仓库位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种仓库位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.随着共享单车服务在城市中的普及，经营较久的城市为了提供高效的服务和更好地满足用户需求，共享单车服务商需要在城市中选择合适的位置作为共享单车的仓库，以便于在仓库中对共享单车提供维修换电服务。
3.传统技术中，通过共享单车服务商的主观判断或历史经验来选择仓库位置。然而，这种方式难以全面、客观地评估区域的优劣，从而导致仓库位置的选择不够理想，例如导致共享单车入库维修换电后返站距离长，降低了运维效率。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高运维效率的仓库位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
5.第一方面，本技术提供了一种仓库位置确定方法，所述方法包括：根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；基于所述枢纽点确定仓库位置。
6.在一种可能的实现方式中，所述根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，包括：获取所述第一服务区域中道路点的道路信息，所述道路信息包括所述道路点所在道路的起始坐标和终止坐标；根据所述轨迹信息和所述道路信息，确定所述骑行路线是否经过所述道路点；若所述骑行路线经过所述道路点，则将所述骑行路线经过的道路点的得分加一。
7.在一种可能的实现方式中，所述根据所述轨迹信息和所述道路信息确定所述骑行路线是否经过所述道路点，包括：针对所述轨迹信息中的每个轨迹点，若所述轨迹点的坐标与所述道路点对应的起始坐标之间的距离或者与所述道路点对应的终止坐标之间的距离小于第二阈值，则确定所述骑行路线经过所述道路点。
8.在一种可能的实现方式中，所述基于所述枢纽点确定仓库位置，包括：
对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇；基于每个类簇确定一个仓库位置。
9.在一种可能的实现方式中，所述对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇，包括：确定聚类半径、最小样本数和距离度量方式；对所述枢纽点进行聚类处理得到所述多个类簇，其中，每个类簇中包括的枢纽点的数量大于或者等于所述最小样本数，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离小于所述聚类半径，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离是采用所述距离度量方式确定的。
10.在一种可能的实现方式中，所述确定聚类半径包括：将所述第一服务区域的各顶点到所述第一服务区域质心的距离的平均值，确定为平均距离；根据所述平均距离确定初始半径，所述初始半径小于所述平均距离；若所述初始半径在预设区间内，则将所述初始半径确定为所述聚类半径；若所述初始半径不在所述预设区间内，则将所述预设区间的最小值或者最大值确定为所述聚类半径。
11.在一种可能的实现方式中，所述基于每个类簇确定一个仓库位置，包括：确定各类簇中枢纽点的最小外接多边形；将各类簇的最小外接多边形的质心位置确定为所述仓库位置。
12.第二方面，本技术还提供了一种仓库位置确定装置，所述装置包括：获取模块，用于根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；第一确定模块，用于根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；第二确定模块，用于若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；第三确定模块，用于基于所述枢纽点确定仓库位置。
13.在一种可能的实现方式中，所述第一确定模块还用于：获取所述第一服务区域中道路点的道路信息，所述道路信息包括所述道路点所在道路的起始坐标和终止坐标；根据所述轨迹信息和所述道路信息，确定所述骑行路线是否经过所述道路点；若所述骑行路线经过所述道路点，则将所述骑行路线经过的道路点的得分加一。
14.在一种可能的实现方式中，所述根据所述轨迹信息和所述道路信息确定所述骑行路线是否经过所述道路点，包括：针对所述轨迹信息中的每个轨迹点，若所述轨迹点的坐标与所述道路点对应的起始坐标之间的距离或者与所述道路点对应的终止坐标之间的距离小于第二阈值，则确定所述骑行路线经过所述道路点。
15.在一种可能的实现方式中，所述第三确定模块还用于：对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇；
基于每个类簇确定一个仓库位置。
16.在一种可能的实现方式中，所述对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇，包括：确定聚类半径、最小样本数和距离度量方式；对所述枢纽点进行聚类处理得到所述多个类簇，其中，每个类簇中包括的枢纽点的数量大于或者等于所述最小样本数，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离小于所述聚类半径，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离是采用所述距离度量方式确定的。
17.在一种可能的实现方式中，所述确定聚类半径包括：将所述第一服务区域的各顶点到所述第一服务区域质心的距离的平均值，确定为平均距离；根据所述平均距离确定初始半径，所述初始半径小于所述平均距离；若所述初始半径在预设区间内，则将所述初始半径确定为所述聚类半径；若所述初始半径不在所述预设区间内，则将所述预设区间的最小值或者最大值确定为所述聚类半径。
18.在一种可能的实现方式中，所述基于每个类簇确定一个仓库位置，包括：确定各类簇中枢纽点的最小外接多边形；将各类簇的最小外接多边形的质心位置确定为所述仓库位置。
19.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；基于所述枢纽点确定仓库位置。
20.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；基于所述枢纽点确定仓库位置。
21.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；基于所述枢纽点确定仓库位置。
22.上述仓库位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质，根据第一服务区域中第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，确定第一服务区域中道路点的得分，然后，将道路点的得分大于第一阈值的道路点确定为第一服务区域中的枢纽点，进而基于枢纽点确定仓库位置，这样通过将骑行路线经过较多的道路点确定为枢纽点，并基于枢纽点确定仓库位置，使得较多的骑行路线靠近仓库位置，从而使共享单车需要维修或者换电时可以尽快进入仓库，并在入库维修换电后可以尽快返回到投放站点，缩短了运维调度距离，有效提升了运维效率。
附图说明
23.图1为本技术实施例提供的仓库位置确定方法的流程示意图；图2为本技术实施例提供的仓库位置确定装置的结构框图；图3为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
24.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
25.在一个实施例中，图1为本技术实施例提供的仓库位置确定方法的流程示意图。本技术实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。其中，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机和平板电脑等。如图1所示，所述方法可以包括以下步骤：步骤s101，根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息。
26.第一服务区域可以表示待确定仓库位置的区域。第一服务区域可以为任意一个开放共享单车服务的区域。第一服务区域可以包括一个或多个城市，也可以包括一个城市的部分区域，例如一个城市的一个或多个行政区或者一个多个街道或者一个或多个商圈等。本技术实施例对第一服务区域不作限制。下面以一个城市作为第一服务区域对本技术实施例提供的仓库位置确定方法进行示例性说明。
27.第一时间段可以表示任意一个历史时间段。例如，第一时间段可以为最近三个月
或者最近两周等。可以理解的是，第一时间段越长，第一时间段内产生的骑行订单也就越多，得到的得分也就越准确。第一时间段越短，第一时间段内产生的骑行订单也就越少，获取得分过程中的计算量也就越小。第一时间段可以根据需要进行设置，本技术实施例对此不作限制。
28.骑行订单中包括骑行时长、骑行路线和骑行费用等信息。因此，可以根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取第一服务区区域中第一时间段内的骑行路线的轨迹信息。其中，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标。在一个示例中，轨迹点的坐标可以为轨迹点的经纬度。也就是说，轨迹信息可以由经纬度序列表示。
29.步骤s102，根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分。
30.每个道路点代表了唯一的一条道路。道路点可以为其代表道路中的任意一个点，例如道路点可以为其代表道路的起始位置、终止位置或者中间位置等。本技术实施例对道路点在道路中的具体位置不作限制。
31.所述道路点的得分可以用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量。当道路点的得分较大时，表明经过该道路点的骑行路线的数量较多。当道路点的得分较小时，表明经过该道路点的骑行路线的数量较少。而经过道路点的骑行路线的数量越多，表明共享单车出现在该道路点附近的概率越大。因此，将仓库位置设置在得分较高的道路点附近，可以使共享单车需要维修或者换电时可以尽快进入仓库，并在入库维修换电后可以尽快返回到投放站点，从而缩短运维调度距离，有效提升运维效率。
32.在一种可能的实现方式中，步骤s102可以包括：获取所述第一服务区域中道路点的道路信息；根据所述轨迹信息和所述道路信息，确定所述骑行路线是否经过所述道路点；若所述骑行路线经过所述道路点，则将所述骑行路线经过的道路点的得分加一。
33.其中，所述道路信息包括所述道路点所在道路的起始坐标和终止坐标。因此，获取到道路点的道路信息之后，即可以确定道路点所属道路的位置坐标。而根据轨迹信息可以知道骑行路线经过的轨迹点的坐标。因此，根据骑行路线的轨迹信息和道路点的道路信息，可以确定骑行路线是否经过了道路点。若骑行路线经过了某个道路点，则可以将该道路点的得分加一，也就是说将经过该道路点的骑行路线的数量加一。若骑行路线没有经过某个道路点，则无需更新该道路点的得分。
34.可选的，所述根据所述轨迹信息和所述道路信息确定所述骑行路线是否经过所述道路点可以包括：针对所述轨迹信息中的每个轨迹点，若所述轨迹点的坐标与所述道路点对应的起始坐标之间的距离或者与所述道路点对应的终止坐标之间的距离小于第二阈值，则确定所述骑行路线经过所述道路点。
35.在确定骑行路线是否及经过了某个道路点时，可以针对该骑行路线的轨迹信息中的每个轨迹点进行处理。其中，第二阈值可以用于判断轨迹点与道路点所属道路的距离，该距离具体可以为轨迹点与道路点所属道路的起始坐标之间的距离，或者为轨迹点与道路点所属道路的终止坐标之间的距离。第二阈值可以根据需要进行设置，例如第二阈值可以为10米或者5米等。
36.针对每个轨迹点，若该轨迹点与该道路点对应的起始坐标之间的距离小于第二阈值，表明骑行路线经过了道路点附近，因此可以确定该轨迹点经过了该道路点。或者，若该
轨迹点与该道路点对应的终止坐标之间的距离小于第二阈值，表明骑行路线经过了道路点附近，因此可以确定该轨迹点经过了该道路点。
37.在一种可能的实现方式中，可以基于城市路网确定第一服务区域中的道路，然后在每条道路中确定道路点。其中，第一服务区域中的道路之间没有重叠，且不包括路口。
38.步骤s103，若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点。
39.其中，第一阈值可以用于衡量道路点的得分。在一个示例中，第一阈值可以根据需要的枢纽点的数量进行设置，需要十个枢纽点，则可以将得分前十的道路点确定为枢纽点，此时第一阈值可以为得分第十的道路点的得分。第一阈值还可以根据其他需要进行设置。例如，第一阈值可以作为道路点得分的下限，若道路点的得分小于第一阈值，表明经过该道路点的骑行路线太少，没有必要在附近设置仓库。因此，在道路点的得分大于第一阈值时，将道路点确定为枢纽点。
40.步骤s104，基于所述枢纽点确定仓库位置。
41.由于经过枢纽点的骑行路线较多，因此可以基于枢纽点确定仓库位置，例如在枢纽点附近（例如20米分为内）确定仓库位置。
42.由于城市核心区域可能为存在枢纽点较为几种的区域，这部分枢纽点在后续计算仓库位置时全部保留，会造成充分计算，从而造成计算资源的浪费。在一种可能的实现方式，步骤s104可以包括：对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇；基于每个类簇确定一个仓库位置。
43.在本技术实施例中，通过对枢纽点进行聚类的方式，仅保留部分枢纽点用来计算仓库位置，可以有效节省计算资源。本技术实施例中对聚类处理时采用的聚类方式不做限制，例如可以采用dbscan密度聚类、k均值聚类和均值漂移聚类等。
44.在一种可能的实现方式中，所述对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇，包括：确定聚类半径、最小样本数和距离度量方式；对所述枢纽点进行聚类处理得到所述多个类簇。
45.其中，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离小于所述聚类半径。一般来说，聚类半径越大，类簇中包括的枢纽点的数量越多；聚类半径越小，类簇中包括的枢纽点的数量越小。聚类半径是聚类处理过程中的重要超参数，可以根据数据集的特征（在本技术实施例中是枢纽点的特征）进行调整。
46.可选的，所述确定聚类半径包括：将所述第一服务区域的各顶点到所述第一服务区域质心的距离的平均值，确定为平均距离；根据所述平均距离确定初始半径，所述初始半径小于所述平均距离；若所述初始半径在预设区间内，则将所述初始半径确定为所述聚类半径；若所述初始半径不在所述预设区间内，则将所述预设区间的最小值或者最大值确定为所述聚类半径。
47.在一个示例中，可以将平均距离的一半作为初始半径，或者对平均距离开更号的结果作为初始半径。在本技术实施例中，初始半径小于平均距离即可，对其具体取值不做限制。
48.预设区间可以根据需要进行设置。预设区间可以用来控制聚类半径的大小，使其不会过小或者过大。若初始半径在预设区间内，则可以直接将初始半径确定为聚类半径。若
初始半径不在预设区间内且初始半径小于预设区间的最小值，表明初始半径过小，将初始半径直接作为聚类半径的话，可能造成应该合并的枢纽点未成功合并，因此可以将预设区间的最小值确定为聚类半径。若初始半径不在预设区间内且初始半径大于预设区间的最大值，表明初始半径过大，将初始半径直接作为聚类半径的话，可能造成不适合合并的枢纽点被合并，因此可以将预设区间的最大值确定为聚类半径。在一个示例中，聚类半径可以设置为50米。
49.最小样本量可以用于表示成簇所需的最小样本数（即最小的枢纽点数量）。如果某个区域枢纽点数量小于最小样本量，则该区域被认为是噪声而不是类簇。也就是说，每个类簇中包括的枢纽点的数量大于或者等于所述最小样本数。最小样本数可以根据需要进行设置。增加最小样本数将导致簇类数量少但簇类紧密，减小最小样本数将导致簇类数量多单簇类松散。在一个示例中，最小样本数可以为2。
50.每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离是采用所述距离度量方式确定的。在枢纽点的坐标为经纬度时，可以采用haversine公式计算距离。当然，也可以采用其他距离度量方式，本技术实施例中不做限制。
51.在划分完簇类之后，可以基于每个簇类确定一个仓库位置。这样，通过在每个簇类中确定一个仓库位置，既可以使得仓库不会太密集，又可以使得区域各部分都能被仓库覆盖。
52.在一种可能的实现方式中，所述基于每个类簇确定一个仓库位置，包括：确定各类簇中枢纽点的最小外接多边形；将各类簇的最小外接多边形的质心位置确定为所述仓库位置。这样，可以使仓库位置偏向于得分相对较高的枢纽点。
53.上述仓库位置确定方法，根据第一服务区域中第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，确定第一服务区域中道路点的得分，然后，将道路点的得分大于第一阈值的道路点确定为第一服务区域中的枢纽点，进而基于枢纽点确定仓库位置，这样通过将骑行路线经过较多的道路点确定为枢纽点，并基于枢纽点确定仓库位置，使得较多的骑行路线靠近仓库位置，从而使共享单车需要维修或者换电时可以尽快进入仓库，并在入库维修换电后可以尽快返回到投放站点，缩短了运维调度距离，有效提升了运维效率。
54.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及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，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
55.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的仓库位置确定方法的仓库位置确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个仓库位置确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于仓库位置确定方法的限定，在此不再赘述。
56.在一个实施例中，图2为本技术实施例提供的仓库位置确定装置的结构框图。如图2所示，装置200可以包括：获取模块201、第一确定模块202、第二确定模块203和第三确定模
块204，其中：获取模块，用于根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；第一确定模块，用于根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；第二确定模块，用于若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；第三确定模块，用于基于所述枢纽点确定仓库位置。
57.在一种可能的实现方式中，所述第一确定模块还用于：获取所述第一服务区域中道路点的道路信息，所述道路信息包括所述道路点所在道路的起始坐标和终止坐标；根据所述轨迹信息和所述道路信息，确定所述骑行路线是否经过所述道路点；若所述骑行路线经过所述道路点，则将所述骑行路线经过的道路点的得分加一。
58.在一种可能的实现方式中，所述根据所述轨迹信息和所述道路信息确定所述骑行路线是否经过所述道路点，包括：针对所述轨迹信息中的每个轨迹点，若所述轨迹点的坐标与所述道路点对应的起始坐标之间的距离或者与所述道路点对应的终止坐标之间的距离小于第二阈值，则确定所述骑行路线经过所述道路点。
59.在一种可能的实现方式中，所述第三确定模块还用于：对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇；基于每个类簇确定一个仓库位置。
60.在一种可能的实现方式中，所述对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇，包括：确定聚类半径、最小样本数和距离度量方式；对所述枢纽点进行聚类处理得到所述多个类簇，其中，每个类簇中包括的枢纽点的数量大于或者等于所述最小样本数，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离小于所述聚类半径，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离是采用所述距离度量方式确定的。
61.在一种可能的实现方式中，所述确定聚类半径包括：将所述第一服务区域的各顶点到所述第一服务区域质心的距离的平均值，确定为平均距离；根据所述平均距离确定初始半径，所述初始半径小于所述平均距离；若所述初始半径在预设区间内，则将所述初始半径确定为所述聚类半径；若所述初始半径不在所述预设区间内，则将所述预设区间的最小值或者最大值确定为所述聚类半径。
62.在一种可能的实现方式中，所述基于每个类簇确定一个仓库位置，包括：确定各类簇中枢纽点的最小外接多边形；将各类簇的最小外接多边形的质心位置确定为所述仓库位置。
63.上述仓库位置确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实
现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
64.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(input/output，简称i/o）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储道路点得分的数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种仓库位置确定方法。
65.本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
66.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
67.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
68.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
69.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（read-only memory，rom）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（reram）、磁变存储器（magnetoresistive random access memory，mram）、铁电存储器（ferroelectric random access memory，fram）、相变存储器（phase change memory，pcm）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（random access memory，ram）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（static random access memory，sram）或动态随机存取存储器（dynamic random access memory，dram）等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
70.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
71.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种仓库位置确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；基于所述枢纽点确定仓库位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，包括：获取所述第一服务区域中道路点的道路信息，所述道路信息包括所述道路点所在道路的起始坐标和终止坐标；根据所述轨迹信息和所述道路信息，确定所述骑行路线是否经过所述道路点；若所述骑行路线经过所述道路点，则将所述骑行路线经过的道路点的得分加一。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述轨迹信息和所述道路信息确定所述骑行路线是否经过所述道路点，包括：针对所述轨迹信息中的每个轨迹点，若所述轨迹点的坐标与所述道路点对应的起始坐标之间的距离或者与所述道路点对应的终止坐标之间的距离小于第二阈值，则确定所述骑行路线经过所述道路点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述枢纽点确定仓库位置，包括：对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇；基于每个类簇确定一个仓库位置。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述枢纽点进行聚类处理得到多个类簇，包括：确定聚类半径、最小样本数和距离度量方式；对所述枢纽点进行聚类处理得到所述多个类簇，其中，每个类簇中包括的枢纽点的数量大于或者等于所述最小样本数，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离小于所述聚类半径，每个类簇的中心点距离所述类簇中各个枢纽点的距离是采用所述距离度量方式确定的。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定聚类半径包括：将所述第一服务区域的各顶点到所述第一服务区域质心的距离的平均值，确定为平均距离；根据所述平均距离确定初始半径，所述初始半径小于所述平均距离；若所述初始半径在预设区间内，则将所述初始半径确定为所述聚类半径；若所述初始半径不在所述预设区间内，则将所述预设区间的最小值或者最大值确定为所述聚类半径。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于每个类簇确定一个仓库位置，包括：
确定各类簇中枢纽点的最小外接多边形；将各类簇的最小外接多边形的质心位置确定为所述仓库位置。8.一种仓库位置确定装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；第一确定模块，用于根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；第二确定模块，用于若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；第三确定模块，用于基于所述枢纽点确定仓库位置。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种仓库位置确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据第一服务区域中第一时间段内产生的骑行订单，获取所述第一服务区域中所述第一时间段内的骑行路线的轨迹信息，所述轨迹信息包括所述骑行路线经过的一系列轨迹点的坐标；根据所述骑行路线的轨迹信息，确定所述第一服务区域中道路点的得分，所述道路点的得分用于表征经过所述道路点的骑行路线的数量；若所述道路点的得分大于第一阈值，则将所述道路点确定为所述第一服务区域中的枢纽点；基于所述枢纽点确定仓库位置。采用本方法能够提高运维效率。位置。采用本方法能够提高运维效率。位置。采用本方法能够提高运维效率。


技术研发人员：刘璇恒 刘永威
受保护的技术使用者：北京阿帕科蓝科技有限公司
技术研发日：2023.08.30
技术公布日：2023/10/6