目标行驶路线的确定方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及目标行驶路线的确定方法、装置、电子设备及存储介质，应用于车载场景，该方法包括：响应于目标对象触发的目的地选取操作，获得目标对象和目的地之间的至少两条候选行驶路线；获得至少两条候选行驶路线各自对应的具有指定资源的至少一个候选地，其中，每个候选地位于目的地的周边预设范围内；采用已训练的路线推荐模型，分别获得至少两条候选行驶路线和各条参考推荐路线之间的流量特征关联度和资源特征关联度；从至少两条候选行驶路线中，选取对应的流量特征关联度和资源特征关联度均满足预设关联度条件的候选行驶路线，作为目标行驶路线。这样，能够提高确定目标行驶路线的准确性。能够提高确定目标行驶路线的准确性。能够提高确定目标行驶路线的准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标行驶路线的确定方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及目标行驶路线的确定方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着车辆保有量的快速增加，停车难成为了需要解决的问题之一。
[0003]相关技术中，为了解决上述问题，通常采用基于深度神经网络的预测模型，在行驶过程中，对车辆达到停车场时的空余车位数量进行预测，从而能够生成从当前位置到空余车位数量较多的停车场之间的路线。
[0004]然而，当车辆按照生成的路线行驶的过程中，若到达停车场的实际时间晚于预测出的时间，则可能会出现停车场已无空余车位的情况。
[0005]因此，相关技术中的这种路线推荐方法准确性不高。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供目标行驶路线的确定方法、装置、电子设备及存储介质，以提高确定目标行驶路线的准确性。
[0007]本申请实施例提供的具体技术方案如下：一种目标行驶路线的确定方法，包括：响应于目标对象触发的目的地选取操作，获得所述目标对象和目的地之间的至少两条候选行驶路线；获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的具有指定资源的至少一个候选地，其中，每个候选地位于所述目的地的周边预设范围内；采用已训练的路线推荐模型，分别获得至少两条候选行驶路线和各条参考推荐路线之间的流量特征关联度和资源特征关联度；其中，每条参考推荐路线是根据历史流量和历史资源数量确定的满足推荐条件的路线；从所述至少两条候选行驶路线中，选取对应的流量特征关联度和资源特征关联度均满足预设关联度条件的候选行驶路线，作为目标行驶路线。
[0008]一种目标行驶路线的确定装置，包括：第一获得模块，用于响应于目标对象触发的目的地选取操作，获得所述目标对象和目的地之间的至少两条候选行驶路线；第二获得模块，用于获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的具有指定资源的至少一个候选地，其中，每个候选地位于所述目的地的周边预设范围内；第一处理模块，用于采用已训练的路线推荐模型，分别获得至少两条候选行驶路线和各条参考推荐路线之间的流量特征关联度和资源特征关联度；其中，每条参考推荐路线是根据历史流量和历史资源数量确定的满足推荐条件的路线；筛选模块，用于从所述至少两条候选行驶路线中，选取对应的流量特征关联度和
资源特征关联度均满足预设关联度条件的候选行驶路线，作为目标行驶路线。
[0009]可选的，第一处理模块还用于：分别获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的流量特征和资源特征；采用已训练的路线推荐模型，针对所述至少两条候选行驶路线，分别执行以下操作：分别获得一条候选行驶路线的流量特征与各条参考推荐路线的流量特征之间的流量特征相关度；以及，分别获得所述一条候选行驶路线的资源特征与所述各条参考推荐路线的资源特征之间的资源特征相关度。
[0010]可选的，分别获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的流量特征时，第一处理模块还用于：针对所述至少两条候选行驶路线，分别执行以下操作：分别获得一条候选行驶路线包含的各行驶路段，在各个历史采样时段对应的历史流量，以及分别获得所述各行驶路段在当前采样时段对应的当前流量；根据所述各行驶路段各自对应的各个历史流量，分别确定所述各行驶路段的流量变化信息；根据获得的所述各行驶路段各自对应的当前流量和流量变化信息，以及所述一条候选行驶路线的对象密集度特征，确定所述一条候选行驶路线的流量特征。
[0011]可选的，分别获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的资源特征时，第一处理模块还用于：针对所述至少两条候选行驶路线，分别执行以下操作：分别获得各历史采样时段中，每个历史采样时段内一条候选行驶路线的至少一个候选地各自对应的资源变化信息；按照预设的特征提取方式，基于获得的各资源变化信息，确定所述一条候选行驶路线对应的资源特征。
[0012]可选的，按照预设的特征提取方式，基于获得的各资源变化信息，确定所述一条候选行驶路线对应的资源特征时，第一处理模块还用于：针对所述各历史采样时段，分别基于所述一条候选行驶路线对应的至少一个候选地，在相应历史采样时段内的资源变化信息，生成相应的信息序列；基于获得的各个信息序列，获得所述至少一个候选地对应的候选信息集合，其中，每个候选信息为相应的候选地对应的各个资源变化信息中，出现频率满足预设频率条件的资源变化信息；依次读取所述候选信息集合中包含的各个候选信息，每读取一个候选信息，执行以下操作：将包含当前读取的一个候选信息的各个信息序列，作为候选信息序列，分别在所述各个候选信息序列中，基于所述一个候选信息和其他资源变化信息，生成相应的信息序列特征；其中，所述其他资源变化信息为每个候选信息序列中，按照预设顺序排列在所述一个候选信息之后的资源变化信息；基于各个信息序列特征各自关联的资源变化信息的总数目，从所述各个信息序列特征中选取出符合预设数量条件的各目标信息序列特征，作为所述一条候选行驶路线对应
的资源特征。
[0013]可选的，将包含当前读取的一个候选信息的各个信息序列，作为候选信息序列，分别在所述各个候选信息序列中，基于所述一个候选信息和其他资源变化信息，生成相应的信息序列特征时，第一处理模块还用于：将当前读取的所述一个候选信息作为初始信息序列特征；基于当前获得的各个候选信息序列，循环执行以下步骤，直至确定各其他资源变化信息的出现频率均不满足所述预设频率条件为止：将所述各个候选信息序列包含的各其他资源变化信息中，出现频率满足所述频率条件的其他资源变化信息，分别添加至对应的初始信息序列特征中，获得各更新后的信息序列特征；从所述各个候选信息序列中，分别筛选出包含所述各更新后的信息序列特征的各个候选信息序列，作为各自对应的更新后的候选信息序列；针对所述各更新后的信息序列特征，分别执行以下操作：分别将每个更新后的候选信息序列中，按照预设顺序排列在一个更新后的信息序列特征之后的资源变化信息，作为更新后的其他资源变化信息；将所述各更新后的信息序列特征分别作为新的各初始信息序列特征。
[0014]可选的，获得一条候选行驶路线的流量特征与一条参考推荐路线的流量特征之间的流量特征关联度时，第一处理模块具体用于：依次读取一条候选行驶路线的流量特征对应的各流量子特征，每读取一个流量子特征，确定一条参考推荐路线的流量特征对应的各参考流量子特征中，存在与所述一个流量子特征相同的参考流量子特征时，将所述参考流量子特征对应的参考流量子特征关联度，作为所述一个流量子特征对应的流量子特征关联度，其中，每个参考流量子特征关联度表征参考流量子特征与所述各条参考推荐路线之间的关联度；对获得的各个流量子特征关联度进行累加，将累加结果作为所述一条候选行驶路线与所述一条参考推荐路线对应的流量特征关联度。
[0015]可选的，获得一条候选行驶路线的流量特征与一条参考推荐路线的资源特征之间的资源特征关联度时，第一处理模块还用于：依次读取一条候选行驶路线的资源特征对应的各资源子特征，每读取一个资源子特征，确定一条参考推荐路线的资源特征对应的各参考资源子特征中，存在与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标行驶路线的确定方法，其特征在于，包括：响应于目标对象触发的目的地选取操作，获得所述目标对象和目的地之间的至少两条候选行驶路线；获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的具有指定资源的至少一个候选地，其中，每个候选地位于所述目的地的周边预设范围内；采用已训练的路线推荐模型，分别获得至少两条候选行驶路线和各条参考推荐路线之间的流量特征关联度和资源特征关联度；其中，每条参考推荐路线是根据历史流量和历史资源数量确定的满足推荐条件的路线；从所述至少两条候选行驶路线中，选取对应的流量特征关联度和资源特征关联度均满足预设关联度条件的候选行驶路线，作为目标行驶路线。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用已训练的路线推荐模型，分别获得至少两条候选行驶路线和各条参考推荐路线之间的流量特征关联度和资源特征关联度，具体包括：分别获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的流量特征和资源特征；采用已训练的路线推荐模型，针对所述至少两条候选行驶路线，分别执行以下操作：分别获得一条候选行驶路线的流量特征与各条参考推荐路线的流量特征之间的流量特征相关度；以及，分别获得所述一条候选行驶路线的资源特征与所述各条参考推荐路线的资源特征之间的资源特征相关度。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，分别获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的流量特征，具体包括：针对所述至少两条候选行驶路线，分别执行以下操作：分别获得一条候选行驶路线包含的各行驶路段，在各个历史采样时段对应的历史流量，以及分别获得所述各行驶路段在当前采样时段对应的当前流量；根据所述各行驶路段各自对应的各个历史流量，分别确定所述各行驶路段的流量变化信息；根据获得的所述各行驶路段各自对应的当前流量和流量变化信息，以及所述一条候选行驶路线的对象密集度特征，确定所述一条候选行驶路线的流量特征。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，分别获得所述至少两条候选行驶路线各自对应的资源特征，具体包括：针对所述至少两条候选行驶路线，分别执行以下操作：分别获得各历史采样时段中，每个历史采样时段内一条候选行驶路线的至少一个候选地各自对应的资源变化信息；按照预设的特征提取方式，基于获得的各资源变化信息，确定所述一条候选行驶路线对应的资源特征。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，按照预设的特征提取方式，基于获得的各资源变化信息，确定所述一条候选行驶路线对应的，具体包括：针对所述各历史采样时段，分别基于所述一条候选行驶路线对应的至少一个候选地，在相应历史采样时段内的资源变化信息，生成相应的信息序列；
基于获得的各个信息序列，获得所述至少一个候选地对应的候选信息集合，其中，每个候选信息为相应的候选地对应的各个资源变化信息中，出现频率满足预设频率条件的资源变化信息；依次读取所述候选信息集合中包含的各个候选信息，每读取一个候选信息，执行以下操作：将包含当前读取的一个候选信息的各个信息序列，作为候选信息序列，分别在所述各个候选信息序列中，基于所述一个候选信息和其他资源变化信息，生成相应的信息序列特征；其中，所述其他资源变化信息为每个候选信息序列中，按照预设顺序排列在所述一个候选信息之后的资源变化信息；基于各个信息序列特征各自关联的资源变化信息的总数目，从所述各个信息序列特征中选取出符合预设数量条件的各目标信息序列特征，作为所述一条候选行驶路线对应的资源特征。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将包含当前读取的一个候选信息的各个信息序列，作为候选信息序列，分别在所述各个候选信息序列中，基于所述一个候选信息和其他资源变化信息，生成相应的信息序列特征，具体包括：将当前读取的所述一个候选信息作为初始信息序列特征；基于当前获得的各个候选信息序列，循环执行以下步骤，直至确定各其他资源变化信息的出现频率均不满足所述预设频率条件为止：将所述各个候选信息序列包含的各其他资源变化信息中，出现频率满足所述频率条件的其他资源变化信息，分别添加至对应的初始信息序列特征中，获得各更新后的信息序列特征；从所述各个候选信息序列中，分别筛选出包含所述各更新后的信息序列特征的各个候选信息序列，作为各自对应的更新后的候选信息序列；针对所述各更新后的信息序列特征，分别执行以下操作：分别将每个更新后的候选信息序列中，按照预设顺序排列在一个更新后的信息序列特征之后的资源变化信息，作为更新后的其他资源变化信息；将所述各更新后的信息序列特征分别作为新的各初始信息序列特征。7.如权利要求2
‑
6任一项所述的方法，其特征在于，获得一条候选行驶路线的流量特征与一条参考推荐路线的流量特征之间的流量特征关联度，具体包括：依次读取一条候选行驶路线的流量特征对应的各流量子特征，每读取一个流量子特征，确定一条参考推荐路线的流量特征对应的各参考流量子特征中，存在与所述一个流量子特征相同的参考流量子特征时，将所述参考流量子特征对应的参考流量子特征关联度，作为所述一个流量子特征对应的流量子特征关联度，其中，每个参考流量子特征关联度表征参考流量子特征与所述各条参考推荐路线之间的关联度；对获得的各个流量子特征关联度进行累加，将累加结果作为所述一条候选行驶路线与所述一条...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志煌，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：