[发明专利]泊车典型场景的提取方法、设备、存储介质及装置

权利要求书

1.一种泊车典型场景的提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取泊车位数据中的场景参数，并根据所述场景参数的权重值对所述场景参数进行筛选，获取场景参数筛选结果；

根据所述场景参数筛选结果对泊车场景进行聚类分析，获取聚类分析结果；

根据所述聚类分析结果计算所述泊车场景的聚合系数，并根据所述聚合系数确定最终泊车场景聚类结果；

通过卡方检验法计算所述最终泊车场景聚类结果中不同类型场景之间的差异显著性，获取差异显著性结果；

根据所述差异显著性结果提取泊车位典型场景。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述场景参数筛选结果对泊车场景进行聚类分析，获取聚类分析结果的步骤包括：

根据所述场景参数筛选结果计算不同泊车场景之间的距离，获取泊车场景之间的距离；

根据所述泊车场景之间的距离对泊车场景进行聚类分析，获取聚类分析结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述场景参数筛选结果计算不同泊车场景之间的距离，获取泊车场景之间的距离的步骤包括：

根据所述场景参数筛选结果中场景参数的类型对所述场景参数进行分类，获取场景参数分类结果；

根据所述场景参数分类结果计算不同泊车场景的相同类型参数之间的参数距离；

根据所述参数距离获取泊车场景之间的距离。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取泊车位数据中的场景参数，并根据所述场景参数的权重值对所述场景参数进行筛选，获取场景参数筛选结果的步骤包括：

获取泊车位数据中场景参数和预设场景参数数目；

根据所述场景参数计算所述场景参数的权重值；

根据所述权重值和预设场景参数数目对所述场景参数进行筛选，获取筛选到的场景参数结果。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类分析结果计算所述泊车场景的聚合系数，并根据所述聚合系数确定最终泊车场景聚类结果的步骤包括：

根据所述聚类分析结果对所述泊车场景的聚合系数进行计算，获得聚合系数计算结果；

通过所述聚合系数计算结果和预设聚合系数阈值进行比较，获得聚合系数比较结果；

根据所述聚合系数比较结果确定最终场景聚类结果。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过卡方检验法计算所述最终泊车场景聚类结果中不同类型场景之间的差异显著性，获取差异显著性结的步骤包括：

获取所述最终场景聚类结果中的泊车场景；

根据所述泊车场景中的场景参数确定所述泊车场景的典型参数；

根据所述典型参数通过卡方检验法计算所述最终泊车场景聚类结果中的不同泊车场景之间的差异显著性，获取差异显著性结果。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异显著性结果提取泊车位典型场景的步骤包括：

将所述差异显著性结果和预设差异显著性阈值进行比较，获取比较结果；

根据所述比较结果确定所述最终场景聚类的泊车位经典场景。

8.一种提取泊车位典型场景设备，其特征在于，所述提取泊车位典型场景设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的提取泊车位典型场景程序，所述提取泊车位典型场景程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的提取泊车位典型场景方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有提取泊车位典型场景程序，所述提取泊车位典型场景程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的提取泊车位典型场景方法的步骤。

10.一种提取泊车位典型场景装置，其特征在于，所述装置包括：场景参数筛选模块、聚类分析模块、聚类结果获取模块、差异显著性计算模块和典型场景提取模块；

所述场景参数筛选模块，用于获取泊车位数据中的场景参数，并根据所述场景参数的权重值对所述场景参数进行筛选，获取场景参数筛选结果；

所述聚类分析模块，用于根据所述场景参数筛选结果对泊车场景进行聚类分析，获取聚类分析结果；

所述聚类结果获取模块，用于根据所述聚类分析结果计算所述泊车场景的聚合系数，并根据所述聚合系数确定最终泊车场景聚类结果；

所述差异显著性计算模块，用于通过卡方检验法计算所述最终泊车场景聚类结果中不同类型场景之间的差异显著性，获取差异显著性结果；

所述典型场景提取模块，用于根据所述差异显著性结果提取泊车位典型场景。