地图兴趣点获取方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供的地图兴趣点获取方法、装置、设备及存储介质，通过获取预定区域的街景图片；将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果；根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。本发明专利技术实施例根据预设区域的街景图片以及预先训练的分类模型，可以确定是否对预定区域进行兴趣点采集，可以有针对性的对某些预设区域进行兴趣点采集，进而可合理的分配人工资源，提高兴趣点的新增率，提高兴趣点采集效率，减少人力浪费。

Methods, devices, devices and storage media for acquiring map interest points

【技术实现步骤摘要】
地图兴趣点获取方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种地图兴趣点获取方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
兴趣点(PointofInterest，POI)是地理信息系统中的一个术语，泛指一切可以抽象为点的地理对象，尤其是一些与人们生活密切相关的地理实体，如学校、银行、餐馆、加油站、医院、超市等。兴趣点可记录在电子地图中，以满足人们日常生活中对兴趣点位置等信息的查询需求。现有技术中需要通过采集兴趣点相关信息后才能将兴趣点添加到地图数据中。而兴趣点的采集目前通常通过人工采集来实现，现有的人工采集兴趣点需要采集人员进入制定的建筑物内采集兴趣点、或者在指定的道路沿街采集道路两侧的兴趣点，然后再与地图中已有的兴趣点进行判重，将其中新增的兴趣点添加到地图中。现有技术中对于需要采集兴趣点的区域，通常由人为指定、或者由采集人员地毯式的进行全区域的兴趣点的采集，具有一定的盲目性，对于地图中兴趣点覆盖率已经很高(新增兴趣点较少)的区域，新增率较低，兴趣点采集效率较低，浪费人力。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种地图兴趣点获取方法、装置、设备及存储介质，以指导采集人员针对性的对某些预设区域进行兴趣点采集，提高兴趣点的新增率，提高兴趣点采集效率，减少人力浪费。本专利技术实施例的第一方面是提供一种地图兴趣点获取方法，包括：获取预定区域的街景图片；将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果；根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。本专利技术实施例的第二方面是提供一种地图兴趣点获取装置，包括：获取模块，用于获取预定区域的街景图片；判断模块，用于将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果；决策模块，用于根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。本专利技术实施例的第三方面是提供一种地图兴趣点获取设备，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。本专利技术实施例的第四方面是提供一种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如第一方面所述的方法。本专利技术实施例提供的地图兴趣点获取方法、装置、设备及存储介质，通过获取预定区域的街景图片；将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果；根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。本专利技术实施例根据预设区域的街景图片以及预先训练的分类模型，可以确定是否对预定区域进行兴趣点采集，可以有针对性的对某些预设区域进行兴趣点采集，进而可合理的分配人工资源，提高兴趣点的新增率，提高兴趣点采集效率，减少人力浪费。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的地图兴趣点获取方法流程图；图2为本专利技术另一实施例提供的地图兴趣点获取方法流程图；图3为本专利技术另一实施例提供的地图兴趣点获取方法流程图；图4为本专利技术实施例提供的地图兴趣点获取装置的结构图；图5为本专利技术实施例提供的地图兴趣点获取设备的结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的地图兴趣点获取方法流程图。本实施例提供了一种地图兴趣点获取方法，该方法具体步骤如下：S101、获取预定区域的街景图片。在本实施例中，街景图片的采集可以通过安装有图像采集设备的采集车沿街采集，或者由安装有图像采集设备的无人机通过航拍采集，其中图像采集设备可以包括摄像头、激光雷达，也可包括三维激光扫描仪和照相式扫描仪，当然也可通过其他途径获取街景图片，此处不再赘述。更具体的，预定区域可以沿道路划分，每间隔预定距离以预设半径范围内的区域作为预设区域，例如沿道路每间隔100米选取圆心，以半径为50米划分得到圆形区域为预设区域。S102、将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果。在本实施例中，可以预先训练分类模型，以实现输入街景图片后，输出兴趣点密度大小的判断结果，其中兴趣点密度大小以预定区域的兴趣点数量是否大于预设数量阈值来区分，其中大于预设数量阈值，判断结果为密度大，小于或等于预设数量阈值，判断结果为密度小。也即，分类模型用于对输入的街景图片进行二分类，分类模型具体可以为任意能够对图像进行二分类的模型，例如可采用神经网络模型，当然也可采用逻辑回归模型等其他模型。S103、根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。在本实施例中，当预设区域兴趣点密度大时具有采集的意义，具体的可以根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定，对密度大的预定区域进行兴趣点采集，对密度小的预定区域不进行兴趣点采集。当然也可将判断结果与预设区域的地图数据进行比较，根据比较结果来确定是否对预定区域进行兴趣点采集，例如可判断预设区域的地图数据中已有兴趣点的密度的大小，若通过街景图片判断预定区域兴趣点密度大，而通过地图数据判断预设区域兴趣点密度小，则说明预设区域可能存在较多未采集的兴趣点，需要进行兴趣点采集。本实施例中在确认对预设区域进行兴趣点采集后，可以向采集人员下发任务，有采集人员到达预设区域进行兴趣点的采集，以及与地图中已有的兴趣点进行判重，获取新增的兴趣点添加到地图数据中，避免采集人员盲目的对兴趣点进行采集，尤其是某些区域的兴趣点覆盖率已经很高，盲目的采集可能会导致兴趣点新增率较低，降低兴趣点采集效率，浪费人力，而通过提前确定是否对预定区域进行兴趣点采集，可有针对性的对某些预设区域进行兴趣点采集，实现人工资源的合理分配，提高兴趣点的新增率，提高兴趣点采集效率，减少人力浪费。本实施例提供的地图兴趣点获取方法，通过获取预定区域的街景图片；将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果；根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。本实施例根据预设区域的街景图片以及预先训练的分类模型，可以确定是否对预定区域进行兴趣点采集，可以有针对性的对某些预设区域进行兴趣点采集，进而可合理的分配人工资源，提高兴趣点的新增率，提高兴趣点采集效率，减少人力浪费。在上述实施例的基础上，如图2所示，S102所述的将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取兴趣点密度大小的判断结果，具体可包括：S201、根据所述分类模型对所述街景图片进行二分类，获取所述预定区域的临街兴趣点数量大于预设数量阈值的概率；S202、若所述概率大于预设概率阈值，则所述预定区域兴本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地图兴趣点获取方法，其特征在于，包括：获取预定区域的街景图片；将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果；根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。

【技术特征摘要】
1.一种地图兴趣点获取方法，其特征在于，包括：获取预定区域的街景图片；将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果；根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述街景图片输入到预先训练的分类模型中，获取兴趣点密度大小的判断结果，包括：根据所述分类模型对所述街景图片进行二分类，获取所述预定区域的临街兴趣点数量大于预设数量阈值的概率；若所述概率大于预设概率阈值，则所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果为密度大；若所述概率小于或等于预设概率阈值，则所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果为密度小。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预定区域兴趣点密度大小的判断结果确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集，包括：根据所述预定区域兴趣点密度大小以及所述预设区域的地图数据中已有兴趣点的数量，确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预定区域兴趣点密度大小以及所述预设区域的地图数据中已有兴趣点的数量，确定是否对所述预定区域进行兴趣点采集，包括：若所述预设区域的地图数据中已有兴趣点的数量小于或等于所述预设数量阈值、且所述预定区域兴趣点密度大小为密度大，则确定对所述预定区域进行兴趣点采集。5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：获取训练数据，所述训练数据为预先采集的街景图片，且所述预先采集的街景图片根据其包括的临街兴趣点数量进行标注；构建所述分类模型，并根据所述训练数据对所述分类模型进行训练。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取训练数据，包括：以临街兴趣点数量大于第一数量阈值的预先采集的街景图片为所述训练数据中的正例数据，以临街兴趣点数量小于第二数量阈值的预先采集的街景图片为所述训练数据中的负例数据，其中所述第一数量阈值大于所述预设数量阈值，所述第二数量阈值小于所述预设数量阈值。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分类模型为残差网络Resnet模型。8.一种地图兴趣点获取装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取预定区域的街景...

【专利技术属性】
技术研发人员：王跃虎，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11