本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种车位数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。
背景技术：
随着计算机技术的发展，计算机技术开始应用于停车场管理，通过计算机对停车场的车位进行规划，可以使得停车场更好地满足需求。
传统技术中，在确定车位数量时，通常是获取停车场能容纳的车辆体积种类以及各体积种类对应的待停车辆的车辆数，然后根据车辆数的多少直接设定多少个车位，例如，某体积车辆的待停车数量为10，则对该体积的车位数设定为10个。然而，在实际停车场停车时，车并不是完全按照停车位的“小车用小车位，大车用大车位”的要求停泊，存在车位的复用现象，即体积小的车停在了体积大的停车位里，导致车位的利用率低，浪费停车资源。
技术实现要素：
基于此，有必要针对背景技术中引出的技术问题，提供一种车位数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。
一种车位数据处理方法，包括：
获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数；
确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率；
根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量；
根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量；
根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，所述车位数用于规划所述目标停车场的停车位。
一种车位数据处理装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数；
概率确定模块，用于确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率；
第一预测模块，用于根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量；
第二预测模块，用于根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量；
车位数确定模块，用于根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，所述车位数用于规划所述目标停车场的停车位。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数；
确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率；
根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量；
根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量；
根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，所述车位数用于规划所述目标停车场的停车位。
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，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数；
确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率；
根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量；
根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量；
根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，所述车位数用于规划所述目标停车场的停车位。
上述车位数据处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，通过首先获取目标停车场当前所能容纳的车辆体积种类及各体积种类的车辆数，然后确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，进一步根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量，最后根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，得到的车位数可用于规划目标停车场的停车位。由于在确定车位数的过程中考虑到了各体积种类的待停车辆在各体积种类对应的停车空间的停车概率，相较于传统技术中直接根据各体积种类的待停车辆数确定各体积种类停车空间的车位数，本申请确定的车位数更加符合实际停车情况中小车可能占用大车位导致车位复用的实际情况，可以更好地保证各类型的车辆能够有车位停泊，且能够减少空闲的车位，显著地提高车位利用率，节约车位资源。
附图说明
图1为一个实施例中车位数据处理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中车位数据处理方法的流程示意图；
图3为一个实施例中步骤s202的流程示意图；
图4为一个实施例中图2之外的流程示意图；
图5为一个实施例中目标停车场的规划示意图；
图6为另一个实施例中图2之外的流程示意图；
图7为一个实施例中车位数据处理方法对应的系统硬件平台；
图8为一个实施例中车位数据处理装置的结构框图；
图9为另一个实施例中获取模块的结构框图；
图10为一个实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
图1为一个实施例中车位数据处理方法的应用环境图。参照图1，该车位数据处理方法应用于车位数据处理系统。该系统包括终端110和至少一个路测感知装置120。终端110和路测感知装置120通过网络连接。终端110具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。路测感知装置120安装于各体积种类对应的停车空间中，用于对停车位的停车情况进行监控。路测感知装置120可以是各种可用于对停车位的停车情况进行监控的传感器，包括但不限于压力传感器、红外传感器等等。
终端110可以在获取到目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数后，确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，进一步，终端110可以根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量，最后，终端110可以根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，该车位数用于规划目标停车场的停车位。
如图2所示，在一个实施例中，提供了一种车位数据处理方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的终端110来举例说明。参照图2，该车位数据处理方法具体包括如下步骤：
s202，获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数。
其中，目标停车场指的是需要进行停车位规划的停车场。车辆体积种类根据停车场当前能容纳的车辆的体积进行划分。例如，可以将车辆体积不超过第一阈值的车辆确定为小型车；将车辆体积超过第一阈值且不超过第二阈值的车辆确定为中型车；将车辆体积超过第二阈值且不超过第三阈值车辆确定为大型车。各体积种类对应的待停车辆指的是需要在目标停车场停车的各体积种类的车辆。
在一个实施例中，目标停车场的车辆体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数可以由停车场管理人员根据经验进行设定，终端110可以通过其对应的终端界面获取管理人员输入的车辆体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数。
在另一个实施例中，终端110可以获取目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数，根据这些历史数据来确定目标停车场当前所能容纳的车辆体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数。
s204，确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率。
其中，停车概率用于表征车辆在某个停车空间停车的可能性大小，停车概率越大，表征车辆在某个停车空间停车的可能性越大。停车空间指的是某一体积种类车场对应的目标停车位所组成的空间。停车场的车位面积大小通常是根据可容纳的车辆的体积来划定的。某一体积种类车辆对应的目标停车位指的是面积大小与该体积种类车辆体积相符的停车位。例如，某目标停车场当前能容纳的车辆体积种类为大、中、小三种，则对应的停车位也包括大、中、小三种，其中，大型车辆对应的目标停车为大型停车位，中型车对应的目标停车位为中型停车位，小型车对应的目标停车位为小型停车位。
由于在实际停车时，车辆并不是完全按照其对应的车位来停车的，每一个车位完全可以容纳体积小于该车位的目标车辆体积的车，也就是说，车辆可以停泊在其对应的目标停车位，以及比其对应的目标停车位大的停车位，例如，小型车有可能停在小型车位、中型车位和大型车位，中型车有可能停在中型车位及大型车位。因此，为提高车位的利用率，需要确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率。例如，车辆体积种类为大、中、小三种时，则需要分别确定大型车相对于大型车位、中型车位、小型车位对应的停车空间的停车概率，中型车相对于大型车位、中型车位、小型车位对应的停车空间的停车概率，以及小型车相对于大型车位、中型车位、小型车位对应的停车空间的停车概率。
在一个实施例中，在确定某个体积种类的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率时，可以首先确定大于或等于该体积种类对应的车辆体积的目标体积种类数，由于车辆在停泊时，在不考虑其他因素的影响下，通常会等可能停泊于任意一个大于或等于该车辆实际体积的停车位，因此，在确定了目标体积种类数之后，可将该体积种类的待停车辆相对于体积大于或等于该体积种类对应的车辆体积的停车空间的停车概率确定为：1/目标体积种类数，将其他停车概率确定为0。
s206，根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量。
具体地，终端可以通过分别计算每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率的乘积，来得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量。
举个例子，车辆体积种类包括大型车、中型车、小型车三种，对应的待停车辆的车辆数分别为10辆、20辆、30辆，大型车对应的待停车辆相对于大型车对应的停车空间的停车概率、中型车对应的停车空间的停车概率、小型车对应的停车空间的停车概率分别为1、0、0，则大型车对应的待停车辆相对于大型车对应的停车空间的预测停车数量、中型车对应的停车空间的预测停车数量、小型车对应的停车空间的预测停车数量分别为10、0、0；中型车对应的待停车辆相对于大型车对应的停车空间的停车概率、中型车对应的停车空间的停车概率、小型车对应的停车空间的停车概率分别为1/2、1/2、0，则中型车对应的待停车辆相对于大型车对应的停车空间的预测停车数量、中型车对应的停车空间的预测停车数量、小型车对应的停车空间的预测停车数量分别为10、10、0；小型车对应的待停车辆相对于大型车对应的停车空间的停车概率、中型车对应的停车空间的停车概率、小型车对应的停车空间的停车概率分别为1/3、1/3、1/3，则小型车对应的待停车辆相对于大型车对应的停车空间的预测停车数量、中型车对应的停车空间的预测停车数量、小型车对应的停车空间的预测停车数量分别为10、10、10。
s208，根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量。
具体地，终端可以将各体积种类对应的停车空间中，每个体积种类对应的待停车辆的预测停车数量累加，即得到各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量。例如，上面的例子中，大型车对应的停车空间的预测停车总数量为：10+10+10＝30；中型车对应的停车空间的预测停车总数量为：0+10+10＝20；小型车对应的停车空间的预测停车总数量为：0+0+10＝10。
s210，根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，车位数用于规划目标停车场的停车位。
具体地，终端可以根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，车位数用于规划目标停车场的停车位。在确定车位数时，需要保证各体积种类对应的停车空间的车位数不能少于其对应的预测停车总数据量。例如，大型车对应的停车空间的预测停车总数据量为30，则最后确定的大型车对应的停车空间的车位数不能少于30。
上述车位数据处理方法，终端通过首先获取目标停车场当前所能容纳的车辆体积种类及各体积种类的车辆数，然后确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，进一步根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量，最后根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，得到的车位数可用于规划目标停车场的停车位。由于在确定车位数的过程中考虑到了各体积种类的待停车辆在各体积种类对应的停车空间的停车概率，相较于传统技术中直接根据各体积种类的待停车辆数确定各体积种类停车空间的车位数，本申请确定的车位数更加符合实际停车情况中小车可能占用大车位导致车位复用的实际情况，可以更好地保证各类型的车辆能够有车位停泊，且能够减少空闲的车位，显著地提高车位利用率，节约车位资源。
在一个实施例中，如图3所示，步骤s202获取目标停车场当前所能容纳的车辆体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数，包括：
s202a，获取目标停车场历史所能容纳车辆的历史体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数。
本实施例中，各体积种类对应的停车空间的车位数按照一定的周期进行确定，该周期可以是一个月、一个季度等等。目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类指的是目标停车场在历史周期内所能容纳的车辆体积种类。各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数指的是历史周期内在目标停车场进行停车的各体积种类车辆的车辆数。
在一个实施例中，终端可通过接收路测感知装置发送的停车数据获取目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类，以及对各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数进行统计。
s202b，根据目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数，确定目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数。
具体地，终端可根据历史周期内目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类确定目标停车场当前所能容纳的车辆体积种类，并且根据历史周期内各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数，计算历史周期内目标停车场平均每天各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数，以此来确定目标停车场当前所能容纳的车辆体积种类对应的待停车辆的车辆数。
例如，目标停车场在过去的一个月中，平均每天大概有50辆小汽车、30辆中型卡车，20辆大型客车进入停车场找车位，于是，可以认为当前每天大概有50辆小体积车、30辆中体积车、20辆大体积车会停入此停车场。由此确定目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类为小汽车、中型卡车、大型客车，各体积种类对应的待停车辆的车辆数分别为50、30、20。
上述实施例中，通过获取目标停车场历史所能容纳车辆的历史体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数来确定目标停车场当前所能容纳的车辆体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数，得到的体积种类和车辆数更加贴合实际，因此更加准确。
在一个实施例中，步骤s204确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，包括：获取当前体积种类对应的待停车辆的当前体积，获取体积大于或等于当前体积的目标体积种类数m,m≥1；确定当前体积种类对应的待停车辆相对于第一体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为1/m；第一体积种类集合为体积大于或者等于当前体积的体积种类所组成的集合；确定当前体积种类对应的待停车辆相对于第二体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为0；第二体积种类集合为体积小于当前体积的体积种类所组成的集合。
其中，当前体积种类指的是目标停车场当前能容纳车辆对应的所有的体积种类所组成的体积种类集合中，任意一个具体的体积种类。本实施例中，终端可依次将各个体积种类确定为当前体积种类，并通过执行本实施例中的步骤来确定当前体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率。
具体地，由于在实际停车时，车辆可以任意停泊于比其大的任意一个停车位，且在不考虑其他因素的影响下，车辆会停泊于任意一种能停泊的停车位的概率是相同的，也就是说体积种类为i的车辆会等可能的停泊于体积种类i对应的停车位，以及体积大于体积种类i对应的体积的其他体积种类对应的停车位，例如，小型轿车会等可能地停泊于小型车对应的停车位、中型车对应的停车位以及大型车对应的停车位。
因此，在确定某个具体的体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率时，终端可首先获取该体积种类对应的待停车辆的当前体积，然后依次判断其他体积种类对应的体积是否超过该当前体积，以此来确定目标体积种类数m。例如，小型车对应的待停车辆的体积为v1≤x1，中型车对应的待停车辆的体积为x1＜v2≤x2，大型车对应的待停车辆的体积为x2＜v3≤x3，其中，x1＜x2＜x3，则在确定小型车对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率时，获取的目标体积种类数m为3。
进一步，由于体积种类为i的车辆会等可能的停泊于体积种类i对应的停车位，以及体积大于体积种类i对应的体积的其他体积种类对应的停车位，因此在确定了某个具体的体积种类对应的目标体积种类数m后，可确定该体积种类对应的待停车辆相对于第一体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为1/m，其中，第一体积种类集合为体积大于或者等于当前体积的体积种类所组成的集合。例如上面的例子中，确定小型车对应的待停车辆相对于第一体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为1/3,其中，第一体积种类集合指的是大型车、中型车、小型车所组成的集合。
可以理解的是，由于车辆正常情况下都不会停泊在偏小的停车位，因此，可以确定某个具体的体积种类对应的待停车辆相对于第二体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为0；其中，第二体积种类集合为体积小于当前体积的体积种类所组成的集合。例如上面的例子中，可以确定大型车对应的待停车辆相对于第二体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为0,其中，第二体积种类集合指的是小型车、中型车所组成的集合。
本实施例中，结合车辆实际停车的情况来确定车辆的停车概率，得到的停车概率准确性更高。
在一个实施例中，获取体积大于或等于当前体积的目标体积种类数m，包括：将体积种类按照其对应的体积从小到大依次编号；获取当前体积种类对应的编号；根据最大编号及当前体积种类对应的编号确定目标体积种类数。
具体地，可以将体积种类按照其对应的体积从小到大依次编号为1,2，……，n，获取当前体积种类对应的编号i，根据最大编号n及当前体积种类对应的编号i确定目标体积种类数m,公式如下：m＝n-i+1。举个例子，目前停车场能容纳5种不同体积的车，将体积种类按照其对应的体积从小到大依次编号为1,2,3,4,5，当前体积种类对应的编号为2，则目标体积种类数为：5-2+1＝4。
上述实施例中，通过将体积种类从小到大依次编号，在获取到当前体积种类对应的编号后，可以根据最大编号及当前体积种类对应的编号方便快捷地确定目标体积种类数，提高车位数据处理的效率。
在一个实施例中，停车空间包括散列停车位和链式停车位，如图4所示，上述方法还包括：
s402，根据各停车空间对应的散列停车位分别确定各停车空间对应的散列存储空间，根据各停车空间对应的链式停车位确定各停车空间对应的链式存储空间；各停车空间对应的散列存储空间与链式存储空间分别组成各停车空间对应的链表。
其中，散列存储空间可用于存储散列停车位对应的车位标号、地址位置等信息，链式存储空间可用于存储链式停车位对应的车位标号、地址位置等信息。本实施例中，各体积种类对应的停车空间均包括一个散列停车位及若干个链式停车位。终端可根据各停车空间对应的散列停车位分别确定各停车空间对应的散列存储空间，并根据各停车空间对应的链式停车位分别确定各停车空间对应的链式存储空间，其中，每一个链式停车位可分别确定一个对应的链式存储空间，也就是说，每一个停车空间对应一个散列存储空间及若干个链式存储空间，链式存储空间的数量与该停车空间所包括的链式停车位的数量相等。各停车空间对应的散列存储空间与链式存储空间分别组成各停车空间对应的链表。
s404，对各停车空间对应的车辆体积种类进行编号，将编号作为各链表对应的散列表地址，以构建目标停车场对应的链式散列表。
具体地，终端对各停车空间对应的体积种类进行编号，例如，可以按照体积从小大小编号为1,2，……，n，或者按照体积从大到小编号为1,2，……，n，具体如何编号，本实施例在此不做限制，只要保证每一个体积种类对应一个唯一的编号即可。本实施例中，各停车空间对应一个链表，多个链表组成链式散列表，该链式散列编的散列表地址为各体积种类对应的编号，也就是说，根据一个编号可以唯一查询一个对应的链表的存储内容。
如图5所示，为一个实施例中，目标停车场的规划示意图。目标停车场能容纳n种不同体积的车辆。将车辆体积按照从小到大的顺序依次编号为1,2，……，n，将停车场按车辆体积划分为n块区域，每一个块区域即为一个停车空间，将这些区域分别编号为1,2，……，n。编号为i∈{1,2,...,n}的区域可停泊最大体积编号为i的车。对于区域i，将它的其中一个停车位确定为散列停车位，将它的其他停车位确定为链式停车位，一个散列停车位能停泊一辆最大体积编号为i的车，每一个链式停车位能停泊一辆最大体积编号为i的车，即停车场的每一块区域都可以看成是一个散列停车位及与该散列停车位相连的一串链式停车位组成的链式空间。其中，实线矩形框的大小是用来区分该区域是散列停车位还是链式停车位的，并不代表停车位面积的大小；区域i与区域j，j≠i，j∈{1,2,...,n}的停车位数量不一定相等。可以理解的是，图5所示，仅仅为目标停车场的规划示意图，在实际实施时，停车位的位置排布可以不完全按照图5所示进行排布，例如，图5中相邻的两个停车位在实际实施时可以为地址位置上相邻的停车位、也可以是地理位置上不相邻的停车位。
在构建目标停车场的链式散列表时，根据每一块区域对应的散列停车位确定对应的散列存储空间，根据每一块区域对应的链式停车位确定对应的链式存储空间，将车辆体积编号确定为散列表地址，得到的链式散列表如图5所示。
上述实施例中，通过构建目标停车场的链式散列表，可方便对停车位数据的查找。
在一个实施例中，如图6所示，上述方法还包括：
s602，接收安装于各停车空间的路测感知装置发送的停车消息，将停车消息写入消息队列；停车消息携带已占用的停车位对应的车位标号及停车空间编号。
本实施例中，假定目标停车场的停车位已经按照确定好的车位数进行了规划，在目标停车场的停车位附近可设置路测感知装置，路测感知装置包括但不限于是红外传感器、压力传感器等，路测感知装置在监测到有车辆停泊在停车位时，向终端发送停车消息，停车消息中携带已占用的停车位对应的车位标号和停车空间编号。车位标号和停车空间编号可唯一确定一个停车位。终端在接收到停车消息后，将停车消息写入消息队列中。
s604，按照预设时间间隔从消息队列中读取停车消息，根据读取的停车消息对应的车位标号及停车空间编号确定对应的目标存储空间，对目标存储空间设置第一标记；第一标记用于表征目标存储空间对应的停车位被占用。
具体地，由于车位标号和停车空间编号可唯一确定一个停车位，每一个停车位对应一个存储空间，因此，终端可根据读取到的停车消息对应的车位标号及停车空间编号确定对应的目标存储空间，这里的目标存储空间可以是散列存储空间或者任意一个链式存储空间。在确定了目标存储空间后，终端可对目标存储空间设置第一标记，第一标记用于表征目标存储空间对应的停车位被占用。
s606，当任意一个链表对应的第一标记数量等于其对应的停车空间对应的车位数时，对其对应的散列存储空间设置第二标记；第二标记用于表征其对应的停车空间被占用。
具体地，终端可对每一个链表对应的第一标记数量进行统计，当任意一个链表对应的第一标记数量等于其对应的停车空间对应的车位数时，对该链表对应的散列存储空间设置第二标记，第二标记用于表征该链表对应的停车空间被占用，即该链表对应的停车空间中所有的停车位都被占用。
当有一辆车进来停车场后，可以根据该车的体积查找可以停泊该车的散列停车位对应的散列存储空间，如果该散列存储空间设置了第二标记，再查找其他散列存储空间。如果该散列存储空间未设置第二标记，则从其对应的链式存储空间中查询未设置第一标记的存储空间，以最终确定可以停车的停车位。
通过添加第一标记和第二标记，可在停车之前快速确定可停车的停车位，避免车辆进入停车场后乱找车位或者轮询每一个车位。
在一个具体的实施例中，提供了一种车位数据处理方法，包括以下步骤：
7.1、获取目标停车场历史所能容纳车辆的历史体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数。
7.2、根据目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数，确定目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数。
7.3、按照以下步骤7.3.1-7.3.3确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率：
7.3.1、获取当前体积种类对应的待停车辆的当前体积，并按照以下步骤7.3.1a-7.3.1c获取体积大于或等于当前体积的目标体积种类数m,m≥1：
7.3.1a、将体积种类按照其对应的体积从小到大依次编号为1,2，……，n；
7.3.1b、获取当前体积种类对应的编号i；
7.3.1c、根据最大编号及当前体积种类对应的编号确定目标体积种类数，公式为：m＝n-i+1。
7.3.2、确定当前体积种类对应的待停车辆相对于第一体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为1/m；第一体积种类集合为体积大于或者等于当前体积的体积种类所组成的集合；
7.3.3、确定当前体积种类对应的待停车辆相对于第二体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为0；第二体积种类集合为体积小于当前体积的体积种类所组成的集合。
7.4、根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量。
7.5、根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量。
7.6、根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，车位数用于规划目标停车场的停车位。
7.7、根据各停车空间对应的散列停车位分别确定各停车空间对应的散列存储空间，根据各停车空间对应的链式停车位确定各停车空间对应的链式存储空间；各停车空间对应的散列存储空间与链式存储空间分别组成各停车空间对应的链表。
7.8、对各停车空间对应的车辆体积种类进行编号，将编号作为各链表对应的散列表地址，以构建目标停车场对应的链式散列表。
7.9、接收安装于各停车空间的路测感知装置发送的停车消息，将停车消息写入消息队列；停车消息携带已占用的停车位对应的车位标号及停车空间编号。
7.10、按照预设时间间隔从消息队列中读取停车消息，根据读取的停车消息对应的车位标号及停车空间编号确定对应的目标存储空间，对目标存储空间设置第一标记；第一标记用于表征目标存储空间对应的停车位被占用。
7.11、当任意一个链表对应的第一标记数量等于其对应的停车空间对应的车位数时，对其对应的散列存储空间设置第二标记；第二标记用于表征其对应的停车空间被占用。
本申请中，在根据确定好的车位数对目标停车场进行规划后，可根据安装于目标停车场的路测感知装置监测车位使用情况，并根据路测感知装置传送的数据对车位使用情况进行统计。具体地，统计各车位空间的利用率，如表1所示。由表1可知，车位利用率在90％以上，高出现有技术超过20％，车位得到了充分利用，车位浪费率低。
表1
应该理解的是，虽然图2-图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-图6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图7所示，为一个本实施例中车位数据处理方法对应的系统硬件平台。该平台由车场私有云、路测感知装置、停车场三部分组成。在车场私有云上部署了停车场数据访问模块用于获取停车场当前所能容纳车辆的体积种类并根据车场的历史停车数据估计与各体积种类对应的待停车辆的车辆数、车辆体积种类编号模块用于将车辆体积按照体积大小编号、车位数计算与设定模块用于根据待停车辆的车辆数与待停车辆的体积编号计算与设定每一个停车空间的车位数并将其传送至路测感知装置。私有云将信息通过路测感知装置传送给停车场，停车场根据私有云传送过来的信息安排各停车空间的停车位数量。路测感知装置捕获车位的利用情况并将其传送至车场的私有云端。其中，在车场的私有云上用python编写停车场数据访问模块，用matlab编写车辆体积种类编号模块，用c编写车位数计算与设定模块。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种车位数据处理装置800，该装置包括：
获取模块802，用于获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数；
概率确定模块804，用于确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率；
第一预测模块806，用于根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量；
第二预测模块808，用于根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量；
车位数确定模块810，用于根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，车位数用于规划目标停车场的停车位。
上述车位数据处理装置，通过首先获取目标停车场当前所能容纳的车辆体积种类及各体积种类的车辆数，然后确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，进一步根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量，最后根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，得到的车位数可用于规划目标停车场的停车位。由于在确定车位数的过程中考虑到了各体积种类的待停车辆在各体积种类对应的停车空间的停车概率，相较于传统技术中直接根据各体积种类的待停车辆数确定各体积种类停车空间的车位数，本申请确定的车位数更加符合实际停车情况中小车可能占用大车位导致车位复用的实际情况，可以更好地保证各类型的车辆能够有车位停泊，且能够减少空闲的车位，显著地提高车位利用率，节约车位资源。
在一个实施例中，如图9所示，获取模块802包括：历史数据获取模块802a，用于获取目标停车场历史所能容纳车辆的历史体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数；体积种类确定模块802b，用于根据目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数，确定目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数。
在一个实施例中，概率确定模块804还用于获取当前体积种类对应的待停车辆的当前体积，获取体积大于或等于当前体积的目标体积种类数m,m≥1；确定当前体积种类对应的待停车辆相对于第一体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为1/m；第一体积种类集合为体积大于或者等于当前体积的体积种类所组成的集合；确定当前体积种类对应的待停车辆相对于第二体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为0；第二体积种类集合为体积小于当前体积的体积种类所组成的集合。
在一个实施例中，概率确定模块804还用于将体积种类按照其对应的体积从小到大依次编号；获取当前体积种类对应的编号；根据最大编号及当前体积种类对应的编号确定目标体积种类数。
在一个实施例中，停车空间包括散列停车位和链式停车位；该装置还包括：链式散列表构建模块，用于根据各停车空间对应的散列停车位分别确定各停车空间对应的散列存储空间，根据各停车空间对应的链式停车位确定各停车空间对应的链式存储空间；各停车空间对应的散列存储空间与链式存储空间分别组成各停车空间对应的链表；对各停车空间对应的车辆体积种类进行编号，将编号作为各链表对应的散列表地址，以构建目标停车场对应的链式散列表。
在一个实施例中，该装置还包括：标记模块，用于接收安装于各停车空间的路测感知装置发送的停车消息，将停车消息写入消息队列；停车消息携带已占用的停车位对应的车位标号及停车空间编号；按照预设时间间隔从消息队列中读取停车消息，根据读取的停车消息对应的车位标号及停车空间编号确定对应的目标存储空间，对目标存储空间设置第一标记；第一标记用于表征目标存储空间对应的停车位被占用；当任意一个链表对应的第一标记数量等于其对应的停车空间对应的车位数时，对其对应的散列存储空间设置第二标记；第二标记用于表征其对应的停车空间被占用。
图10示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是图1中的终端110。如图10所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置、显示屏、摄像头、声音采集装置和扬声器。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现车位数据处理方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行车位数据处理方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的车位数据处理装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图10所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该车位数据处理装置的各个程序模块，比如，图8所示的获取模块、概率确定模块、第一预测模块、第二预测模块和车位数确定模块。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的车位数据处理方法中的步骤。
例如，图10所示的计算机设备可以通过如图8所示的车位数据处理装置中的获取模块执行步骤s202。计算机设备可通过概率确定模块执行步骤s204。计算机设备可通过第一预测模块执行步骤s206。计算机设备可通过第二预测模块执行步骤s208。计算机设备可通过车位数确定模块执行步骤s210。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述车位数据处理方法的步骤。此处车位数据处理方法的步骤可以是上述各个实施例的车位数据处理方法中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述车位数据处理方法的步骤。此处车位数据处理方法的步骤可以是上述各个实施例的车位数据处理方法中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指示相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
技术特征：
1.一种车位数据处理方法，包括：
获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数；
确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率；
根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量；
根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量；
根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，所述车位数用于规划所述目标停车场的停车位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数，包括：
获取目标停车场历史所能容纳车辆的历史体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数；
根据所述目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数，确定所述目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，包括：
获取当前体积种类对应的待停车辆的当前体积，获取体积大于或等于所述当前体积的目标体积种类数m,m≥1；
确定当前体积种类对应的待停车辆相对于第一体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为1/m；所述第一体积种类集合为体积大于或者等于当前体积的体积种类所组成的集合；
确定当前体积种类对应的待停车辆相对于第二体积种类集合中各体积种类对应的停车空间的停车概率为0；所述第二体积种类集合为体积小于当前体积的体积种类所组成的集合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取体积大于或等于所述当前体积的目标体积种类数m，包括：
将体积种类按照其对应的体积从小到大依次编号；
获取当前体积种类对应的编号；
根据最大编号及所述当前体积种类对应的编号确定所述目标体积种类数m。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述停车空间包括散列停车位和链式停车位；所述方法还包括：
根据各停车空间对应的散列停车位分别确定各停车空间对应的散列存储空间，根据各停车空间对应的链式停车位确定各停车空间对应的链式存储空间；各停车空间对应的散列存储空间与链式存储空间分别组成各停车空间对应的链表；
对各停车空间对应的车辆体积种类进行编号，将编号作为各链表对应的散列表地址，以构建所述目标停车场对应的链式散列表。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述散列存储空间用于存储散列停车位对应的车位标号；所述链式存储空间用于存储链式停车位对应的车位标号；所述方法还包括：
接收安装于各停车空间的路测感知装置发送的停车消息，将所述停车消息写入消息队列；所述停车消息携带已占用的停车位对应的车位标号及停车空间编号；
按照预设时间间隔从所述消息队列中读取停车消息，根据读取的所述停车消息对应的车位标号及停车空间编号确定对应的目标存储空间，对所述目标存储空间设置第一标记；所述第一标记用于表征所述目标存储空间对应的停车位被占用；
当任意一个链表对应的第一标记数量等于其对应的停车空间对应的车位数时，对其对应的散列存储空间设置第二标记；所述第二标记用于表征其对应的停车空间被占用。
7.一种车位数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数；
概率确定模块，用于确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率；
第一预测模块，用于根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量；
第二预测模块，用于根据每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量；
车位数确定模块，用于根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，所述车位数用于规划所述目标停车场的停车位。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：
历史数据获取模块，用于获取目标停车场历史所能容纳车辆的历史体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数；
体积种类确定模块，用于根据所述目标停车场历史所能容纳的历史车辆体积种类及各历史体积种类对应的待停车辆的车辆数，确定所述目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
技术总结
本申请涉及一种车位数据处理方法、装置和计算机可读存储介质，方法包括：获取目标停车场当前所能容纳车辆的体积种类及各体积种类对应的待停车辆的车辆数；确定每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的停车概率；根据每个体积种类对应的待停车辆的车辆数与停车概率，得到每个体积种类对应的待停车辆相对于各体积种类对应的停车空间的预测停车数量；根据预测停车数量，确定各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量；根据各体积种类对应的停车空间的预测停车总数量确定各体积种类对应的停车空间的车位数，车位数用于规划目标停车场的停车位。本申请提供的方案可以提高车位利用率。
技术研发人员：侯琛
受保护的技术使用者：腾讯科技(深圳)有限公司
技术研发日：.11.13
技术公布日：.02.25
