[發明專利]建立路線耗時預估模型的方法、預估路線耗時的方法及對應裝置

有效

• 申請號: 202010079207.8
• 申請日: 2020-02-03
• 公開（公告）號: CN111292549B
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 方曉敏;黃際洲;王凡;曾令科;梁海金;王海峰
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G08G1/0968
• 分類號: G08G1/0968;G01C21/34
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412
• 代理人: 田宏賓

本申請公開了一種建立路線耗時預估模型的方法、預估路線耗時的方法及對應裝置，涉及人工智能領域。具體實現方案為：從用戶軌跡數據中獲取訓練數據，訓練數據包括：用戶經過的路線、用戶經過該路線時的時間信息以及用戶經過該路線的實際耗時信息；利用訓練數據訓練得到路線耗時預估模型，其中路線耗時預估模型包括：路段子網絡基于路線所包含的各路段及其上下文，分別獲取各路段的向量表示；整合子網絡依據時間信息的特征表示、各路段的向量表示以及路線所包含各路段的路況特征表示，確定路線的預估耗時，其中路段的路況特征表示由路段及其上下文的路況信息得到；路線耗時預估模型的訓練目標為：最小化路線的預估耗時與實際耗時的差距。

技術領域

本申請涉及計算機應用技術領域，特別涉及人工智能技術領域。

背景技術

在地圖類服務中，路線耗時預估是一個非常重要的模塊，其用于預估經過該路線所需要的耗時。路線耗時預估可以用于向用戶返回路線耗時作為參考，也可以用于諸如輔助進行最優路線的生成等其他場景。

傳統的路線耗時預估方式中，對路線所包含各路段的耗時進行預估后，將各路段的耗時進行疊加得到路線的耗時。但預估各路段耗時的過程中僅僅考慮了各路段本身的因素，從而造成最終路線耗時預估的準確性不足。

發明內容

有鑒于此，本申請提供了一種建立路線耗時預估模型的方法、預估路線耗時的方法及對應裝置，以便于提高路線耗時預估的準確性。

第一方面，本申請提供了一種建立路線耗時預估模型的方法，該方法包括：

從用戶軌跡數據中獲取訓練數據，所述訓練數據包括：用戶經過的路線、用戶經過該路線時的時間信息以及用戶經過該路線的實際耗時信息；

利用所述訓練數據訓練得到所述路線耗時預估模型，其中所述路線耗時預估模型包括：路段子網絡和整合子網絡；

所述路段子網絡基于所述路線所包含的各路段及其上下文，分別獲取各路段的向量表示；

所述整合子網絡依據所述時間信息的特征表示、所述各路段的向量表示以及所述路線所包含各路段的路況特征表示，確定所述路線的預估耗時，其中所述路段的路況特征表示由所述路段及其上下文的路況信息得到；

所述路線耗時預估模型的訓練目標為：最小化所述路線的預估耗時與實際耗時的差距。

根據本申請一優選實施方式，所述獲取各路段的向量表示包括：

獲取所述路線所包含的各路段以及各路段的上下文；

針對每一條路段以及該路段的上下文，使用卷積神經網絡進行編碼，得到該路段的向量表示。

根據本申請一優選實施方式，所述路線耗時預估模型還包括：時間子網絡；

所述時間子網絡用于獲取所述時間信息的特征表示。

根據本申請一優選實施方式，所述整合子網絡從預先訓練得到的路況預估模型獲取所述路線所包含各路段的路況特征表示；或者，

所述路線耗時預估模型還包括：路況子網絡，用于利用所述時間信息和所述路線所包含各路段及其上下文的路網特征表示，預估所述路線所包含各路段的路況特征表示。

根據本申請一優選實施方式，預估路段的路況特征表示包括：

獲取路段及其上下文在所述時間信息之前預設歷史時長內各時間點的路況特征；

將該路段及其上下文的路網特征、在所述時間信息之前預設歷史時長內各時間點的路況特征以及所述歷史時長內各時間點的特征進行拼接，分別得到該路段對應的時空張量；

利用注意力機制對所述時空張量進行映射，得到對該路段預估的路況特征表示。