位置精度评估方法及装置、电子设备、计算机可读介质制造方法及图纸

本公开公开了位置精度评估方法及装置、电子设备、计算机可读介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及智能搜索和信息流技术领域。具体实现方案为：获取待验证数据和参考数据；基于待验证数据对应的兴趣点的辨识度确定待验证数据的数据类型，以及，基于参考数据对应的兴趣点的辨识度确定参考数据的数据类型；基于待验证数据获取待验证数据对应的兴趣点与打点位置之间的待验证距离，以及基于参考数据获得参考数据对应的兴趣点与打点位置之间的参考距离；根据待验证数据的数据类型、参考数据的数据类型、待验证距离、参考距离和预设的距离阈值评估待验证数据的精准度。该方法可以提高位置精度评估的准确性。位置精度评估的准确性。位置精度评估的准确性。

【技术实现步骤摘要】
位置精度评估方法及装置、电子设备、计算机可读介质


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及智能搜索和信息流
，特别涉及位置精度评估方法及装置、电子设备、计算机可读介质。

技术介绍

[0002]位置描述服务主要用于定位点描述。通常位置描述服务是以兴趣点(Point of Interest，简称poi)数据为基础，根据poi的排序和坐标获得返回数据，因此，poi数据的质量决定了返回数据的精准度。
[0003]在现实世界中，公司数据不断更新，这就需要对poi数据不断进行更新，而且，需要对更新后的poi数据的精准度进行评价，以提高返回数据的精准度。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种用于位置精度评估方法及装置、电子设备、计算机可读介质。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种位置精度评估方法，包括：
[0006]获取待验证数据和参考数据；其中，所述待验证数据和所述参考数据是在相同的打点位置返回的兴趣点数据，而且，所述参考数据与所述待验证数据来自于不同的地图数据库；
[0007]基于所述待验证数据对应的兴趣点的辨识度确定所述待验证数据的数据类型，以及，基于所述参考数据对应的兴趣点的辨识度确定所述参考数据的数据类型；
[0008]基于所述待验证数据获取所述待验证数据对应的兴趣点与所述打点位置之间的待验证距离，以及基于所述参考数据获得所述参考数据对应的兴趣点与所述打点位置之间的参考距离；
[0009]根据所述待验证数据的数据类型、所述参考数据的数据类型、所述待验证距离、所述参考距离和预设的距离阈值评估所述待验证数据的精准度。
[0010]根据本公开的第二方面，提供了一种位置精度评估装置，包括：
[0011]第一获取模块，用于获取待验证数据和参考数据；其中，所述待验证数据和所述参考数据是在相同的打点位置返回的兴趣点数据，而且，所述参考数据与所述待验证数据来自于不同的地图数据库；
[0012]数据类型确定模块，用于基于所述待验证数据对应的兴趣点的辨识度确定所述待验证数据的数据类型，以及，基于所述参考数据对应的兴趣点的辨识度确定所述参考数据的数据类型；
[0013]第二获取模块，用于基于所述待验证数据获取所述待验证数据对应的兴趣点与所述打点位置之间的待验证距离，以及基于所述参考数据获得所述参考数据对应的兴趣点与所述打点位置之间的参考距离；
[0014]评估模块，用于根据所述待验证数据的数据类型、所述参考数据的数据类型、所述待验证距离、所述参考距离和预设的距离阈值评估所述待验证数据的精准度。
[0015]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，其包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行位置精度评估方法中任一项所述的方法。
[0019]根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行位置精度评估方法中任一项所述的方法。
[0020]根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述位置精度评估方法中任一项所述的方法。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0023]图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
[0024]图2为本公开实施例提供的一种位置精度评估方法的流程图；
[0025]图3为本公开实施例提供的位置精度评估方法的策略图；
[0026]图4为本公开实施例提供的一种位置精度评估装置的示意图；
[0027]图5是用来实现本公开实施例的位置精度评估方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0028]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0029]poi数据包括零售商铺、餐饮门店、娱乐场所、住宅小区或大学等位置数据。由于公司的经营策略等原因，公司的位置数据经常会变化。例如，为了扩大经营，公司进行了搬迁，而该公司的营业地址更变为其它公司。因此，需要对poi数据进行更新，而且，在上线前还需要对更新后的poi数据的精准度进行评估。
[0030]目前是通过打点方式获得兴趣点的返回数据，依据返回数据判断poi数据的精准度。若存在返回数据，则判断poi数据准确；若返回数据为空，则判断poi数据不准确。然而，这种判断方式只能判断poi数据的覆盖率，不能判断poi数据的好坏。因此，难以保证上线的poi数据的质量。
[0031]需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0032]图1示出了可以应用本公开的位置精度评估方法或位置精度评估装置的实施例的示例性系统架构100。
[0033]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、网络102和服务器103。网络102用
以在终端设备101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等。
[0034]用户可以使用终端设备101通过网络102与服务器103交互，以接收或发送消息等。例如，用户可以通过终端设备101确定打点位置，并通过网络102将打点位置的坐标发送给服务器103。终端设备101上可以安装有各种通讯客户端应用，例如地图应用、导航应用等。
[0035]终端设备101可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、车载电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等。
[0036]当终端设备101为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中，其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0037]服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101发送的打点位置进行处理的后台服务器。后台服务器基于接收的打点位置坐标获得兴趣点，并将兴趣点相关的返回数据反馈给终端设备101。
[0038]需要说明的是，服务器103可以是硬件，也可以是软件。当服务器103为硬件时，可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种位置精度评估方法，其特征在于，包括：获取待验证数据和参考数据；其中，所述待验证数据和所述参考数据是在相同的打点位置返回的兴趣点数据，而且，所述参考数据与所述待验证数据来自于不同的地图数据库；基于所述待验证数据对应的兴趣点的辨识度确定所述待验证数据的数据类型，以及，基于所述参考数据对应的兴趣点的辨识度确定所述参考数据的数据类型；基于所述待验证数据获取所述待验证数据对应的兴趣点与所述打点位置之间的待验证距离，以及基于所述参考数据获得所述参考数据对应的兴趣点与所述打点位置之间的参考距离；根据所述待验证数据的数据类型、所述参考数据的数据类型、所述待验证距离、所述参考距离和预设的距离阈值评估所述待验证数据的精准度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待验证数据包括所述待验证数据对应的兴趣点的标签，所述参考数据包括所述参考数据对应的兴趣点的标签；所述基于所述待验证数据对应的兴趣点的辨识度确定所述待验证数据的数据类型，以及，基于所述参考数据对应的兴趣点的辨识度确定所述参考数据的数据类型之前，还包括：基于所述待验证数据对应的兴趣点的标签确定所述待验证数据对应的兴趣点的辨识度；以及，基于所述参考数据对应的兴趣点的标签确定所述参考数据对应的兴趣点的辨识度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考数据包括至少两组数据，而且，所述参考数据由不同的竟品数据库获得。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参考数据包括第一参考数据和第二参考数据，所述参考距离包括与所述第一参考数据对应的第一参考距离，以及与所述第二参考数据对应的第二参考距离；所述待验证数据的数据类型和所述参考数据的数据类型包括三个等级的数据类型；所述根据所述待验证数据的数据类型、所述参考数据的数据类型、所述待验证距离、所述参考距离和预设的距离阈值评估所述待验证数据的精准度，包括：在所述待验证距离、所述第一参考距离、所述第二参考距离均相同的情况下，评估所述待验证数据的精准度满足预设要求；在所述第一参考距离和所述第二参考距离相同，且与所述待验证距离不相同的情况下，基于所述待验证数据的数据类型、所述参考数据的数据类型、所述第一参考距离、所述第二参考距离和所述距离阈值评估所述待验证数据的精准度；在所述第一参考距离、所述第二参考距离和所述待验证距离均不相同的情况下，基于所述待验证距离、所述第一参考距离、所述第二参考距离和预设的补偿值评估所述待验证数据的精准度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述第一参考距离和所述第二参考距离相同，且与所述待验证距离不相同的情况下，基于所述待验证数据的数据类型、所述参考数据的数据类型、所述第一参考距离、所述第二参考距离和所述距离阈值评估所述待验证数据的精准度，包括：计算所述第一参考距离和所述第二参考距离的均值，获得参考均值；计算所述参考均值和所述待验证距离的差值，获得距离偏差；
基于所述待验证数据的数据类型、所述参考数据的数据类型、所述参考均值、所述距离偏差和所述距离阈值评估所述待验证数据的精准度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述待验证数据的数据类型、所述参考数据的数据类型、所述参考均值、所述距离偏差和所述距...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪爽，
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：