一种兴趣点数据的生成方法、装置、相关设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种兴趣点数据的生成方法，可应用的领域包括但不限于地图、导航、车联网、车路协同和即时通信等领域。本申请方法包括：获取待处理数据，待处理数据包括原始图像以及兴趣点POI属性数据；基于原始图像，通过目标检测模型获取N个目标检测结果，每个目标检测结果用于描述POI招牌在原始图像中的位置；基于原始图像以及N个目标检测结果，通过图像分类模型获取至少一个品牌分类结果；根据至少一个品牌分类结果以及POI属性数据，生成至少一个POI数据。本申请还提供了一种兴趣点数据的生成方法、装置、相关设备及存储介质。本申请提供的方案能够提升自动化挖掘POI招牌的准确率，从而获得更准确且全面的POI数据。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种兴趣点数据的生成方法、装置、相关设备及存储介质。

技术介绍

1、随着互联网电子地图服务与基于位置的服务(location based services，lbs)应用的普及，对于兴趣点(point of interest，poi)数据的需求也越来越广泛。通常，可以通过众包采集的方式获得大量原始图像，然后交由内业人员对原始图像中出现的商店招牌进行挖掘，以得到符合规范的poi数据。

2、由于原始图像的数量较多，因此，在挖掘商店招牌时往往会耗费较多的人力。为了节省人力成本，目前，常见的挖掘方法是对原始图像中的文字进行光学字符识别(opticalcharacter recognition，ocr)。然后将ocr识别结果与数据库中的数据进行匹配，如果正确成功，则表示识别出商店招牌。

3、专利技术人发现目前的方案中至少存在如下问题，一方面，由于原始图像可能出现遮挡、残缺、模糊等情况，因此，会对ocr识别产生负面影响，导致商店招牌的识别准确度较低。另一方面，由于有些商店招牌是以图案为主体或者不存在文字，因此，还容易漏本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种兴趣点数据的生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述基于所述原始图像以及所述N个目标检测结果，通过图像分类模型获取至少一个品牌分类结果，包括：

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述基于所述原始图像以及所述N个目标检测结果，通过图像分类模型获取至少一个品牌分类结果，包括：

4.根据权利要求3所述的生成方法，其特征在于，所述根据所述每个POI招牌图像所对应的面积占比，从所述N个POI招牌图像中确定满足图像识别条件的POI招牌图像，包括：

5.根据权利要求3所述的生成方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.一种兴趣点数据的生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述基于所述原始图像以及所述n个目标检测结果，通过图像分类模型获取至少一个品牌分类结果，包括：

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述基于所述原始图像以及所述n个目标检测结果，通过图像分类模型获取至少一个品牌分类结果，包括：

4.根据权利要求3所述的生成方法，其特征在于，所述根据所述每个poi招牌图像所对应的面积占比，从所述n个poi招牌图像中确定满足图像识别条件的poi招牌图像，包括：

5.根据权利要求3所述的生成方法，其特征在于，所述根据所述每个poi招牌图像所对应的面积占比，从所述n个poi招牌图像中确定满足图像识别条件的poi招牌图像，包括：

6.根据权利要求2至5中任一项所述的生成方法，其特征在于，所述每个目标检测结果包括四个角点坐标；

7.根据权利要求2至5中任一项所述的生成方法，其特征在于，所述每个目标检测结果包括实例掩膜区域；

8.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求8所述的生成方法，其特征在于，所述基于所述样本图像集合中的所述每个样本图像，通过所述图像分类模型获取所述每个样本图像所对应的类别概率分布，包括：

10.根据权利要求9所述的生成方法，其特征在于，所述基于所述每个样本图像所对应的第一特征图，通过所述图像分类模型所包括的特征加权网络得到所述每个样本...

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