[發明專利]確定交通方式的方法和裝置

在審

• 申請號: 201910363076.3
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110084650A
• 公開（公告）日: 2019-08-02
• 發明（設計）人: 高艷濤;孫翔;段航
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/08;G08G1/01
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 祝亞男

1.一種確定交通方式的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取終端在預設時長內的多個定位信息和多個運動速度；

基于所述多個運動速度，確定所述終端在所述預設時長內的最大運動速度；

基于所述多個定位信息，確定所述終端的在所述預設時長內的運動軌跡信息，確定所述運動軌跡信息對應的道路類型信息；

基于各參考因素，確定所述終端的持有人的交通方式，其中，所述各參考因素包括所述最大運動速度和所述道路類型信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述運動軌跡信息對應的道路類型信息，包括：

基于所述運動軌跡信息和地圖數據中包括的各道路的道路信息，確定與所述運動軌跡信息相匹配的目標道路；

在所述地圖數據中，確定所述目標道路的道路類型信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取終端檢測的在所述預設時長內的步頻信息；

所述各參考因素還包括所述步頻信息。

4.根據權利要求1所述的方法，其特性在于，所述方法還包括：

確定所述多個運動速度的平均值和方差；

所述各參考因素還包括所述平均值和所述方差。

5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述基于各參考因素，確定所述終端的持有人的交通方式，包括：

將所述各參考因素，輸入預先訓練的交通方式確定模型，得到所述終端的持有人的交通方式。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述終端檢測到的WIFI標識信息；

確定所述交通方式對應的多種交通工具類型；

基于所述WIFI標識信息，在所述多種交通工具類型中，確定目標交通工具類型。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述預先訓練的交通方式確定模型為卷積神經網絡CNN模型。

8.一種確定交通方式的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取終端在預設時長內的多個定位信息和多個運動速度；

速度確定模塊，用于基于所述多個運動速度，確定所述終端在所述預設時長內的最大運動速度；

道路確定模塊，用于基于所述多個定位信息，確定所述終端在所述預設時長內的運動軌跡信息，確定所述運動軌跡信息對應的道路類型信息；

交通方式確定模塊，用于基于各參考因素，確定所述終端的持有人的交通方式，其中，所述各參考因素包括所述最大運動速度和所述道路類型信息。

9.一種終端，其特征在于，所述終端包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有至少一條指令，所述至少一條指令由所述處理器加載并執行以實現如權利要求1至7任一所述的確定交通方式的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有至少一條指令，所述至少一條指令由所述處理器加載并執行以實現如權利要求1至7任一所述的確定交通方式的方法。