本公开属于计算机技术领域，涉及一种运力检测方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括：获取多源运力数据的运力数据特征图，并对运力数据特征图进行数据对齐处理得到多源特征图；对多源特征图进行特征提取处理得到运力特征图，并对运力特征图进行维度统一处理得到高级特征图；对高级特征图进行运力检测处理得到多源运力数据的运力检测结果。本公开有利于训练用于运力检测的机器学习模型，便于向不同城市和区域迁移，提升了运力检测的自适应程度和应用场景的丰富度，解决了不同多源运力数据带来的对应特征图尺寸差异问题，也保障了运力检测结果的准确度和实时性，解决了运力检测的滞后问题，能够对运力异常带来的影响进行实时预估。预估。预估。
【技术实现步骤摘要】
运力检测方法及装置、存储介质、电子设备
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种运力检测方法与运力检测装置、计算机可读存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]随着城市规模的不断扩大和人口数量的增长，对城市生活资源的需求量在逐步增大。其中，当城市交通出行资源需求越来越多时，某一区域对运力的需求也会超过当前时间运力的供应量，导致交通运行瘫痪。尤其是类似于飞机场、火车站等枢纽站或者商业区等地方，都具有超高概率发生运力不足的情况。
[0003]在这种情况下，大多集中区域车辆调度，包括出租车、公交车和共享单车等进行缓解，或者是通过爬取网络舆情数据进行调度。但是，这种调度方式对区域的人群异常聚集和车辆运力不足的情况不能进行检测和感知，且检测方法具有滞后性，难以准确评估事件造成的影响。更进一步的，由于人群异常聚集和车辆运力不足的标签数量较少，且难以获得的，因此无法训练规模较大的机器学习模型进行检测，也无法对不同区域的和城市进行迁移，适用性较差。
[0004]鉴于此，本领域亟需开发一种新的运力检测方法及装置。
[0005]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0006]本公开的目的在于提供一种运力检测方法、运力检测装置、计算机可读存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制而导致的运力检测滞后、不准确和自适应程度低的技术问题。
[0007]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0008]根据本专利技术实施例的第一个方面，提供一种运力检测方法，所述方法包括：获取多源运力数据的运力数据特征图，并对所述运力数据特征图进行数据对齐处理得到多源特征图；
[0009]对所述多源特征图进行特征提取处理得到运力特征图，并对所述运力特征图进行维度统一处理得到高级特征图；
[0010]对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果。
[0011]在本专利技术的一种示例性实施例中，所述对所述运力数据特征图进行数据对齐处理得到多源特征图，包括：
[0012]对所述运力数据特征图进行地址编码处理得到多个原始特征图，并确定所述多个原始特征图中的标准特征图；
[0013]基于所述标准特征图，对所述多个原始特征图中除所述标准特征图之外的其他特
征图进行特征图对齐处理得到多个对齐特征图；
[0014]对所述标准特征图和所述多个对齐特征图进行特征图连接处理得到多源特征图。
[0015]在本专利技术的一种示例性实施例中，所述对所述运力特征图进行维度统一处理得到高级特征图，包括：
[0016]对所述运力特征图进行特征图划分处理得到多个池化区域；
[0017]对所述多个池化区域进行目标取值处理得到多个目标值，并对所述多个目标值进行拼接处理得到高级特征图。
[0018]在本专利技术的一种示例性实施例中，所述获取多源运力数据的运力数据特征图，包括：
[0019]确定基准区域以及与所述基准区域关联的邻近区域和远离区域，并分别获取所述基准区域的基准区域数据、所述邻近区域的邻近区域数据和所述远离区域的远离区域数据；
[0020]对所述基准区域数据和所述邻近区域数据进行数据组合处理得到正例区域数据，并对所述基准区域数据和所述远离区域数据进行数据组合处理得到负例区域数据，以根据所述正例区域数据和所述负例区域数据确定多源运力数据的运力数据特征图。
[0021]在本专利技术的一种示例性实施例中，所述获取多源运力数据的运力数据特征图，包括：
[0022]确定基准时间段以及与所述基准时间段关联的同时段时间段和不同时时间段，并分别获取所述基准时间段的基准运力数据、所述同时段时间段的同时运力数据和所述不同时时间段的不同运力数据；
[0023]对所述基准运力数据和所述同时运力数据进行数据组合处理得到正例时间数据，并对所述基准运力数据和所述不同运力数据进行数据组合处理得到负例时间数据，以根据所述正例时间数据和所述负例时间数据确定多源运力数据的运力数据特征图。
[0024]在本专利技术的一种示例性实施例中，所述对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果，包括：
[0025]对与所述运力数据特征图对应的两个所述高级特征图进行特征图转换处理得到两个特征向量；
[0026]对所述两个特征向量进行训练损失计算得到训练损失值，并根据所述训练损失值对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果。
[0027]在本专利技术的一种示例性实施例中，所述根据所述训练损失值对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果，包括：
[0028]若所述训练损失值小于与所述训练损失值对应的训练损失阈值，对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果；
[0029]若所述训练损失值大于或等于与所述训练损失值对应的训练损失阈值，重新对所述运力数据特征图进行数据对齐处理、所述特征提取处理和所述维度统一处理，以得到所述多源运力数据的运力检测结果。
[0030]在本专利技术的一种示例性实施例中，所述对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果，包括：
[0031]获取与所述多源运力数据对应的参考检测结果，并对所述高级特征图进行运力检
测处理得到所述多源运力数据的待定检测结果；
[0032]对所述参考检测结果和所述待定检测结果进行推断损失计算得到推断损失值，并根据所述推断损失值确定所述多源运力数据的运力检测结果。
[0033]在本专利技术的一种示例性实施例中，所述根据所述推断损失值确定所述多源运力数据的运力检测结果，包括：
[0034]若所述推断损失值小于与所述推断损失值对应的推断损失阈值，确定所述待定检测结果为所述多源运力数据的运力检测结果；
[0035]若所述推断损失值大于或等于与所述推断损失值对应的推断损失阈值，根据所述参考检测结果重新对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果。
[0036]根据本专利技术实施例的第二个方面，提供一种运力检测装置，所述装置包括：数据对齐模块，被配置为获取多源运力数据的运力数据特征图，并对所述运力数据特征图进行数据对齐处理得到多源特征图；
[0037]维度统一模块，被配置为对所述多源特征图进行特征提取处理得到运力特征图，并对所述运力特征图进行维度统一处理得到高级特征图；
[0038]运力检测模块，被配置为对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果。
[0039]根据本专利技术实施例的第三个方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种运力检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多源运力数据的运力数据特征图，并对所述运力数据特征图进行数据对齐处理得到多源特征图；对所述多源特征图进行特征提取处理得到运力特征图，并对所述运力特征图进行维度统一处理得到高级特征图；对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果。2.根据权利要求1所述的运力检测方法，其特征在于，所述对所述运力数据特征图进行数据对齐处理得到多源特征图，包括：对所述运力数据特征图进行地址编码处理得到多个原始特征图，并确定所述多个原始特征图中的标准特征图；基于所述标准特征图，对所述多个原始特征图中除所述标准特征图之外的其他特征图进行特征图对齐处理得到多个对齐特征图；对所述标准特征图和所述多个对齐特征图进行特征图连接处理得到多源特征图。3.根据权利要求1所述的运力检测方法，其特征在于，所述对所述运力特征图进行维度统一处理得到高级特征图，包括：对所述运力特征图进行特征图划分处理得到多个池化区域；对所述多个池化区域进行目标取值处理得到多个目标值，并对所述多个目标值进行拼接处理得到高级特征图。4.根据权利要求1所述的运力检测方法，其特征在于，所述获取多源运力数据的运力数据特征图，包括：确定基准区域以及与所述基准区域关联的邻近区域和远离区域，并分别获取所述基准区域的基准区域数据、所述邻近区域的邻近区域数据和所述远离区域的远离区域数据；对所述基准区域数据和所述邻近区域数据进行数据组合处理得到正例区域数据，并对所述基准区域数据和所述远离区域数据进行数据组合处理得到负例区域数据，以根据所述正例区域数据和所述负例区域数据确定多源运力数据的运力数据特征图。5.根据权利要求1所述的运力检测方法，其特征在于，所述获取多源运力数据的运力数据特征图，包括：确定基准时间段以及与所述基准时间段关联的同时段时间段和不同时时间段，并分别获取所述基准时间段的基准运力数据、所述同时段时间段的同时运力数据和所述不同时时间段的不同运力数据；对所述基准运力数据和所述同时运力数据进行数据组合处理得到正例时间数据，并对所述基准运力数据和所述不同运力数据进行数据组合处理得到负例时间数据，以根据所述正例时间数据和所述负例时间数据确定多源运力数据的运力数据特征图。6.根据权利要求4或5所述的运力检测方法，其特征在于，所述对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果，包括：对与所述运力数据特征图对应的两个所述高级特征图进行特征图转换处理得到两个特征向...
【专利技术属性】
技术研发人员：郜贺鹏，郑宇，张钧波，孟垂实，
申请(专利权)人：京东城市北京数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。