[发明专利]停车区域识别方法、装置、车辆及存储介质

说明书

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种停车区域识别方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：接收车辆的当前停车点数据，获取车辆的历史停车点数据，并根据当前停车点数据和历史停车点数据生成停车点数据集；以及基于预设的聚类算法，对停车点数据集进行聚类分析，得到聚类结果，并将聚类结果发送至车辆，以在车辆基于聚类结果识别出车辆处于常用停车区域时，基于常用停车区域对应的个性化服务内容进行停车个性化服务。由此，解决相关技术不能识别出用户的常用停车区域并提供个性化服务，且算法复杂的问题，可以识别出用户的常用停车区域，了解车主的停车意图，定制停车相关个性化服务内容，提高座舱智能化水平。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种停车区域识别方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

随着汽车产品越来越注重智能化，智能座舱已成为汽车智能变革的关键节点，用户对于座舱舒适和智能的需求在不断提升。本申请聚焦于智能座舱，期望提升用户的舱内驾乘体验。

相关技术中提出一种车辆常驻点识别方法，通过对一系列无具体含义停车点的判断识别，以人工智能分析的方式将车辆有实际意义的停车点识别出来，从而能够得到一个车辆在运行过程中有具体含义的多个常驻停靠点。

然而，相关技术不能识别出用户的常用停车区域并提供个性化服务，且算法复杂。

发明内容

本申请提供一种停车区域识别方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术不能识别出用户的常用停车区域并提供个性化服务，且算法复杂的问题，可以识别出用户的常用停车区域，了解车主的停车意图，定制停车相关个性化服务内容，提高座舱智能化水平。

本申请第一方面实施例提供一种停车区域识别方法，包括以下步骤：接收车辆的当前停车点数据；获取所述车辆的历史停车点数据，并根据所述当前停车点数据和历史停车点数据生成停车点数据集；以及基于预设的聚类算法，对所述停车点数据集进行聚类分析，得到聚类结果，并将所述聚类结果发送至所述车辆，以在所述车辆基于聚类结果识别出所述车辆处于常用停车区域时，基于所述常用停车区域对应的个性化服务内容进行停车个性化服务。

根据上述技术手段，本申请可以解决相关技术不能识别出用户的常用停车区域并提供个性化服务，且算法复杂的问题，可以识别出用户的常用停车区域，了解车主的停车意图，定制停车相关个性化服务内容，提高座舱智能化水平。

可选地，在一些实施例中，所述基于预设的聚类算法，对所述停车点数据集进行聚类分析，得到聚类结果，包括：从所述停车点数据集中选取任一未访问数据对象点，并基于预设的邻域半径和预设的邻域中数据对象数目阈值，判断所述未访问数据对象点是否满足预设核心点条件；若所述未访问数据对象点满足所述预设核心点条件，则基于所述未访问数据对象点获取满足预设密度条件的目标数据对象点，并根据所述未访问数据对象点和所述目标数据对象点生成第一邻域集，且根据所述第一邻域集形成新簇；判断所述第一邻域集中是否满足预设未分类点条件，并在所述第一邻域集中满足所述预设未分类点条件时，从所述第一邻域集中选取任一未分类点，并判断所述任一未分类点是否满足预设访问条件；若所述任一未分类点满足所述预设访问条件，则将所述任一未分类点作为边界点，并将所述任一未分类点加入至所述新簇，并重新判断所述第一邻域集中是否存在所述未分类点，直至所述第一邻域集中不存在所述未分类点；若所述任一未分类点不满足所述预设访问条件，则根据所述任一未分类点计算得到第二邻域集，并判断所述任一未分类点是否满足所述预设核心点条件，并在所述任一未分类点满足所述预设核心点条件时，将所述任一未分类点加入所述新簇，并将所述第一邻域集和所述第二邻域集作为新的第一邻域集，并重新判断所述第一邻域集中是否存在所述未分类点。

根据上述技术手段，本申请可以对停车点数据集进行聚类分析，从而识别出用户的常用停车区域。