数据处理方法、预测模型训练方法、电子设备及程序产品技术

本公开实施例公开了一种数据处理方法、预测模型训练方法、电子设备及程序产品，所述数据处理方法包括：获取兴趣点的位置信息；根据所述兴趣点的位置信息，获取位于所述兴趣点周围第一预设范围内的指定对象的位置信息和拍摄范围覆盖所述兴趣点及其周围第二预设范围内地物要素的图像；基于所述兴趣点的位置信息、所述指定对象的位置信息，以及所述图像，使用训练好的预测模型，预测所述兴趣点的位置信息是否准确。息是否准确。息是否准确。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、预测模型训练方法、电子设备及程序产品


[0001]本公开涉及数据处理
，具体涉及一种数据处理方法、预测模型训练方法、电子设备及程序产品。

技术介绍

[0002]POI(Point of Interest，兴趣点)在电子地图领域中可以指公司、饭店等现实世界中存在的实体，是用户使用电子地图时较为关注的数据。由于POI的位置信息来源复杂，其位置可能存在错误，从而影响路线规划、导航等应用的准确性。因此，在海量的地图数据中识别出可能存在错误的POI位置信息对于改进电子地图及相关服务的准确度具有重要意义。

技术实现思路

[0003]为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种数据处理方法、预测模型训练方法、电子设备及程序产品。
[0004]第一方面，本公开实施例中提供了一种数据处理方法。
[0005]具体地，所述数据处理方法，包括：
[0006]获取兴趣点的位置信息；
[0007]根据所述兴趣点的位置信息，获取位于所述兴趣点周围第一预设范围内的指定对象的位置信息和拍摄范围覆盖所述兴趣点及其周围第二预设范围内地物要素的图像；
[0008]基于所述兴趣点的位置信息、所述指定对象的位置信息，以及所述图像，使用训练好的预测模型，预测所述兴趣点的位置信息是否准确。
[0009]结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述位于所述兴趣点周围第一预设范围内的指定对象的位置信息，包括以下至少一项：
[0010]位于所述兴趣点周围第一预设范围内的建筑物的位置信息；
[0011]位于所述兴趣点周围第一预设范围内的道路的位置信息；
[0012]位于所述兴趣点周围第一预设范围内的水系的位置信息；
[0013]位于所述兴趣点周围第一预设范围内的其他兴趣点的位置信息；
[0014]位于所述兴趣点周围第一预设范围内与所述兴趣点相关联的对象的位置信息。
[0015]结合第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第二种实现方式中，其中：
[0016]所述建筑物的位置信息包括围绕所述建筑物的水平轮廓的多个采样点的位置信息；
[0017]所述道路的位置信息包括沿所述道路的多个采样点的位置信息；
[0018]所述水系的位置信息包括沿所述水系的多个采样点的位置信息；
[0019]所述与所述兴趣点相关联的对象的位置信息包括以下任意一种：导航目的地的位置信息、接入所述兴趣点的本地网络的设备定位位置信息、与所述兴趣点关联的地址的位置信息。
[0020]结合第一方面，本公开在第一方面的第三种实现方式中，所述基于所述兴趣点的位置信息、所述指定对象的位置信息，以及所述图像，使用训练好的预测模型，预测所述兴趣点的位置信息是否准确，包括：
[0021]根据所述指定对象的位置信息与所述兴趣点的位置信息，提取用于表征所述指定对象和所述兴趣点的相对位置关系的地理位置特征；
[0022]从所述图像中，提取用于表征所述兴趣点与其周边地物要素的相对位置关系的图像位置特征；
[0023]将所述地理位置特征和图像位置特征输入所述训练好的预测模型，以预测所述兴趣点的位置信息是否准确。
[0024]结合第一方面，本公开在第一方面的第四种实现方式中，所述方法还包括：
[0025]获取样本兴趣点的位置信息和所述样本兴趣点的位置信息是否准确的判别信息；
[0026]根据所述样本兴趣点的位置信息，获取位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内的样本指定对象的位置信息和拍摄范围覆盖所述样本兴趣点及其周围第二预设范围内的样本图像；
[0027]基于所述样本兴趣点的位置信息、所述样本指定对象的位置信息、所述样本图像，以及所述样本兴趣点的位置信息是否准确的判别信息，训练所述预测模型。
[0028]第二方面，本公开实施例中提供了一种预测模型训练方法，包括：
[0029]获取样本兴趣点的位置信息和所述样本兴趣点的位置信息是否准确的判别信息；
[0030]根据所述样本兴趣点的位置信息，获取位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内的样本指定对象的位置信息和拍摄范围覆盖所述样本兴趣点及其周围第二预设范围内的样本图像；
[0031]基于所述样本兴趣点的位置信息、所述样本指定对象的位置信息、所述样本图像，以及所述样本兴趣点的位置信息是否准确的判别信息，训练所述预测模型。
[0032]结合第二方面，本公开在第二方面的第一种实现方式中，所述位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内的样本指定对象的位置信息，包括以下至少一项：
[0033]位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内的建筑物的位置信息；
[0034]位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内的道路的位置信息；
[0035]位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内的水系的位置信息；
[0036]位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内的其他兴趣点的位置信息；
[0037]位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内与所述样本兴趣点相关联的对象的位置信息。
[0038]结合第二方面，本公开在第二方面的第二种实现方式中，所述基于所述样本兴趣点的位置信息、所述样本指定对象的位置信息、所述样本图像，以及所述样本兴趣点的位置信息是否准确的判别信息，训练所述预测模型，包括：
[0039]根据所述样本指定对象的位置信息与所述样本兴趣点的位置信息，提取用于表征该类型的样本指定对象和所述样本兴趣点的相对位置关系的样本地理位置特征；
[0040]从所述样本图像中，提取用于表征所述样本兴趣点与其周边地物要素的相对位置关系的样本图像位置特征；
[0041]将所述样本地理位置特征和样本图像位置特征输入所述预测模型，以最小化所述
预测模型的输出与所述判别信息之间的损失函数为目标，训练所述预测模型。
[0042]第三方面，本公开实施例中提供了一种数据处理装置。
[0043]具体地，所述数据处理装置，包括：
[0044]第一获取模块，被配置为获取兴趣点的位置信息；
[0045]第二获取模块，被配置为根据所述兴趣点的位置信息，获取位于所述兴趣点周围第一预设范围内的指定对象的位置信息和拍摄范围覆盖所述兴趣点及其周围第二预设范围内地物要素的图像；
[0046]预测模块，被配置为基于所述兴趣点的位置信息、所述指定对象的位置信息，以及所述图像，使用训练好的预测模型，预测所述兴趣点的位置信息是否准确。
[0047]结合第三方面，本公开在第三方面的第一种实现方式中，所述位于所述兴趣点周围第一预设范围内的指定对象的位置信息，包括以下至少一项：
[0048]位于所述兴趣点周围第一预设范围内的建筑物的位置信息；
[0049]位于所述兴趣点周围第一预设范围内的道路的位置信息；
[0050]位于所述兴趣点周围第一预设范围内的水系的位置信息；
[0051]位于所述兴趣点周围第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：获取兴趣点的位置信息；根据所述兴趣点的位置信息，获取位于所述兴趣点周围第一预设范围内的指定对象的位置信息和拍摄范围覆盖所述兴趣点及其周围第二预设范围内地物要素的图像；基于所述兴趣点的位置信息、所述指定对象的位置信息，以及所述图像，使用训练好的预测模型，预测所述兴趣点的位置信息是否准确。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述位于所述兴趣点周围第一预设范围内的指定对象的位置信息，包括以下至少一项：位于所述兴趣点周围第一预设范围内的建筑物的位置信息；位于所述兴趣点周围第一预设范围内的道路的位置信息；位于所述兴趣点周围第一预设范围内的水系的位置信息；位于所述兴趣点周围第一预设范围内的其他兴趣点的位置信息；位于所述兴趣点周围第一预设范围内与所述兴趣点相关联的对象的位置信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中：所述建筑物的位置信息包括围绕所述建筑物的水平轮廓的多个采样点的位置信息；所述道路的位置信息包括沿所述道路的多个采样点的位置信息；所述水系的位置信息包括沿所述水系的多个采样点的位置信息；所述与所述兴趣点相关联的对象的位置信息包括以下任意一种：导航目的地的位置信息、接入所述兴趣点的本地网络的设备定位位置信息、与所述兴趣点关联的地址的位置信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述兴趣点的位置信息、所述指定对象的位置信息，以及所述图像，使用训练好的预测模型，预测所述兴趣点的位置信息是否准确，包括：根据所述指定对象的位置信息与所述兴趣点的位置信息，提取用于表征所述指定对象和所述兴趣点的相对位置关系的地理位置特征；从所述图像中，提取用于表征所述兴趣点与其周边地物要素的相对位置关系的图像位置特征；将所述地理位置特征和图像位置特征输入所述训练好的预测模型，以预测所述兴趣点的位置信息是否准确。5.根据权利要求1所述的方法，还包括：获取样本兴趣点的位置信息和所述样本兴趣点的位置信息是否准确的判别信息；根据所述样本兴趣点的位置信息，获取位于所述样本兴趣点周围第一预设范围内的样本指定对象的位置信息和拍摄范围覆盖所述样本兴趣点及其周围第二预设范围内的样本图像；基于所述样本兴趣点的位置信息、所述样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：李东旗，
申请(专利权)人：高德软件有限公司，
类型：发明
国别省市：