[发明专利]基于大数据的停车服务推荐方法、装置、介质及服务器

权利要求书

1.一种基于大数据的停车服务推荐方法，其特征在于，应用于服务器，包括：

从用户终端处获取用户车辆的当前位置、行车路径、当前时间点和目标时间点，其中，所述行车路径表示从出发地到目的地的通行路径，所述目标时间点表示用户预设的到达所述目的地的最晚时间点；

获取所述行车路径中的拥堵路段和预估通行时长，并根据所述当前位置，确定所述用户车辆是否到达所述拥堵路段；

在所述用户车辆未到达所述拥堵路段时，基于所述当前时间点和所述预估通行时长确定出预计时间范围，并判断所述预计时间范围是否与所述目标时间点相符；

在所述预计时间范围与所述目标时间点不相符时，获取以所述当前位置为中心的搜索区域内的所有停车点，并从所述搜索区域内的所有停车点中确定出目标停车点，生成包含所述目标停车点和无拥堵通勤方式的转换信息，以将所述转换信息发送至所述用户终端展示给所述用户，以便用户基于所述转换信息进行决策。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的停车服务推荐方法，其特征在于，所述基于所述当前时间点和所述预估通行时长确定出预计时间范围，包括：

获取所述行车路径中无拥堵路段时的标准通行时长；

根据以下公式计算所述预计时间范围：

T＝[T_min，T_max]，

其中，T表示所述预计时间范围，T_max表示所述预计时间范围的上限，T_min表示所述预计时间范围的下限，T_now表示所述当前时间点，T_pre表示所述预估通行时长，T_sta表示所述标准通行时长，a和b均为设定的常量。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的停车服务推荐方法，其特征在于，所述判断所述预计时间范围是否与所述目标时间点相符，包括：

根据所述预计时间范围的上限和所述预计时间范围的下限，确定出临界时间点，其中，确定所述临界时间点的方式如下：

其中，T_cri表示所述临界时间点，c的取值范围为[0.7，1.0]；

若所述目标时间点大于等于所述临界时间点，则所述预计时间范围与所述目标时间点相符；若所述目标时间点小于所述临界时间点，则所述预计时间范围与所述目标时间点不相符。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的停车服务推荐方法，其特征在于，所述停车点包括路边停车位、室内停车场、室外停车场中的至少一项，所述从所述搜索区域内的所有停车点中确定出目标停车点，包括：

确定出所述搜索区域内的无拥堵通勤点，其中，所述无拥堵通勤点为所述无拥堵通勤方式的站点，所述无拥堵通勤方式包括地铁通勤、快速公交通勤、骑行通勤，相应的，所述无拥堵通勤点包括地铁站、快速公交站、共享单车停放点；

针对每个所述停车点和每个所述无拥堵通勤点，获取该停车点与该无拥堵通勤点之间的路程；

根据该停车点与该无拥堵通勤点之间的路程，预估从所述当前位置经该停车点和该无拥堵通勤点到达所述目的地需要的通勤时长，并将所述当前时间和所述通勤时长相加后得到该停车点与该无拥堵通勤点共同对应的到达时间；

从每个所述到达时间中确定出到达时间最早且在所述目标时间点之前的目标到达时间，所述目标到达时间对应的停车点为所述目标停车点。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的停车服务推荐方法，其特征在于，所述生成包含所述目标停车点和无拥堵通勤方式的转换信息，包括：

根据所述目标停车点、所述目标停车点对应的无拥堵通勤点、所述目标停车点及该无拥堵通勤点共同对应的目标到达时间、所述目标停车点及该无拥堵通勤点对应的目标通勤路径，生成包含所述目标停车点的转换信息。