【技术实现步骤摘要】
路网生成方法、装置、可读存储介质及电子设备
[0001]本公开涉及计算机
，具体地，涉及一种路网生成方法、装置、可读存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]道路是连接不同地点的重要基础设施，在社会的生产生活中发挥着不可替代的作用。而在数字化时代，路网数据是构建智慧城市系统的关键支撑。随着搭载全球定位系统(Global Positioning System，GPS)设备的普及和基于位置服务(Location Based Services，LBS)的广泛应用，各单位组织在海量的轨迹信息的基础上应用传统算法或通过监督训练得到的深度学习模型构建路网并导出得到路网数据。其中，基于监督训练得到的深度学习模型在训练阶段需要标注和GPS轨迹一一对应的路网数据，人工标注成本高昂，且效率低下。
技术实现思路
[0003]本公开的目的是提供一种路网生成方法、装置、可读存储介质及电子设备，以部分地解决相关技术中存在的上述问题。
[0004]为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种路网生成方法，包括：
[0...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路网生成方法，其特征在于，包括：获取目标区域的多个目标轨迹数据；根据所述多个目标轨迹数据，通过道路预测模型预测所述目标区域的目标道路栅格图，其中，所述道路预测模型基于第一区域的多个样本轨迹数据和第二区域的样本路网数据训练得到，所述目标区域、所述第一区域、所述第二区域互不相同；对所述目标道路栅格图进行矢量化处理，得到所述目标区域的目标路网数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个目标轨迹数据，通过道路预测模型预测所述目标区域的目标道路栅格图，包括：对所述多个目标轨迹数据进行预处理，得到所述目标区域的目标轨迹栅格图；将所述目标轨迹栅格图输入到道路预测模型中，得到所述目标区域的目标道路栅格图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个目标轨迹数据进行预处理，得到所述目标区域的目标轨迹栅格图，包括：针对每一所述目标轨迹数据，对该目标轨迹数据进行轨迹清洗；对轨迹清洗后所得的目标轨迹数据进行栅格化处理，得到该目标轨迹数据对应的轨迹特征图；将每一所述目标轨迹数据对应的轨迹特征图进行融合叠加，得到所述目标区域的轨迹特征密度图；根据所述轨迹特征密度图，确定所述目标区域的目标轨迹栅格图。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法，其特征在于，所述道路预测模型通过以下方式训练得到：获取训练数据，其中，所述训练数据包括第一区域的多个样本轨迹数据和第二区域的样本路网数据；对所述多个样本轨迹数据进行预处理，得到所述第一区域的样本轨迹栅格图；对所述样本路网数据进行栅格化处理，得到所述第二区域的样本道路栅格图；根据所述样本轨迹栅格图，通过风格迁移模型生成预测道路栅格图；基于所述预测道路栅格图和所述样本道路栅格图，对所述风格迁移模型进行模型参数更新；响应于不满足训练截止条件，重新执行所述获取训练数据的步骤至所述基于所述预测道路栅格图和所述样本道路栅格图，对所述风格迁移模型进行模型参数更新的步骤；响应于满足所述训练截止条件，获得所述道路预测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述风格迁移模型为包括第一生成器和第一判别器的生成对抗网络；所述根据所述样本轨迹栅格图，通过风格迁移模型生成预测道路栅格图，包括：根据所述样本轨迹栅格图，通过所述第一生成器生成预测道路栅格图；所述基于所述预测道路栅格图和所述样本道路栅格图，对所述风格迁移模型进行模型参数更新，包括：通过所述第一判别器判别所述预测道路栅格图的图像风格是否符合所述样本道路栅格图的图像风格，得到第一判别结果；根据所述第一判别结果，对所述第一生成器和所述第一判别器进行模型参数更新。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述风格迁移模型为包括第二生成器、第三生成器、第二判别器以及第三判别器的...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕林坤，李嘉伟，高久翀，杜方潇，苗晶，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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