[发明专利]通行时长预测处理方法及装置

权利要求书

1.一种通行时长预测处理方法，所述方法包括：

获取配送端的当前订单数据和所述配送端的设备采集数据；

解析所述当前订单数据，得到目标楼宇和目标楼层；

分析所述设备采集数据，通过判断室内外环境磁场变化或者室内外通信信号强度变化，得到所述配送端相对所述目标楼宇的楼宇进入时刻；

利用经过训练的通行时长预测模型，对所述目标楼宇、所述目标楼层以及所述楼宇进入时刻进行处理，预测得到在所述目标楼宇内以至少一种通行方式到达所述目标楼层所需的通行时长；

将至少一种通行方式对应的通行时长发送给所述配送端，以供所述配送端使用。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述设备采集数据包括：通信信号数据；所述分析所述设备采集数据，通过判断室内外环境磁场变化或者室内外通信信号强度变化，得到所述配送端相对所述目标楼宇的楼宇进入时刻进一步包括：

判断所述设备采集数据中的通信信号数据的强度变化是否符合预设强度变化，若是，则将所述通信信号数据发生预设强度变化的时刻确定为楼宇进入时刻。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述利用经过训练的通行时长预测模型，对所述目标楼宇、所述目标楼层以及所述楼宇进入时刻进行处理之前，所述方法还包括：

获取收集到的多个样本端的历史订单数据和多个样本端的设备采集数据；

针对每个样本端，根据所述样本端的历史订单数据和设备采集数据，得到配送楼宇、配送楼层、所述样本端相对所述配送楼宇的楼宇进入时刻以及通行行为数据作为所述样本端的样本数据；

利用多个样本端的样本数据，构建得到训练样本集合；

利用所述训练样本集合进行模型训练，得到通行时长预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述样本端的设备采集数据包括：所述样本端的通信信号数据和传感器数据；

所述针对每个样本端，根据所述样本端的历史订单数据和设备采集数据，得到配送楼宇、配送楼层、所述样本端相对所述配送楼宇的楼宇进入时刻以及通行行为数据作为所述样本端的样本数据进一步包括：

解析所述历史订单数据，得到配送楼宇和配送楼层；

分析所述样本端的通信信号数据，得到所述样本端相对所述配送楼宇的楼宇进入时刻；

利用通行行为检测模型，对所述样本端的通信信号数据和传感器数据进行检测，确定所述样本端的通行行为数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述通行行为数据包括：通行方式和通行时长；

所述利用通行行为检测模型，对所述样本端的通信信号数据和传感器数据进行检测，确定所述样本端的通行行为数据进一步包括：

检测所述样本端在所述楼宇进入时刻之后产生的传感器数据，得到所述样本端的运动数据；

将所述运动数据与各种通行方式对应的运动特征进行匹配，将相匹配的运动特征对应的通行方式确定为所述样本端的通行方式，并计算所述运动数据中符合相匹配的运动特征的累计时长；

判断所述样本端的通行方式是否为电梯通行方式；

若是，则对所述样本端的通信信号数据和/或传感器数据进行处理，得到乘梯等待时长，并将所述乘梯等待时长和所述累计时长的总和确定为所述样本端的通行时长；若否，则将所述累计时长确定为所述样本端的通行时长。

6.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其中，在所述构建得到训练样本集合之后，所述方法还包括：

利用楼层通行拟合模型，模拟在待拟合楼宇内到达待拟合楼层的通行行为数据；

利用所述待拟合楼宇、待拟合楼层、模拟得到的通行行为数据以及所述训练样本集合中的样本数据，生成新的样本数据，以得到扩充后的训练样本集合。