CN111028367A - 停车收费方法及停车收费*** - Google Patents

停车收费方法及停车收费*** Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种停车收费方法及停车收费***，应用于支付技术领域，其中该方法包括：如果目标车辆对应的目标用户为可垫支用户，则在目标车辆离开停车场时，直接对目标车辆进行放行处理，不用即刻进行停车费的支付，省去了发起网络请求进行费用支付的时间，提升了用户出场的效率，避免出现排队出场的现象，进而提升了用户的体验；此外，即使目标车辆对应的用户的账户余额不足以支付停车费，只要该用户为可垫支用户，也直接进行放行处理，不会涉及由无感支付模式切换到人工支付的模式。

Description

停车收费方法及停车收费***
技术领域
本申请涉及支付技术领域，具体而言，本申请涉及一种停车收费方法及停车收费***。
背景技术
随着我国经济的发展，人们生活水平的提高，私家车等车辆越来越普及，该些车辆的停车收费成为了一个问题。
无感支付即客户与银行或者具备支付资质的服务商进行身份信息和账户信息核查后，在具体签约使用场景中实现使用后即实现自动扣费，扣取绑定账户上的费用，无需客户主动缴费。目前，停车收费领域也出现了无感支付的应用，在签约车辆需要离开停车场时，会根据采集、分析得到的车牌信息，针对签约车辆对应的账户发起费用支付请求，待现实支付成功后，才会对车辆进行抬杆放行。
然而，根据现有的现场缴费成功再放行的模式，会因为支付时间太长导致出现出场排对堵塞的问题，尤其是在网络较差的情况下，支付所耗费的时间更长，更甚着，如果遇到用户的账户余额不足的情况，需要从无感支付模式切换到人工支付停车费模式，导致车辆出场花费更多的时间。
发明内容
本申请提供了一种停车收费方法及停车收费***，用于提升车辆出场的效率、提升用户体验，本申请采用的技术方案如下：
第一方面，提供了一种停车收费方法，应用于前端***，该方法包括，
当目标车辆进入第一预定区域时，采集目标车辆的车辆相关信息；
基于车辆相关信息向支付平台查询确定目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户；
如果目标用户为可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，对目标车辆直接进行放行处理，并向支付平台发起针对目标车辆的收费请求。
进一步地，该方法还包括：如果目标用户为不可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，向支付平台发起针对目标车辆的收费请求，待目标用户支付成功之后进行放行处理。
进一步地，车辆相关信息为车牌图像，该方法还包括：
对车牌图像进行图像识别得到目标车辆的车牌号信息；
基于车牌号信息向支付平台查询确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
进一步地，车辆相关信息为目标车辆司机图像，该方法还包括：
基于司机图像或提取的司机图像的的人脸特征向支付平台查询确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
其中，支付平台存储有用户是否为可垫支用户的黑名单或白名单。
第二方面，提供了一种停车收费***，该***包括：前端***、支付平台；
前端***，用于当目标车辆进入第一预定区域时，采集目标车辆的车辆相关信息，并基于车辆相关信息向支付平台查询确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户；
支付平台，用于接收前端***发送的目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户的查询请求，然后基于预存储的可垫支用户黑名单或白名单确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户，并反馈查询结果至前端***；
前端***用于接收支付平台反馈的查询结果，如果查询结果为目标用户为可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，对目标车辆直接进行放行处理，并向支付平台发起针对目标车辆的收费请求。
进一步地，该***还包括：
前端***，用于如果前端***接收到的查询结果为目标用户为不可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，向支付平台发起针对目标车辆的收费请求；
支付平台，用于接收前端***发送的针对目标车辆的收费请求，并进行收费处理，然后反馈收费处理结果至前端***；
前端***，用于接收支付平台反馈的处理结果，当处理结果为支付成功时，对目标车辆进行放行处理。
进一步地，车辆相关信息为车牌图像，该***还包括：
前端***，用于对车牌图像进行图像识别得到目标车辆的车牌号信息，并发送车牌号信息至支付平台查询确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
支付平台，用于接收车牌号信息，并查询预存储的可垫支用户黑名单或白名单确定车牌号对应的用户是否为可垫支用户，并反馈查询结果至前端***。
进一步地，目标用户为可垫支用户，该***还包括：
支付平台，用于接收前端***发送的针对目标车辆的收费请求，并判断目标车辆对应的用户的账户能否满足收费请求，如果不能满足收费请求，则使用内部账户进行垫支。
进一步地，该***还包括：
支付平台，用于基于预训练的违约风险识别模型确定用户是否为可垫支用户，得到可垫支用户黑名单或白名单；
违约风险识别模型的训练样本数据包括以下至少一项：用户的银行账户体系、用户消费行为、用户的停车消费行为轨迹。
本申请提供了一种停车收费方法及停车收费***，与现有技术现场缴费成功再放行相比，本申请通过当目标车辆进入第一预定区域时，采集目标车辆的车辆相关信息，然后基于车辆相关信息向支付平台查询确定目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户，继而如果目标用户为可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，对目标车辆直接进行放行处理，并向支付平台发起针对目标车辆的收费请求。即如果目标车辆对应的目标用户为可垫支用户，则在目标车辆离开停车场时，直接对目标车辆进行放行处理，不用即刻进行停车费的支付，省去了发起网络请求进行费用支付的时间，提升了用户出场的效率，避免出现排队出场的现象，进而提升了用户的体验；此外，即使目标车辆对应的用户的账户余额不足以支付停车费，只要该用户为可垫支用户，也直接进行放行处理，不会涉及由无感支付模式切换到人工支付的模式。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例的一种停车收费方法的流程示意图；
图2为本申请实施例的一种停车收费***结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，各实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
本申请实施例提供了一种停车收费方法，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S101，当目标车辆进入第一预定区域时，采集目标车辆的车辆相关信息；
具体地，当通过相应的感应器检测到目标车辆进入第一预定区域时，可以是通过前端***的图像采集设备采集目标车辆的相关信息；其中，第一预定区域可以是停车场的入场区域，其中，一个停车场可以有一个或多个入场区域。
步骤S102，基于车辆相关信息向支付平台查询确定目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户；
具体地，前端***基于采集得到的车辆相关信息向支付平台发起目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户请求，并接收支付平台反馈的查询结果信息。其中，可垫支用户为信誉较好或违约风险低的用户，如果用户为可垫支用户，当用户的账户余额不足以支付停车费用时，支付平台(可以是银行或其他支付平台)可以通过内部户对用户进行垫支，其中，内部户为可以透支的银行账户。
步骤S103，如果目标用户为可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，对目标车辆直接进行放行处理，并向支付平台发起针对目标车辆的收费请求。
具体地，如果支付平台反馈的查询结果为目标用户为可垫支用户，则当检测到目标车辆进入第二预定区域时，直接对目标车辆进行放行处理，并向支付平台发起针对目标车辆的收费请求。其中，第二预定区域可以是停车场的出口区域，一个停车场可以对应有多个出口区域。其中，当目标车辆进入停车场时，前端***会记录目标车辆的进入时间，当目标车辆进入第二预定区域时，可以通过获取相应的时间计算确定目标车辆的停留时间，进而计算出相应的停车费。具体地，前端***可以向发送支付平台发送针对目标车辆的停车费的支付请求。
其中，支付平台存储有用户是否为可垫支用户的黑名单或白名单。其中，黑名单存储有不可垫支用户的名单，白名单存储有可垫支用户的名单。其中，该黑名单或白名单可以是通过预训练的违约风险识别模型对用户进行识别得到，违约风险识别模型的训练样本数据包括但不限于以下至少一项：用户的银行账户体系、用户消费行为、用户的停车消费行为轨迹。其中，该黑名单或白名单中的名单是实时更新的或每隔预定的时间更新一次，也可以是增量更新，即当相应用户的用户数据发生变化时，确定当前该用户是否为可垫支用户，其中用户的用户数据可以包括但不限于用户的银行账户体系、用户消费行为、用户的停车消费行为轨迹，其中，用户停车消费行为轨迹包括但不限于用户停车的城市、场所、时长、时间点和频率等各类停车指标。其中，该预训练的违约识别模型也可以是不断更新的，通过收集的多个客户的停车数据信息不断完善模型，减小模型的误差，提高模型效率。
本申请实施例提供了一种停车收费方法，与现有技术现场缴费成功再放行相比，本申请实施例通过当目标车辆进入第一预定区域时，采集目标车辆的车辆相关信息，然后基于车辆相关信息向支付平台查询确定目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户，继而如果目标用户为可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，对目标车辆直接进行放行处理，并向支付平台发起针对目标车辆的收费请求。即如果目标车辆对应的目标用户为可垫支用户，则在目标车辆离开停车场时，直接对目标车辆进行放行处理，不用即刻进行停车费的支付，省去了发起网络请求进行费用支付的时间，提升了用户出场的效率，避免出现排队出场的现象，进而提升了用户的体验；此外，即使目标车辆对应的用户的账户余额不足以支付停车费，只要该用户为可垫支用户，也直接进行放行处理，不会涉及由无感支付模式切换到人工支付的模式。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，进一步地，该方法包括：
步骤S104(图中未示出)，如果目标用户为不可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，向支付平台发起针对目标车辆的收费请求，待目标用户支付成功之后进行放行处理。
具体地，如果目标用户为不可垫支用户(即为目标用户进行垫支后，目标用户的违约风险较高)，当目标车辆进入第二预定区域时，向支付平台发起针对目标车辆的收费请求，待目标用户支付成功之后进行放行处理。具体地，如果目标用户为无感支付签约用户，支付平台可以直接根据目标用户签约指定的账户进行停车费费用转账处理。如果目标用户的签约账户足以支付停车费，则待停车费支付成功，前端***接收到相应的支付成功结果后，对目标车辆进行放行处理。
其中，无感支付指客户跟银行或者具备支付资质的服务商进行身份信息和账户信息核查后，在具体签约使用场景中实现使用后即实现自动扣费，扣取绑定账户上的费用，无需客户主动缴费。
其中，如果目标用户为不可垫支用户，可以每隔预定的时间查询目标用户的账户是否足以支付停车费，如果足以支付停车费，则当目标车辆进入第二预定区域时，也可以直接进行放行处理。
对于本申请实施例，解决了目标用户为不可垫支用户，停车费的支付问题。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，车辆相关信息为车牌图像，进一步地，该方法还包括：
步骤S105(图中未示出)，对车牌图像进行图像识别得到目标车辆的车牌号信息；
步骤S106(图中未示出)，基于车牌号信息向支付平台查询确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
具体地，车辆相关信息可以是拍摄的车牌图像信息，可以通过OCR识别技术对车牌图像进行识别，得到目标车辆的车牌号信息。其中，也可以通过其他图像识别方法识别得到车牌号信息，如基于卷积神经网络的图像识别方法，本申请此处不做限定。
具体地，前端***将车牌号发送至支付平台查询目标车辆对应的用户是否为可垫支用户，其中，支付平台可以根据车牌号查询得到相应的用户，然后查询确定该用户是否在可垫支用户黑名单或白名单中，确定用户是否为可垫支用户。
对于本申请实施例，解决了如何根据图像相关信息确定用户是否为可垫支用户的问题。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，车辆相关信息为目标车辆司机图像，进一步地，该方法还包括：
步骤S107(图中未示出)，基于司机图像或提取的司机图像的的人脸特征向支付平台查询确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
具体地，车辆相关信息可以是拍摄的司机图像，可以将该司机图像发送至支付平台，由支付平台对该司机图像进行人脸识别，并进一步确定该司机是否为可垫支用户，也可以将提取得到的司机图像的图像特征发送至支付平台，由支付平台确定该司机是否为可垫支用户。
对于本申请实施例，解决了如何根据图像相关信息确定用户是否为可垫支用户的问题。
图2为本申请实施例提供的一种停车收费***，该装置20包括：前端***201、支付平台202；
前端***201，用于当目标车辆进入第一预定区域时，采集目标车辆的车辆相关信息，并基于车辆相关信息向支付平202查询确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户；
支付平台202，用于接收前端***201发送的目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户的查询请求，然后基于预存储的可垫支用户黑名单或白名单确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户，并反馈查询结果至前端***201；
前端***201，用于接收支付平台202反馈的查询结果，如果查询结果为目标用户为可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，对目标车辆直接进行放行处理，并向支付平台202发起针对目标车辆的收费请求。
本申请实施例提供了一种停车收费***，与现有技术现场缴费成功再放行相比，本申请实施例通过当目标车辆进入第一预定区域时，采集目标车辆的车辆相关信息，然后基于车辆相关信息向支付平台查询确定目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户，继而如果目标用户为可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，对目标车辆直接进行放行处理，并向支付平台发起针对目标车辆的收费请求。即如果目标车辆对应的目标用户为可垫支用户，则在目标车辆离开停车场时，直接对目标车辆进行放行处理，不用即刻进行停车费的支付，省去了发起网络请求进行费用支付的时间，提升了用户出场的效率，避免出现排队出场的现象，进而提升了用户的体验；此外，即使目标车辆对应的用户的账户余额不足以支付停车费，只要该用户为可垫支用户，也直接进行放行处理，不会涉及由无感支付模式切换到人工支付的模式。
本实施例的停车收费***可执行本申请上述实施例中提供的一种停车收费方法，其实现原理相类似，此处不再赘述。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，进一步地，该***20还包括：
前端***201，用于如果前端***201接收到的查询结果为目标用户为不可垫支用户，当目标车辆进入第二预定区域时，向支付平台202发起针对目标车辆的收费请求；
支付平台202，用于接收前端***201发送的针对目标车辆的收费请求，并进行收费处理，然后反馈收费处理结果至前端***201；
前端***201，用于接收支付平台202反馈的处理结果，当处理结果为支付成功时，对目标车辆进行放行处理。
对于本申请实施例，解决了目标用户为不可垫支用户，停车费的支付问题。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，进一步地，车辆相关信息为车牌图像，该***20还包括：
前端***201，用于对车牌图像进行图像识别得到目标车辆的车牌号信息，并发送车牌号信息至支付平台202查询确定目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
对于本申请实施例，解决了如何根据车牌图像信息确定目标用户是否为可垫支用户的问题。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，进一步地，目标用户为可垫支用户，该***20还包括：
支付平台202，用于接收前端***发送的针对目标车辆的收费请求，并判断目标车辆对应的用户的账户能否满足收费请求，如果不能满足收费请求，则使用内部账户进行垫支。
对于本申请实施例，解决了目标用户为可垫支用户且用户账户余额不足以支付停车费时，停车费的支付问题。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，进一步地，该***20还包括：
支付平台202，用于基于预训练的违约风险识别模型确定用户是否为可垫支用户，得到可垫支用户黑名单或白名单；
违约风险识别模型的训练样本数据包括以下至少一项：用户的银行账户体系、用户消费行为、用户的停车消费行为轨迹。
对于本申请实施例，解决了可垫支用户黑名单或白名单的确定问题，为后续判断用户是否为可垫支用户提供了基础。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种停车收费方法，其特征在于，应用于前端***，包括：
当目标车辆进入第一预定区域时，采集所述目标车辆的车辆相关信息；
基于所述车辆相关信息向支付平台查询确定所述目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户；
如果所述目标用户为可垫支用户，当所述目标车辆进入第二预定区域时，对所述目标车辆直接进行放行处理，并向所述支付平台发起针对所述目标车辆的收费请求。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
如果所述目标用户为不可垫支用户，当所述目标车辆进入第二预定区域时，向所述支付平台发起针对所述目标车辆的收费请求，待所述目标用户支付成功之后进行放行处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆相关信息为车牌图像，该方法还包括：
对所述车牌图像进行图像识别得到所述目标车辆的车牌号信息；
基于所述车牌号信息向所述支付平台查询确定所述目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆相关信息为目标车辆司机图像，该方法还包括：
基于所述司机图像或提取的所述司机图像的的人脸特征向所述支付平台查询确定所述目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述支付平台存储有用户是否为可垫支用户的黑名单或白名单。
6.一种停车收费***，其特征在于，该停车收费***包括：前端***、支付平台；
所述前端***，用于当目标车辆进入第一预定区域时，采集所述目标车辆的车辆相关信息，并基于所述车辆相关信息向支付平台查询确定所述目标车辆对应的用户是否为可垫支用户；
所述支付平台，用于接收所述前端***发送的所述目标车辆对应的目标用户是否为可垫支用户的查询请求，然后基于预存储的可垫支用户黑名单或白名单确定所述目标车辆对应的用户是否为可垫支用户，并反馈查询结果至所述前端***；
所述前端***用于接收所述支付平台反馈的查询结果，如果所述查询结果为目标用户为可垫支用户，当所述目标车辆进入第二预定区域时，对所述目标车辆直接进行放行处理，并向所述支付平台发起针对所述目标车辆的收费请求。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，该***还包括：
所述前端***，用于如果所述前端***接收到的查询结果为所述目标用户为不可垫支用户，当所述目标车辆进入第二预定区域时，向所述支付平台发起针对所述目标车辆的收费请求；
所述支付平台，用于接收所述前端***发送的针对所述目标车辆的收费请求，并进行收费处理，然后反馈收费处理结果至所述前端***；
所述前端***，用于接收所述支付平台反馈的处理结果，当所述处理结果为支付成功时，对所述目标车辆进行放行处理。
8.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述车辆相关信息为车牌图像，该***还包括：
所述前端***，用于对所述车牌图像进行图像识别得到所述目标车辆的车牌号信息，并发送所述车牌号信息至所述支付平台查询确定所述目标车辆对应的用户是否为可垫支用户。
所述支付平台，用于接收所述车牌号信息，并查询预存储的可垫支用户黑名单或白名单确定所述车牌号对应的用户是否为可垫支用户，并反馈查询结果至所述前端***。
9.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述目标用户为可垫支用户，该***还包括：
所述支付平台，用于接收所述前端***发送的针对所述目标车辆的收费请求，并判断所述目标车辆对应的用户的账户能否满足所述收费请求，如果不能满足所述收费请求，则使用内部账户进行垫支。
10.根据权利要求6所述的***，其特征在于，该***还包括：
所述支付平台，用于基于预训练的违约风险识别模型确定用户是否为可垫支用户，得到可垫支用户黑名单或白名单；
所述违约风险识别模型的训练样本数据包括以下至少一项：用户的银行账户体系、用户消费行为、用户的停车消费行为轨迹。
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