[發明專利]車輛停車調度管理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202210062684.2
• 申請日: 2022-01-19
• 公開（公告）號: CN114566062B
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 周新淪;楊曉明;夏曙東;王巍;張志平;胡道生
• 申請（專利權）人: 北京中交興路信息科技有限公司
• 主分類號: G08G1/14
• 分類號: G08G1/14;G08G1/0968
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 付婧

1.一種車輛停車調度管理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取GPS信息點，根據GPS信息點確定所述車輛是否進入指定地理范圍內；

若進入指定地理范圍內，則根據車輛的GPS數據的軌跡點，對車輛進行路徑規劃；

基于擁堵預測模型判斷車輛前往目的地的路徑的行駛時間和擁堵狀況，結合所述各個候選路徑上的停車場進行停車調度；

所述基于擁堵預測模型判斷車輛前往目的地的路徑的行駛時間和擁堵狀況，結合所述各個候選路徑上的停車場進行停車調度，包括：

確定所述車輛的當前軌跡點與目標軌跡點或預測目的軌跡點之間是否發生道路擁堵，若發生，則獲取與所述車輛的目的軌跡點最近的停車場作為所述車輛的引導停車場并對其發送引導消息；

所述車輛到達引導停車場后，定時計算道路擁堵情況和停車場到目的地路徑可達情況，當目的地路徑可達時，引導車輛駛出停車場前往目的地，更新車輛狀態并發送引導消息，定時清除車輛過期軌跡；

其中，所述確定所述車輛的當前軌跡點與目標軌跡點或預測目的軌跡點之間是否發生道路擁堵，包括：

獲取所有監控車輛軌跡并獲取車輛最后所處路段環節；

統計當前所有在所述路段環節下對應車輛數與速度；

分析所有路段每段路段環節的平均速度，當所述平均速度低于指定閾值，則認為當前路段處于擁堵狀態；

其中，所述路段環節的平均速度＝當前link速度和/當前link車輛數。

2.根據權利要求1所述的車輛停車調度管理方法，其特征在于，所述方法還包括構建所述擁堵預測模型，所述構建所述擁堵預測模型，包括：

統計預設歷史時間段內車輛行駛軌跡，確定車輛可行駛道路；

統計所述車輛可行駛道路上各個路段車輛擁堵情況；

統計預設個數路口以內，通往各個路段的路線的車輛擁堵狀態和時間，以及路線的轉向關系的數據集；

基于LSTM深度學習網絡，根據所述數據集構建擁堵預測模型。

3.根據權利要求2所述的車輛停車調度管理方法，其特征在于，所述LSTM深度學習網絡采用兩個LSTM層和兩個Dropout層，訓練生成所述擁堵時長預測模型。

4.根據權利要求1所述的車輛停車調度管理方法，其特征在于，所述根據車輛的GPS數據的軌跡點，對車輛進行路徑規劃，包括：

確定是否接收到所述車輛的目的地信息，

如果接收到所述車輛的目的軌跡點，則在計算當前軌跡點和目的軌跡點之間所有候選路線長度之后按長度進行排序，僅保留預設數量的短長度候選路線；

在計算相鄰兩個軌跡點之間的所有候選路線的長度之后按長度進行排序，則設定所述車輛的預測目的軌跡點，在計算當前軌跡點和預測目的軌跡點之間所有候選路線長度之后按長度進行排序，僅保留預設數量的短長度候選路線。

5.根據權利要求1所述的車輛停車調度管理方法，其特征在于，在所述獲取與所述車輛的目的軌跡點最近的停車場作為所述車輛的引導停車場并對其發送引導消息之前，還包括：

確定所述停車場是否由停車位，如果有，則停車場作為所述車輛的引導停車場并對其發送引導消息。

6.根據權利要求1所述的車輛停車調度管理方法，其特征在于，所述GPS信息點的數據包括車輛標識號、經緯度、路段標識號、車輛速度和采集車輛行進信息數據的時間點。