基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统及方法与流程

本发明涉及加油站智能调度，具体地说，涉及基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统及方法。

背景技术：

1、在加油站日常运营中，如何引导进站车辆快速停靠至合适的加油位并提升整体通行效率，是自助加油场景下面临的重要管理课题，现有技术中，部分加油站已部署车牌识别和车位检测系统，能够识别进站车辆身份并实时感知各加油位的占用状态，部分管理系统还可根据油品类型将车辆引导至对应区域，然而，现有的引导策略通常采用先到先得或就近分配的方式，未对不同车辆的停靠时长差异进行区分，也未充分考虑不同加油位在驶离便利度方面的固有差异，靠近出口或处于通行主道上的车位驶离阻碍小，而处于通道深处或紧邻其他车位的车位则需等待邻车让行、经历更多路径交汇点，驶离耗时更长，当停靠时长较长的车辆占用驶离便利度低的车位，或停靠时长较短的车辆占用驶离便利度高的车位时，都会导致车位资源与车辆需求之间的错配，影响加油站整体的车流周转效率，因此，如何在车辆进站阶段准确预判其占用时长，并将驶离便利度作为车位分配的核心考量维度，实现长时车辆与高便利度车位、短时车辆与低便利度车位的差异化匹配，是提升自助加油站通行效率与车位利用水平的关键技术难题，为了解决这一问题，我们提供了基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，提供了基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，包括：

3、车辆画像构建单元用于获取进站车辆的身份信息、所需油品以及车辆物理特征，车辆物理特征包括油箱口位置和车型尺寸；

4、占用时长预测单元内置经历史加油数据训练的人工智能模型，用于根据车辆物理特征以及与身份信息关联的历史加油行为数据，预测当前车辆的预计占用时长；

5、车位状态检测单元用于实时检测各加油位的占用状态和所提供油品类型；

6、驶离便利度标定单元用于存储预先标定的每一个加油位的驶离便利度，驶离便利度依据加油位驶向出口时是否需等待邻位车辆驶离以及路径冲突程度确定，其中驶离便利度最低表示驶离阻碍最大；

7、分级引导单元用于将预计占用时长与设定时长阈值比较，将车辆划分为低占用级别和高占用级别；

8、调度引导单元用于当所需油品对应的同侧存在多个空闲加油位时，将低占用级别的车辆分配至其中驶离便利度最低的空闲加油位，将高占用级别的车辆分配至其中驶离便利度最高的空闲加油位，并生成相应的引导信号。

9、本发明目的之二在于，提供了用于实现基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统的方法，包括以下步骤：

10、获取进站车辆的身份信息、所需油品以及车辆物理特征；

11、将身份信息、车辆物理特征以及关联的历史加油行为数据输入至经历史加油数据训练的人工智能模型，输出预计占用时长；

12、实时检测各加油位的占用状态和所提供油品类型；

13、针对所需油品同侧的多个空闲加油位，读取各自预先标定的驶离便利度，驶离便利度依据加油位驶向出口时是否需等待邻位车辆驶离以及路径冲突程度确定；

14、将预计占用时长与设定时长阈值比较，划分低占用级别和高占用级别；

15、将低占用级别车辆分配至驶离便利度最低的空闲加油位，将高占用级别车辆分配至驶离便利度最高的空闲加油位，生成包含目标加油位编号和引导路线的引导信号并发送。

16、与现有技术相比，本发明的有益效果：

17、本发明构建车辆画像获取进站车辆的物理特征与身份信息，利用经历史加油数据训练的回归神经网络精准预测车辆预计占用时长，预先根据邻位等待概率和路径冲突程度标定各加油位的驶离便利度，将车辆按占用时长划分为高低两个级别，在同油品同侧的空闲车位中，将低占用的短时加油车辆分配至驶离阻碍大的低便利度车位，将高占用的长时加油车辆分配至驶离顺畅的高便利度车位并生成引导信号，预测模型通过加权损失训练提升长时车辆预测精度，减少长时车辆堵塞内部通道的现象，提升加油站整体车位周转率和车辆通行效率。

1.基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于：占用时长预测单元中的人工智能模型通过以下方式训练得到：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于：预测当前车辆的预计占用时长具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于：针对加油站内每一个加油位，采集该加油位的中心点到出口的最短行驶路径，并在最短行驶路径上标记所有与其他车辆发生交汇的节点，根据节点的数量以及每个节点处需等待邻位车辆驶离的概率，计算出该加油位的路径冲突程度，同时测量该加油位两侧相邻车位之间的距离以及相邻车位车辆停靠时对本车位车辆驶离产生的阻挡角度，综合路径冲突程度和阻挡角度，通过加权求和的方式得到综合评分，将该综合评分映射为驶离便利度值。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于：对于每一个加油位，模拟其车辆驶离出口时的典型行驶轨迹，在典型行驶轨迹上识别所有与相邻车位车辆发生路径交叉的冲突区域，在每个冲突区域内，根据相邻车位的占用概率以及两车同时出现在该冲突区域的时空重叠度，计算该冲突区域的冲突权重，将所有冲突区域的冲突权重累加得到该加油位的路径冲突程度值。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于：先判断该加油位车辆驶离时是否需要等待邻位车辆驶离，若无需等待则赋予基础便利度加分，若需要等待则根据等待时间的期望值扣除相应分数，再将路径冲突程度值按照预设比例折算为路径冲突扣分，最后将基础便利度加分或扣分后的结果减去路径冲突扣分，得到最终的驶离便利度值。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于：获取该加油位左右两侧相邻加油位的车位状态检测单元实时检测到的占用状态，若至少一侧相邻车位处于占用状态且该侧相邻车位内的车辆尚未完成加油，则判定需要等待该侧邻位车辆驶离，否则判定无需等待，当两侧均需等待时，取两侧等待时间中的较大值作为等待时间期望值。

8.根据权利要求1所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于：获取设定时长阈值，该设定时长阈值是根据历史统计数据中所有车辆占用时长的中位数预先确定的固定值，将预计占用时长小于等于该设定时长阈值的车辆标记为低占用级别，将预计占用时长大于该设定时长阈值的车辆标记为高占用级别。

9.根据权利要求1所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统，其特征在于：从车位状态检测单元获取与当前车辆所需油品同侧的所有空闲加油位列表，分别读取所有空闲加油位的驶离便利度值，对于低占用级别的车辆，从空闲加油位列表中筛选出驶离便利度值最小的空闲加油位作为目标加油位，对于高占用级别的车辆，从空闲加油位列表中筛选出驶离便利度值最大的空闲加油位作为目标加油位，最后生成包含目标加油位编号和引导路线的引导信号发送至车辆显示终端或驾驶员移动设备。

10.用于实现包括权利要求1-9中任意一项所述的基于人工智能的自助加油分级引导与车辆调度系统的方法，其特征在于：包括以下步骤：