本發(fā)明涉及一種基于從停車場內(nèi)的多個裝置接收到的探測數(shù)據(jù)估計停車場占用率的方法。

背景技術(shù)：

長期以來，期望向駕駛員提供關(guān)于停車場的占用率數(shù)據(jù)，以幫助其盡可能快速且方便地找到可用停車位。傳統(tǒng)上這是通過在停車場安裝例如相機(jī)、停車亭、道路傳感器或入口及出口屏障等物理設(shè)備來實(shí)現(xiàn)的。接著，使用此設(shè)備收集的信息可被電子地傳達(dá)到分布在整個城市的顯示板或可能上傳到服務(wù)器，以供用戶經(jīng)由連接到因特網(wǎng)的便攜式裝置進(jìn)行遠(yuǎn)程訪問。

雖然此方法的優(yōu)點(diǎn)是所提供的數(shù)據(jù)是實(shí)時的并且是相當(dāng)準(zhǔn)確的，但產(chǎn)生占用率數(shù)據(jù)所需的設(shè)備安裝起來通常是昂貴的，且出于此原因并不總是提供此方法。事實(shí)上，這通常是免費(fèi)提供停車的情況，例如在大型超市或零售公園外面。然而，對于包含零售商在內(nèi)的感興趣的人士來說，仍然能夠監(jiān)測其停車場的繁忙程度，使得其可采取適當(dāng)步驟(例如在必要時擴(kuò)大其停車場)以便在繁忙時段期間吸引更多客戶，或提供在低占用率周期期間與其它組織的共享使用將是合乎需要的。此外，即使產(chǎn)生占用率數(shù)據(jù)，此信息也可出于僅為停車場的所有者的利益而不被廣泛分配而保密。盡管如此，能夠監(jiān)測競爭對手的停車場在一年的不同月份或一天時間期間的占用率例如以便估計其商店的忙碌程度，這對于零售商來說是有用的。

最近有人建議可通過發(fā)出指示裝置在給定時間點(diǎn)的位置的“探測數(shù)據(jù)”的便攜式裝置產(chǎn)生停車占用率數(shù)據(jù)。例如，服務(wù)器可經(jīng)由移動電話網(wǎng)絡(luò)從停車區(qū)域內(nèi)收集探測數(shù)據(jù)，并將其與配備有便攜式導(dǎo)航裝置(pnd)的車輛的估計分?jǐn)?shù)進(jìn)行比較，以產(chǎn)生可用停車位數(shù)目的估計。例如，可通過監(jiān)測從遍及含有已知數(shù)目車輛的已知一段道路的堵車而接收到的探測數(shù)據(jù)來獲得對每一車輛的平均pnd數(shù)目的估計。這可接著用來估計停車場內(nèi)的經(jīng)占用停車位的數(shù)目。然而，通過此方法產(chǎn)生的占用率數(shù)據(jù)通常是不可靠的，這是因?yàn)楹性趫鰞?nèi)主動發(fā)出探測數(shù)據(jù)的裝置的車輛的數(shù)目通常顯著地偏離假設(shè)的平均值。因此，希望提供一種克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述缺陷的改進(jìn)方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種用于估計停車場的占用率的方法，其包括：

獲得指示停車場幾何形狀的地圖數(shù)據(jù)；

使用所述地圖數(shù)據(jù)確定所述停車場內(nèi)的停車區(qū)的數(shù)目；

根據(jù)所述停車場內(nèi)的經(jīng)占用停車區(qū)的總數(shù)目來產(chǎn)生經(jīng)占用停車區(qū)的空間分布的模型；

從所述停車場內(nèi)的多個便攜式裝置接收探測數(shù)據(jù)，其中所述探測數(shù)據(jù)指示每一裝置的位置；以及

根據(jù)所述模型分析所述探測數(shù)據(jù)并輸出對所述停車場的所述占用率的估計。

提供一種用于監(jiān)測在接收探測數(shù)據(jù)(通常包含在所述周期中的時間戳的探測數(shù)據(jù))的周期內(nèi)停車場的占用率，而不需要將物理傳感器(例如相機(jī)、道路傳感器、入口/出口屏障或停車亭)安裝在停車場的方法。替代地從例如智能電話或便攜式導(dǎo)航裝置(pnd)的便攜式裝置接收的探測數(shù)據(jù)產(chǎn)生占用率數(shù)據(jù)，同時(例如)從衛(wèi)星圖像獲得地圖數(shù)據(jù)。除了降低產(chǎn)生占用率數(shù)據(jù)的成本之外，此方法還允許由適當(dāng)?shù)脑O(shè)備遠(yuǎn)程產(chǎn)生占用率數(shù)據(jù)。所產(chǎn)生的信息可提供對可使用pnd轉(zhuǎn)發(fā)到駕駛員的被占用或可用停車位的數(shù)目的實(shí)時估計。替代地，可分析所述估計以確認(rèn)場使用的歷史趨勢。此歷史信息可能對場所有者或其潛在的競爭對手尤其有價值。

不是每一個占用停車位的車輛都將必須含有經(jīng)配置以發(fā)出探測數(shù)據(jù)的裝置。此外，在車輛中存在多個乘客的情況下，每一乘客攜帶例如經(jīng)配置以發(fā)出探測數(shù)據(jù)的移動電話的裝置，每一車輛將存在多個裝置。簡單的方法將為通過校對探測數(shù)據(jù)考慮這些因素、假設(shè)每輛車的裝置的平均數(shù)目以及相應(yīng)地確定場的占用率。然而，考慮到駕駛員將傾向于根據(jù)通常取決于所占用的停車位的總數(shù)目的特定布置以及停車場本身的布局而將其車輛停放在某些區(qū)域的事實(shí)，本文中描述一種更為復(fù)雜的方法。例如，駕駛員通常將更喜歡將其車輛停放在盡可能靠近停車場的出口點(diǎn)處。此模式可通過產(chǎn)生稍后可應(yīng)用于樣本探測數(shù)據(jù)的模型來預(yù)測，以便相較于將以其它方式可用的估計，輸出對停車場的總占用率的在統(tǒng)計學(xué)上更為準(zhǔn)確的估計。

所述模型優(yōu)選地提供在停車場的整體占用率改變時將占用哪些停車區(qū)的估計。例如，所述模型可預(yù)測首先最可能被占用的某些優(yōu)選停車區(qū)(即，在最低停車場占用水平下)，并且進(jìn)一步預(yù)測停車場將如何從所述點(diǎn)填滿的整體流動方向(即，哪些區(qū)接下來將會被占用)，此歸因于車輛進(jìn)入場，或者相反地，場將如何如先前停放的車輛離開場那樣被清空。

為了產(chǎn)生用于確定使用停車場的駕駛員的停車行為的適當(dāng)模型，優(yōu)選地，所述模型基于在建模周期內(nèi)收集的探測數(shù)據(jù)。這使得能夠在經(jīng)驗(yàn)上識別某些優(yōu)選停車位置。例如，取決于占用停車場的車輛數(shù)目，存在停放的汽車將趨向于聚集的多個位置可變得顯而易見。可能無法單獨(dú)從地圖數(shù)據(jù)容易地識別這些優(yōu)選停車位置，且因此根據(jù)在所述特定場的建模周期內(nèi)收集的探測數(shù)據(jù)來產(chǎn)生模型是有用的。通過監(jiān)測經(jīng)占用停車位在不同水平的整體占用下的地理擴(kuò)展情況，可根據(jù)所述場內(nèi)經(jīng)占用停車區(qū)總數(shù)目來產(chǎn)生經(jīng)占用停車區(qū)的空間分布的模型。此模型可包含界定建模區(qū)，停車場中假設(shè)的(高或總)車輛占用率、根據(jù)停車場的總占用率具有不同大小的建模區(qū)中的每一者。

替代地，或除了上述之外，可基于從地圖數(shù)據(jù)獲得的停車場的幾何形狀及參考位置來產(chǎn)生模型，其中參考位置指示優(yōu)選停車區(qū)域。例如，在地圖數(shù)據(jù)指示停車場具有標(biāo)準(zhǔn)或常見布局的情況下，可從可提供的一或多個通用模型中選擇適當(dāng)模型，而不需要在建模周期內(nèi)實(shí)際監(jiān)測從所述場接收的探測數(shù)據(jù)。任選地，可將從地圖數(shù)據(jù)識別的一或多個參考位置輸入到此模型以提高準(zhǔn)確度。替代地，可最初基于地圖數(shù)據(jù)單獨(dú)選擇通用模型，且接著使用在建模周期內(nèi)收集的探測數(shù)據(jù)進(jìn)行改進(jìn)。

參考位置可為最可能被占用的停車區(qū)；然而，替代地，其可能根本不直接對應(yīng)于停車區(qū)且可替代地表示定位在場的內(nèi)部或外部的位置或位置軌跡，展現(xiàn)可優(yōu)選占用率的最近停車區(qū)。因此，參考位置優(yōu)選地界定優(yōu)選停車區(qū)域，通常依據(jù)最接近參考位置的一或多個停車區(qū)。因此，此類區(qū)可共同地界定幾何形狀，例如區(qū)的線性陣列，或者其可采取適當(dāng)?shù)男螤钜员阌诃h(huán)繞參考位置。

一旦已產(chǎn)生模型，就可將其應(yīng)用于不同的探測數(shù)據(jù)，例如新的探測數(shù)據(jù)，其在原則上表示時間或周期中任何相關(guān)的歷史時刻。此時間可為當(dāng)前時間，也就是“實(shí)時”。根據(jù)所述模型分析探測數(shù)據(jù)優(yōu)選地包括：基于對應(yīng)于采樣周期的探測數(shù)據(jù)的空間密度來確定停車場的哪些區(qū)被占用；以及基于經(jīng)占用區(qū)的空間分布來估計停車場的總占用率?！畬?yīng)于采樣周期’的數(shù)據(jù)優(yōu)選地指示在采樣周期內(nèi)的時刻，并且可包含在所述采樣周期期間發(fā)送或接收的數(shù)據(jù)。雖然探測數(shù)據(jù)通常包含指示gps位置被評估的時間的時間戳，但這也可潛在地包含時間延遲信號，其中探測數(shù)據(jù)指示裝置在采樣周期內(nèi)的時刻的位置，但在此周期之外發(fā)送或接收數(shù)據(jù)本身。

一種特定益處得以實(shí)現(xiàn)，其中所述探測數(shù)據(jù)包括帶時間戳的位置坐標(biāo)，且其中如果從所述區(qū)內(nèi)接收的具有對應(yīng)于停車周期的時間戳的此類坐標(biāo)的數(shù)目超過閾值數(shù)目，那么確定所述區(qū)被占用。例如，每十秒發(fā)出探測數(shù)據(jù)的裝置應(yīng)在三十秒的停車周期內(nèi)發(fā)出包括位置坐標(biāo)的三個信號，且因此指示所述裝置在停車周期期間是靜止的(或至少保持在停車區(qū)內(nèi))的閾值數(shù)目可設(shè)置在三個。這將優(yōu)選地指示停車事件已發(fā)生并且所述區(qū)現(xiàn)在被占用。在對于給定區(qū)的采樣周期期間已監(jiān)測此停車事件的情況下，所述區(qū)可優(yōu)選地被假設(shè)為在采樣周期的持續(xù)時間內(nèi)保持被占用。只要已針對給定區(qū)接收坐標(biāo)的閾值數(shù)目，或換句話說，已監(jiān)測探測數(shù)據(jù)的閾值空間密度，就不必在由不同裝置發(fā)出的探測數(shù)據(jù)之間進(jìn)行區(qū)分。原則上，為了提高模型的準(zhǔn)確度，有可能包含對每一此信號是來自相同裝置還是來自不同裝置的考慮。即使對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化要求可能會阻止對個別發(fā)起裝置本身的實(shí)際識別，可能也是這種情況。

停車場的區(qū)域可分為多個停車區(qū)?？扇Q于具體應(yīng)用及可用數(shù)據(jù)來選擇此類區(qū)的大小及幾何形狀。停車區(qū)可對應(yīng)于一或多個停車位的位置，然而最優(yōu)選地，每一區(qū)對應(yīng)于單個或相應(yīng)停車位。通常，每一停車區(qū)與對應(yīng)停車位(在形狀、大小、位置及定向方面)相匹配?？赏ㄟ^從地圖數(shù)據(jù)識別繪制的車道或停車位標(biāo)記來手動或自動識別每一停車位的位置及幾何形狀或周界。替代地，例如，可基于停車位的平均面積而粗略估計每一區(qū)的位置?？赡苄枰诙鄠€停車位內(nèi)延伸的較大區(qū)，其中每一車輛中裝置的平均數(shù)目特別低，以便提高從所述區(qū)內(nèi)獲得探測數(shù)據(jù)的可能性。可能仍然有必要稍后使用地圖數(shù)據(jù)來計算或識別場內(nèi)的停車位數(shù)目，以便估計經(jīng)占用或可用停車位的總數(shù)目。如將了解，并不是停車場的所有區(qū)域都被指定為停車位，且因此所述模型可界定多個停車區(qū)，所述停車區(qū)以連續(xù)空間填充的方式共同地布置成群組。多組停車區(qū)可通過貫穿停車場分布，由可能不用于停車的區(qū)分離，通常由于這些區(qū)表示停車場內(nèi)的內(nèi)部車輛流動車道。

基于經(jīng)占用區(qū)的空間分布來估計停車場的總占用率優(yōu)選地進(jìn)一步包括產(chǎn)生建模區(qū)，其中根據(jù)模型分析的經(jīng)占用區(qū)的空間分布指示建模區(qū)被占用；以及基于所述建模區(qū)內(nèi)的停車區(qū)的數(shù)目來估計停車場的占用率。與已分析的探測數(shù)據(jù)結(jié)合的從模型產(chǎn)生的信息可優(yōu)選地用于界定建模區(qū)的邊界。此建模區(qū)通?？砂鶕?jù)所分析的探測數(shù)據(jù)被識別為被占用的大多數(shù)停車區(qū)。除此之外，由于尚未檢測到停車事件，建模區(qū)可包含看起來是空(或未占用)的停車區(qū)，但由于其靠近停車事件已被監(jiān)測的區(qū)，所以仍預(yù)測建模區(qū)含有已停放車輛(不具有裝置)。因此，可通過使用典型的停車趨勢的知識而不是簡單地通過假設(shè)每一車輛的平均裝置數(shù)目來確定對停車場的總占用率的更準(zhǔn)確估計，其導(dǎo)致缺失探測數(shù)據(jù)。例如，基于停車區(qū)的數(shù)目來估計停車場的占用率可優(yōu)選地包含計算建模區(qū)內(nèi)部或外部的停車區(qū)的數(shù)目，及/或計算由建模區(qū)覆蓋的場的區(qū)域的比率，這是因?yàn)榇吮嚷释ǔＨ允腔诮^(qū)內(nèi)停車區(qū)的數(shù)目。

輸出停車場的占用率的估計優(yōu)選地包括輸出所述停車場中被占用及/或可用停車位的數(shù)目。替代地，或另外，可輸出被占用停車位與可用停車位的比率、占用空間的百分比或例如彩色編碼標(biāo)簽的寬的占用率指示符。此外，實(shí)現(xiàn)特定益處，其中輸出停車場的占用率的估計進(jìn)一步包括將所述估計輸出到地圖數(shù)據(jù)庫。通過將此占用率信息上傳到地圖數(shù)據(jù)庫，駕駛員可通過使用經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)訪問數(shù)據(jù)庫的便攜式裝置(例如pnd)，在到達(dá)所述場之前能夠訪問關(guān)于停車場的占用率信息。

根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供一種任選地非暫時性計算機(jī)可讀，其中所述計算機(jī)可讀媒體包括在由計算設(shè)備的一或多個處理器執(zhí)行時使所述計算設(shè)備根據(jù)本發(fā)明的第一方面的方法進(jìn)行操作的指令。

根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供一種計算設(shè)備，其包括：

一或多個處理器；

接收器，其經(jīng)配置以經(jīng)由所述設(shè)備耦合到的網(wǎng)絡(luò)接收從停車場內(nèi)的多個便攜式裝置發(fā)射的探測數(shù)據(jù)，其中所述探測數(shù)據(jù)指示每一裝置的位置；以及

存儲器，其包括指示停車場的幾何形狀的地圖數(shù)據(jù)；以及在由所述處理器中的一或多者執(zhí)行時使所述設(shè)備執(zhí)行本發(fā)明的第一方面的方法的指令。

附圖說明

現(xiàn)參考隨附圖式描述本發(fā)明的實(shí)例，其中：

圖1是全球定位系統(tǒng)(gps)的圖解說明；

圖2是便攜式導(dǎo)航裝置(pnd)的圖解說明；

圖3是用于發(fā)射及接收探測數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)的圖解說明；

圖4是說明根據(jù)本發(fā)明的實(shí)例的方法的流程圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)例獲得的地圖數(shù)據(jù)的圖解說明；

圖6是其中已確定停車區(qū)的停車場的圖解說明；

圖7及8是從停車場接收的探測數(shù)據(jù)的圖解說明；

圖9是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)例產(chǎn)生的模型的圖解說明；以及

圖10是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)例接收及分析的探測數(shù)據(jù)的圖解說明。

具體實(shí)施方式

現(xiàn)在將參考經(jīng)配置以發(fā)射指示裝置的位置的探測數(shù)據(jù)的裝置來描述本發(fā)明的實(shí)施例。此位置數(shù)據(jù)可例如從gps信號接收(如果可用)獲得。替代地，如果裝置是沒有配備gps接收器的移動電話，那么可從在蜂窩網(wǎng)絡(luò)的無線電塔與裝置之間發(fā)送的無線電信號的多點(diǎn)定位或三角測量獲得所述裝置的位置的更近似的估計。

圖1的全球定位系統(tǒng)(gps)及類似物用于各種目的。一般來說，gps是基于衛(wèi)星無線電的導(dǎo)航系統(tǒng)，其能夠確定連續(xù)位置、速度、時間，并且在某些情況下確定無限數(shù)目的用戶的方向信息。以前被稱為navstar，gps合并多顆衛(wèi)星，其以非常精確的軌道繞地球在軌道上運(yùn)行。基于這些精確的軌道，gps衛(wèi)星可將其位置作為gps數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到任何數(shù)目的接收單元。然而，將理解，可使用全球定位系統(tǒng)，例如glosnass、歐洲伽利略定位系統(tǒng)、compass定位系統(tǒng)或irnss(印度區(qū)域?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))。

當(dāng)專門配備以接收gps數(shù)據(jù)的裝置開始掃描gps衛(wèi)星信號的射頻時，實(shí)施gps系統(tǒng)。在從gps衛(wèi)星接收到無線電信號之后，裝置經(jīng)由多種不同的常規(guī)方法中的一者來確定所述衛(wèi)星的精確位置。在大多數(shù)情況下，所述裝置將繼續(xù)掃描信號，直到其已獲取至少三個不同的衛(wèi)星信號(注意到所述位置不是正常的，但可使用其它三角測量技術(shù)僅通過兩個信號來確定)。在實(shí)施幾何三角測量的情況下，接收器利用三個已知位置來確定其相對于衛(wèi)星的自己的二維位置。此可以已知的方式來完成。另外，獲取第四衛(wèi)星信號允許接收裝置從而以已知方式通過相同的幾何計算來計算其三維位置。位置及速度數(shù)據(jù)可由無限數(shù)目的用戶持續(xù)地實(shí)時更新。

如圖1中所示，gps系統(tǒng)100包括圍繞地球104軌道運(yùn)行的多個衛(wèi)星102。gps接收器106從數(shù)個多個衛(wèi)星102接收gps數(shù)據(jù)作為擴(kuò)展頻譜gps衛(wèi)星數(shù)據(jù)信號108。擴(kuò)展頻譜數(shù)據(jù)信號108從每一衛(wèi)星102連續(xù)發(fā)射。所發(fā)射的擴(kuò)展頻譜數(shù)據(jù)信號108各自包括數(shù)據(jù)流，所述數(shù)據(jù)流包含識別數(shù)據(jù)流起源的特定衛(wèi)星102的信息、軌道數(shù)據(jù)及與其它衛(wèi)星中的每一者同步的高精度時間信息。來自圖1中的四顆衛(wèi)星102的信號允許gps接收器106計算gps接收器106的三維位置。

用于發(fā)射探測數(shù)據(jù)的示范性便攜式裝置由圖2的便攜式導(dǎo)航裝置(pnd)200展示。pnd是經(jīng)配置以基于存儲在地圖數(shù)據(jù)庫上的相應(yīng)位置數(shù)據(jù)及信息向用戶提供導(dǎo)航指令的電子裝置。在替代實(shí)施例中，便攜式裝置不一定是導(dǎo)航裝置(或pnd)，因?yàn)槠洳槐貙?shí)際上能夠?qū)?dǎo)航指令轉(zhuǎn)發(fā)給用戶，只要裝置可發(fā)射指示其位置的探測數(shù)據(jù)即可。例如，可使用經(jīng)配置以發(fā)出gps數(shù)據(jù)的智能電話，而不需要實(shí)際安裝或激活地圖繪制應(yīng)用。替代地，便攜式裝置可為車輛中的集成黑箱單元，并且實(shí)際上不含有供用戶與之交互的任何輸入裝置，只要其發(fā)出探測數(shù)據(jù)即可。

應(yīng)注意，圖2中所示的pnd200的框圖不包含便攜式裝置的所有組件，而僅僅表示許多實(shí)例組件。裝置200位于殼體(未展示)內(nèi)，并且包含處理電路，所述處理電路包括(例如)上述處理器202，處理器202耦合到輸入裝置204及顯示裝置，例如顯示屏206。盡管此處所參考的是單數(shù)形式的輸入裝置204，但熟練的技術(shù)人員應(yīng)了解，輸入裝置204表示任何數(shù)目的輸入裝置，其包含鍵盤裝置、語音輸入裝置、觸摸面板/屏幕及/或用于輸入信息的任何其它已知輸入裝置。同樣地，顯示屏206可包含任何類型的顯示屏，例如液晶顯示器(lcd)。

在一個布置中，輸入裝置204及顯示屏206被集成以便提供集成的輸入及顯示裝置，其包括觸摸板或觸摸屏輸入，以使得能夠輸入信息(經(jīng)由直接輸入、菜單選擇等等)及通過觸摸面板屏幕顯示信息兩者，使得用戶僅需要觸摸顯示屏的一部分來選擇多個顯示選擇中的一者或激活多個虛擬或“軟”按鈕中的一者。在此方面，處理器202支持與觸摸屏一起操作的圖形用戶接口(gui)。

在pnd200中，處理器202經(jīng)由連接210可操作地連接到輸入裝置204并且能夠從輸入裝置204接收輸入信息，并且經(jīng)由相應(yīng)輸出連接212可操作地連接到顯示屏206及輸出裝置208中的至少一者以向其輸出信息。輸出裝置208可為可聽輸出裝置(例如，揚(yáng)聲器)。由于輸出裝置208可為便攜式導(dǎo)航裝置200的用戶產(chǎn)生可聽信息，所以同樣應(yīng)理解，輸入裝置204也可包含用于接收輸入語音命令的麥克風(fēng)及軟件。此外，便攜式導(dǎo)航裝置200還可包含任何額外的輸入裝置204及/或任何額外輸出裝置208，例如音頻輸入/輸出裝置。

處理器202經(jīng)由連接216可操作地連接到存儲器214，并且進(jìn)一步適于經(jīng)由連接220從/向輸入/輸出(i/o)端口218接收/發(fā)送信息，其中i/o端口218可連接到便攜式導(dǎo)航裝置200外部的i/o裝置222。外部i/o裝置222可包含(但不限于)例如耳機(jī)的外部監(jiān)聽裝置。與i/o裝置222的連接可進(jìn)一步是與任何其它外部裝置(例如，用于免提操作及/或語音激活操作的汽車立體聲單元)的有線或無線連接，以用于連接到耳機(jī)或頭戴式耳機(jī)及/或用于例如連接到移動電話，其中移動電話連接可用于(例如)在便攜式導(dǎo)航裝置200與因特網(wǎng)或任何其它網(wǎng)絡(luò)9之間建立數(shù)據(jù)連接，及/或(例如)經(jīng)由因特網(wǎng)或某些其它網(wǎng)絡(luò)建立與服務(wù)器10的連接。

便攜式導(dǎo)航裝置200的存儲器214包括非易失性存儲器的一部分(例如用于存儲程序代碼)及易失性存儲器的一部分(例如，在執(zhí)行程序代碼時存儲數(shù)據(jù))。便攜式裝置還包括端口，在此情況下是卡端口228，其經(jīng)由連接230與處理器202進(jìn)行通信，以允許將可移動存儲卡(通常稱為卡)添加到裝置200。

圖2進(jìn)一步說明經(jīng)由連接226的處理器202與天線/接收器224之間的操作連接，其中天線/接收器224可為例如gps天線/接收器，并且因此將用作圖1的gps接收器106。應(yīng)理解，由參考數(shù)字224指定的天線及接收器被示意性地組合以供說明，但天線及接收器可為單獨(dú)定位的組件，并且天線可為gps貼片天線或螺旋天線。

當(dāng)然，所屬領(lǐng)域的一般技術(shù)人員將理解，圖2中所示的電子組件由一或多個電源(未展示)以常規(guī)方式供電。此類電源可包含內(nèi)部電池及/或用于低壓dc供應(yīng)器的輸入或任何其它合適布置。如所屬領(lǐng)域的一般技術(shù)人員將理解的，考慮圖2中所示的組件的不同配置。例如，圖2中所示的組件可經(jīng)由有線及/或無線連接及類似物彼此通信。因此，本文中所描述的便攜式導(dǎo)航裝置200可為便攜式或手持式導(dǎo)航裝置。

現(xiàn)在將參考圖3描述根據(jù)本發(fā)明的實(shí)例的用于接收探測數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例。從gps系統(tǒng)獲得的位置數(shù)據(jù)被加時間戳并由多個pnd200跨越具有無線部分的通信網(wǎng)絡(luò)9(例如由4glte或3g蜂窩網(wǎng)絡(luò)提供)作為探測數(shù)據(jù)周期性地發(fā)射到服務(wù)器10。服務(wù)器10可包括一或多個處理器244及接收器243，其經(jīng)配置以經(jīng)由通信網(wǎng)絡(luò)9接收探測數(shù)據(jù)。地圖數(shù)據(jù)可預(yù)先安裝到服務(wù)器10的存儲器241上，或者經(jīng)由可包含因特網(wǎng)(或潛在的另一個輸入裝置)的網(wǎng)絡(luò)9訪問。存儲器241進(jìn)一步包括指令，所述指令在由處理器244中的一或多者執(zhí)行時致使服務(wù)器根據(jù)待描述的本發(fā)明的實(shí)例來估計停車場的占用率。

現(xiàn)在將參考圖2到10描述用于執(zhí)行本發(fā)明的示范性方法。所述方法開始于圖4的步驟301處，借此獲得指示停車場的幾何形狀的地圖數(shù)據(jù)。在此實(shí)例中，使用大型單層停車場的衛(wèi)星圖像3，如圖5所示。圖像3由用戶分析，并且從圖像3識別指示停車場的邊界的幾何坐標(biāo)。替代地，可使用形狀擬合算法來執(zhí)行此場識別程序。如果可替代地從測繪組織(例如地形測量局)獲得地圖數(shù)據(jù)，那么使用自動化方法更容易分析此類數(shù)據(jù)。

除了邊界識別之外，在本實(shí)例中，從在服務(wù)器10的存儲器241上作為地圖數(shù)據(jù)存儲的圖像3手動識別例如停車場的入口或出口的參考位置。此外，可使用停車場內(nèi)的額外“內(nèi)部”邊界來界定停車場內(nèi)的停車區(qū)域。在此實(shí)例中，停車場由圖5中所示的區(qū)域1及2(每一區(qū)域可使用內(nèi)部邊界來界定)組成，其中停車場的公共入口點(diǎn)及出口點(diǎn)被標(biāo)記為a。如果預(yù)先知道描摹停車場的邊界(以及潛在的任何參考位置，例如入口點(diǎn)及出口點(diǎn)以及任何內(nèi)部邊界)的輪廓的gps坐標(biāo)，那么這些坐標(biāo)可替代地被直接輸入到計算設(shè)備而不需要圖像3。

在步驟302處確定停車場內(nèi)的停車區(qū)的數(shù)目。圖6中展示這樣的實(shí)例，借此將停車區(qū)域的規(guī)則網(wǎng)格4覆蓋在停車場的區(qū)域1及2上，以便包含車輛可停放的任何區(qū)域。由于區(qū)1與區(qū)2之間所示的中央車道不含有任何停車位，因此將其從網(wǎng)格4排除。優(yōu)選地，網(wǎng)格4內(nèi)的每一“片”或方框?qū)?yīng)于場內(nèi)的個別停車位。如將了解，使用小于停車位的區(qū)不提供額外益處。然而，替代地，多個停車位可共享給定的停車區(qū)(如圖6中的情況)。在發(fā)出探測數(shù)據(jù)的便攜式裝置(例如pnd)的使用量低的國家中，可能需要具有較大的停車區(qū)以便提高接收到從給定停車區(qū)內(nèi)發(fā)出的探測數(shù)據(jù)的可能性。然而，這樣做會降低輸出數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。在裝置使用量足夠高的情況下，為了最準(zhǔn)確地將裝置200的密度映射遍及停車場，優(yōu)選的是每一停車區(qū)直接對應(yīng)于相應(yīng)停車位的區(qū)域。每一停車位的表面標(biāo)記可從衛(wèi)星圖像3及作為停車區(qū)輸入的相應(yīng)位置坐標(biāo)被自動或手動識別，以便針對探測數(shù)據(jù)的存在而被分析。然而，在圖6中所示的實(shí)例中，替代地通過簡單地覆蓋網(wǎng)格4而獲得更近似的估計，借此網(wǎng)格內(nèi)的每一區(qū)(或片)的面積近似于組在一起的四個停車位的面積，但停車位的實(shí)際外部位置不一定與網(wǎng)格的每一區(qū)的位置一致。

在步驟303處產(chǎn)生經(jīng)占用區(qū)的空間分布的模型。在此實(shí)例中，基于在建模周期(即2012年3月及7月的月份)內(nèi)收集的歷史探測數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型。歷史探測數(shù)據(jù)可從包含移動電話運(yùn)營商的數(shù)個來源及提供導(dǎo)航服務(wù)的組織獲得。此探測數(shù)據(jù)提供大量的信息，并且在統(tǒng)計學(xué)上足以使得能夠依據(jù)在整個停車場的不同水平的占用率下出現(xiàn)停車活動的地方而分析車輛的停車行為。此使得能夠產(chǎn)生在不同水平的場占用率下停車場中將發(fā)生停車的地方的模型。例如在空的停車場的情況下，進(jìn)入場的車輛將停放在最優(yōu)選的停車位，而進(jìn)入已接近其最大占用容量的停車場的車輛將在具有相對較少數(shù)目的可用空間的情況下平均停放在受限區(qū)中，這些是先前到達(dá)的車輛最不喜歡的(可能是因?yàn)槠錇樽畈槐阌诙ㄎ坏膮^(qū)域)。

歷史探測數(shù)據(jù)含有場內(nèi)的每一裝置200的位置信息，并且通常由裝置200每五或十秒發(fā)出。從前面提及的用于分析停車行為的組織獲得的是此記錄數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不可用或不希望從其它來源獲得，那么數(shù)據(jù)可經(jīng)由通信網(wǎng)絡(luò)9在數(shù)據(jù)獲取周期(其長度可能為幾周)內(nèi)由服務(wù)器10接收。如將了解，探測數(shù)據(jù)包含已進(jìn)入停車場并且正在運(yùn)動中以尋找停車位的車輛中的裝置以及在運(yùn)動中以離開停車場的車輛中的裝置。模型特別關(guān)注的探測數(shù)據(jù)是涉及在停車位內(nèi)的車輛中的裝置。

無論如何獲得用于產(chǎn)生模型的探測數(shù)據(jù)，都將討論中的周期的探測數(shù)據(jù)映射到網(wǎng)格4上，以便在特定周期內(nèi)產(chǎn)生從停車場內(nèi)接收的探測數(shù)據(jù)的密度圖。這是使用現(xiàn)在論述的方法實(shí)現(xiàn)的。

如果在被稱為停車周期的短周期內(nèi)接收到具有在那個區(qū)內(nèi)的坐標(biāo)的探測數(shù)據(jù)的閾值量，那么確定給定的停車區(qū)被占用。在此實(shí)例中，探測數(shù)據(jù)信號每10秒由裝置200發(fā)出，并且如果在30秒停車周期內(nèi)已接收到至少三個信號的閾值數(shù)目，那么將停車區(qū)識別為被占用。可選擇此短時間窗口，以便從停放的車輛檢索最大數(shù)據(jù)量，并且將從正在運(yùn)輸或僅暫時停止的車輛接收的信號排除在被識別為占用停車區(qū)之外。一旦車輛被停放，在其熄火或由車輛的乘員將其從所述區(qū)移走與裝置200一起離開之前，還可考慮裝置200通常將繼續(xù)發(fā)出來自停車區(qū)內(nèi)的探測數(shù)據(jù)的時間長度。停車周期因此通常可在十到六十秒之間的范圍內(nèi)。

不必區(qū)分從不同裝置200接收的探測數(shù)據(jù)，因?yàn)樗邮盏臄?shù)據(jù)可被匿名化，使得裝置200的帶時間戳的定位坐標(biāo)全部可用于服務(wù)器10。因此，在選擇30秒停車周期的情況下，如果占用區(qū)的第一裝置發(fā)出來自所述區(qū)內(nèi)的探測數(shù)據(jù)達(dá)二十秒，而第二裝置在隨后的十秒發(fā)出來自同一區(qū)內(nèi)的探測數(shù)據(jù)，那么可確定所述停車區(qū)被占用。替代地，如果多個裝置同時占用所述區(qū)至少三十秒，那么所述區(qū)可被稱為被占用。周期的精確選擇取決于pnd在車輛已停放之后仍將保持發(fā)射探測數(shù)據(jù)的平均時間量，或者車輛乘員將停留在停放的車輛上的平均時間量。

通過使用相對較長的建模周期，例如超過一周(且在此種情況下為一個月)，可接收大量探測數(shù)據(jù)，使得通常由車輛在現(xiàn)實(shí)生活中占用的每一區(qū)將可能在建模周期期間的某一階段被識別為“占用”，這歸因于已接收到探測數(shù)據(jù)以及對應(yīng)于所述區(qū)的位置坐標(biāo)。

圖7中的較暗區(qū)域6展示建模周期期間占用率較高的區(qū)，而由較淺區(qū)域5展示傾向于具有較低占用率或未被占用的區(qū)。例如，2012年3月的數(shù)據(jù)展示停車場的約30％的高占用率，而2012年7月的數(shù)據(jù)顯示約90％的高停車區(qū)占用率。通過分析在這兩個建模周期內(nèi)接收到的探測數(shù)據(jù)，可確定圖8中所示的環(huán)形區(qū)7通常在停車場為30％滿時被占用，并且在停車場為90％占用時通常占用環(huán)形區(qū)8。因此，停車場在例如一個月的長周期內(nèi)的平均占用率水平可能與在特定日子隨著停車場被填滿的停車場的占用情況有關(guān)。因此，使用此原理，根據(jù)圖9可根據(jù)停車區(qū)總數(shù)目(即，停車場被填滿的程度)來產(chǎn)生占用經(jīng)停車區(qū)的空間分布的占用率模型。在此模型中，從建模周期內(nèi)獲得的探測數(shù)據(jù)推斷，駕駛員寧愿將其車輛停放在參考位置a附近，在此情況下，參考位置a是入口點(diǎn)及出口點(diǎn)。隨著停車場被填滿的停車區(qū)/位的逐漸占用將接著在由圖9中的向上的箭頭所展示的方向上延伸，在額外車輛占用場時沿中央車道并遠(yuǎn)離參考位置a?？赡艽嬖谀承{駛員選擇盡可能遠(yuǎn)離其它停放的汽車停放的情況(舉例來說)，且因此從這些車輛接收的探測數(shù)據(jù)可能不符合此簡單模型建議的趨勢。這些結(jié)果可在統(tǒng)計的基礎(chǔ)上被排除，這取決于模型的復(fù)雜程度。如果使用展示其它平均占用率水平(例如50％或75％)的更多數(shù)據(jù)(例如來自不同的月份)，那么模型準(zhǔn)確度當(dāng)然會得以改進(jìn)。

在更復(fù)雜的模型中，可從在建模周期期間接收的地圖數(shù)據(jù)及/或探測數(shù)據(jù)來識別多個參考位置。此外，在建模周期內(nèi)接收的探測數(shù)據(jù)可通過在建模周期內(nèi)進(jìn)入及離開停車場的車輛的數(shù)目進(jìn)行實(shí)際現(xiàn)場測量來補(bǔ)充，以便改進(jìn)所產(chǎn)生的模型的質(zhì)量。場的“填充”方向也可通過機(jī)器學(xué)習(xí)而不是手動干預(yù)來確定。

如果在廣泛的周期內(nèi)有足夠的數(shù)據(jù)可用，那么通過假設(shè)每天凌晨3點(diǎn)這樣的時間的停車場是空的，可通過監(jiān)測從探測數(shù)據(jù)(例如區(qū)內(nèi)的三個帶時間戳的信號)分類為“被占用”的區(qū)的分布在一天期間如何改變來分析停車場的日常填滿及清空。例如，預(yù)期在圖7及8中所示的停車場的情況下，可觀察到占用空間的軌跡遠(yuǎn)離參考點(diǎn)a傳播，在停車場填滿時，空間的軌跡形成平行于圖5到8中的最低圍欄的線。在任何時間點(diǎn)的假設(shè)被占用空間及假設(shè)的未占用空間之間的邊界可(例如)從含有所述時間點(diǎn)的短時間窗口中觀察統(tǒng)計上顯著的“停車事件”(停車區(qū)變?yōu)檎加?的集群以及哪一個發(fā)生在距離參考點(diǎn)a最遠(yuǎn)的位置處來推斷。這種統(tǒng)計方法尤其適合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

替代地，可能在已從地圖數(shù)據(jù)識別例如付費(fèi)表、入口/出口點(diǎn)或商店入口的參考位置之后，可通過與數(shù)個預(yù)定占用模型的最佳擬合匹配來選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ汀?/p>

返回本實(shí)例，從圖9中所示的信息產(chǎn)生的模型基本上是遠(yuǎn)離參考點(diǎn)a的停車場的線性填充中的一者。建立此模型之后，其接著可用于使用在所關(guān)注的“采樣周期”內(nèi)獲得的小得多的探測數(shù)據(jù)集合來預(yù)測停車場的占用率，其可表示過去的時間或?qū)崟r占用率。這在步驟304及305處執(zhí)行。

對應(yīng)于采樣周期的樣本探測數(shù)據(jù)由計算設(shè)備接收，在此情況下，在步驟304處，由服務(wù)器10從連接到網(wǎng)絡(luò)9的多個便攜式裝置200接收。在由圖10所示的實(shí)例中，在一個小時的采樣周期內(nèi)接收探測數(shù)據(jù)。采樣周期通常比建模周期更短，以便僅在給定時間(或在給定周期內(nèi))提供對停車場的占用率的估計。在此時間期間，無需監(jiān)測經(jīng)占用空間的‘流動’方向。采樣周期通常在五分鐘到六十分鐘之間，但原則上可與確定區(qū)是否被占用所需的周期一樣短(即停車周期(例如三十秒))，但對于大的停車場使用更長的周期及/或數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)高得多的準(zhǔn)確度。

然后根據(jù)先前產(chǎn)生的模型在步驟305處分析樣本探測數(shù)據(jù)，以便估計在采樣周期期間哪些停車區(qū)被至少占用一次。如果在停車周期內(nèi)已從所述區(qū)內(nèi)接收閾值數(shù)目的帶時間戳的坐標(biāo)，那么再次將所述區(qū)界定為占用。在此實(shí)例中，如果在給定停車區(qū)的采樣周期期間監(jiān)測至少一次此類停車事件，那么所述區(qū)被假設(shè)為在采樣周期的持續(xù)時間內(nèi)被占用。然而，還設(shè)想考慮到根據(jù)探測數(shù)據(jù)將停車區(qū)識別為被占用的時間長度的更復(fù)雜的方法。然后根據(jù)經(jīng)占用區(qū)的空間分布及產(chǎn)生的模型來計算停車場的總占用率。

實(shí)際上，僅少數(shù)被占用的停車位或區(qū)將含有裝備有經(jīng)配置以發(fā)出探測數(shù)據(jù)的裝置200的車輛。隨著探測數(shù)據(jù)發(fā)出裝置的使用量增大，這在將來可能會增加而成為多數(shù)。由于車輛傾向于以集群方式一起停放(如先前所述)，因此可假設(shè)接近從探測數(shù)據(jù)被識別為占用的區(qū)的停車區(qū)可能實(shí)際上也被車輛占用。通過分析經(jīng)占用區(qū)的地理擴(kuò)展，并通過將其與由模型預(yù)測的空間分布進(jìn)行比較，某人可估計出停車場被占用的程度。

此種情況的實(shí)例如圖10所示，借此根據(jù)接收的探測數(shù)據(jù)識別為在采樣周期期間被占用的區(qū)被遮蔽。還展示描摹所確定的經(jīng)占用區(qū)擴(kuò)展的邊界的輪廓的建模區(qū)15。建模區(qū)15與圖9中所示的模型相匹配在于，其在中央車道的方向上以線性方式遠(yuǎn)離參考位置a而延伸。根據(jù)所述模型，整個建模區(qū)15含有經(jīng)占用的停車位，盡管此區(qū)15內(nèi)的數(shù)個非陰影停車區(qū)根據(jù)分析的探測數(shù)據(jù)顯現(xiàn)為空的或未占用的(歸因于在采樣周期期間已接收不充分的探測數(shù)據(jù)量以及對應(yīng)于所述區(qū)的位置坐標(biāo))。在圖10中也可看到展示為黑色的環(huán)形區(qū)域15外部的數(shù)個經(jīng)占用的停車區(qū)。這些結(jié)果可被忽略為統(tǒng)計噪聲，這是因?yàn)槠渑c由建模區(qū)15描摹其輪廓的集群相距足夠遠(yuǎn)且與所述模型不擬合。替代地，可假設(shè)在建模區(qū)15之外的經(jīng)占用區(qū)的數(shù)目與未占用區(qū)的數(shù)目廣泛地匹配，所述未占用區(qū)已包含到建模區(qū)15中。通過計算建模區(qū)15覆蓋停車場區(qū)域的程度或通過計算所述建模區(qū)15內(nèi)的停車區(qū)的數(shù)目，某人可估計出停車場的整體占用率。

然后在步驟306處輸出對停車場的占用率的估計。此估計可例如指示經(jīng)占用或可用停車位的百分比，或場內(nèi)被占用及/或可用停車位的總數(shù)目，這取決于數(shù)據(jù)及模型的準(zhǔn)確度。在由圖9所示的實(shí)例中，確定停車場大約被占用25％。我們在這里應(yīng)注意，即使產(chǎn)生模型所基于的原始?xì)v史探測數(shù)據(jù)包含最少30％的占用率(在2012年3月的數(shù)據(jù)的情況下)，也可確定這一點(diǎn)。

停車場占用率信息可被上傳到多個pnd200耦合到的地圖數(shù)據(jù)庫，以便向嘗試找到可用停車位的駕駛員提供輔助；或者可經(jīng)存儲以供稍后使用，以便分析特定停車場在給定周期繁忙程度的趨勢。其可以其它方式在智能電話應(yīng)用中使用，智能電話應(yīng)用(例如)可將車輛引導(dǎo)到附近的具有可用空間的停車場。

由于容易且便宜地下載執(zhí)行上述方法所需的軟件或計算機(jī)可讀媒體，因此在與例如物理傳感器相比較的情況下，可大大降低獲得次占用率數(shù)據(jù)的成本。此外，此占用率數(shù)據(jù)因此可由不擁有或操作停車場的第三方獲得。