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[發明專利]一種位置映射方法、裝置、設備及可讀存儲介質有效

專利信息
申請號: 202010392942.4 申請日: 2020-05-11
公開(公告)號: CN111651538B 公開(公告)日: 2022-11-01
發明(設計)人: 袁理攀 申請(專利權)人: 騰訊科技(深圳)有限公司
主分類號: G06F16/29 分類號: G06F16/29;G01C21/20;G01C21/30;G01S19/39
代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300 代理人: 汪阮磊
地址: 518057 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 位置 映射 方法 裝置 設備 可讀 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種位置映射方法,其特征在于,包括:

獲取對象行駛的地理位置序列,所述地理位置序列包括多個行駛時間上的地理位置;

針對每個行駛時間上的地理位置,確定所述地理位置映射到地圖路網上的候選道路,所述候選道路為處于所述地理位置上的對象在地圖路網上行駛的道路;

針對每個行駛時間上的地理位置,提取所述地理位置映射到候選道路的觀測概率特征、以及所述對象從前序地理位置映射到的候選道路轉移到所述地理位置映射到的候選道路的狀態轉移概率特征,采用第一預設梯度提升樹模型,預測所述地理位置對應的觀測概率;采用第二預設梯度提升樹模型,預測所述地理位置對應的狀態轉移概率,其中,所述觀測概率為所述地理位置映射到候選道路的概率,所述狀態轉移概率為所述對象從前序地理位置映射到的候選道路轉移到所述地理位置映射到的候選道路的概率,所述前序地理位置為行駛時間位于所述地理位置的行駛時間之前的地理位置,所述觀測概率是基于所述第一預設梯度提升樹模型中觀測概率特征的特征權重計算得到,所述狀態轉移概率是基于所述第二預設梯度提升樹模型中狀態轉移概率特征的特征權重計算到的,所述觀測概率特征的特征權重為通過對第一梯度提升樹模型訓練學習得到,所述狀態轉移概率特征的特征權重為通過對第二梯度提升樹模型訓練學習得到;

針對每個行駛時間上的地理位置,將所述地理位置對應的觀測概率和狀態轉移概率、以及前序地理位置映射到候選道路的前序目標概率進行加權求和,得到所述地理位置映射到候選道路的目標概率;

針對每個行駛時間上的地理位置,基于所述目標概率從所述候選道路中確定所述地理位置映射到的目標道路,得到所述地理位置序列中每個地理位置映射到地圖路網上的目標道路。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目標概率從所述候選道路中確定所述地理位置映射到的目標道路,得到所述地理位置序列中每個地理位置映射到地圖路網上的目標道路,包括:

基于所述目標概率,從前序地理位置的候選道路中確定所述地理位置的候選道路對應的前序最佳映射道路,得到所述地理位置序列中每個地理位置的候選道路對應的前序最佳映射道路;

獲取所述地理位置序列中最后一個地理位置映射到的目標道路;

基于所述地理位置序列中最后一個地理位置映射到的目標道路、以及每個地理位置的候選道路對應的前序最佳映射道路,確定所述地理位置序列中每個地理位置映射到地圖路網上的目標道路。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取所述地理位置序列中最后一個地理位置映射到的目標道路,包括:

獲取地理位置序列中最后一個地理位置映射到候選道路的目標概率;

根據最后一個地理位置映射到候選道路的目標概率,從最后一個地理位置映射到的候選道路中,選取目標概率最大的候選道路作為最后一個地理位置映射到的目標道路。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述確定所述地理位置映射到地圖路網上的候選道路,包括:

獲取所述地理位置對應的周邊位置區域;

在地圖路網上,確定所述周邊位置區域內的至少一條道路作為候選道路。

5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用第一預設梯度提升樹模型,預測所述地理位置對應的觀測概率;采用第二預設梯度提升樹模型,預測所述地理位置對應的狀態轉移概率,包括:

采用第一預設梯度提升樹模型,基于所述觀測概率特征的特征權重,預測所述地理位置映射到候選道路的觀測概率;

采用第二預設梯度提升樹模型,基于所述狀態轉移概率特征的特征權重,預測對象從前序地理位置映射到的候選道路轉移到所述地理位置映射到的候選道路的狀態轉移概率。

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