| 地址: | 美國加利*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 使用 實時 位置 數據 確定 車輛 擁擠 方法 計算 系統 計算機 可讀 介質 | ||
1.一種用于確定交通系統車輛擁擠度的計算機實現的方法,包括:
通過包括一個或多個計算設備的計算系統獲得多個用戶計算設備的實時位置數據,其中,所述實時位置數據包括標識與所述多個用戶計算設備中的每個用戶計算設備的交通站對應的實時位置的信息;
通過所述計算系統使用車輛擁擠度模型,基于所述多個用戶計算設備的實時位置數據,確定離開一個或多個交通站的一個或多個交通車輛的車輛擁擠度;以及
通過所述計算系統將指示所述一個或多個交通車輛中的至少一個的車輛擁擠度的數據傳送給特定用戶計算設備,其中,指示車輛擁擠度的數據包括用于在所述特定用戶計算設備上顯示一個或多個交通車輛中的所述至少一個的車輛擁擠度的信息;
其中,所述車輛擁擠度模型包括基于從多個交通系統中的一個獲得的歷史車輛擁擠度數據和先前從多個用戶計算設備獲得的歷史位置數據而被訓練的機器學習模型。
2.根據權利要求1所述的計算機實現的方法,其中,通過所述計算系統使用車輛擁擠度模型,基于所述多個用戶計算設備的實時位置數據,確定離開一個或多個交通站的一個或多個交通車輛的車輛擁擠度,包括:
通過所述計算系統基于所述多個用戶計算設備的實時位置數據來確定離開第一交通站的用戶計算設備的第一子集;
通過所述計算系統使用所述車輛擁擠度模型確定與第一交通車輛關聯的離開所述第一交通站的用戶計算設備的所述第一子集的第一部分;以及
通過所述計算系統基于所述第一部分來確定所述第一交通車輛的車輛擁擠度。
3.根據權利要求2所述的計算機實現的方法,其中,通過所述計算系統基于所述多個用戶計算設備的實時位置數據來確定離開所述第一交通站的用戶計算設備的所述第一子集包括:通過所述計算系統確定已經在第一交通站的時間段小于閾值的用戶計算設備的數量。
4.根據權利要求1所述的計算機實現的方法,還包括:
通過所述計算系統獲得所述一個或多個交通站的閘口數據;其中,每個相應的交通站的閘口數據包括指示進入或離開所述相應的交通站的乘客的數量的數據;以及
其中,還基于所述一個或多個交通站的閘口數據確定離開所述一個或多個交通站的一個或多個交通車輛的車輛擁擠度。
5.根據權利要求1所述的計算機實現的方法,其中,所述實時位置數據包括地理編碼數據、IP地址數據、WiFi訪問數據、信標訪問數據或蜂窩電話塔數據中的一個或多個。
6.根據權利要求1所述的計算機實現的方法,其中,所述方法還包括:
通過所述計算系統從特定用戶設備接收對于一個或多個特定交通車輛的車輛擁擠度的請求;以及
其中,通過所述計算系統將指示所述一個或多個交通車輛中的至少一個的車輛擁擠度的數據傳送給所述特定用戶計算設備包括:通過所述計算系統將指示所述一個或多個特定交通車輛的車輛擁擠度的數據傳送給所述特定用戶計算設備。
7.根據權利要求6所述的計算機實現的方法,其中,來自所述特定用戶計算設備的對于一個或多個特定交通車輛的車輛擁擠度的請求包括對于離開特定交通站的一個或多個交通車輛的實時車輛擁擠度的請求。
8.根據權利要求6所述的計算機實現的方法,其中,來自所述特定用戶計算設備的對于一個或多個特定交通車輛的車輛擁擠度的請求包括對于在將來時間離開特定交通站的一個或多個交通車輛的預期的車輛擁擠度的請求。
9.根據權利要求6所述的計算機實現的方法,其中,來自所述特定用戶計算設備的對于一個或多個特定交通車輛的車輛擁擠度的請求包括所述特定用戶計算設備的實時位置數據。
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