[發明專利]一種到達時間的預估方法及裝置在審
| 申請號: | 202010315673.1 | 申請日: | 2020-04-21 |
| 公開(公告)號: | CN111582559A | 公開(公告)日: | 2020-08-25 |
| 發明(設計)人: | 姜正申 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06F16/29;G01S19/42;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291 | 代理人: | 李娟 |
| 地址: | 518044 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 到達 時間 預估 方法 裝置 | ||
本申請涉及智能導航技術領域,公開了一種到達時間的預估方法及裝置,用于提高到達時間預估的準確性。方法包括:確定起點和終端之間的目標路線,以及所述目標路線包含的至少兩個目標路段;獲取所述目標路線的整體特征值,以及所述目標路段對應的局部特征值;針對每一個目標路段,根據局部特征值確定所述目標路段的局部預估時間;根據所有目標路段的局部預估時間確定所述目標路線的初步預估時間;根據所述目標路線的整體特征值以及初步預估時間,確定所述目標路線的最終預估時間。
技術領域
本申請涉及計算機技術領域,尤其涉及一種到達時間的預估方法及裝置。
背景技術
導航軟件為用戶提供規劃路線的功能,并在用戶駕駛過程中為用戶進行沿路語音引導。到達時間的預估(Estimated Time of Arrival,ETA)是地圖軟件中的一個基礎功能,其具體為針對地圖上確定的一條路線和出發時間,給出走完這條路線所需要的時間。
目前對ETA的預估一般是利用機器學習算法,將整條路線的特征值,輸入機器學習算法中進行訓練和預測。但是這種方式只考慮了路線的整體特征,而忽略了各路段的特征,在一些情況下,例如路線的長度很長,且不同路段的路況差距較大,或者某一個路段極度擁堵,對整條路線的到達時間影響巨大時,只考慮路線的整體特征會導致到達時間預估的準確性較低。
發明內容
本申請實施例提供了一種到達時間的預估方法及裝置,用于提高到達時間預估的準確性。
根據本申請實施例的第一方面,提供了一種到達時間的預估方法,包括:
確定起點和終端之間的目標路線,以及所述目標路線包含的至少兩個目標路段;
獲取所述目標路線的整體特征值,以及所述目標路段對應的局部特征值;
針對每一個目標路段,根據局部特征值確定所述目標路段的局部預估時間;
根據所有目標路段的局部預估時間確定所述目標路線的初步預估時間;
根據所述目標路線的整體特征值以及初步預估時間,確定所述目標路線的最終預估時間。
根據本申請實施例的第二方面,提供了一種到達時間的預估裝置,所述裝置包括:
確定單元,用于確定起點和終端之間的目標路線,以及所述目標路線包含的至少兩個目標路段;
獲取單元,用于獲取所述目標路線的整體特征值,以及所述目標路段對應的局部特征值;
計算單元,用于針對每一個目標路段,根據局部特征值確定所述目標路段的局部預估時間;
所述計算單元,還用于根據所有目標路段的局部預估時間確定所述目標路線的初步預估時間;
所述計算單元,還用于根據所述目標路線的整體特征值以及初步預估時間,確定所述目標路線的最終預估時間。
一種可選的實施例中,所述計算單元,具體用于:
將所有目標路段對應的局部預估時間進行加權計算,得到所述目標路線的初步預估時間。
一種可選的實施例中,所述計算單元,具體用于:
將所述目標路段的局部特征值輸入已訓練的第一預估模型,得到所述目標路段的局部預估時間;
將所述目標路線的整體特征值和初步預估時間輸入已訓練的第二預估模型,得到所述目標路線的最終預估時間。
一種可選的實施例中,所述確定單元,還用于:
確定所述目標路線對應的限定條件;
根據所述限定條件,確定對應的第一預估模型和第二預估模型。
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