CN113011677B - 基于车库的车位排布优化方法及相关产品 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种基于车库的车位排布优化方法及相关产品,所述方法包括:获取目标车库的第一车位排布方案;确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率;在所述第一空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。这样,不仅可以快速的对原有的车位排布方案进行优化,而且优化后的排布方案为最能满足用户需求且能充分的利用车库空间的方案,节省了车位排布方案设计的时间,提高了设计效率。
Description
技术领域
本申请涉及建筑设计领域,具体涉及一种基于车库的车位排布优化方法及相关产品。
背景技术
在日益加快的城市化进程下,人均拥有车辆的比例在逐渐增大,使得停车资源也日趋紧张,但由于土地资源有限,因此如何在保障停车权益的同时最大化的利用现有土地资源成为了设计师的难题。设计师在设计车库中的车位排布方案时由于需要同时考虑多个因素,因此设计方案的组合方式过多,难以快速在可能存在的方案中筛选出最能满足用户需求的排布方案,不仅耗费大量时间而且效率不高。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于车库的车位排布优化方法及相关产品,以期对现有的车位排布方案进行优化,提高车位排布设计的效率。
第一方面,本申请实施例提供了一种基于车库的车位排布优化方法,所述方法包括:
获取目标车库的第一车位排布方案;
确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率;
在所述第一空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。
第二方面,本申请实施例提供了一种基于车库的车位排布优化装置,包括:
获取单元,用于获取第一车位排布方案;
确定单元,用于确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率;
生成单元,用于在所述空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。
第三方面,本申请提供一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器,以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如上述第一方面或第二方面所述的任一方法中的步骤的指令。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面或第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序,其中,所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面或第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序可以为一个软件安装包。
可以看出,本申请实施例中,首先获取目标车库的第一车位排布方案,然后确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率,最后在所述第一空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。这样,不仅可以快速的对原有的车位排布方案进行优化,而且优化后的排布方案为最能满足用户需求且能充分的利用车库空间的方案,节省了车位排布方案设计的时间,提高了设计效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a是本申请实施例提供的一种基于车库车位排布优化方法的***架构图;
图1b是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图2是本申请实施例提供的一种基于车库的车位排布优化方法的流程示意图;
图3是本申请实施例提供的另一种基于车库的车位排布优化方法的流程示意图;
图4是本申请实施例提供的一种基于车库的车位排布优化装置的结构示意图;
图5是本申请实施例提供的另一种基于车库的车位排布优化装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了更好地理解本申请实施例的技术方案,下面先对本申请实施例可能涉及的电子设备及***进行介绍。
下面结合图1a对本申请实施例中的一种基于车库的车位优化方法的***架构进行说明,该***架构100包括开发设备110、云服务器平台120和用户设备130,上述开发设备110和云服务器平台120之间通信连接,上述云服务器平台120与用户设备130之间通信连接。
其中,上述开发设备110可以用于根据目标工程图纸建立基础建筑模型即BIM模型,上述目标工程图纸可以为CAD图纸的集合,具体的,可以对CAD图纸集合进行识别,将各个区域进行构件化来逐步构建上述基础建筑模型,通过多细节层次(Levels of Detail,LOD)技术建立上述基础建筑模型,可以提升基础建筑模型的准确性。
进一步的,上述开发设备110可以搭载虚幻引擎4(Unreal Engine 4,UE4),对上述基础建筑模型进行渲染处理得到高清晰度的建筑模型,并且通过UE4引擎为上述高清晰度的建筑模型添加交互功能以得到目标建筑模型,上述交互功能可以包括对目标建筑模型的移动、缩放、切换视角等,在此不做具体限定。上述开发设备110可以将上述目标建筑模型打包为EXE格式的可执行文件或直接以像素流形式上传至云服务平台120进行云游戏服务的配置。
其中,上述云服务平台120可以包括云GPU服务器121和云前端服务器122,上述云GPU服务器121与云前端服务器122之间相互连接。
在一个可能的实施例中,在开发设备110将上述目标建筑模型打包为EXE格式的可执行文件并上传至云服务平台120的情况下,上述云GPU服务器121用于启动该EXE格式的可执行文件,并将该可执行文件以视频流的形式发送至云前端服务器122,上述云前端服务器122用于接收该视频流形式的数据,并根据该视频流数据生成前端交互页面和交互入口链接,前端交互页面用于使目标用户与目标建筑模型进行交互,交互入口链接用于跳转至所述目标交互页面。上述交互入口链接可以为统一资源定位符(Uniform Resource Locator,URL)、二维码等,在此不做具体限定。
在一个可能的实施例中,在开发设备110将上述目标建筑模型以像素流形式输出至云服务平台120的情况下,可以通过node服务接收上述像素流数据并部署至云服务器平台120,上述云GPU服务器121可以结合上述node服务对该像素流数据进行处理,将该像素流数据以视频流的形式发送至上述云前端服务器122,上述云前端服务器122用于接收该视频流形式的数据,并根据该视频流数据生成前端交互页面和交互入口链接,前端交互页面用于使目标用户与目标建筑模型进行交互,交互入口链接用于跳转至所述目标交互页面。上述交互入口链接可以为统一资源定位符(Uniform Resource Locator,URL)、二维码等,在此不做具体限定。
可以理解的是,上述云服务平台120可以采用基础设施即服务(Infrastructureas a Service,IaaS)来提供上述目标建筑模型的云游戏服务,IaaS指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供。在这种服务模型中,无需自己构建一个数据中心,而是通过租用的方式来使用基础设施服务,包括服务器、存储和网络等,通过IaaS架构的云服务平台,可以为目标用户提供多种通道的云游戏服务,目标用户可以使用用户设备130从移动端,台式电脑端,平板电脑端登入该目标建筑模型的云游戏服务,也可以从网页、小程序等途径登入,在此不做具体限定。大大提升了目标用户与目标建筑模型交互的便携性。
其中,用户设备130可以将第一车位排布方案发送给云服务平台120,由云服务平台确定该车位排布方案是否能满足用户需求,在不能满足用户需求时,通过云服务平台130确定出目标车位排布方案,该云服务平台120再将该目标车位排布方案对应的内容发送给开发设备110,由开发设备110生成目标建筑模型,再然后云服务平台130根据该录入信息生成上述目标建筑模型的流媒体数据,并发送至用户设备130进行展示。
具体的,如上述图1a所述的用户设备等电子设备可能还包括如下结构,请参阅图1b,图1b是本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。如图所示,所述电子设备可以实现本基于车库的车位排布优化方法中的步骤,所述电子设备101包括应用处理器102、存储器103、通信接口104以及一个或多个程序113,其中,所述一个或多个程序113被存储在上述存储器103中,且被配置由上述应用处理器102执行,所述一个或多个程序113包括用于执行下述方法实施例中任一步骤的指令。
通信单元用于支持第一电子设备与其他设备的通信。终端还可以包括存储单元用于存储终端的程序代码和数据。
其中,处理单元可以是应用处理器102或控制器,例如可以是中央处理器(CentralProcessing Unit,CPU),通用处理器,数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP),专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit,ASIC),现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,单元和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等等。通信单元可以是通信接口104、收发器、收发电路等,存储单元可以是存储器103。
所述存储器103可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory,ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM,PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM,EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM,EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory,RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的随机存取存储器(random access memory,RAM)可用,例如静态随机存取存储器(static RAM,SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM,SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double datarate SDRAM,DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM,ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM,SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM,DR RAM)。
具体实现中,所述应用处理器102用于执行如下述方法实施例中由电子设备执行的任一步骤,且在执行诸如发送等数据传输时,可选择的调用所述通信接口104来完成相应操作。
目前,在确定车库中的车位排布方案时由于需要同时考虑多个因素,因此排布方案的组合方式过多,难以快速在可能存在的多个方案中筛选出最能满足用户需求的排布方案,不仅耗费大量时间而且效率不高。
结合上述描述,下面将从方法实例的角度介绍基于车库的车位排布优化方法的执行步骤,请参阅图2,图2是本申请实施例提供的一种基于车库的车位排布优化方法的流程示意图,如图所示,所述基于车库的车位排布优化方法包括:
S201,获取目标车库的第一车位排布方案。
其中,所述第一车位排布方案可以是用户设计的初始排布方案,该初始排布方案可以是在图纸上体现,服务器可以根据图像识别功能,自动提取该图纸中的特征值,包括对车库轮廓、车位尺寸、车位排列方式、出入口位置、柱网尺寸、车道宽度,车道流线、设备房、防火分区位置等排布元素对应的值进行识别,以此获取第一车位排布方案。还可以是用户输入针对车库轮廓、车位尺寸、车位排列方式、出入口位置、柱网尺寸、车道宽度,车道流线、设备房、防火分区位置等排布元素对应的值,该输入方法包括但不限于手动输入或声控输入。
S202,确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率。
其中,所述第一空间利用率包括所述车库按照第一车位排布方案进行建筑空间构建时,该车库中共有的车位数量。在计算车位数量时,需要满足该车位的大小要求,该车库的最小转弯半径要求等,使得该排布方案可以在最大限度内充分利用车库空间面积。或者可以根据车位数量和车位所占的单位面积确定可用面积与整个车库面积的比值。
在一个可能的实例中,所述根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案之前,所述方法还包括:获取所述第一车位排布方案对应的车库的地理位置;获取所述地理位置对应的目标车位设计规范;更改优化算法中的车位设计规范为所述目标车位设计规范。
其中,不同的地理位置和不同的开发商都对车位的设计规范有不同的要求,例如各省市各开发商对停车效率标准要求不同,停车效率是指单位停车面积,深圳市的停车效率就为:单个车位面积需小于40平方米。所述地理位置可以精确到省、市,也可以精确到小区或开发商。因此,在利用优化算法对第一车位排布方案进行优化时,需要先将该优化算法中的关于各地的车位设计规范不同的地方按照地理位置进行更改,使得最终设计出来的车位排布方案可以满足当地或该建筑的需求。
可见,本实例中,根据当前车库所在的地理位置将优化算法中的目标设计规划更改为满足当前地理位置的目标车位设计规范,使得设计出的车位排布方案能满足用户需求,且符合当地规范。
在一个可能的实例中,所述确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率,包括:获取所述第一车位排布方案包括的排布元素;提取每一个所述排布元素对应的特征值;根据所述特征值确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率。
其中,所述排布元素可以包括车库轮廓、车位尺寸、车位排列方式、出入口位置、柱网尺寸、车道宽度、车道流线、设备房位置、防火分区位置等元素,所述特征值可以用来描述该排布元素,例如车道流线的特征值可以为转弯半径对应的值,车库中的车位遮挡物的数量,或者车位边有墙的概率等内容。
具体实现中,在获得每一个排布元素对应的特征值后,可以将每一个排布元素对应的特征值与该排布元素的目标特征值进行比较,确定该排布元素在当前排布方案中是否合理。若不合理,则确定需要对该第一车位排布方案进行更改。
可见,本实例中,根据特征值确定出第一空间利用率,可以增强计算出的第一空间利用率的精确度,且可以根据该特征值对每一个排布元素对应的排布情况进行精确掌握。
在一个可能的实例中,所述根据所述特征值确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率,包括:根据所述目标车位设计规范确定最低停车效率;根据所述最低停车效率和所述特征值计算所述车库的车位数量;根据所述车位数量确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率。
其中,可以根据车位尺寸对应的特征值确定出该车库中的车位的停车效率,然后再根据其他排布元素对应的特征值确定出该车库中车位可用面积,根据该车位可用面积和停车效率计算出车位数量。例如,确定出的最低停车效率为A,根据排布元素确定的特征值确定出墙的位置和数量,然后根据车库轮廓确定出车库可用面积B,再根据墙的位置和数量将车库划分为多个分区,获取每个分区的车位可用面积b,然后计算出每个分区的的车位数量y,因此车位数量Y的计算方式为:Y=INT[(b1+b2+...+bn)÷A],其中,bn是指在在第n个分区内的车位数量,此时的第一空间利用率S的计算方式为:S=YA÷B。
可见,本实例中,根据停车效率和停车数量确定出该车库的第一空间利用率,可以在满足设计需求的基础上提高第一空间利用率的计算效率。
S203,在所述第一空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。
其中,所述优化算法是基于海量优质的地库车位排布的设计图纸,通过大量神经网络学***台在获得了第一车位排布方案后,首先会确定该方案的第一空间利用率,若该第一空间利用率低于预设空间利用率时,服务平台就会根据用户需求基于该车库的客观情况,对该车位的排布方案进行重新设计,以此获得至少一个符合预设空间利用率的目标车位排布方案。
在一个可能的实例中,所述根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案,包括:获取所述第一车位排布方案中的多个排布元素;确定所述多个排布元素中任意一个排布元素为当前排布元素;根据优化算法调整所述当前排布元素在所述第一车位排布方案中的排布方式,得到多个第二车位排布方案;确定所述目标车库分别按照所述多个第二车位排布方案进行建筑空间构建的第二空间利用率;确定所述多个第二车位排布方案对应的多个第二空间利用率中,所述第二空间利用率最大的第二车位排布方案为针对所述当前排布元素的第三车位排布方案;重复上述步骤,直到获得针对所述多个排布元素中的每一个排布元素的第三车位排布方案;根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。
其中,可以采用单变量分析的方法分别调整车位大小、车位排列方式、出入口位置、柱网大小、车道宽度,车道流线、设备房、防火分区位置等排布元素的值,循环此流程,获得不同的第二车位排布方案,然后从这些第二车位排布方案中寻找出针对每一个变量的最优排布方案,所述最优排布方案为空间利用率最大的车位排布方案。例如,基于第一排布方案,首先用户车位尺寸做单一变量,用不同的车位尺寸和原有第一车位排布方案中的其他排布元素进行车位排布,得到多个第二车位排布方案,然后在这多个第二车位排布方案中再选择出一个针对该车位尺寸的第三车位排布方案,该第三车位排布方案对应的第二空间利用率是这多个第二车位排布方案中最高的,所述第二空间利用率的计算方案与上述第一空间利用率的计算法方式相同。在确定每个第二车位排布方案的第二空间利用率时,可以先确定每个第二车位排布方案中对应的各个元素的特征值是否符合该元素的预设特征值,若是不满足,则可以删除该第二车位排布方案,不用再计算该第二车位排布方案的第二空间利用率。然后再将车道宽度做单一变量,用户不同的车道宽度和原有第一车位排布方案中的包括原车位尺寸在内的其他排布元素进行车位排布,和获得针对车位尺寸的第三排布方案一样,获取针对车道宽度的车位排布方案。以此类推,获取针对上述每一个排布元素的第三车位排布方案。
可见,本实例中,使用单变量分析的方法,获得针对每一个车位排布元素的第三车位排布方案,可以最大程度的获取车位排布方案进行全面分析,使得最终确定的目标车位排布方案为既能满足用户需求,又对车库空间的利用率最大。
在一个可能的实例中,所述根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案,包括:根据所述优化算法将多个第三车位排布方案中的任意一个第三车位排布方案与一个或多个其他第三车位排布方案进行组合,得到多个组合车位排布方案,所述其他第三车位排布方案为所述多个第三车位排布方案中的车位排布方案;确定所述目标车库分别按照所述多个组合车位排布方案进行建筑空间构建的第三空间利用率;确定所述多个车位组合排布方案中所述第三空间利用率大于所述预设空间利用率的组合车位排布方案为目标车位排布方案。
其中,在获得针对每一个排布元素的第三车位排布方案后,可以再通过不同的组合条件,对上述多个第三车位排布方案进行组合调整,以此获得多个组合车位方案,最后再对这些组合车位方案对应的第三空间利用率进行计算,该第三空间利用率的计算方式与第一空间利用率的计算方式相同。在获得目标车位排布方案时,可以获取每个排布元素的第三车位排布方案中,针对的该排布元素的特征值的大小,然后将这些特征值与其他排布元素的特征值进行组合排布,以此获取组合车位排布方案,最后确定组合车位排布方案中的空间利用率大于预设空间利用率的组合排布方案为目标车位排布方案。例如,将车位大小对应的第三排布方案与车道宽度对应的第三车位排布方式进行组合,得到组合车位排布方案,或者将车位大小对应的第三车位排布方案、车道宽度对应的第三车位排布方案和车道流线对应的第三车位排布方案进行组合,得到组合车位排布方案。
可见,本实例中,通过多变量分析,将多个排布元素对应的第三车位排布方案进行再组合,获得目标车位排布方案,可以快速获取最优的车位排布方案,在保证车位排布方案能满足用户需求且空间利用率满足预设空间利用率的情况下,提高车位排布的效率。
在一个可能的实例中,所述多个排布元素包括:调整车位大小、车位排布方式、出入口位置、柱网大小、车道宽度,车道流线、设备房、防火分区位置。
可见,本实例中,可以全面考虑影响车库的空间利用率的排布元素,使得快速准确的设计出车位排布方案。
具体的,在确定了目标车位排布方案后,服务平台可以获取根据该目标车位排布方案的BIM模型,使得目标用户可以与地下车库模型BIM进行交互,点击任意车位区域查看该车位的详细信息,如针对净高(即安装管道后的最低点高度)低于预设高度的车位,当目标用户选择该车位并选定了目标车型的情况下,进一步在交互页面提供后备厢(针对特定车型隐藏式触发车顶箱碰撞测试,如越野车等)碰撞测试功能,可以通过以下交互步骤实现该功能:
步骤A1,用户设备接收来自目标用户的点击操作指令,确定目标用户选择的目标车位,以向云端发送该目标车位的信息反馈请求。
步骤A2,云端接收该目标车位的信息反馈请求,在检测到该目标车位的净高低于预设高度时,推送包含后备厢碰撞测试功能的流媒体数据。
其中,该流媒体数据可以以交互页面的形式展示,在检测到目标车位的净高低于预设高度时,交互页面以第一人称视角展示该目标车位,并在下方显示“后备厢碰撞测试”按钮。
步骤A3,用户设备展示该流媒体数据,并接收目标用户针对该碰撞测试功能的选择指令,显示车辆信息录入页面,接收目标用户录入的目标车型信息,向云端发送该目标车型信息。
其中,目标用户点击“后备厢碰撞测试”按钮后,可以进入二级页面,该二级页面为车辆信息录入页面,包括多种录入途径,目标用户可以以文字、图片、视频、语音等方式在该页面录入目标车辆信息。举例来说,目标用户可以在该车辆信息录入页面上传想要进行测试的车辆图片,云端可以通过以下步骤得到目标车型信息:
步骤B1,对车辆图片进行预处理,并对所述车辆图片进行图像分割得到目标车辆区域;
步骤B2,对所述目标车辆区域进行轮廓提取,得到第一车型轮廓;
步骤B3,对所述目标车辆区域进行特征点提取,得到第一特征点集;
轮廓提取算法可以为以下至少一种:霍夫变换、canny算子、sobel算子、prewitt算子等等,在此不做限定,特征点提取算法可以为以下至少一种:harris角点检测、尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)、拉普拉斯变换、小波变换、轮廓波变换、剪切波变换等等,在此不做限定。
步骤B4,将所述第一车型轮廓与预设车型模板i的第二车型轮廓进行匹配,得到第一匹配值,所述预设车型模板i为预设车型模板集中的任一车型模板;
步骤B5,将所述第一特征点集与所述预设模板i的第二特征点集进行匹配,得到第二匹配值;
步骤B6,在所述第一匹配值大于第一匹配阈值且所述第二匹配值大于第二匹配阈值时,确定所述目标区域的目标清晰度;
其中,若第一匹配值小于第一匹配阈值或第二匹配值小于第二匹配阈值,则将所述第一车型轮廓与预设车型模板集中的除预设车型模板i之外的任意一个预设车型模板x的车型轮廓进行匹配,且,将所述第一特征点集与预设车型模板集中的除预设车型模板i之外的任意一个预设车型模板x的特征点集进行匹配,直到所述第一匹配值大于第一匹配阈值且所述第二匹配值大于第二匹配阈值为止。上述第一匹配阈值和第二匹配阈值可以自行设定。
步骤B7,按照预设的清晰度与权值对之间的映射关系,确定所述目标清晰度对应的目标权值对,所述目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值;
其中,上述目标第一权值与目标第二权值之和为1,且目标第一权值和目标第二权值都处于0到1之间。
步骤B8,依据所述第一匹配值、所述第二匹配值、所述目标第一权值和所述目标第二权值进行加权运算,得到目标匹配值;
其中,目标匹配值=目标第一权值*第一匹配值+目标第二权值*第二匹配值。
步骤B9,在所述目标匹配值大于第三预设阈值时,确定预设车型模板i对应的车型为目标车型;
步骤B10,根据所述目标车型确定目标车型信息,所述目标车型信息包括车辆尺寸信息等。
语音录入、视频录入等方式可以采用对应的语音识别和视频识别等方法确定目标车辆信息,在此对不再赘述。
步骤A4,云端接收目标车型信息,确定目标车型的后备厢最高开启高度和车顶箱最高开启高度;
步骤A5,根据目标车型的后备厢最高开启高度和车顶箱最高开启高度生成预设动画页面,并发送至用户设备。
其中,若车顶箱最高开启高度大于后备厢最高开启高度,则执行:
若净高大于车顶箱最高开启高度,则发送第一动画,该第一动画包括后备厢开启动画和车顶箱开启动画;
若净高大于后备厢最高开启高度,且小于车顶箱最高开启高度,则发送第二动画,该第二动画包括后备厢开启动画,同时包括车顶箱开启碰撞动画;
若净高小于或等于后备厢最高开启高度,则发送第三动画,该第三动画仅包含后备厢开启碰撞动画。
若车顶箱最高开启高度小于或等于后备厢最高开启高度,则执行:
若净高大于后备厢最高开启高度,则发送第四动画,该第四动画包含后备厢开启动画和车顶箱开启动画;
若净高小于后备厢最高开启高度,则发送第五动画,包含后备厢开启碰撞动画。
上述后备厢或车顶箱发生碰撞时,可以在碰撞动画页面生成提示信息,该提示信息可以以文字、图片、声音、视频等形式向目标用户展示,用于提醒目标用户此时目标车位与目标车型不匹配。
通过上述步骤,目标用户可以与地下车库模型BIM交互,查看目标车位停放不同车型时净高是否符合目标车型的需求,直接以云游戏方式进行交互,以动画形式进行展示,大大提升目标用户的交互体验。
可见,本申请实施例中,首先获取目标车库的第一车位排布方案,然后确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率,最后在所述第一空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。这样,不仅可以快速的对原有的车位排布方案进行优化,而且优化后的排布方案为最能满足用户需求且能充分的利用车库空间的方案,节省了车位排布方案设计的时间,提高了设计效率。
请参阅图3,图3是本申请实施例提供的另一种基于车库的车位排布优化方法的流程示意图,该基于车库的车位排布优化方法包括以下步骤:
S301,获取目标车库的第一车位排布方案;
S302,确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率;
S303,在所述第一空间利用率低于预设空间利用率时,获取所述第一车位排布方案中的多个排布元素;
S304,确定所述多个排布元素中任意一个排布元素为当前排布元素;
S305,根据优化算法调整所述当前排布元素在所述第一车位排布方案中的排布方式,得到多个第二车位排布方案;
S306,确定所述目标车库分别按照所述多个第二车位排布方案进行建筑空间构建的第二空间利用率;
S307,确定所述多个第二车位排布方案对应的多个第二空间利用率中,所述第二空间利用率最大的第二车位排布方案为针对所述当前排布元素的第三车位排布方案;
S308,重复上述步骤,直到获得针对所述多个排布元素中的每一个排布元素的第三车位排布方案;
S309,根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。
可见,本实例中,根据单变量分析法,将每个排布元素确定为当前排布元素,然后只改变当前排布元素的特征值的大小,将不同的特征值的当前排布元素与第一车位排布方案中的其他排布元素进行车位排布,获得第二车位排布方案,然后确定第二车位排布方案中的第二空间利用率最大的车位排布元素为针对该当前排布元素的第三车位排布方案,然后将其他任意一个排布元素确定为当前排布元素,重复上述步骤,或者针对每一个排布元素的第三车位排布方案,然后根据第三车位排布方案获取目标车位排布方案。这样不仅可以全面快速的获取所有可能的车位排布方案,还可以使得设计出的车位排布方案不仅能充分的利用车库空间,而且能满足用户需求,提高车位排布的效率。
与上述图2、图3实施例一致的,请参阅图4,图4是本申请实施例提供的一种基于车库的车位排布优化装置的结构示意图。所述车位排布优化装置400包括获取单元401,用于获取第一车位排布方案;确定单元402,用于确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率;生成单元403,用于在所述空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。
在一个可能的实例中,在所述根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案方面,所述生成单元403具体用于:获取所述第一车位排布方案中的多个排布元素;确定所述多个排布元素中任意一个排布元素为当前排布元素;根据优化算法调整所述当前排布元素在所述第一车位排布方案中的排布方式,得到多个第二车位排布方案;确定所述目标车库分别按照所述多个第二车位排布方案进行建筑空间构建的第二空间利用率;确定所述多个第二车位排布方案对应的多个第二空间利用率中,所述第二空间利用率最大的第二车位排布方案为针对所述当前排布元素的第三车位排布方案;重复上述步骤,直到获得针对所述多个排布元素中的每一个排布元素的第三车位排布方案;根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案。
在一个可能的实例中,在所述根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案方面,所述生成单元403具体用于:根据所述优化算法将多个第三车位排布方案中的任意一个第三车位排布方案与一个或多个其他第三车位排布方案进行组合,得到多个组合车位排布方案,所述其他第三车位排布方案为所述多个第三车位排布方案中的车位排布方案;确定所述目标车库分别按照所述多个组合车位排布方案进行建筑空间构建的第三空间利用率;确定所述多个车位组合排布方案中所述第三空间利用率大于所述预设空间利用率的组合车位排布方案为目标车位排布方案。
在一个可能的实例中,在所述多个排布元素包括:调整车位大小、车位排布方式、出入口位置、柱网大小、车道宽度,车道流线、设备房、防火分区位置。
在一个可能的实例中,在所述根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案之前,所述装置400还用于:获取所述第一车位排布方案对应的车库的地理位置;获取所述地理位置对应的目标车位设计规范;更改优化算法中的车位设计规范为所述目标车位设计规范。
在一个可能的实例中,在所述确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率方面,所述确定单元402具体用于:获取所述第一车位排布方案包括的排布元素;提取每一个所述排布元素对应的特征值;根据所述特征值确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率。
在一个可能的实例中,在所述根据所述特征值确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率方面,所述确定单元402具体用于:根据所述目标车位设计规范确定最低停车效率;根据所述最低停车效率和所述特征值计算所述车库的车位数量;根据所述车位数量确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率。
可以理解的是,由于方法实施例与装置实施例为相同技术构思的不同呈现形式,因此,本申请中方法实施例部分的内容应同步适配于装置实施例部分,此处不再赘述。
在采用集成的单元的情况下,如图5所示,图5是本申请实施例提供的另一种基于车库的车位排布优化装置的结构示意图。在图5中,基于车库的车位排布优化装置500包括:处理模块502和通信模块501。处理模块502用于对基于车库的车位排布优化装置的动作进行控制管理,例如,对获取单元401、确定单元402和生成单元403在执行相关命令时的控制管理,和/或用于执行本文所描述的技术的其它过程。通信模块501用于支持基于车库的车位排布优化装置与其他设备之间的交互。如图5所示,基于车库的车位排布优化装置还可以包括存储模块503,存储模块503用于存储基于车库的车位排布优化装置的程序代码和数据。
其中,处理模块502可以是处理器或控制器,例如可以是中央处理器(CentralProcessing Unit,CPU),通用处理器,数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP),ASIC,FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等等。通信模块501可以是收发器、RF电路或通信接口等。存储模块503可以是存储器。
其中,上述方法实施例涉及的各场景的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述,在此不再赘述。上述基于车库的车位排布优化装置500和基于车库的车位排布优化装置500均可执行上述图2和图3所示的基于车库的车位排布优化方法。
上述实施例,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时,上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤,上述计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包,上述计算机包括电子设备。
应理解,在本申请的各种实施例中,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的方法、装置和***,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的;例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式;例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理包括,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
虽然本发明披露如上,但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,可轻易想到变化或替换,均可作各种更动与修改,包含上述不同功能、实施步骤的组合,包含软件和硬件的实施方式,均在本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于车库的车位排布优化方法,其特征在于,包括:
获取目标车库的第一车位排布方案;
确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率;
在所述第一空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案;
所述根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案,包括:
获取所述第一车位排布方案中的多个排布元素;
确定所述多个排布元素中任意一个排布元素为当前排布元素;
根据优化算法调整所述当前排布元素在所述第一车位排布方案中的排布方式,得到多个第二车位排布方案;
确定所述目标车库分别按照所述多个第二车位排布方案进行建筑空间构建的第二空间利用率;
确定所述多个第二车位排布方案对应的多个第二空间利用率中,所述第二空间利用率最大的第二车位排布方案为针对所述当前排布元素的第三车位排布方案;
重复上述步骤,直到获得针对所述多个排布元素中的每一个排布元素的第三车位排布方案;
根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案;
所述根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案,包括:
根据所述优化算法将多个第三车位排布方案中的任意一个第三车位排布方案与一个或多个其他第三车位排布方案进行组合,得到多个组合车位排布方案,所述其他第三车位排布方案为所述多个第三车位排布方案中的车位排布方案;
确定所述目标车库分别按照所述多个组合车位排布方案进行建筑空间构建的第三空间利用率;
确定所述多个组合车位 排布方案中所述第三空间利用率大于所述预设空间利用率的组合车位排布方案为目标车位排布方案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个排布元素包括:调整车位大小、车位排列方式、出入口位置、柱网大小、车道宽度,车道流线、设备房、防火分区位置。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案之前,所述方法还包括:
获取所述第一车位排布方案对应的车库的地理位置;
获取所述地理位置对应的目标车位设计规范;
更改优化算法中的车位设计规范为所述目标车位设计规范。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率,包括:
获取所述第一车位排布方案包括的排布元素;
提取每一个所述排布元素对应的特征值;
根据所述特征值确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述特征值确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率,包括:
根据所述目标车位设计规范确定最低停车效率;
根据所述最低停车效率和所述特征值计算所述车库的车位数量;
根据所述车位数量确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率。
6.一种基于车库的车位排布优化装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取目标车库的第一车位排布方案;
确定单元,用于确定所述目标车库按照所述第一车位排布方案进行建筑空间构建的第一空间利用率;
生成单元,用于在所述空间利用率低于预设空间利用率时,根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案;
在所述根据优化算法和所述第一车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案方面,所述生成单元还用于:获取所述第一车位排布方案中的多个排布元素;
确定所述多个排布元素中任意一个排布元素为当前排布元素;
根据优化算法调整所述当前排布元素在所述第一车位排布方案中的排布方式,得到多个第二车位排布方案;
确定所述目标车库分别按照所述多个第二车位排布方案进行建筑空间构建的第二空间利用率;
确定所述多个第二车位排布方案对应的多个第二空间利用率中,所述第二空间利用率最大的第二车位排布方案为针对所述当前排布元素的第三车位排布方案;
重复上述步骤,直到获得针对所述多个排布元素中的每一个排布元素的第三车位排布方案;
根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案;
在所述根据所述每一个排布元素的第三车位排布方案生成至少一个目标车位排布方案方面,所述生成单元还用于:根据所述优化算法将多个第三车位排布方案中的任意一个第三车位排布方案与一个或多个其他第三车位排布方案进行组合,得到多个组合车位排布方案,所述其他第三车位排布方案为所述多个第三车位排布方案中的车位排布方案;
确定所述目标车库分别按照所述多个组合车位排布方案进行建筑空间构建的第三空间利用率;
确定所述多个组合车位 排布方案中所述第三空间利用率大于所述预设空间利用率的组合车位排布方案为目标车位排布方案。
7.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器,以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求1-5任一项所述的方法中的步骤的指令。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN111506939A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-07 | 广东博智林机器人有限公司 | 一种车库设计方法、装置、终端和介质 |
CN111915091A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-10 | 广东博智林机器人有限公司 | 一种车位排布方法、装置、终端和介质 |
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