基于车位数据的车辆找寻时间服务系统及方法

技术领域

本发明涉及汽车服务领域，尤其涉及一种基于车位数据的车辆找寻时间服务系统及方法。

背景技术

随着互联网技术的突飞猛进以及互联网在各个领域内的普遍渗透，基于互联网的新型汽车服务种类也不断涌现。如方便车主寻找停车目标地的停车诱导服务、帮助车主寻找就近的加油站以及相关的其他目标场所(如就餐、娱乐、车辆保养维修等)等，通过互联网在车主和车辆寻求的目标之间搭建出信息桥梁，明显提升了车主的用户体验。

以诱导服务为例，在寻找到目标地之后，目标地(尤其是中、大型停车场(库))也会借助于互联网技术对驶入的车辆(当前服务车辆)提供优质的泊车服务。就泊车服务而言，为了提升车主的用户体验，停车场(库)可以根据需求提供需要取回车辆时的寻车时间的停车服务。

目前停车场(库)的寻车时间通常仅为用户(车主)提供，且车主得到寻车时间的过程通常为：车主提出需要获得寻车时间(车主在下次寻车时到达该车的时间)的请求→停车场(库)根据该请求向车主索取必要信息(如包括人为地进行身份和车辆信息识别，或者根据需要在终端输入车辆和停车位的位置以及其他参数等)→借助于寻车时间模型根据已有的数据结合该必要的信息计算出寻车时间→将寻车时间提供给车主。

可以看出，目前停车场对于寻车时间的服务对象只设定为车主本人，服务对象有待进一步扩展。且寻车时间的获得是在车主请求之后得出的，且在得出寻车时间的过程中需要提供相关的信息，即寻车服务的获得过程包含一定的自然人操作，用户体验有待进一步提升。

发明内容

技术问题

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，如何在省略自然人输入的前提下，提供快速、及时的寻车时间服务。

解决方案

为了解决上述技术问题，根据本发明的一个实施例，提供了一种基于车位数据的车辆找寻时间服务系统。该服务系统包括：

车位数据识别模块，其配置于当前服务车辆，所述车位数据识别模块用于至少确定出停放该当前服务车辆的目标车位的车位数据；以及

监控模块，其与所述车位数据识别模块通讯，用于接收所述车位数据识别模块发送的所述车位数据，并且，

所述监控模块的寻车时间预估模型能够基于该车位数据计算出从设定的起点找寻所述当前服务车辆的寻车时间。

对于上述服务系统，在一种可能的实施方式中，该服务系统还包括与所述监控模块通讯的至少一个节点模块，该至少一个节点模块中的一个或者几个能够以设定的方式接收所述监控模块发送的所述寻车时间。

对于上述服务系统，在一种可能的实施方式中，所述监控模块将所述寻车时间自动发送至所述至少一个节点模块中的一个或者几个；或者

所述监控模块根据所述至少一个节点模块中的任一节点模块提交的寻车服务请求，将所述寻车时间发送至该节点模块。

对于上述服务系统，在一种可能的实施方式中，该服务系统还包括车位信息采集装置，所述车位信息采集装置与所述车位数据识别模块通讯；

其中，所述车位信息采集装置用于采集所述目标车位的车位信息并将该车位信息传送至所述车位数据识别模块；

其中，所述车位数据识别模块用于通过所述车位信息中解析出所述车位数据。

对于上述服务系统，在一种可能的实施方式中，该服务系统还包括与所述车位数据识别模块对应的启动模块，所述启动模块能够使所述车位数据识别模块至少通过以下方式启动：

车位数据识别模块在当前服务车辆落入设定的停车范围时静默启动，并保持该启动状态直至当前服务车辆到达停车状态；在当前服务车辆到达停车状态后，所述车位数据识别模块调用停车状态之前通过车位数据采集装置采集的车位信息；或者

从当前服务车辆挂入倒挡或者开启泊车辅助系统时开始，直至当前服务车辆处于设定的终点状态为止，车位数据识别模块处于持续激活状态；在持续激活期间，所述车位数据识别模块获取车位数据采集装置实时采集的车位信息。

对于上述服务系统，在一种可能的实施方式中，所述车位信息采集装置为图像采集装置。

对于上述服务系统，在一种可能的实施方式中，所述车位数据为车位号。

为了解决上述技术问题，根据本发明的另一个实施例，提供了一种基于车位数据的车辆找寻时间服务方法。该服务方法包括：

车位数据识别模块至少确定出停放当前服务车辆的目标车位的车位数据后，至少将该车位数据上传至监控模块；

监控模块接收所述车位数据，并且，监控模块的寻车时间预估模型基于该车位数据计算出从设定的起点找寻当前服务车辆的寻车时间。

对于上述服务方法，在一种可能的实施方式中，该服务方法还包括：

所述监控模块以设定的方式将所述寻车时间发送至该至少一个节点模块中的一个或者几个。

对于上述服务方法，在一种可能的实施方式中，所述“所述监控模块以设定的方式将所述寻车时间发送至该至少一个节点模块中的一个或者几个”包括：

所述监控模块将所述寻车时间自动发送至所述至少一个节点模块中的一个或者几个；或者

所述监控模块根据所述至少一个节点模块中的任一节点模块提交的寻车服务请求，将所述寻车时间发送至该节点模块。

对于上述服务方法，在一种可能的实施方式中，所述“监控模块接收所述车位数据，并基于该车位数据计算出从设定的起点找寻当前服务车辆的寻车时间”包括：

所述监控模块内置有寻车时间预估模型，所述寻车时间预估模型基于所述车位数据获得目标车位的车位档案数据，并基于该车位档案数据计算出找寻当前服务车辆的寻车时间。

对于上述服务方法，在一种可能的实施方式中，车位信息采集装置将采集的目标车位的车位信息传送至车位数据识别模块之后，所述车位数据识别模块从该车位信息中解析出车位数据。

对于上述服务方法，在一种可能的实施方式中，在“所述车位数据识别模块从该车位信息中解析出车位数据”的过程中，所述车位数据识别模块至少通过以下方式启动：

车位数据识别模块在当前服务车辆落入设定的停车范围时静默启动，并保持该启动状态直至当前服务车辆到达停车状态；在当前服务车辆到达停车状态后，所述车位数据识别模块调用停车状态之前通过车位数据采集装置采集的车位信息；或者

从当前服务车辆挂入倒挡或者开启泊车辅助系统时开始，直至当前服务车辆处于设定的终点状态为止，车位数据识别模块处于持续激活状态；在持续激活期间，所述车位数据识别模块获取车位数据采集装置实时采集的车位信息。

对于上述服务方法，在一种可能的实施方式中，所述车位信息采集装置为图像采集装置。

对于上述服务方法，在一种可能的实施方式中，所述车位数据为车位号。

有益效果

本发明的车辆找寻时间服务方法能够在车辆停车过程中即通过车位数据识别模块获得车位数据并将该车位数据及时地上传至监控模块，监控模块即基于该车位数据通过一定的寻车时间预估模型计算出找寻当前车辆的寻车时间。在寻车时间已经获取的前提下，监控模块在省略了自然人输入的前提下即能够快速、准确地向任一节点模块提供告知寻车时间的服务，在服务方的效率得以提高的同时，也提升了被服务方的用户体验。本发明同时提供了能够获得同样技术效果的车辆找寻时间服务系统。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将变得清楚。

方案1、一种基于车位数据的车辆找寻时间服务系统，其特征在于，该服务系统包括：

车位数据识别模块，其配置于当前服务车辆，所述车位数据识别模块用于至少确定出停放该当前服务车辆的目标车位的车位数据；以及

监控模块，其与所述车位数据识别模块通讯，用于接收所述车位数据识别模块发送的所述车位数据，并且，

所述监控模块的寻车时间预估模型能够基于该车位数据计算出从设定的起点找寻所述当前服务车辆的寻车时间。

方案2、根据方案1所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务系统，其特征在于，该服务系统还包括与所述监控模块通讯的至少一个节点模块，该至少一个节点模块中的一个或者几个能够以设定的方式接收所述监控模块发送的所述寻车时间。

方案3、根据方案2所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务系统，其特征在于，所述监控模块将所述寻车时间自动发送至所述至少一个节点模块中的一个或者几个；或者

所述监控模块根据所述至少一个节点模块中的任一节点模块提交的寻车服务请求，将所述寻车时间发送至该节点模块。

方案4、根据方案1所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务系统，其特征在于，该服务系统还包括车位信息采集装置，所述车位信息采集装置与所述车位数据识别模块通讯；

其中，所述车位信息采集装置用于采集所述目标车位的车位信息并将该车位信息传送至所述车位数据识别模块；

其中，所述车位数据识别模块用于通过所述车位信息中解析出所述车位数据。

方案5、根据方案4所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务系统，其特征在于，该服务系统还包括与所述车位数据识别模块对应的启动模块，所述启动模块能够使所述车位数据识别模块至少通过以下方式启动：

车位数据识别模块在当前服务车辆落入设定的停车范围时静默启动，并保持该启动状态直至当前服务车辆到达停车状态；在当前服务车辆到达停车状态后，所述车位数据识别模块调用停车状态之前通过车位数据采集装置采集的车位信息；或者

从当前服务车辆挂入倒挡或者开启泊车辅助系统时开始，直至当前服务车辆处于设定的终点状态为止，车位数据识别模块处于持续激活状态；在持续激活期间，所述车位数据识别模块获取车位数据采集装置实时采集的车位信息。

方案6、根据方案5所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务系统，其特征在于，所述车位信息采集装置为图像采集装置。

方案7、根据方案1至6中任一项所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务系统，其特征在于，所述车位数据为车位号。

方案8、一种基于车位数据的车辆找寻时间服务方法，其特征在于，该服务方法包括：

车位数据识别模块至少确定出停放当前服务车辆的目标车位的车位数据后，至少将该车位数据上传至监控模块；

监控模块接收所述车位数据，并且，

监控模块的寻车时间预估模型基于该车位数据计算出从设定的起点找寻当前服务车辆的寻车时间。

方案9、根据方案8所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法，其特征在于，该服务方法还包括：

所述监控模块以设定的方式将所述寻车时间发送至该至少一个节点模块中的一个或者几个。

方案10、根据方案9所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法，其特征在于，所述“所述监控模块以设定的方式将所述寻车时间发送至该至少一个节点模块中的一个或者几个”包括：

所述监控模块将所述寻车时间自动发送至所述至少一个节点模块中的一个或者几个；或者

所述监控模块根据所述至少一个节点模块中的任一节点模块提交的寻车服务请求，将所述寻车时间发送至该节点模块。

方案11、根据方案8所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法，其特征在于，所述“监控模块接收所述车位数据，并基于该车位数据计算出从设定的起点找寻当前服务车辆的寻车时间”包括：

所述监控模块内置有寻车时间预估模型，所述寻车时间预估模型基于所述车位数据获得目标车位的车位档案数据，并基于该车位档案数据计算出找寻当前服务车辆的寻车时间。

方案12、根据方案8所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法，其特征在于，车位信息采集装置将采集的目标车位的车位信息传送至车位数据识别模块之后，所述车位数据识别模块从该车位信息中解析出车位数据。

方案13、根据方案12所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法，其特征在于，在“所述车位数据识别模块从该车位信息中解析出车位数据”的过程中，所述车位数据识别模块至少通过以下方式启动：

车位数据识别模块在当前服务车辆落入设定的停车范围时静默启动，并保持该启动状态直至当前服务车辆到达停车状态；在当前服务车辆到达停车状态后，所述车位数据识别模块调用停车状态之前通过车位数据采集装置采集的车位信息；或者

从当前服务车辆挂入倒挡或者开启泊车辅助系统时开始，直至当前服务车辆处于设定的终点状态为止，车位数据识别模块处于持续激活状态；在持续激活期间，所述车位数据识别模块获取车位数据采集装置实时采集的车位信息。

方案14、根据方案12所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法，其特征在于，所述车位信息采集装置为图像采集装置。

方案15、根据方案8～14中任一项所述的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法，其特征在于，所述车位数据为车位号。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本发明的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本发明的原理。

图1示出本发明的一个实施例的基于车位数据的车辆找寻时间服务系统的结构示意图；

图2示出本发明的另一个实施例的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法的流程示意图；

图3示出本发明的另一个实施例的基于车位数据的车辆找寻时间服务方法中将车位号上传至云端服务器的流程示意图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本发明的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。

实施例1

本发明的基于车位数据的寻车时间服务系统旨在尽可能地省略自然人操作的前提下，向车主(在本发明中，假设当前服务车辆在接收停车服务前的驾驶者为车主)以及权限内的其他人员(如停车场(库)内的服务人员，或者其他合法的取车人员)提供告知在停车场(库)内找寻当前服务车辆的寻车时间的服务。具体而言，在将当前服务车辆停泊至停车场(库)的目标车位的过程中，通过车位数据识别模块获取目标车位的车位数据并将车位数据上传至监控模块。监控模块基于该车位数据并结合已经备案的车位档案数据，根据设定的找寻时间预估模型计算出在停车场(库)内找寻当前服务车辆的找寻时间。其中，监控模块可以是物理服务器、处理能力可弹性伸缩的云端服务器以及具有数据接收、数据处理和数据发送的其他任意合理结构(本发明以云端服务器为例)。此外，根据找寻时间预估模型的不同设定，寻车时间可以是从设定的起点(如停车场(库)的问询处、大门入口等寻车起点)出发，找寻到停放当前服务车辆的目标车位的时间(即单程，找寻到当前服务车辆为止)，也可以同时包含找到目标车位之后将车驶出停车场(库)的时间(即往返，将当前服务车辆驶出停车场(库)为止)。

如图1所示的一种基于车位数据的寻车时间服务系统。该服务系统主要包括：

1)配置于当前服务车辆的车位数据识别模块，主要用于大致在当前服务车辆在目标车位的停车行为结束时，至少可以确定出目标车位的车位数据，并将该车位数据上传至云端服务器。

2)云端服务器，其内设置的寻车时间预估模型基于车位数据和已经备案的车位档案数据，能够计算出当前服务车辆的寻车时间。可以将计算得出的寻车时间与其他已经获得的关于当前服务车辆的信息一起，形成当前服务车辆的服务档案进行备案。或者在任意时间，可以根据提交的寻车服务请求将寻车时间自动补全至服务档案。也就是说将寻车时间作为一种可以直接获取的备用参数，能够通过直接调用的方式获取。

可以看出，车位数据主要用于与目标车位进行唯一对应，从而在云端服务器进一步实现将当前服务车辆与目标车位对应的目的。作为一种较佳的实施例，车位数据为车位号。车位号可以是较为简略的编号的形式，如143。也可以是包含其他车位信息的形式，如第X区2B-123，(即车位号可以包含目标车位所在的区域、楼层以及编号等信息)当然，除了车位号，车位数据还可以是其他能够明确区别出所有车位的形式，如与车位唯一对应的任意形式的电子编码、固定的车位名称等。

在一种可能的实施方式中，车位档案数据可以包括：通过GPS或者其他定位系统获取的停车场(库)的位置，以及停车场(库)内的每一个车位相对于停车场的位置关系(位移、距离、到达路线的选择等)。

此外，在能够实现的前提下，车位数据识别模块也可以根据实际情形在获得目标车位的过程中，同时获得与停车场(库)、当前服务车辆以及目标车位等相关的其他数据，并将其全部或者一部分上传至云端服务器，作为对已经备案的当前服务车辆和目标车位的相关数据的补充和完善，以备后续调用。

3)至少一个节点模块，在权限允许的前提下，节点模块可以通过设定的方式接收云端服务器发送的寻车时间。

在一种可能的实施方式中，节点模块获取该当前服务车辆的寻车时间方式可以包括：云端服务器可以基于节点模块的请求，向提出请求的节点模块发送寻车时间。也可以在计算出寻车时间的同时自动地将该寻车时间发送至节点模块。进一步地，根据实际情形，对于前述的权限允许的节点模块中，可以选择对部分或者全部的节点模块(车主)提供自动发送寻车时间的服务，而对其他的节点模块则提供基于请求之后发送寻车时间的服务。

其中，权限允许的节点模块对应的知情对象可以包括：前述的车主；停车场(库)以及与停车场(库)相关的任何第三方机构的服务人员(如通过服务人员找寻当前服务车辆)；其他情形的取车人员(驶入停车场(库)前的驾驶者是车主，而在将车驶出时的请求者是除车主之外的其他人，如代驾、车主的家属、朋友等)等。云端服务器只需要根据设定的准则对相应的节点模块进行授权，即可使得节点模块能够接收云端服务器提供的寻车时间。该节点模块可以是知情对象配置的移动终端(如智能手机、PAD)的APP，或者是在在停车场(库)的范围内配置的、其他具有数据接收功能的终端。尤其对于车主而言，节点模块可以是与车位数据识别模块搭配的移动/非移动式车载设备(尤其适用于“云端服务器在获得寻车时间时即将该寻车时间即时地自动发送至节点模块”的情形)，当然也可以是车位数据识别模块本身(如具有数据接收功能的车位数据识别模块)。

在一种可能的实施方式中，该服务系统还包括主要用于采集目标车位的车位信息的车位信息采集装置，车位信息采集装置通过与车位数据识别模块通讯，将采集到的车位信息传送至车位数据识别模块，车位数据识别模块从车位信息中解析出需要的车位数据后将其上传至云端服务器。如可以通过安装于车身的图像采集装置(如摄像头)、相关的传感器来或者匹配的RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)技术或者扫码识别的方式来采集目标车位的车位信息。下面以通过图像采集装置来获取车位数据为例，说明车位数据的获得过程。在当前服务车辆泊车的过程中，图像采集装置捕捉目标车位的车位信息(图像数据)，并该图像数据传送至车位数据识别模块；车位数据识别模块对获取的图像数据进行识别，解析出包含于图像数据中的、与目标车位对应的唯一的车位数据，并将该车位数据实时地上传至云端服务器。

在一种可能的实施方式中，服务系统还可以配置有与车位数据识别模块对应的启动模块，主要用于启动车位数据识别模块，使其能够从上述图像采集装置捕捉的车位信息中解析出车位号。该启动模块能够使车位数据识别模块至少通过以下方式启动：

车位数据识别模块在当前服务车辆落入设定的停车范围时静默启动，并保持该启动状态直至当前服务车辆到达停车状态；在当前服务车辆到达停车状态后，车位数据识别模块调用停车状态之前通过图像采集装置采集的车位信息，进而从车位信息中解析出车位号；或者

从当前服务车辆挂入倒挡或者开启泊车辅助系统时开始，直至当前服务车辆处于设定的终点状态为止，车位数据识别模块处于持续激活状态；在持续激活期间，车位数据识别模块获取图像采集装置实时采集的车位信息，并从车位信息中解析出车位号。

可以看出，本发明的基于车位数据的寻车时间服务系统能够在当前服务车辆在停放至目标车位的过程中，云端服务器能够基于车位数据识别模块获得的车位数据计算出找寻当前服务车辆的寻车时间。在寻车时间获得的前提下，对于服务商而言，可以即时地向服务对象提供准确的寻车时间。对于服务对象而言，在提出服务请求时，可以快速地获得该寻车时间。省略了目前在提供寻车时间的服务时需要的身份识别以及自然人输入车位相关参数的环节，提高了获得寻车时间的效率，提升了用户体验。

实施例2

此外，本发明还提供了一种基于车位数据的寻车时间服务方法。如图2所示，该服务方法主要包括：

S10、车位数据识别模块至少确定出停放当前服务车辆的目标车位的车位数据后，至少将该车位数据上传至云端服务器。

S20、云端服务器接收车位数据，并基于该车位数据计算出从设定的起点找寻当前服务车辆的寻车时间。具体而言，云端服务器内设置的寻车时间预估模型基于车位数据获得目标车位的车位档案数据，并基于该车位档案数据计算出找寻当前服务车辆的寻车时间。

S30、云端服务器以设定的方式将寻车时间发送至该至少一个节点模块中的一个或者几个。

在一种可能的实施方式中，在步骤S10之前，还包括车位信息的采集步骤。具体地，车位信息采集装置将采集的目标车位的车位信息传送至车位数据识别模块之后，车位数据识别模块从该车位信息中解析出车位数据。作为一种优选，车位信息采集装置可以为图像采集装置。车位数据识别模块识别出的车位数据为车位号。

作为一种优选，车位数据识别模块不仅能够获取目标车位的车位数据，还可以实时地监测当前服务车辆的当前挡位和车速等停车参数。在车位数据识别模块能够获得停车参数的前提下，在车位数据识别模块解析出车位数据的过程中，车位数据识别模块至少可以通过以下两种方式启动：

1)在通过GPS等定位系统确定出当前服务车辆已经落入到停车场(库)的POI(Point of Information，信息点)范围内之后，车位数据识别模块会静默启动，直至当前服务车辆挂入P挡或者通过其他方式(如熄火、车速为零等)判断车辆已处于停车状态。之后车位数据识别模块调用挂入P挡或者通过其他方式判断车辆已处于停车状态前的设定时间T01内获取到的目标车位的图像数据，并通过对该图像数据进行解析以获取目标车位的车位数据(以车位号为例)，如可以采用对图像数据的每一帧进行图像识别的方式。其中的设定时间T01主要用于描述车主找到目标车位开始停车动作至到停好车的时间段。如可以设定T01的初始值为30s，不过该初始值仅作为一个原始的建议时间，后续可以基于用户反馈、样本统计或者其他经验参考对该建议时间进行浮动性调整，以使得车位数据识别模块能够可靠地获取当前服务车辆所在的目标车位的车位号。此外，根据实际场景和需要，还可以将该建议时间设计为定值或者非定值。

车位数据识别模块的该种启动方式尤其适合停车无需挂入倒挡的情形。当然，该种方式也同样适合停车需要挂入倒挡的情形。

2)在当前服务车辆挂入R挡或者开启泊车辅助系统之后的设定时间T02内，如可以在车辆的车速不高于设定的低限车速v且未熄火的状态下，车位数据识别模块会持续处于激活状态。在车位数据识别模块持续激活期间，车位数据识别模块通过对实时获取的目标车位的图像数据进行分析，以获取目标车位的车位数据(仍以车位号为例)。如可以采用对该图像数据的每一帧进行图像识别的方式。此外，还可以直接将T02设定为从当前服务车辆挂入R挡或者开启泊车辅助系统至车辆静止的时间段，即保证不停车的低限车速v的开区间临界值。相应地，车位数据识别模块通过对时间段T02内实时采集的车位图像数据进行分析，以获取目标车位的车位号。

与方式1)相比，车位数据识别模块的该种启动方式尤其适合于停车过程中需要挂入R挡的情形。

可以看出，车位数据识别模块通过图像识别的方式至少得出当前服务车辆所在的目标车位的车位号。在将车位号上传至云端服务器的同时，也可以将图像数据作为备份同时上传至云端服务器，通过双重信息的形式增加了计算寻车时间的准确性和可靠性。此外，还可以获得与目标车位相关的环境信息以及与邻近目标车位的其他车位的相关信息，以便在必要时对寻车信息补充，如可以在参数增加的前提下，对寻车时间预估模型进行优化。

在获得车位号的基础上，云端服务器至少形成了至少包含车辆信息、车位信息和寻车时间的当前服务车辆的服务档案。根据该服务档案，无需进行人工参数的输入，云端服务器可以通过调取数据的方式快速、准确地直接向各个节点模块提供寻车时间的服务，而且该服务的提供省去了对各个节点模块的问询以及相应的数据录入，因此明显地提升了服务品质。

举例而言，通过GPS获取的停车场(库)的地址为XXX市XXX区XXX路XX号，通过车位数据识别模块获得的车位号为AXX，云端服务器根据寻车时间预估模型计算出寻车时间，并将停车场(库)的地址和车位号一并作为当前服务车辆的服务档案存储备案。在权限允许的前提下，多个节点模块均可以获得提供寻车时间的服务。

当然，在某些停车场(库)没有可获取的车位号的前提下，车位数据识别模块记录的是车辆停放位置的GPS定位信息以及停车过程中在前述的T01或者T02期间记录的原始的图像数据。在这种情形下，车位数据识别模块通过一定的准则，通过该图像数据中包含的其他可以区分出目标车位的车位数据计算出对应的寻车时间。这种情形尤其适合某些规模较小的停车场(库)。

其中的寻车时间预估模型可以引用现有的任意模型，或者是对任意模型进行改进的模型，或者是是根据实际情况建立的模型。只要能保证模型中需要的参数均可以直接获取或者通过计算得到即可。

如对于任意一个目标车位，在找寻路径基本确定的前提下，基于实验、样本、模拟等统计学理论或者其他方式预估出该找寻路径对应的寻车时间。从原则上讲，寻车时间预估模型中的寻车时间T应该为以下两部分时间之和：

T＝T1+T2(1)

公式(1)中，此处的T是从设定的起点出发，找寻到停放当前服务车辆的目标车位的时间，T1为车主从设定的起点(找寻车辆的出发位置)到目标停放区域的步行时间，T2为服务人员(或者车主)从到达目标停放区域到找到目标车辆的时间，T1和T2主要用于解释寻车过程中的时间预估切割。

T1和T2如均可以通过第三方图商的ETA(Estimated Time ofArrival，预计到达时间)算法得出，输入至第三方图商的起点为系统自动分配的服务人员的所在位置，终点为停车场(库)的停放区域。

不过，由于寻车路径的距离和行程段基本固定，且行走其间也基本没有干扰，因此T1通常较为固定，如可以将其设置为一个常数，该常数可以通过经验、样本集和分析或者其他任意合理的方式来得出。如在一种可能的实施方式中，找寻车辆的出发位置可以是服务人员接单时的位置，此处的目标停放区域可以理解为车主接近集中停车的区域的接口位置(如集中停车的区域的入口)。该部分的行走速度可以参照正常的步行速度。

T2的终点，即“找到目标车辆”可以定义为车主到达目标车位的、靠近通道一侧的车位线大致中点的位置。在目标车位确定的情形下，固定的位移通常对应唯一的寻车路径，在这种情形下，只需要考虑路径内影响寻车时间的人-车-路因素即可。而在停车场(库)的规模相对较大的情形下，如多层式集中停车库，理论上可到达的寻车路径往往包含一种以上。在该种情形下，首先需要择优选出一个最佳寻车路径，其次针对该最佳寻车路径，在尽可能地考虑路径内影响寻车时间的人-车-路因素的前提下，确定出T2。该部分寻车路径的行走速度通常应该小于正常的步行速度，如可以参照正常的步行速度设定一个比例系数，该比例系数的确定能够较好地符合人的习惯，以保证计算出的找寻时间能够尽可能地贴近真实的找寻时间。如可以通过样本采集的方式确定该比例参数。此外，T2还与停车场(库)内的设置有关。举例而言，在车位数据确定的情形下，T2对应的寻车路径的基本是相对固定的。但是服务人员(或者车主)完成该段寻车路径的所需要的时间与车辆所在的位置信息紧密相关。举例而言，停车场(库)的坐标、以及该段寻车路径的的道路的路面结构(如(沥青、混凝土、塑胶)路面，或者(斜坡、旋转)台阶)、同一路面结构段的参数(如长度、坡度)以及车位在停车场(库)内的位置(如楼层、与车位相关的路网结构的复杂度)等均可以影响T2。

不过本发明中，不对确定每一个T2的具体过程进行讨论，换言之，T2可以采用现有的任意一种可以得出T2的寻车建模，或者对现有的寻车建模进行改进，已获得更精确的T2，或者是根据实际需要，进行重新建模。

在一种可能的实施方式中，可以在可获取的样本集{停车场(库)}中，定义出若干个具有典型参数特征的子集，如可以对于不同的车场(库)类型，以(车位号、实现信息关联的网络信号、车位号自动识别)是否能够获取为区别条件，在每个子集中选取一定数量的样本，通过对每个子集获得寻车时间的时间T3进行统计，如可以将子集各个样本获得寻车时间的时间T3的平均值作为该子集获得寻车时间的时间T3。得出的结论如下表1所示：

表1不同的子集获得寻车时间的时间T3

根据对上表的分析不难得出，a1<b1/c1/d1,a2<b2/c2/d2,a3<b3/c3/d3。即对于同一个停车场(库)类型而言，在默认的GPS定位(主要用于实现对停车场(库)的基本定位)、车位号、网络信号以及车位号自动识别均能够获取的情形下，车位数据识别模块根据图像采集装置在当前服务车辆在停车过程中采集的目标车位的图像数据识别出车位号，车位号通过网络信号(如WIFI)将车位号即时地上传至云端服务器，云端服务器基于车位号对应到目标车位，并根据设定的寻车时间预估模型计算出寻车时间并将寻车时间作为当前服务车辆的服务档案。云端服务器即可以随时向权限范围内的节点模块提供告知寻车时间的服务，如以自动发送的方式或者基于节点模块的请求将寻车时间告知相应的节点模块。对于物理设置基本完整的停车场(库)而言，基于车位号自动识别和网络信号的可获取条件，由于关联条件的优化，使得云端服务器能够快速、准确地计算出任意当前服务车辆的寻车时间。

进一步的改进，在网络信号不能够获取或者网络信号不佳的(以无网络信号为例)情况下，可以选择将车位数据识别模块通过自动识别的方式获得的车位号以中转式暂存的方式上传至服务器。如图3所示，在无网络信号的情形下，可以先将车位号以蓝牙或者其他合理的、能够获取的传输方式暂时上传至车主的手机或者其他能够与车位数据模块通讯的、具有数据接收和发送功能的“中转站”。仍以将车位号上传至车主的手机为例，在车主能够获得网络信号时，将该车位号上传至云端服务器即可。当然，即使在能够获得优良的网络信号的条件下，也可以采取上述通讯方式实现节点模块与云端服务器的数据对接。

以云端服务器基于车主的请求向车主的手机APP发送寻车时间为例，来说明寻车时间的在网络信号和车位数据识别模块均可获得的前提下，本发明的寻车时间预估系统借助于网络信号在设定的时机触发车位数据识别模块，车位数据识别模块借助于网络信号将解析出的车位数据上传至云端服务器，云端服务器中的寻车时间预估模型即根据该车位数据对应的车位服务档案，并进一步计算出从设定的起点找寻当前服务车辆的寻车时间，从而能够为车主提供快速、准确的寻车服务。

在后续的运营过程中，可以将每一次服务提供的寻车时间记录并存储，以便在需要优化当前寻车时间预估模型(尤其是T2)时作为参考。

需要说明的是，尽管以通过图像采集装置获取目标车位的图像数据、车位号作为车位数据以及以云端服务器作为监控模块作为示例介绍了基于车位数据的车辆找寻时间服务系统以及相应的服务方法如上，但本领域技术人员能够理解，本发明应不限于此。事实上，完全可根据服务商的理念以及实际应用的场景下停车场(库)的车位标志方式等情形，灵活地设定车位数据的具体形式、能够解析出车位数据的目标车位的信息种类以及监控模块的具体形式等。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。