一种停车围栏的生成方法、装置及服务器与流程

1.本公开实施例涉及共享车辆技术领域，更具体地，涉及一种停车围栏的生成方法、装置及服务器。


背景技术：

2.目前，通过共享车辆出行已经成为城市中新兴的出行方式，可以有效解决城市人群的出行需求。现有的共享车辆包括由用户提供骑行动力的普通自行车，也包括具有助力电机的电动自行车等。
3.对于共享车辆，目前均要求定点停车，即，用户需要将共享车辆停放在设定的停车围栏中，才能完成还车。
4.在现有技术中，通常是由政府在人行道上通过划定白线框或者是设置车笼的方式，来新增停车围栏。白线框停车围栏是一种新的地图要素，由于其存在于人行道上，对于机动车道上行驶的车辆的行车记录仪来说，收到拍摄角度限制，导致拍摄的行车图像不清晰且遗漏量极高，直接根据行车记录仪拍摄的行车图像来识别新增的停车围栏的准确率极低，因此，白线框停车围栏无法和其他汽车类地图要素一样，通过行车记录仪拍摄的行车图像来直接获取。那么，对于共享车辆的运营商来说，就需要通过人工扫街的方式，来确定新增停车围栏的区域，并在共享车辆的地图中生成新增的停车围栏。
5.但是，人工扫街需要人工到现场对新增的停车围栏进行采集，对设备和人工安排要求较高，而且生成周期较长。


技术实现要素：

6.本公开实施例的一个目的是提供一种自动生成停车围栏的新的技术方案。
7.根据本公开的第一方面，提供了一种停车围栏的生成方法，包括：
8.获取通过行车记录仪所采集的行车图像；
9.根据所述行车图像确定新增停车围栏的目标区域；
10.获取在第一统计时段内停放至所述目标区域的共享车辆的用户还车数据；
11.根据所述用户还车数据，检测所述目标区域新增共享车辆的停车围栏的目标事件是否发生；
12.在所述目标事件发生的情况下，在所述共享车辆地图中的所述目标区域生成停车围栏。
13.可选的，所述根据所述行车图像确定新增停车围栏的目标区域，包括：
14.根据所述行车图像，识别路边是否包含预设的目标对象；
15.在识别到路边包含所述目标对象的情况下，确定所述目标对象所在的区域，作为待识别区域；
16.检测所述共享车辆地图中所述待识别区域是否设置有停车围栏；
17.在所述共享车辆地图中所述待识别区域内未设置有停车围栏的情况下，将所述待
识别区域作为新增停车围栏的所述目标区域。
18.可选的，所述确定所述目标对象所在的区域，作为待识别区域，包括：
19.根据所述行车图像，识别所述行车记录仪所在车辆所行驶的道路的走向；
20.根据所述行车图像的采集位置、所述道路的走向以及所述目标对象在所述行车图像中的位置，得到所述待识别区域。
21.可选的，所述根据所述行车图像的采集位置、所述道路的走向以及所述目标对象在所述行车图像中的位置，得到所述待识别区域，包括：
22.按照预设的分割比例，将所述行车图像分割为设定数量个图像区域；
23.确定所述目标对象所属的图像区域，作为目标图像区域；
24.确定与所述目标图像区域对应的距离，作为目标距离；
25.根据所述行车图像的采集位置、所述道路的走向和所述目标距离，得到所述待识别区域。
26.可选的，所述根据所述用户还车数据，检测所述目标区域新增共享车辆的停车围栏的目标事件是否发生，包括：
27.根据所述用户还车数据，检测所述目标区域内是否发生还车异常事件；
28.根据所述还车异常事件的检测结果，获取每项还车异常事件的发生次数，
29.根据每项还车异常事件的发生次数，确定预设的每一个还车异常计分项的第一数量；
30.根据每一个还车异常计分项的第一数量，检测所述目标事件是否发生。
31.可选的，所述还车异常事件包括以下至少一项：
32.第一项，所述共享车辆一次还车失败；
33.第二项，所述共享车辆违停；
34.第三项，用户进行违停申诉所提交的包含有所述目标对象的申诉图片的审核结果为通过。
35.可选的，所述方法还包括：
36.确定预设的行车图像计分项的第二数量，其中，所述第二数量为第二统计时段内采集的、确定所述目标区域内新增停车围栏的行车图像的数量；
37.还根据所述行车图像计分项的第二数量，检测所述目标事件是否发生。
38.可选的，所述还根据所述行车图像计分项的第二数量，检测所述目标事件是否发生，包括：
39.获取预设的每一个还车异常计分项的第一分数和所述行车图像计分项的第二分数；
40.根据每一个还车异常计分项的第一数量和第一分数、所述行车图像计分项的第二数量和第二分数，得到所述目标区域的综合得分；
41.根据所述目标区域的综合得分检测所述目标事件是否发生。
42.根据本公开的第二方面，提供了一种停车围栏的生成装置，包括：
43.图像获取模块，用于获取通过行车记录仪所采集的行车图像；
44.区域确定模块，用于根据所述行车图像确定新增停车围栏的目标区域；
45.数据获取模块，用于获取在第一统计时段内停放至所述目标区域的共享车辆的用
户还车数据；
46.事件检测模块，用于根据所述用户还车数据，检测所述目标区域新增共享车辆的停车围栏的目标事件是否发生；
47.围栏生成模块，用于在所述目标事件发生的情况下，在所述共享车辆地图中的所述目标区域生成停车围栏。
48.根据本公开的第三方面，提供了一种服务器，包括本公开第二方面所述的装置；或者，
49.所述服务器包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序用于控制所述处理器执行本公开第一方面所述的方法。
50.在本公开的实施例中，根据行车记录仪采集的行车图像确定新增停车围栏的目标区域，并在根据第一统计时段内停放至目标区域的共享车辆的用户还车数据，确定目标区域新增共享车辆的停车围栏的目标数据发生的情况下，在共享车辆地图中的目标区域生成停车围栏。本实施例通过行车记录仪采集的行车图像和用户还车数据进行融合，可以更加准确地识别出新增停车围栏的目标区域，并通过在共享车辆地图中的目标区域生成停车围栏，以供用户进行还车，可以提升用户的还车效率和还车体验。此外，本实施例自动生成停车围栏，可以降低人工成本，还可以提高停车围栏的生成效率。
51.通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
52.被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
53.图1是能够实施本发明实施例的停车围栏的生成方法的一种共享车辆系统的组成结构示意图；
54.图2是根据一个实施例的停车围栏的生成方法的流程示意图；
55.图3是根据一个实施例的行车图像的分割方式的示意图；
56.图4是根据一个实施例的行车图像中的道路的示意图；
57.图5是根据一个实施例的停车围栏的生成装置的框图；
58.图6是根据一个实施例的服务器的框图。
具体实施方式
59.现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
60.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
61.对于相关领域普通技术人物已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
62.在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不
是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
63.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
64.《硬件配置》
65.图1是可用于实现本公开实施例的停车围栏的生成方法的一种共享车辆系统100的组成结构示意图。该共享车辆系统100可整体应用于停车围栏的生成场景。
66.如图1所示，共享车辆系统100包括服务器1000、用户终端2000和共享车辆3000。
67.服务器1000提供处理、数据库、通讯设施的业务点。服务器1000可以是整体式服务器，跨多计算机，计算机数据中心的分散式服务器，云服务器，或者部署在云端的服务器集群等。服务器可以是各种类型的，例如但不限于，网络服务器，新闻服务器，邮件服务器，消息服务器，广告服务器，文件服务器，应用服务器，交互服务器，数据库服务器，或代理服务器。在一些实施例中，每个服务器可以包括硬件，软件，或用于执行服务器所支持或实现的合适功能的内嵌逻辑组件或两个或多个此类组件的组合。例如，服务器例如刀片服务器、云端服务器等，或者可以是由多台服务器组成的服务器群组，可以包括上述类型的服务器中的一种或多种等等。
68.在一个实施例中，服务器1000可以如图1所示，包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600。
69.处理器1100用于执行计算机程序，该计算机程序可以采用比如x86、arm、risc、mips、sse等架构的指令集编写。存储器1200例如包括rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括各种总线接口，例如串行总线接口(包括usb接口)、并行总线接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏、led显示屏触摸显示屏等。输入装置1600例如可以包括触摸屏、键盘等。
70.本实施例中，服务器1000的存储器1200用于存储计算机程序，该计算机程序用于控制处理器1100进行操作以执行根据本发明实施例的方法。技术人员可以根据本发明所公开方案设计该计算机程序。该计算机程序如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。
71.尽管在图1中示出了服务器1000的多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置，例如，服务器1000只涉及存储器1200、处理器1100和通信装置1400。
72.本实施例中，用户终端2000例如是手机、便携式电脑、平板电脑、掌上电脑、可穿戴设备等。
73.该用户终端2000安装有用车应用客户端，以通过操作该用车应用客户端，实现使用共享车辆的目的。
74.如图1所示，用户终端2000可以包括处理器2100、存储器2200、接口装置2300、通信装置2400、显示装置2500、输入装置2600、扬声器2700、麦克风2800等等。
75.处理器2100用于执行计算机程序，该计算机程序可以采用比如x86、arm、risc、mips、sse等架构的指令集编写。存储器2200例如包括rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置2300例如包括usb接口、耳机接口等。通信装置2400例如能够进行有线或无线通信，通信装置2400可以包括至少一种短距离通信模块，
例如是基于hilink协议、wifi(ieee 802.11协议)、mesh、蓝牙、zigbee、thread、z-wave、nfc、uwb、lifi等短距离无线通信协议进行短距离无线通信的任意模块，通信装置2400也可以包括远程通信模块，例如是进行wlan、gprs、2g/3g/4g/5g远程通信的任意模块。显示装置2500例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。输入装置2600例如可以包括触摸屏、键盘等。用户终端2000可以通过扬声器2700输出音频信号，及通过麦克风2800采集音频信号。
76.本实施例中，用户终端2000的存储器2200用于存储计算机程序，该计算机程序用于控制处理器2100进行操作以执行使用共享车辆的方法，例如包括：获取共享车辆3000的唯一标识，形成针对特定共享车辆的开锁请求发送至服务器；以及，根据服务器发送的费用结算通知进行账单解算等等。技术人员可以根据本发明所公开方案设计计算机程序。计算机程序如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。
77.如图1所示，共享车辆3000可以包括处理器3100、存储器3200、接口装置3300、通信装置3400、输出装置3500、及输入装置3600等等。处理器3100用于执行计算机程序，该计算机程序可以采用比如x86、arm、risc、mips、sse等架构的指令集编写。存储器3200例如包括rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置3300例如包括usb接口、耳机接口等。通信装置3400包括至少一种通信模块，例如能够进行有线或无线通信，又例如能够进行短距离和远程通信。输出装置3500例如可以是输出信号的装置，可以显示装置，例如液晶显示屏、触摸显示屏等，也可以是扬声器等输出语音信息等。输入装置3600例如可以包括触摸屏等触摸装置、按键、麦克风等声音感应装置、压力传感器等压力感应装置，等等。
78.共享车辆3000可以是自行车、电动自行车、电动摩托车、三轮车、四轮车等任意形态的车辆，在此不做限定。
79.本实施例中，共享车辆3000可以向服务器1000上报自身的位置信息。
80.本实施例中，共享车辆3000的存储器3200用于存储计算机程序，该计算机程序用于控制处理器3100进行操作以执行根据本发明任意实施例的方法。技术人员可以根据本发明所公开方案设计该计算机程序。该计算机程序如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。
81.网络4000可以是无线通信网络也可以是有线通信网络，可以是局域网也可以是广域网。在图1所示的共享车辆系统100中，共享车辆3000与服务器1000、用户终端2000与服务器1000，可以通过网络4000进行通信。此外，共享车辆3000与服务器1000、用户终端2000与服务器1000通信所基于的网络4000可以是同一个，也可以是不同的。
82.应当理解的是，尽管图1仅示出一个服务器1000、用户终端2000、共享车辆3000，但不意味着限制各自的数量，该共享车辆系统100可以包含多个服务器1000、多个用户终端2000、多个共享车辆3000等。
83.图1所示的共享车辆系统100仅是解释性的，并且决不是为了要限制本发明、其应用或用途。
84.《方法实施例》
85.图2示出了根据一个实施例的停车围栏的生成方法的流程示意图。本实施例的方法步骤由服务器实施，例如由图1中的服务器1000实施。
86.如图2所示，本实施例的停车围栏的生成方法可以包括如下步骤s2100～s2500：
87.步骤s2100，获取通过行车记录仪所采集的行车图像。
88.行车记录仪即记录车辆行驶途中的影像及声音等相关资讯的仪器。安装行车记录仪后，能够记录汽车行驶全过程的视频图像及声音，同时还可以记录时间、车辆行驶速度和所在位置。
89.本实施例中的行车图像，可以是行车记录仪在车辆行驶过程中所采集的图像。该行车图像可以记录车辆在采集该行车图像时所处的环境。
90.步骤s2200，根据该行车图像确定新增停车围栏的目标区域。
91.在现实环境中，停车围栏通常是设置在人行道中，并通过线框或者是车笼来进行标识。因此，可以是根据行车图像确定新增的线框或者是车笼所在的区域，作为目标区域。
92.在本公开的一个实施例中，根据该行车图像确定新增停车围栏的目标区域，可以包括如下所示的步骤s2210～s2230：
93.步骤s2210，根据行车图像，识别路边是否包含预设的目标对象。
94.本实施例中，由于停车围栏通常是通过线框或者是车笼来进行标识，因此，目标对象可以包括线框和车笼。其中，线框可以是实线框也可以是虚线框，线框的颜色可以是白色，也可以是其他颜色。
95.由于使用中的停车围栏内可能放置有大量共享车辆，导致线框的部分区域被共享车辆遮挡，因此，目标对象还可以包括整齐停放的大量共享车辆。在一个例子中，整齐停放的大量共享车辆中，还可以包括至少部分线框。
96.在本公开的一个实施例中，可以是预先设置目标识别模型，该目标识别模型能够识别出图像中关注对象所属的图像区域。其中，关注对象可以包括目标对象，那么，可以是基于预设的目标识别模型，根据行车图像，识别路边是否包含预设的目标对象。具体的，可以是将行车图像输入至目标识别模型中，得到目标对象识别结果。
97.在本实施例中，可以是预先将按照预设的分割比例，将输入至目标识别模型的图像分割为设定数量个图像区域，使得目标识别模型输出的结果可以包括图像中关注对象所属的图像区域。
98.其中，分割比例和设定数量可以是预先根据应用场景或具体需求设定好的。分割比例可以包括图像的宽度方向的分割比例、和图像的高度方向的分割比例。图像的宽度方向，通常是与车辆所行驶的道路的走向垂直，图像的高度方向，通常是与车辆所行驶的道路的走向平行。例如，图像的宽度方向的分割比例可以是1:2:1，图像的高度方向的分割比例可以是1:1:1，根据该分割比例，可以是将图像分割为9个图像区域。
99.在实际场景中，由于共享车辆的停车围栏通常是设置在车辆所行驶的道路的两侧，图像的宽度方向上，中间的区域，即分割比例1:2:1中2所对应的部分，是车辆所行驶的道路。因此，可以是去除掉中间的区域所对应的3个图像区域，剩下6个图像区域，即设定数量个图像区域。
100.具体的，可以是先按照图像的宽度方向的分割比例1:2:1对图像进行分割，得到3部分；再去除掉中间的部分，得到分割比例1:2:1中1和1所对应的部分；再按照图像的高度方向的分割比例1:1:1，对剩下的每个部分进行再次分割，得到6个图像区域。
101.在一个例子中，为了避免零散停放的共享车辆对目标对象的识别结果产生干扰，目标识别模型能够识别的关注对象还可以包括少量停放的共享车辆。
102.在此基础上，目标识别模型还可以识别出图像中关注对象的类别。关注对象的类别可以包括：线框、车笼、整齐停放的大量共享车辆、少量停放的共享车辆。那么，根据目标识别模型识别出的行车图像中关注对象的坐标框，以及关注对象的类别，就可以确定路边是否包含预设的目标对象。
103.本实施例的目标识别模型将路边零散停放的共享单车进行独立检出，可以避免对“整齐停放的大量共享单车”的类型的识别造成混淆。
104.在本公开的一个实施例中，该方法还可以包括训练目标识别模型的步骤，具体包括：获取训练样本，根据训练样本对初始的目标识别模型进行训练，得到训练好的目标识别模型。
105.其中，训练样本可以包括样本图像和图像标注。其中，样本图像可以是行车记录仪采集的图像，图像标注包括样本图像中关注对象所处图像区域和关注对象的类型。
106.由于停车围栏一般位于行车图像的边缘，且行车图像中的关注目标的尺寸较小，因此，可以根据目标尺寸对行车记录仪采集的图像进行缩放处理，得到目标尺寸的样本图像。其中，目标尺寸可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。例如，该目标尺寸可以是960*960像素。
107.在本实施例中，目标识别模型的neck部分采用了fpn+pan的结构，可以更好的对不同大小尺寸的目标进行学习，其中每一层级的损失监督函数可以表示为：
108.l
l
＝l
cls
(o
cls,l
,gt
cls,l
)+λl
reg
(o
reg,l
,gt
reg,l
)
109.其中，l表示当前的fpn层级，l
cls
表示分类部分的损失，l
reg
表示坐标回归部分的损失，o
cls,l
表示第l层分类部分的预测值，gt
cls,l
表示第l层分类部分的真值，o
reg,l
表示第l层坐标回归部分的预测值，gt
reg,l
表示第l层坐标回归部分的真值，λ表示预设的分数值。
110.其中，分类部分用于检测图像中是否包含关注对象，坐标回归部分用于检测关注对象的位置是否位于道路两侧。
111.进一步地，为了更好地适应不同型号的行车记录仪采集的行车图像，在训练目标识别模型的过程中，可以对行车记录仪采集的图像进行数据增强处理得到样本图像，以提升根据样本图像训练得到的目标识别模型的鲁棒性。其中，数据增强处理的方式可以包括：hsv变换，随机的角度旋转，尺度变化，亮度变化，图像翻转，马赛克增强等。
112.在一个例子中，fpn层级l的取值可以是2-4，迭代次数epoch可以为300，精度要求batch-size可以为4，初始学习率可以为0.01。
113.根据本实施例的目标识别模型，即可以识别行车图像中路边是否包含目标对象。
114.步骤s2220，在识别到路边包含目标对象的情况下，确定目标对象所在的区域，作为待识别区域。
115.在本公开的一个实施例中，确定目标对象所在的区域，作为待识别区域，可以包括如下所示的步骤s2221～s2222：
116.步骤s2221，根据行车图像，识别行车记录仪所在车辆所行驶的道路的走向。
117.在实际场景中，在道路中的非路口位置，车辆所行驶的道路的走向即为行车图像中的道路的走向。
118.道路中的路口位置，每个车道中可以设置有对应行驶方向的标识，通过识别行车图像中的行驶方向的标识，可以确定行车记录仪所在车辆所行驶的道路的走向。例如，在如
图4所示道路中，在根据行车图像确定车辆所在位置为位置1的情况下，位置1所对应的车道的行驶方向标识为右转，车辆所行驶的道路的走向可以是如道路走向1的箭头方向所示；在根据行车图像确定车辆所在位置为位置2的情况下，位置2所对应的车道的行驶方向标识为直行，车辆所行驶的道路的走向可以是如道路走向2的箭头方向所示；在根据行车图像确定车辆所在位置为位置3的情况下，位置3所对应的车道的行驶方向标识为左转，车辆所行驶的道路的走向可以是如道路走向3的箭头方向所示。
119.步骤s2222，根据行车图像的采集位置、道路的走向以及目标对象在行车图像中的位置，得到待识别区域。
120.在本公开的一个实施例中，根据行车图像的采集位置、道路的走向以及目标对象在行车图像中的位置，得到待识别区域，可以包括如下所示的步骤s2222-1～s2222-4：
121.步骤s2222-1，按照预设的分割比例，将行车图像分割为设定数量个图像区域。
122.其中，分割比例和设定数量可以是预先根据应用场景或具体需求设定好的。分割比例可以包括图像的宽度方向的分割比例、和图像的高度方向的分割比例。图像的宽度方向，通常是与车辆所行驶的道路的走向垂直，图像的高度方向，通常是与车辆所行驶的道路的走向平行。例如，图像的宽度方向的分割比例可以是1:2:1，图像的高度方向的分割比例可以是1:1:1，根据该分割比例，可以是将图像分割为9个图像区域，如图3所示。
123.在实际场景中，由于共享车辆的停车围栏通常是设置在车辆所行驶的道路的两侧，图像的宽度方向上，中间的区域，即分割比例1:2:1中2所对应的部分，是车辆所行驶的道路。因此，可以是去除掉中间的区域所对应的3个图像区域，剩下6个图像区域，即设定数量个图像区域。
124.具体的，可以是先按照图像的宽度方向的分割比例1:2:1对图像进行分割，得到3部分；再去除掉中间的部分，得到分割比例1:2:1中1和1所对应的部分；再按照图像的高度方向的分割比例1:1:1，对剩下的每个部分进行再次分割，得到6个图像区域，如图3中的图像区域1至图像区域6。
125.步骤s2222-2，确定目标对象所属的图像区域，作为目标图像区域。
126.具体的，可以是确定包含目标对象的图像区域，作为目标图像区域。
127.步骤s2222-3，确定与目标图像区域对应的距离，作为目标距离。
128.在本实施例中，可以是预先设置与每一图像区域对应的距离。例如，在如图3所示的行车图像中，可以预先设置图像区域1和图像区域4对应的距离为d1，图像区域2和图像区域5对应的距离为d2，图像区域3和图像区域6对应的距离为d3。其中，d1≥d2≥d3。
129.例如，在目标对象所属的目标图像区域为图像区域4的情况下，目标距离可以是d1。
130.步骤s222-4，根据行车图像的采集位置、车辆所行驶的道路的走向和目标距离，得到待识别区域。
131.在本实施例中，可以是沿着车辆所行驶的道路的走向，确定与行车图像的采集位置之间的行驶距离为目标距离的位置，作为目标位置；在目标位置对应的人行道上，确定设定尺寸的区域，作为待识别区域。其中，目标位置与采集位置之间的行驶距离，可以是车辆沿着其所行驶的道路的走向，由采集位置至目标位置所需行驶的距离，并不是目标位置与采集位置之间的直线距离。
132.其中，设定尺寸可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。待识别区域的形状例如可以是矩形。
133.进一步地，还可以是根据目标图像区域，确定停车围栏位于车辆所行驶的道路的左侧或右侧，以此来确定目标位置对应的人行道。在如图3所示的例子中，如果目标图像区域为图像区域1-3中的一个，那么，可以确定目标位置对应的人行道为目标位置左侧的人行道，如果目标图像区域为图像区域4-6中的一个，那么，可以确定目标位置对应的人行道为目标位置右侧的人行道。
134.根据本实施例，可以较为准确地识别出图像中目标对象所在的待识别区域，进而可以使得生成的停车围栏的位置更加准确。
135.在本公开的另一个实施例中，确定目标对象所在的区域，作为待识别区域，还可以包括：确定目标对象在行车图像中的像素坐标，确定目标对象与行车图像的采集位置之间的第一距离、及在行车图像的宽度方向上目标对象相对于该采集位置的第一方位；确定在相对于行车图像的采集位置的第一方位上，车辆所行驶道路人行道中距行车图像的采集位置的距离为第一距离的位置，作为第一位置；确定以第一位置为中心的设定尺寸的区域，作为待识别区域。
136.步骤s2230，检测共享车辆地图中待识别区域是否设置有停车围栏。
137.步骤s2240，在共享车辆地图中待识别区域内未设置有停车围栏的情况下，将待识别区域作为新增停车围栏的目标区域。
138.在共享车辆地图中待识别区域内未设置有停车围栏的情况下，表明该待识别区域内的目标对象可能为新增的停车围栏，因此，可以是将待识别区域作为新增停车围栏的目标区域。
139.根据本实施例，可以根据行车图像确定新增停车围栏的目标区域，进而可以根据用户还车数据对目标区域是否增加停车围栏的结果进行验证，以使得生成的停车围栏更加准确。
140.步骤s2300，获取在第一统计时段内停放至目标区域的共享车辆的用户还车数据。
141.第一统计时段可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的时段，例如，第一统计时段可以是过去的一周。
142.在第一统计时段内停放至目标区域的共享车辆，可以是在第一统计时段内的还车位置曾位于目标区域的共享车辆，在执行步骤s2300时，在第一统计时段内的还车位置曾位于目标区域的共享车辆的实际位置，可以是其他任意位置，并不局限于目标区域。其中，共享车辆的还车位置，可以是在共享车辆发生还车事件的情况下，由设置在共享车辆中的定位装置采集的，也可以是由使用共享车辆的用户终端采集的。
143.在本实施例中，还车事件可以包括以下至少一项：
144.检测到共享车辆上设置的触摸装置感应到指定触摸动作；
145.检测到共享车辆上设置的声音感应装置接收到用户发出的指定语音；
146.检测到共享车辆的脚撑感应到指定还车动作；
147.检测到共享车辆设置的近距离无线通信装置能够感应到用户终端；
148.检测到共享车辆未感应到压力的连续时间长度达到第一设定时间长度；
149.检测到共享车辆的蓝牙装置与用户终端的蓝牙装置之间的连接断开；
150.检测到共享车辆的蓝牙装置接收到的用户终端的蓝牙信号的信号强度值小于设定值；
151.检测到共享车辆处于静止状态的时间长度达到第二设定时间长度；
152.接收到服务器或用户终端所发送的关锁指令。
153.用户还车数据可以是用户在还车时所产生的数据，具体可以包括共享车辆的还车位置，还车时间，表示共享车辆一次还车成功或失败的数据，表示共享车辆是否违停的数据，表示共享车辆违停申诉的数据。
154.本实施例中，共享车辆每次被还车时，都会产生一个用户还车数据。
155.步骤s2400，根据用户还车数据，检测目标区域生成共享车辆的停车围栏的目标事件是否发生。
156.在本公开的一个实施例中，根据用户还车数据，检测目标区域生成共享车辆的停车围栏的目标事件是否发生，可以包括如下所示的步骤s2410～s2440：
157.步骤s2410，根据用户还车数据，检测目标区域内是否发生还车异常事件。
158.在本实施例中，可以是根据每个用户还车数据，确定目标区域内是否发生还车异常事件。
159.其中，还车异常事件可以包括以下至少一项：
160.第一项，共享车辆一次还车失败；
161.第二项，共享车辆违停；
162.第三项，用户进行违停申诉所提交的包含有目标对象的申诉图片的审核结果为通过。
163.具体的，可以是在根据一个用户还车数据，确定共享车辆一次还车失败的情况下，确定第一项还车异常事件发生；在根据一个用户还车数据，确定共享车辆违停的情况下，确定第二项还车异常事件发生；在根据一个用户还车数据，确定用户进行违停申诉所提交的包含有目标对象的申诉图片的审核结果为通过的情况下，确定第三项还车异常事件发生。
164.在本实施例中，一次还车失败，即为共享车辆在一次使用过程中，第一次执行还车操作时还车失败，即需要执行至少两次还车操作才还车成功。
165.步骤s2420，根据所有用户还车数据的还车异常事件的检测结果，获得每项还车异常事件的发生次数。
166.在本实施例中，在根据一个用户还车数据确定第一项还车异常事件发生的情况下，判定第一项还车异常事件发生一次；在根据一个用户还车数据确定第二项还车异常事件发生的情况下，判定第二项还车异常事件发生一次；在根据一个用户还车数据确定第三项还车异常事件发生的情况下，判定第三项还车异常事件发生一次。
167.也就是说，每项还车异常事件的发生次数，即为能够确定对应项还车异常事件发生的用户还车数据的数量。
168.步骤s2430，根据每项还车异常事件的发生次数，确定预设的每一个还车异常计分项的第一数量。
169.在一个实施例中，还车异常计分项可以包括如下至少一项：
170.第一项，共享车辆一次还车失败突增；
171.第二项，共享车辆违停突增；
172.第三项，共享车辆违停；
173.第四项，用户进行违停申诉所提交的包含有目标对象的申诉图片的审核结果为通过。
174.在还车异常计分项包括共享车辆一次还车失败突增的实施例中，该还车异常计分项的第一数量，可以是第一发生次数减去第二发生次数所得到的差。其中，第一发生次数可以是目标区域在第一统计时段内共享车辆一次还车失败的还车异常事件的发生次数，第二发生次数可以是目标区域在第三统计时段内共享车辆一次还车失败的还车异常事件的发生次数。
175.第三统计时段可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的、在第一统计时段之前的统计时段，第三统计时段的时长可以是大于等于第一统计时段的时长。例如，第三统计时段可以是第一统计时段之前的一个月。
176.在还车异常计分项包括共享车辆违停突增的实施例中，该还车异常计分项的第一数量，可以是第三发生次数减去第四发生次数所得到的差。其中，第三发生次数可以是目标区域在第一统计时段内共享车辆违停的还车异常事件的发生次数，第四发生次数可以是目标区域在第四统计时段内共享车辆违停的还车异常事件的发生次数。
177.第四统计时段可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的、在第一统计时段之前的统计时段，第四统计时段的时长可以是大于等于第一统计时段的时长。第四统计时段和第三统计时段可以相同，也可以不同。例如，第四统计时段可以是第一统计时段之前的两周。
178.在还车异常计分项包括共享车辆违停的实施例中，该还车异常计分项的第一数量，可以是目标区域在第一统计时段内共享车辆违停的还车异常事件的发生次数。
179.在还车异常计分项包括用户进行违停申诉所提交的包含有目标对象的申诉图片的审核结果为通过的实施例中，该还车异常计分项的第一数量，可以是目标区域在第一统计时段内，用户进行违停申诉所提交的包含有目标对象的申诉图片的审核结果为通过的还车异常事件的发生次数。
180.步骤s2440，根据每一个还车异常计分项的第一数量，检测目标事件是否发生。
181.在本公开的一个实施例中，根据每一个还车异常计分项的第一数量，检测目标事件是否发生，可以是确定每一个还车异常计分项的第一数量是否大于等于对应还车异常计分项的第三数量阈值，在每一个还车异常计分项的第一数量大于等于对应还车异常计分项的第三数量阈值的情况下，确定目标事件发生，在任一个还车异常计分项的第一数量小于对应还车异常计分项的第三数量阈值的情况下，确定目标事件未发生。
182.在本公开的另一个实施例中，根据每一个还车异常计分项的第一数量，检测目标事件是否发生，还可以包括：获取预设的每一个还车异常计分项的分数；根据每一个还车异常计分项的第一数量和第一分数，得到目标区域的综合得分；根据该目标区域的综合得分检测目标事件是否发生。
183.具体的，可以是针对每一个还车异常计分项，计算该还车异常计分项的第一数量和第一分数的乘积，作为该还车异常计分项的总分；对所有还车异常计分项的总分进行求和，得到目标区域的综合得分。
184.在本实施例中，目标区域的综合得分，可以反映目标区域内新增停车围栏的概率。
目标区域的综合得分越高，目标区域内新增停车围栏的概率越大。
185.每一个还车异常计分项的第一分数，可以是预先根据应用场景或具体需求设定好的。不同还车异常计分项的第一分数可以相同，也可以不同。例如，第一项还车异常计分项的第一分数可以是1.5，第二项还车异常计分项的第一分数可以是5，第三项还车异常计分项的第一分数可以是1，第四项还车异常计分项的第一分数可以是50。
186.进一步地，可以预先根据应用场景或具体需求，针对每一个还车异常计分项设置最高分。例如，第一项还车异常计分项的最高分可以是100，第二项还车异常计分项的最高分100可以是5，第三项还车异常计分项的最高分可以是100，第四项还车异常计分项的最高分可以是200。
187.在一个还车异常计分项的第一数量和第一分数的乘积大于对应的最高分的情况下，将该最高分作为该还车异常计分项的总分。例如，在第四项还车异常计分项的第一数量和分数的乘积，大于第四项还车异常计分项的最高分的情况下，可以是将第四项还车异常计分项的最高分，作为第四项还车异常计分项的总分。
188.在本公开的再一个实施例中，该方法还可以包括：确定预设的行车图像计分项的第二数量，其中，第二数量为第二统计时段内采集的、确定目标区域内新增停车围栏的行车图像的数量，还根据行车图像计分项的第二数量检测目标事件是否发生。
189.在本实施例中，可以是获取第二统计时段内在目标区域附近采集的行车图像，确定能够确定目标区域新增停车围栏的行车图像的数量，作为行车图像计分项的第二数量。目标区域附近可以是与目标区域之间的距离小于等于预设距离的区域。
190.在一个实施例中，对于一个车辆的行车记录仪在设定时长内采集的多张行车图像，可以是预先进行过滤处理，仅保留一个车辆的行车记录仪在设定时长内采集的一张行车图像。其中，设定时长可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。
191.在本实施例中，检测目标事件是否发生，还可以包括：获取预设的每一个还车异常计分项的第一分数和行车图像计分项的第二分数；根据每一个还车异常计分项的第一数量和第一分数、行车图像计分项的第二数量和第二分数，得到目标区域的综合得分；根据该目标区域的综合得分检测目标事件是否发生。
192.在本实施例中，可以是针对每一个还车异常计分项，计算该还车异常计分项的第一数量和第一分数的乘积，作为该还车异常计分项的总分；计算行车图像计分项的第二数量和第二分数的乘积，作为行车图像计分项的总分；对所有还车异常计分项的总分和行车图像计分项的总分进行求和，得到目标区域的综合得分。
193.在一个实施例中，根据该目标区域的综合得分检测目标事件是否发生，可以包括：根据综合得分，对预设范围内的所有目标区域进行降序排序，得到每个目标区域的排序值，确定排序值大于等于预设排序值的目标区域新增停车围栏的目标事件发生。
194.其中，预设排序值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。例如，该预设排序值可以是300。
195.在另一个实施例中，根据该目标区域的综合得分检测目标事件是否发生，可以包括：判断目标区域的综合得分是否大于等于预设的分数阈值，在目标区域的综合得分大于等于分数阈值的情况下，判定该目标区域新增停车围栏的目标事件发生。
196.其中，分数阈值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。例如，该分数阈值
可以是75。
197.在本公开的另一个实施例中，根据用户还车数据，检测目标事件是否发生，可以包括：根据用户还车数据，检测目标区域内是否发生还车异常事件；根据还车异常事件的检测结果，获取能够确定任一项还车异常事件发生的用户还车数据的数量，在该数量大于等于预设的第一数量阈值的情况下，确定目标事件发生。
198.其中，第一数量阈值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。
199.在本公开的再一个实施例中，根据用户还车数据，检测目标事件是否发生，可以包括：根据用户还车数据，检测目标区域内是否发生还车异常事件；根据还车异常事件的检测结果，获取能够确定每一项还车异常事件发生的用户还车数据的数量，作为对应项还车异常事件对应的数量；在每一项还车异常事件对应的数量，均大于等于预设的对应项还车异常事件的第二数量阈值的情况下，确定目标事件发生。
200.其中，第二数量阈值可以是预先根据应用场景或具体需求所设定的。
201.步骤s2500，在目标事件发生的情况下，在共享车辆地图中的目标区域生成停车围栏。
202.在通过步骤s2400确定目标区域新增停车围栏的目标事件发生的情况下，可以在共享车辆地图中的目标区域生成停车围栏。
203.在本公开的实施例中，根据行车记录仪采集的行车图像确定新增停车围栏的目标区域，并在根据第一统计时段内停放至目标区域的共享车辆的用户还车数据，确定目标区域新增共享车辆的停车围栏的目标数据发生的情况下，在共享车辆地图中的目标区域生成停车围栏。本实施例通过行车记录仪采集的行车图像和用户还车数据进行融合，可以更加准确地识别出新增停车围栏的目标区域，并通过在共享车辆地图中的目标区域生成停车围栏，以供用户进行还车，可以提升用户的还车效率和还车体验。此外，本实施例自动生成停车围栏，可以降低人工成本，还可以提高停车围栏的生成效率。
204.《装置实施例》
205.与上述方法相对应的，本公开还提供了一种停车围栏的生成装置5000，如图5所示，包括图像获取模块5100、区域确定模块5200、数据获取模块5300、事件检测模块5400和围栏生成模块5500。该图像获取模块5100用于获取通过行车记录仪所采集的行车图像；该区域确定模块5200用于根据所述行车图像确定新增停车围栏的目标区域；该数据获取模块5300用于获取在第一统计时段内停放至所述目标区域的共享车辆的用户还车数据；该事件检测模块5400用于根据所述用户还车数据，检测所述目标区域新增共享车辆的停车围栏的目标事件是否发生；该围栏生成模块5500用于在所述目标事件发生的情况下，在所述共享车辆地图中的所述目标区域生成停车围栏。
206.在本公开的一个实施例中，所述区域确定模块5200还用于：
207.根据所述行车图像，识别路边是否包含预设的目标对象；
208.在识别到路边包含所述目标对象的情况下，确定所述目标对象所在的区域，作为待识别区域；
209.检测所述共享车辆地图中所述待识别区域是否设置有停车围栏；
210.在所述共享车辆地图中所述待识别区域内未设置有停车围栏的情况下，将所述待识别区域作为新增停车围栏的所述目标区域。
211.在本公开的一个实施例中，所述确定所述目标对象所在的区域，作为待识别区域，包括：
212.根据所述行车图像，识别所述行车记录仪所在车辆所行驶的道路的走向；
213.根据所述行车图像的采集位置、所述道路的走向以及所述目标对象在所述行车图像中的位置，得到所述待识别区域。
214.在本公开的一个实施例中，所述根据所述行车图像的采集位置、所述道路的走向以及所述目标对象在所述行车图像中的位置，得到所述待识别区域，包括：
215.按照预设的分割比例，将所述行车图像分割为设定数量个图像区域；
216.确定所述目标对象所属的图像区域，作为目标图像区域；
217.确定与所述目标图像区域对应的距离，作为目标距离；
218.根据所述行车图像的采集位置、所述道路的走向和所述目标距离，得到所述待识别区域。
219.在本公开的一个实施例中，所述事件检测模块5400还用于：
220.根据所述用户还车数据，检测所述目标区域内是否发生还车异常事件；
221.根据所述还车异常事件的检测结果，获取每项还车异常事件的发生次数，
222.根据每项还车异常事件的发生次数，确定预设的每一个还车异常计分项的第一数量；
223.根据每一个还车异常计分项的第一数量，检测所述目标事件是否发生。
224.在本公开的一个实施例中，所述还车异常事件包括以下至少一项：
225.第一项，所述共享车辆一次还车失败；
226.第二项，所述共享车辆违停；
227.第三项，用户进行违停申诉所提交的包含有所述目标对象的申诉图片的审核结果为通过。
228.在本公开的一个实施例中，该停车围栏的生成装置50000还包括：
229.用于确定预设的行车图像计分项的第二数量的模块，其中，所述第二数量为第二统计时段内采集的、确定所述目标区域内新增停车围栏的行车图像的数量；
230.用于还根据所述行车图像计分项的第二数量，检测所述目标事件是否发生的模块。
231.在本公开的一个实施例中，所述还根据所述行车图像计分项的第二数量，检测所述目标事件是否发生，包括：
232.获取预设的每一个还车异常计分项的第一分数和所述行车图像计分项的第二分数；
233.根据每一个还车异常计分项的第一数量和第一分数、所述行车图像计分项的第二数量和第二分数，得到所述目标区域的综合得分；
234.根据所述目标区域的综合得分检测所述目标事件是否发生。
235.本领域技术人员应当明白，可以通过各种方式来实现停车围栏的生成装置5000。例如，可以通过指令配置处理器来实现停车围栏的生成装置5000。例如，可以将指令存储在rom中，并且当启动设备时，将指令从rom读取到可编程器件中来实现停车围栏的生成装置5000。例如，可以将停车围栏的生成装置5000固化到专用器件(例如asic)中。可以将停车围
栏的生成装置5000分成相互独立的单元，或者可以将它们合并在一起实现。停车围栏的生成装置5000可以通过上述各种实现方式中的一种来实现，或者可以通过上述各种实现方式中的两种或更多种方式的组合来实现。
236.在本实施例中，停车围栏的生成装置5000可以具有多种实现形式，例如，停车围栏的生成装置5000可以是任何的提供停车围栏的生成服务的软件产品或者应用程序中运行的功能模块，或者是这些软件产品或者应用程序的外设嵌入件、插件、补丁件等，还可以是这些软件产品或者应用程序本身。
237.《服务器实施例》
238.本实施例提供一种服务器6000。在一个例子中，该服务器可以包括前述的停车围栏的生成装置5000。
239.在另一个例子中，如图6所示，该服务器6000可以包括存储器6200和处理器6100，存储器6200用于存储程序指令，处理器6100用于在执行该计算机程序时，控制服务器6000执行本实施例中提供的任意一项的方法。
240.在本公开的实施例中，根据行车记录仪采集的行车图像确定新增停车围栏的目标区域，并在根据第一统计时段内停放至目标区域的共享车辆的用户还车数据，确定目标区域新增共享车辆的停车围栏的目标数据发生的情况下，在共享车辆地图中的目标区域生成停车围栏。本实施例通过行车记录仪采集的行车图像和用户还车数据进行融合，可以更加准确地识别出新增停车围栏的目标区域，并通过在共享车辆地图中的目标区域生成停车围栏，以供用户进行还车，可以提升用户的还车效率和还车体验。此外，本实施例自动生成停车围栏，可以降低人工成本，还可以提高停车围栏的生成效率。
241.本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
242.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
243.这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
244.用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、
机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
245.这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
246.这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
247.也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
248.附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人物来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
249.以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人物来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人物能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。