本发明涉及车载智能导航，尤其涉及一种停车位预测方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
1、随着经济的快速发展，人均汽车保有量与日俱增，但停车位需求大于供应且利用率不高，导致城市交通压力与日俱增。因此，能否准确地对剩余停车位数量进行动态推算，提高停车效率已成为交通管理与控制方向的重要问题之一。
2、目前，许多导航应用程序已经提供了停车位搜索功能，根据地图信息中停车场信息，方便驾驶员搜索目的地附近可以停车的位置。
3、然而，这些应用程序通常只能提供停车位的位置信息，而无法准确推算停车位的剩余数量，无法帮助用户快速找到可用的停车位，降低了停车效率和用户体验。
技术实现思路
1、本发明提供了一种停车位预测方法、系统、电子设备和存储介质，解决了因无法提供准确停车位搜索结果而导致的停车效率低下的问题，实现了停车位剩余数量的准确动态推算，提高了停车效率和用户体验。
2、第一方面，本发明实施例提供了一种停车位预测方法，包括：
3、根据用户导航数据确定目标停车位置；
4、按照目标停车位置在导航系统内确定停车场属性特征；
5、基于预设停车位预测模型、停车场属性特征和用户导航数据确定可用停车位数量。
6、第二方面，本发明实施例还提供了一种停车位预测装置，包括：
7、停车位置模块，用于根据用户导航数据确定目标停车位置；
8、停车数据模块，用于按照目标停车位置在导航系统内确定停车场属性特征；
9、停车位预测模块，用于基于预设停车位预测模型、停车场属性特征和用户导航数据确定可用停车位数量。
10、第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：
11、至少一个处理器；以及
12、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
13、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明实施例中任一项的停车位预测方法。
14、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明实施例中任一项的停车位预测方法。
15、根据本发明实施例的技术方案，通过根据用户导航数据确定目标停车位置；按照目标停车位置在导航系统内确定停车场属性特征；基于预设停车位预测模型、停车场属性特征和用户导航数据确定可用停车位数量。通过收集和分析导航系统中的大数据，结合停车场的位置信息和停车位的数量，推算出停车场中剩余的可用停车位数量，帮助用户快速找到可用的停车位，解决了因无法提供准确停车位搜索结果而导致的停车效率低下的问题，实现了停车位剩余数量的准确动态推算，提高了停车效率和用户体验。
16、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种停车位预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据用户导航数据确定目标停车位置，包括：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预设停车位预测模型的训练过程包括：
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述按照所述训练数据集对预设结构的机器学习模型进行训练，包括：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预设停车位预测模型包括线性回归模型、决策树回归模型、支持向量回归模型、随机森林网络模型、时间序列模型中至少之一。
6.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述匹配程度包括以下至少之一：均方差误差、平均绝对误差。
7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于预设停车位预测模型、所述停车场属性特征和所述用户导航数据确定可用停车位数量，包括：
8.一种停车位预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的停车位预测方法。
