轨迹绑路方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种轨迹绑路方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。本申请实施例可应用于地图、交通、车载等领域。所述方法包括：对于目标移动轨迹中的目标定位点，获取目标定位点对应的位置序列；基于路网信息，获取多个定位点分别对应的单点特征信息；根据多个定位点分别对应的单点特征信息，确定目标定位点的观测参数；目标定位点的观测参数用于指示目标定位点映射到至少一条候选道路分别对应的可能性；基于目标定位点的观测参数，从至少一条候选道路中确定目标定位点所映射至的目标道路。本申请实施例提供的技术方案，提升了轨迹绑路的准确率。提升了轨迹绑路的准确率。提升了轨迹绑路的准确率。

【技术实现步骤摘要】
轨迹绑路方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及人工智能
，特别涉及一种轨迹绑路方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在地图应用程序提供服务的过程中，经常需要对车辆所实际行驶的道路进行预测，即需要将车辆的移动轨迹上的定位点映射至相应的道路。上述过程也可称为轨迹绑路。
[0003]在相关技术中，仅根据定位点与各条道路之间的距离，将定位点映射至距离最近的道路。但是，由于信号强度差等因素的影响，对于单个定位点来说，常常存在定位漂移(即定位点与实际位置差距较大)的现象，从而导致轨迹绑路的准确率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种轨迹绑路方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质。所述技术方案如下：
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种轨迹绑路方法，所述方法包括：
[0006]对于目标移动轨迹中的目标定位点，获取所述目标定位点对应的位置序列；其中，所述位置序列包括位于所述目标移动轨迹中的多个定位点，所述多个定位点包括所述目标定位点以及所述目标定位点的至少一个关联定位点；
[0007]基于路网信息，获取所述多个定位点分别对应的单点特征信息；其中，所述路网信息包括路网地图中包含的多条道路以及各条所述道路的属性信息；
[0008]根据所述多个定位点分别对应的单点特征信息，确定所述目标定位点的观测参数；其中，所述目标定位点的观测参数用于指示所述目标定位点映射到所述至少一条候选道路分别对应的可能性；
[0009]基于所述目标定位点的观测参数，从至少一条候选道路中确定所述目标定位点所映射至的目标道路。
[0010]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种模型训练方法，所述方法包括：
[0011]对于样本移动轨迹中的第一定位点，获取所述第一定位点对应的位置序列；其中，所述位置序列包括位于所述样本移动轨迹中的多个定位点，所述多个定位点包括所述第一定位点以及所述第一定位点的至少一个关联定位点；
[0012]基于路网信息，获取所述多个定位点分别对应的单点特征信息；其中，所述路网信息包括路网地图中包含的多条样本道路以及各条所述样本道路的属性信息，所述多条样本道路包括所述第一定位点对应的正样本道路和负样本道路；
[0013]基于所述多个定位点分别对应的单点特征信息，通过第一网络模型确定所述第一定位点的观测参数；其中，所述第一定位点的观测参数用于指示所述第一定位点映射到所述多条样本道路分别对应的可能性；
[0014]基于所述第一定位点的观测参数，从所述多条样本道路中确定所述第一定位点所
映射至的目标样本道路；
[0015]基于所述目标样本道路以及所述第一定位点对应的正样本道路和负样本道路，调整所述第一网络模型的参数。
[0016]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种轨迹绑路装置，所述装置包括：
[0017]序列获取模块，用于对于目标移动轨迹中的目标定位点，获取所述目标定位点对应的位置序列；其中，所述位置序列包括位于所述目标移动轨迹中的多个定位点，所述多个定位点包括所述目标定位点以及所述目标定位点的至少一个关联定位点；
[0018]信息获取模块，用于基于路网信息，获取所述多个定位点分别对应的单点特征信息；其中，所述路网信息包括路网地图中包含的多条道路以及各条所述道路的属性信息；
[0019]参数确定模块，用于根据所述多个定位点分别对应的单点特征信息，确定所述目标定位点的观测参数；其中，所述目标定位点的观测参数用于指示所述目标定位点映射到至少一条候选道路分别对应的可能性；
[0020]道路确定模块，用于基于所述目标定位点的观测参数，从所述至少一条候选道路中确定所述目标定位点所映射至的目标道路。
[0021]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种模型训练装置，所述装置包括：
[0022]序列获取模块，用于对于样本移动轨迹中的第一定位点，获取所述第一定位点对应的位置序列；其中，所述位置序列包括位于所述样本移动轨迹中的多个定位点，所述多个定位点包括所述第一定位点以及所述第一定位点的至少一个关联定位点；
[0023]信息获取模块，用于基于路网信息，获取所述多个定位点分别对应的单点特征信息；其中，所述路网信息包括路网地图中包含的多条样本道路以及各条所述样本道路的属性信息，所述多条样本道路包括所述第一定位点对应的正样本道路和负样本道路；
[0024]参数确定模块，用于基于所述多个定位点分别对应的单点特征信息，通过第一网络模型确定所述第一定位点的观测参数；其中，所述第一定位点的观测参数用于指示所述第一定位点映射到所述多条样本道路分别对应的可能性；
[0025]道路确定模块，用于基于所述第一定位点的观测参数，从所述多条样本道路中确定所述第一定位点所映射至的目标样本道路；
[0026]参数调整模块，用于基于所述目标样本道路以及所述第一定位点对应的正样本道路和负样本道路，调整所述第一网络模型的参数。
[0027]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现上述轨迹绑路方法或上述模型训练方法。
[0028]根据本申请实施例的一个方面，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中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行，以实现上述轨迹绑路方法或上述模型训练方法。
[0029]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机
指令，使得该计算机设备执行上述轨迹绑路方法或上述模型训练方法。
[0030]本申请实施例提供的技术方案可以包括如下有益效果：
[0031]通过获取定位点对应的位置序列，位置序列包括多个定位点(该定位点以及该定位点的关联定位点)，并获取各条道路的属性信息以及各个定位点的单点特征信息，从而可以参考该定位点及其关联定位点的单点特征信息生成该定位点的观测参数，并基于该观测参数来对该定位点所对应的道路进行预测(即映射至预测的道路)，由于丰富了定位点映射过程中所参考的信息量，使得生成的定位点的观测参数更为准确，进而提升了轨迹绑路的准确率。
附图说明
[0032]图1是本申请一个实施例提供的轨迹绑路方法的流程图；
[0033]图2是本申请一个实施例提供的定位点的示意图；
[0034]图3是本申请一个实施例提供的间隔距离的示意图；
[0035]图4是本申请一个实施例提供的路网地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹绑路方法，其特征在于，所述方法包括：对于目标移动轨迹中的目标定位点，获取所述目标定位点对应的位置序列；其中，所述位置序列包括位于所述目标移动轨迹中的多个定位点，所述多个定位点包括所述目标定位点以及所述目标定位点的至少一个关联定位点；基于路网信息，获取所述多个定位点分别对应的单点特征信息；其中，所述路网信息包括路网地图中包含的多条道路以及各条所述道路的属性信息；根据所述多个定位点分别对应的单点特征信息，确定所述目标定位点的观测参数；其中，所述目标定位点的观测参数用于指示所述目标定位点映射到至少一条候选道路分别对应的可能性；基于所述目标定位点的观测参数，从所述至少一条候选道路中确定所述目标定位点所映射至的目标道路。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个定位点分别对应的单点特征信息，确定所述目标定位点的观测参数，包括：将所述多个定位点分别对应的单点特征信息，按照时间顺序输入具有记忆功能的第一网络模型，生成所述目标定位点的关联信息，所述目标定位点的关联信息用于指示所述目标定位点与所述至少一个关联定位点之间的关联关系；根据所述目标定位点的关联信息和所述路网信息，采用第二网络模型生成所述目标定位点的观测参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一网络模型为循环神经网络，所述第一网络模型包括记忆单元和门控制器，所述记忆单元用于记录所述第一网络模型获取和生成的信息，所述门控制器用于控制所述第一网络模型中信息的保留情况；所述将所述多个定位点分别对应的单点特征信息，按照时间顺序输入具有记忆功能的第一网络模型，生成所述目标定位点的关联信息，包括：对于所述第一网络模型的多次循环中的第n次循环，通过所述门控制器对所述记忆单元、所述第n个定位点对应的特征信息、以及所述第一网络模型的第n
‑
1次循环输出的循环结果进行处理，生成所述第n次循环输出的循环结果，并更新所述记忆单元，所述n为大于1的正整数；其中，所述关联信息为所述第一网络模型的最后一次循环输出的循环结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述门控制器包括以下至少之一：遗忘门、输入门和输出门；其中，对于所述第n次循环，所述遗忘门用于确定所述第n
‑
1次循环完成后所述记忆单元中所保存信息的遗忘情况；所述输入门用于确定所述第n次循环中输入的定位点的单点特征信息在所述第一网络模型中的嵌入程度；所述输出门用于从所述第一网络模型在所述第n次循环过程中生成的信息中，确定出用作所述第n次循环输出的循环结果的信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联定位点是指与所述目标定位点之间具有第一关联关系的定位点，所述第一关联关系包括以下至少之一：所述定位点与所述目标定位点之间没有可通行的道路分叉口；所述定位点位于所述目标定位点之前、且与所述目标定位点之间间隔的定位点的数量小于或等于第一阈值；
所述定位点位于所述目标定位点之后、且与所述目标定位点之间间隔的定位点的数量小于或等于第二阈值；所述定位点位于所述目标定位点之前、且与所述目标定位点之间的间隔距离小于或等于第三阈值；所述定位点位于所述目标定位点之后、且与所述目标定位点之间的间隔距离小于或等于第四阈值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标定位点对应于所述至少一条候选道路中的目标候选道路的关联定位点，是指与所述目标定位点之间的所述目标候选道路上没有可通行的道路分叉口的定位点。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述观测参数包括所述至少一条候选道路的观测数值；所述基于所述目标定位点的观测参数，从所述至少一条候选道路中确定所述目标定位点所映射至的目标道路，包括：获取所述至少一条候选道路的状态转移数值，所述状态转移数值用于指示从所述目标定位点的前一个定位点对应的目标道路转移到所述候选道路的可能性；根据所述至少一条候选道路的观测数值和所述至少一条候选道路的状态转移数值，确定所述目标定位点分别对应于各条所述候选道路的观察概率，所述观察概率用于指示在全局地图范围内，所述目标定位点映射到所述候选道路的可能性，所述全局地图包含所述路网地图；根据所述目标定位点分别对应于各条所述候选道路的观察概率，从所述至少一条候选道路中确定所述目标道路。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标定位点符合第一条件的情况下，从所述对于目标移动轨迹中的目标定位点，获取所述目标定位点对应的位置序列的步骤开始执行；在所述目标定位点符合第二条件的情况下，通过所述目标定位点与所述目标定位点的前一个定位点确定所述目标定位点所映射至的目标道路。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一条件包括所述目标定位点与最近的道路分叉口之间的距离小于或等于第五阈值。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二条件包括所述目标定位点与最近的道路分叉口之间的距离大于或等于第六阈值；所述通过所述目标定位点与所述目标定位点的前一个定位点确定所述目标定位点所映射至的目标道路，包括：通过所述目标定位点相对于各条所述候选道路的垂直距离，确定所述目标定位点分别对应于各条所述候选道路的观察概率；获取所述至少一条候选道路的状态转移数值，所述状态转移数值用于指示从所述目标定位点的前一个定位点对应的目标道路转移到所述候选道路的可能性；基于所述目标定位点分别对应于各条所述候选道路的观察概率，以及所述目标定位点分别对应于各条所述候选道路的状态转移概率，确定所述目标定位点所映射至的目标道路。
11.根据权利要求1至10任一项所述的方法，其特征在于，所述定位点对应的单点特征信息，包括所述定位点分别对应于所述至少一条候选道路的特征信息；所述定位点对应的单点特征信息包括以下至少之一：所述定位点相对于参考方向的偏转角，以及所述定位点对应的平均偏转角，所述平均偏转角是指所述定位点之前的至少一个定位点相对于所述参考方向的偏转角的均值；所述定位点相对于所述候选道路的垂直距离的绝对值与平均垂直距离之间的差值，所述平均垂直距离是指所述定位点之前的至少一个定位点分别相对于所述候选道路...

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