兴趣点信息处理方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种兴趣点信息处理方法，涉及图像处理领域，具体涉及智能交通技术。具体实现方案包括：获取待处理图像；当待处理图像的类型为兴趣点POI的门脸图像时，利用预先训练的第一分类模型对待处理图像进行第一分类处理，以确定待处理图像所表示的门脸状态；以及，基于上述门脸状态，确定该POI的营业状态。本申请还公开了一种兴趣点信息处理装置、电子设备和存储介质。

【技术实现步骤摘要】
兴趣点信息处理方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及图像处理领域，具体涉及智能交通技术。更具体地，本申请提供了一种兴趣点信息处理方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
停业兴趣点识别问题是兴趣点生产过程的一个复杂问题，一般的方法是通过兴趣点的验真情报信息判断兴趣点的停业状态。例如通过向用户提供反馈渠道，由用户反馈具体兴趣点是否处于停业状态。或者，例如通过定期监测兴趣点实际营业状态，来确定具体兴趣点所对应的商铺是否处于停业状态。上述方法仅通过针对兴趣点的验真情报信息来确定兴趣点的营业状态，而完全未用到兴趣点相关的图像信息，判定维度单一且仅依赖于验真情报信息，造成兴趣点停业信息识别不够准确。
技术实现思路
提供了一种兴趣点信息处理方法、装置、设备以及存储介质。根据第一方面，提供了一种兴趣点信息处理方法，包括：获取待处理图像；当待处理图像的类型为兴趣点POI的门脸图像时，利用预先训练的第一分类模型对待处理图像进行第一分类处理，以确定待处理图像所表示的门脸状态；以及，基于上述门脸状态，确定该POI的营业状态。根本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种兴趣点信息处理方法，包括：/n获取待处理图像；/n当所述待处理图像的类型为兴趣点POI的门脸图像时，利用预先训练的第一分类模型对所述待处理图像进行第一分类处理，以确定所述待处理图像所表示的门脸状态；以及/n基于所述门脸状态，确定所述POI的营业状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种兴趣点信息处理方法，包括：
获取待处理图像；
当所述待处理图像的类型为兴趣点POI的门脸图像时，利用预先训练的第一分类模型对所述待处理图像进行第一分类处理，以确定所述待处理图像所表示的门脸状态；以及
基于所述门脸状态，确定所述POI的营业状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述门脸状态，确定所述POI的营业状态包括：
当确定所述待处理图像所表示的门脸状态为关闭状态时，
获取所述待处理图像的拍摄时间和所述POI的营业时间段；以及
当所述待处理图像的拍摄时间落入所述营业时间段时，确定所述POI的营业状态为停业状态。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述门脸状态，确定所述POI的营业状态包括：
当确定所述待处理图像所表示的门脸状态为关闭状态时，
获取所述待处理图像的拍摄时间、所述POI的营业时间段、针对所述待处理图像的地理位置信息、以及所述POI所属的行业信息；
根据所述待处理图像的拍摄时间与所述POI的营业时间段之间的关系，确定第一权重；
根据所述地理位置信息，确定第二权重；
根据所述POI所属的行业信息，确定第三权重；
基于所述第一权重、所述第二权重和所述第三权重，确定所述POI的评估值；以及
当所述评估值大于预定阈值时，确定所述POI的营业状态为停业状态。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，获取所述POI所属的行业信息包括：
对所述待处理图像进行文字识别，以得到文字识别结果；
根据所述文字识别结果确定所述POI的名称信息；以及
根据所述POI的名称信息，确定所述POI所属的行业信息。


5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在所述利用预先训练的第一分类模型对所述待处理图像进行第一分类处理之前，
构建第一初始分类模型；
获取多个第一样本门脸图像；
为所述多个第一样本门脸图像中的每个第一样本门脸图像添加第一标签，所述第一标签用于表征所述每个第一样本门脸图像所表示的门脸是否处于关闭状态；以及
利用所述多个第一样本门脸图像和所述多个第一样本门脸图像各自的第一标签，对所述第一初始分类模型进行训练，以得到所述预先训练的第一分类模型。


6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
利用预先训练的第二分类模型对所述待处理图像进行第二分类处理，以确定所述待处理图像是否为兴趣点POI的门脸图像。


7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
在所述利用预先训练的第二分类模型对所述待处理图像进行第二分类处理之前，
构建第二初始分类模型；
获取多个第二样本图像；
为所述多个第二样本图像中的每个第二样本图像添加第二标签，所述第二标签用于表征所述每个第二样本图像是否为POI的门脸图像；以及
利用所述多个第二样本图像和所述多个第二样本图像各自的第二标签，对所述第二初始分类模型进行训练，以得到所述预先训练的第二分类模型。


8.根据权利要求5或7所述的方法，其中，
所述第一初始分类模型为卷积神经网络；或者
所述第二初始分类模型为卷积神经网络。


9.根据权利要求8所述的方法，其中，
所述对所述第一初始分类模型进行训练包括：利用梯度下降法对所述第一初始分类模型进行训练；或者
所述对所述第二初始分类模型进行训练包括：利用梯度下降法对所述第二初始分类模型进行训练。


10.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，还包括：
在所述确定所述POI的营业状态之后，在地图中更新所述POI的营业状态。


11.一种兴趣点信息处理装置，包括：
获取模块，用于获取待处理图像；
第一分类模块，用于当所述待处理图像的类型为兴趣点POI的门脸图像时，利用预先训练的第一分类模型对所述待处理图像进行第一分类处理，以确定所述待处理图像所表示的门脸状态；以及
确定模块，用于基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘慧，吴箫，
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