[發明專利]道路路段類型的確定方法、裝置以及存儲介質、電子裝置

有效

• 申請號: 201710583365.5
• 申請日: 2017-07-17
• 公開（公告）號: CN108304852B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 李瑞文;英正明;趙洪波
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;褚敏

1.一種道路路段類型的確定方法，其特征在于，包括：

接收地圖導航應用發送的類型確定請求，其中，所述類型確定請求用于請求確定道路中的第一路段的類型，所述第一路段的類型處于待確定狀態；

獲取所述第一路段的屬性數據，其中，所述第一路段的屬性數據中包含所述第一路段在道路中的基本屬性特征和/或路段結構特征，所述基本屬性特征用于指示路段的自身的基本屬性，所述路段結構特征用于指示路段的出入邊的特征；

將所述第一路段的屬性數據輸入已訓練完成的目標分類模型，根據所述目標分類模型的輸出確定所述第一路段的類型，其中，所述目標分類模型為利用已知路段類型的第二路段的屬性數據及所述第二路段的類型之間的對應關系生成的分類判別模型，用于指示路段的屬性數據與路段的類型之間的對應關系，所述目標分類模型為二分類分類器；

在所述目標分類模型未確定出所述第一路段的類型的情況下，利用已訓練完成的下一個分類模型確定所述第一路段的屬性數據所對應的所述第一路段的類型，其中，所述目標分類模型與所述下一個分類模型分別用于分類識別不同的路段類型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述接收地圖導航應用發送的類型確定請求之前，所述方法還包括：

利用道路中的第二路段的屬性數據與所述第二路段的類型之間的對應關系進行分類訓練，得到所述目標分類模型，其中，所述第二路段的類型處于已確定狀態，在進行所述分類訓練時，輸入參數為所述第二路段的屬性數據，輸出參數用于指示所述第二路段的類型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二路段包括第一類型路段和第二類型路段，所述第一類型路段的類型與所述第一路段的類型相同，所述第二類型路段的類型與所述第一路段的類型不同，其中，所述利用道路中的第二路段的屬性數據與所述第二路段的類型之間的對應關系進行分類訓練，得到所述目標分類模型包括：

利用所述第一類型路段的屬性數據與所述第一類型路段的類型之間的對應關系以及所述第二類型路段的屬性數據與所述第二類型路段的類型之間的對應關系進行分類訓練，得到所述目標分類模型，其中，在進行所述分類訓練時，所述第一類型路段的數量大于所述第二類型路段的數量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述第一路段的屬性數據輸入已訓練完成的目標分類模型，根據所述目標分類模型的輸出確定所述第一路段的類型包括：

將所述目標分類模型的輸入參數設置為所述第一路段的屬性數據，得到所述目標分類模型的目標輸出參數；

在所述目標輸出參數與第一輸出參數相匹配的情況下，將所述第一類型路段的類型確定為所述第一路段的類型，其中，所述第一輸出參數為將所述目標分類模型的輸入參數設置為所述第一類型路段的屬性數據后所述目標分類模型的輸出參數；

在所述目標輸出參數與第二輸出參數相匹配的情況下，將所述第二類型路段的類型確定為所述第二路段的類型，其中，所述第二輸出參數為將所述目標分類模型的輸入參數設置為所述第二類型路段的屬性數據后所述目標分類模型的輸出參數。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用道路中的第二路段的屬性數據與所述第二路段的類型之間的對應關系進行分類訓練，得到所述目標分類模型包括：

獲取訓練樣本集D{(X₁，Y₁)，(X₂，Y₂)…(X_i，Y_i)}，其中，X_i表示第i個所述第二路段的屬性數據所對應的特征向量，Y_i用于指示第i個所述第二路段的類型；

利用所述訓練樣本集確定所述目標分類模型中的第一參數w的取值和第二參數t的取值，其中，所述目標分類模型通過以下公式表示：

Y＝w X+t

其中，所述公式用于表示所述目標分類模型對應的劃分超平面，所述劃分超平面用于將所述訓練樣本集中的樣本進行分類，所述第一參數w表示法向量，所述法向量用于指示所述劃分超平面的方向，所述第二參數t表示位移量，所述位移量用于指示所述劃分超平面到所述劃分超平面所在直角坐標系中的原點的距離。