兴趣点状态确定方法、模型训练方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种兴趣点状态确定方法、模型训练方法及装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及电子地图、智能交通、人工智能技术领域。实现方案为：获取目标区域的卫星图像，其中，所述目标区域为目标兴趣点所在的区域；基于所述卫星图像，确定所述目标区域与所述目标兴趣点是否失配，其中，所述失配表示所述目标区域不适于容置所述目标兴趣点；以及基于所述确定的结果，确定所述目标兴趣点的状态。确定所述目标兴趣点的状态。确定所述目标兴趣点的状态。

【技术实现步骤摘要】
兴趣点状态确定方法、模型训练方法及装置


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及电子地图、智能交通、人工智能
，具体涉及一种兴趣点状态确定方法及装置、兴趣点状态确定模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]兴趣点(Point of Interest，POI)是地理信息系统中的一切可以抽象为点的地理对象，尤其是一些与人们生活密切相关的地理实体，例如学校、银行、餐馆、加油站、医院、超市等。
[0003]可以根据兴趣点的位置将兴趣点显示在电子地图中。相应地，用户可以在电子地图中查看兴趣点。
[0004]在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

技术实现思路

[0005]本公开提供了一种兴趣点状态确定方法及装置、兴趣点状态确定模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种兴趣点状态确定方法，包括：获取目标区域的卫星图像，其中，所述目标区域为目标兴趣点所在的区域；基于所述卫星图像，确定所述目标区域与所述目标兴趣点是否失配，其中，所述失配表示所述目标区域不适于容置所述目标兴趣点；以及基于所述确定的结果，确定所述目标兴趣点的状态。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述确定的结果，确定所述目标兴趣点的状态包括：响应于确定所述目标区域与所述目标兴趣点失配，确定所述目标兴趣点失效。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述确定的结果，确定所述目标兴趣点的状态包括：响应于确定所述目标区域与所述目标兴趣点失配，基于预设规则验证所述目标兴趣点是否失效。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其中，所述基于所述卫星图像，确定所述目标区域与所述目标兴趣点是否失配包括：提取所述卫星图像的图像特征；将所述图像特征输入经训练的区域状态确定模型，以得到所述区域状态确定模型输出的失配概率；以及响应于所述失配概率大于概率阈值，确定所述目标区域与所述目标兴趣点失配。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其中，所述目标兴趣点为电子地图中的任一兴趣点，所述目标区域为以所述目标兴趣点为中心的区域。6.一种区域状态确定模型的训练方法，包括：获取第一区域的第一卫星图像和所述第一区域的第一失配标签，所述第一区域为第一兴趣点所在的区域，所述第一失配标签用于指示所述第一区域是否与所述第一兴趣点失配；获取第二区域的第二卫星图像，所述第二区域为第二兴趣点所在的区域；确定所述第一卫星图像与所述第二卫星图像的相似度；响应于所述相似度大于相似度阈值，将所述第二区域的第二失配标签确定为所述第一失配标签；以及以区域的卫星图像和失配标签为训练样本，训练所述区域状态确定模型，其中，所述区域包括所述第一区域和所述第二区域，所述卫星图像包括所述第一卫星图像和所述第二卫星图像，所述失配标签包括所述第一失配标签和所述第二失配标签。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述区域状态确定模型包括多个回归树，并且其中，所述以区域的卫星图像和失配标签为训练样本，训练所述区域状态确定模型包括：提取所述卫星图像的图像特征；基于所述图像特征和所述失配标签，依次生成所述多个回归树中的每个回归树，其中，在相邻的两个回归树中，后一个回归树是基于前一个回归树的损失确定的，所述损失是基于将所述图像特征输入所述前一个回归树所得到的预测值和所述失配标签确定的。8.一种兴趣点状态确定装置，包括：获取模块，被配置为获取目标区域的卫星图像，其中，所述目标区域为目标兴趣点所在
的区域；第一确定模块，被配置为基于所述卫星图像，确定所述目标区域与所述目标兴趣点是否失配，其中，所述失配表示所述目标区域不适于容置所述目标兴趣点；以及第二确定模块，被配置为基于所述确定的结果，确定所述目标兴趣点的状态。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述第二确...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁亚男，时迎超，
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：