[发明专利]通行时长预测处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种通行时长预测处理方法及装置，其中，通行时长预测处理方法包括：获取配送端的当前订单数据和配送端的设备采集数据；解析当前订单数据，得到目标楼宇和目标楼层；分析设备采集数据，得到配送端相对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，对目标楼宇、目标楼层以及楼宇进入时刻进行处理，预测得到在目标楼宇内以至少一种通行方式到达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配送端，以供配送端使用。该方案能够便捷、精准地对在相应楼宇内以至少一种通行方式到达相应楼层所需的通行时长进行预测，以便快速地确定较优的通行策略，有效地提升了订单配送效率。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体涉及一种通行时长预测处理方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，越来越多的服务提供方通过互联网平台来为用户提供服务，而很多互联网服务都是通过即时配送的方式完成的。对于提供即时配送服务的互联网平台，例如外卖点餐平台、快递配送平台等，大多是通过配送人员完成物品的配送服务的，而配送人员在配送过程中所花费的时间有很大一部分都集中于室内阶段，当商家或者用户位于楼宇中比较高的楼层中时，配送人员通过电梯、扶梯、楼梯等通行方式到达相应楼层的通行行程将会花费较长时间。虽然与扶梯通行方式和楼梯通行方式相比，搭乘电梯能够较快到达相应楼层，然而对于上下班或者午餐等高峰时段，由于电梯的使用量较高，配送人员需要耗费较长时间来等待电梯，其通行所花费的时长不一定会少于采用扶梯通行方式或者楼梯通行方式通行所花费的时长。当配送人员需要到达楼宇的相应楼层提供配送服务时，配送人员很难快速地根据楼宇具体的通行情况确定出较优的通行策略，尤其是不熟悉楼宇通行情况的配送人员，导致订单配送效率较低。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的通行时长预测处理方法及装置。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种通行时长预测处理方法，该方法包括：

获取配送端的当前订单数据和配送端的设备采集数据；

解析当前订单数据，得到目标楼宇和目标楼层；

分析设备采集数据，得到配送端相对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，对目标楼宇、目标楼层以及楼宇进入时刻进行处理，预测得到在目标楼宇内以至少一种通行方式到达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配送端，以供配送端使用。

进一步地，设备采集数据包括：通信信号数据；分析设备采集数据，得到配送端相对目标楼宇的楼宇进入时刻进一步包括：

判断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。

进一步地，在利用经过训练的通行时长预测模型，对目标楼宇、目标楼层以及楼宇进入时刻进行处理之前，该方法还包括：

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、样本端相对配送楼宇的楼宇进入时刻以及通行行为数据作为样本端的样本数据；

利用多个样本端的样本数据，构建得到训练样本集合；

利用训练样本集合进行模型训练，得到通行时长预测模型。

进一步地，样本端的设备采集数据包括：样本端的通信信号数据和传感器数据；

针对每个样本端，根据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、样本端相对配送楼宇的楼宇进入时刻以及通行行为数据作为样本端的样本数据进一步包括：