[發明專利]定位方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010239568.4
• 申請日: 2020-03-30
• 公開（公告）號: CN111464938B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 束緯寰;馬利;石立臣;柴華
• 申請（專利權）人: 滴圖（北京）科技有限公司
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/021;H04W64/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京睿派知識產權代理事務所(普通合伙) 11597
• 代理人: 劉鋒

本發明實施例公開了一種定位方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質，通過接收到的定位請求確定對應的中心點，根據所述中心點確定多個輸入網格，獲取所述多個輸入網格對應的覆蓋區域的地圖圖像，并根據所述地圖圖像獲取多個所述輸入網格對應的特征信息，根據各所述輸入網格對應的特征信息確定多個特征圖，將所述多個特征圖輸入至預先訓練的卷積神經網絡模型以獲取定位信息，由此，本發明實施例使得地圖圖像的顏色特征參與定位，并且可以較為方便地擴展特征信息，從而減小特征信息的損失，提高定位的準確度。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，更具體地，涉及一種定位方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著移動互聯網的發展，出現了大量的基于位置的服務(LBS)。移動用戶或終端的位置準確性對這些服務的效率至關重要。在相關技術中，通常采用GPS/GNSS定位或通過機器學習模型定位。但是，移動終端在某些情況下，例如在室內、或天氣不好等，基于GPS/GNSS的定位可能不準確。

為了處理上述情況，通常采用構建網絡位置定位NLP(Network LocationProvider)服務。NLP服務通過組合環境中的無線信號信息和保持在線的數據庫信息來提供位置估計。在現有的機器學習模型定位方法中，將整個地理空間分割成大量的非常小的地理網格，并通過召回、排序、平滑等處理，得到最接近真實位置的網格作為用戶或終端的位置。但是，這種方法不能描述網格在空間中的局部相關性，并且平滑過程的加入可能會導致優化目標與最終目標不一致的情況，從而可能導致定位不準確。

發明內容

有鑒于此,本發明提供一種定位方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質，以減小特征信息的損失，提高定位的準確度。

第一方面，本發明實施例提供一種定位方法，所述方法包括：

接收定位請求；

確定所述定位請求對應的中心點，所述中心點用于表征所述定位請求對應的相對位置點；

根據所述中心點確定多個輸入網格，所述輸入網格為預先劃分的地理區域；

獲取所述多個輸入網格對應的覆蓋區域的地圖圖像；

根據所述地圖圖像獲取多個所述輸入網格對應的特征信息，所述特征信息包括所述地圖圖像的顏色特征信息；

根據各所述輸入網格對應的特征信息確定多個特征圖，所述特征圖的各像素的值對應于所述各輸入網格的特征信息；

將所述多個特征圖輸入至預先訓練的卷積神經網絡模型進行處理，獲取定位信息。

可選的，根據所述地圖圖像獲取多個所述輸入網格對應的特征信息包括：

對所述地圖圖像進行RGB顏色分層，獲取對應的子圖像；

將各所述子圖像劃分為多個網格圖像，所述網格圖像具有對應的輸入網格；

對所述輸入網格對應的至少一個網格圖像中的像素進行池化處理，以確定所述輸入網格的至少一個顏色特征值。

可選的，所述定位請求包括當前位置對應的指紋信息，所述指紋信息包括在所述當前位置掃描到的至少一個基站信息對應的基站標識和基站信號強度；

確定所述定位請求對應的中心點包括：

根據所述基站標識確定基站對應的至少一個聚簇點，所述基站的聚簇點包括至少一個位置信息；

根據所述指紋信息中的各基站的聚簇點確定所述中心點。

可選的，根據所述基站標識確定基站對應的至少一個聚簇點包括：

獲取所述基站標識對應的至少一個歷史定位記錄，所述歷史定位記錄包括所述基站標識和對應的位置信息；