本發(fā)明涉及大數據的，更具體的，涉及一種加油站車輛服務優(yōu)化方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術：

1、隨著汽車數量的不斷增加，加油站作為車主日常生活中必不可少的服務設施，其運營效率和客戶體驗的重要性愈發(fā)凸顯。當前的加油站管理系統(tǒng)主要依賴于傳統(tǒng)的手工記錄和簡單的自動化流程來管理車流和客戶信息，難以滿足日益增長的市場需求和車主對高效服務的期望。在加油高峰期，車主往往需要長時間排隊等待，這不僅影響了加油站的服務質量，也降低了車主的滿意度。

2、現有的加油站信息管理技術大多集中在基礎的車輛信息識別和交易記錄管理上，缺乏對車輛行為模式的深入分析。這導致加油站無法有效預測車流量，難以在高峰期進行合理的資源調度和服務優(yōu)化。此外，現有技術對客戶群體的區(qū)分不夠精確，無法根據不同客戶的需求提供個性化服務和推薦，從而錯失了提升客戶忠誠度和增加收益的機會。

技術實現思路

1、基于上述現有技術的缺陷，本發(fā)明提出了一種加油站車輛服務優(yōu)化方法、裝置、設備及存儲介質，通過對進站車輛的加油記錄、行為模式和客戶特征進行深入分析，旨在幫助加油站更精準地預測車流分布、優(yōu)化資源配置，并為優(yōu)質客戶提供更具針對性的服務建議。此方法不僅可以提升加油站的運營效率，還能夠大幅改善客戶的服務體驗，能有效解決現有技術中存在的各類問題。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明的技術方案如下：

3、一種加油站車輛服務優(yōu)化方法，其包括以下步驟：

4、獲取加油站內車輛的車輛身份信息，并基于所述車輛身份信息對加油站內的車輛進行識別；

5、采集各車輛的進站時間信息、加油量數據和離站時間信息，并將所述進站時間信息、所述加油量數據和所述離站時間信息上傳至云服務器進行集中處理；

6、基于上傳至云服務器的加油量數據，統(tǒng)計各車輛在預設周期內的累計加油量，將每個車輛的累計加油量與預設的多個加油量區(qū)間進行比較，確定車輛對應的加油量區(qū)間，并將對應加油量區(qū)間的商品推薦信息推送至對應車輛的用戶終端；

7、基于上傳至云服務器的進站時間信息和離站時間信息，計算加油站內所有車輛的平均駐留時間，并基于各個加油站的車輛平均駐留時間，調整各個加油站的推薦優(yōu)先級；將加油站的推薦優(yōu)先級信息發(fā)送至用戶終端，以指導車輛在加油站選擇上的決策。

8、進一步，獲取加油站內車輛的車輛身份信息的具體步驟包括：

9、通過部署在加油站內的攝像設備獲取車輛的圖像數據；

10、對獲取的圖像數據進行預處理，以提取車輛的車牌圖像，并利用光學字符識別技術對所述車牌圖像中的字符信息進行識別；

11、對于識別出的車牌信息，利用以下公式計算車牌的置信度評分s：

12、

13、其中，nc為成功識別的車牌字符數，nt為車牌應有的字符總數；

14、基于所述置信度評分s，將車輛分為以下幾類：

15、置信度評分s≥90％的車輛為正常車輛，

16、置信度評分50％≤s＜90％之間的車輛存在車牌破損或模糊，

17、置信度評分s＜50％的車輛為無牌車；

18、對于置信度評分s大于或等于90％的車輛，將識別出的車牌信息作為車輛身份信息；

19、對于置信度評分s小于90％的正常車輛，根據以下公式生成唯一編號id作為車輛身份信息：

20、id＝hash(l車牌+t+x位置+f1+f2+…+fn)

21、其中，l車牌表示識別出的部分車牌字符，t表示車輛通過加油站的時間戳，x位置表示車輛加油的加油泵編號，f1，f2，...，fn為車輛的特征向量元素。

22、其中，對獲取的圖像數據進行預處理包括以下幾個步驟：

23、首先，通過濾波器(如高斯濾波器或中值濾波器)對圖像進行去噪，去除圖像中的噪聲；

24、然后，調整圖像的亮度和對比度，進行圖像增強，以突出車牌區(qū)域的特征，這可以通過直方圖均衡化或對比度拉伸來實現；

25、接下來，將彩色圖像轉換為灰度圖像，減少計算量并專注于亮度信息；

26、隨后，對灰度圖像進行二值化處理，將其轉換為僅包含黑白兩種像素的圖像，以突出車牌字符的邊緣。

27、此后，利用邊緣檢測算法(如canny邊緣檢測或sobel算子)提取圖像中的物體輪廓，幫助定位車牌區(qū)域；

28、通過形態(tài)學操作(如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算)和連通域分析進一步識別并提取出可能的車牌區(qū)域。

29、若車牌在圖像中存在傾斜，還需進行傾斜校正，可采用霍夫變換或仿射變換對車牌區(qū)域進行校正，使車牌字符水平對齊，便于后續(xù)的ocr識別；

30、最后，將提取出的車牌區(qū)域中的字符逐個分割，以便于光學字符識別(ocr)技術對每個字符進行獨立識別。

31、這些預處理步驟能夠顯著提高圖像中車牌字符識別的準確性，為后續(xù)的車牌識別和身份信息提取奠定基礎。

32、其中，車輛的特征向量元素是指用來描述和區(qū)分不同車輛的特征值，這些特征值可以從車輛的圖像、行為模式、物理特征等多方面提取。每個特征值可以看作是特征向量中的一個元素。這些特征向量元素共同組成了一個向量，用來表征和識別車輛。

33、具體來說，特征向量元素可以包括但不限于以下內容：

34、車輛外觀特征：車輛的顏色(如紅色、藍色、黑色等)、車輛的形狀(如轎車、suv、卡車等)、車輛的尺寸(如長、寬、高)、車牌位置(前牌、后牌)；

35、車輛的細節(jié)特征：車牌的字符或模糊識別結果(即使車牌不完全清晰，也可能識別出部分字符)；

36、車燈、輪轂的形狀和樣式：車身上的標志或特殊裝飾(如貼紙、車標等)；

37、車輛的行為特征：加油頻次(例如每周、每月的加油次數)、每次加油的時間段(例如早上、中午、晚上)、每次加油的油量(例如常加滿油，或只是少量加油)、支付方式(例如信用卡、現金、手機支付等)；

38、車輛的位置信息：車輛在加油站中的位置(例如加油泵編號，進出站的路徑)、通過加油站的時間戳。

39、將這些特征提取出來后，它們可以表示為一個特征向量。例如，一個車輛的特征向量可以表示為：

40、f＝[f顏色，f形狀，f尺寸，f車牌字符，f加油頻次，...]

41、其中，f顏色代表車輛顏色的特征值，f形狀代表車輛形狀的特征值，依此類推。

42、這些特征向量元素幫助構建一個獨特的車輛“指紋”，即使在車牌無法清晰識別的情況下，也可以通過這些特征來進行車輛的身份識別和確認。

43、進一步，將編號id以及與編號id相對應的車輛的特征信息上傳至云服務器；其中，所述特征信息包括車輛外觀特征；在后續(xù)識別中，當檢測到與云服務器中存儲的編號id對應的車輛時，調用先前存儲的特征信息進行比對，從而驗證車輛身份。

44、進一步，所述車輛的進站時間信息表示車輛到達加油站的時間點；所述車輛的加油量數據表示車輛在加油站中加注的燃油體積；所述車輛的離站時間信息表示車輛離開加油站的時間點；

45、所述將所述進站時間信息、所述加油量數據和所述離站時間信息上傳至云服務器進行集中處理包括計算車輛在加油站的平均駐留時間，平均駐留時間越短則優(yōu)先級越高。

46、進一步，在將商品推薦信息推送至車輛的用戶終端之前，還包括以下步驟：

47、獲取車輛的車輛歷史消費記錄，并結合加油量區(qū)間和車輛歷史消費記錄生成最終的商品推薦信息。

48、進一步，根據上傳至云服務器的各車輛的進站時間信息，形成車輛進站的歷史車流數據記錄；基于所述歷史車流數據記錄，對未來的高峰期進行預測，并將高峰期信息提前推送至用戶終端。

49、進一步，所述加油站車輛服務優(yōu)化方法還包括：

50、對加油站內各個車輛的駐留時間進行監(jiān)控，所述駐留時間為車輛的進站時間與離站時間的差值；當車輛的駐留時間超過預設閾值時，將駐留時間超過預設閾值的車輛對應的車輛身份信息發(fā)送至對應加油站。

51、進一步，所述用戶終端包括但不限于手機微信號或app。

52、一種加油站車輛服務優(yōu)化裝置，包括：

53、車輛識別模塊，所述車輛識別模塊用于獲取加油站內車輛的車輛身份信息，并基于所述車輛身份信息對加油站內的車輛進行識別；

54、數據采集模塊，所述數據采集模塊用于采集各車輛的進站時間信息、加油量數據和離站時間信息，并將所述進站時間信息、所述加油量數據和所述離站時間信息上傳至云服務器進行集中處理；

55、加油量統(tǒng)計模塊，所述加油量統(tǒng)計模塊用于根據上傳至云服務器的加油量數據，統(tǒng)計各車輛在預設周期內的累計加油量；

56、商品推薦模塊，所述商品推薦模塊用于將每個車輛的累計加油量與預設的多個加油量區(qū)間進行比較，確定車輛對應的加油量區(qū)間，并將對應加油量區(qū)間的商品推薦信息推送至對應車輛的用戶終端；

57、駐留時間計算模塊，所述駐留時間計算模塊用于根據上傳至云服務器的進站時間信息和離站時間信息，計算加油站內所有車輛的平均駐留時間；

58、推薦優(yōu)先級調整模塊，所述推薦優(yōu)先級調整模塊用于根據各個加油站的車輛平均駐留時間，調整各個加油站的推薦優(yōu)先級；

59、優(yōu)先級推送模塊，所述優(yōu)先級推送模塊用于將加油站的推薦優(yōu)先級信息發(fā)送至用戶終端，以指導車輛在加油站選擇上的決策。

60、一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令，所述處理器執(zhí)行所述計算機可讀指令時實現前述的加油站車輛服務優(yōu)化方法的步驟。

61、一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被處理器執(zhí)行時實現前述的加油站車輛服務優(yōu)化方法的步驟。

62、與現有技術相比，本發(fā)明技術方案的有益效果是：

63、本發(fā)明提供了一種加油站車輛服務優(yōu)化方法、裝置、設備及存儲介質，通過集成多種技術手段，實現了加油站內車輛服務的優(yōu)化管理，包括精準識別車輛身份、高效采集和處理數據、個性化商品推薦以及動態(tài)調整加油站推薦優(yōu)先級。通過對車輛歷史數據和實時數據的分析與預測，提高了加油站的服務效率和用戶滿意度，進而優(yōu)化了加油站的運營效益。同時，提供的裝置、電子設備和存儲介質的實施方案，確保了本發(fā)明的廣泛應用性和實用性。