[發明專利]一種路網數據置信度的確定方法和裝置

在審

• 申請號: 202111389722.7
• 申請日: 2021-11-19
• 公開（公告）號: CN114091219A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 于兆瑋
• 申請（專利權）人: 廣州小鵬汽車科技有限公司
• 主分類號: G06F30/18
• 分類號: G06F30/18;G06K9/62;G06Q50/30;G06F16/29
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 趙娟

1.一種路網數據置信度的確定方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取用于確定路網數據置信度的回歸模型，以及所采集的路網數據；所述用于確定路網數據置信度的回歸模型為通過采用路網樣本數據的路網影響因素信息與各個因素相應的權重值訓練得到，其中，所述路網影響因素信息包括基于時間回歸算法確定的路網數據準確性參數；

根據所采集的路網數據和所述用于確定路網數據置信度的回歸模型，得到所述路網數據的置信度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所采集的路網數據和所述用于確定路網數據置信度的回歸模型，得到所述路網數據的置信度，包括：

確定針對所采集路網數據的路網影響因素信息；

將所述路網影響因素信息作為所述用于確定路網數據置信度的回歸模型的輸入項，輸出得到所采集的路網數據的置信度。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述用于確定路網數據置信度的回歸模型的生成方式如下：

獲取所采集的路網樣本數據，確定針對所述路網樣本數據的路網影響因素信息，以及與各個因素相應的權重值；所述路網影響因素信息包括以下至少一個：數據采集次數、數據采集用戶差異參數、數據采集時間差異參數、傳感器精度以及路網數據準確性參數；

采用所述路網影響因素信息與各個因素相應的權重值，并基于預設雙曲正切函數對所述回歸模型進行訓練，得到用于確定路網數據置信度的回歸模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定針對所述路網樣本數據的路網影響因素信息，包括：

獲取所采集的路網樣本數據中的環境數據，基于所采集的環境數據是否被測量的判斷結果確定影響所述路網樣本數據的數據采集次數；

和/或，獲取所述路網樣本數據的采集人員角色，基于所述采集人員角色確定數據采集用戶差異參數；

和/或，獲取所述路網樣本數據的數據采集時間與數據使用時間，通過構建基于所述數據采集時間與數據使用時間差值的遞減函數，確定數據采集時間差異參數；

和/或，獲取用于采集所述路網樣本數據的傳感器測量誤差值，基于所述傳感器測量誤差值確定影響所述路網樣本數據的傳感器精度；

和/或，通過時間規整算法確定影響所述路網樣本數據的路網數據準確性參數。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過時間規整算法確定影響所述路網樣本數據的路網數據準確性參數，包括：

獲取所述路網樣本數據中的先驗數據與新增數據；所述先驗數據包括相對新采集的路網數據的歷史路網數據；

分別提取所述先驗數據與所述新增數據的軌跡點坐標集合，根據所述軌跡點坐標集合構建動態時間規整矩陣；

通過所構建的動態時間規整矩陣，得到影響所述路網樣本數據的路網數據準確性參數。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述先驗數據與所述新增數據包括路徑編號信息；所述分別提取所述先驗數據與所述新增數據的軌跡點坐標集合，包括：

基于所述路徑編號信息獲取所述新增數據中與所述先驗數據的重合軌跡；

提取所述重合軌跡在所述先驗數據中的軌跡點坐標集合，以及對所述新增數據中的重合軌跡進行調整，提取調整后的重合軌跡在所述新增數據中的軌跡點坐標集合。

7.根據權利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述軌跡點坐標集合包括所述先驗數據中在重合軌跡上的軌跡點坐標，以及所述新增數據中在調整后的重合軌跡上的軌跡點坐標；

所述根據所述軌跡點坐標集合構建動態時間規整矩陣，包括：

確定所述先驗數據中在重合軌跡上的軌跡點坐標，與所述新增數據中在調整后的重合軌跡上的軌跡點坐標的匹配關系，通過所確定的匹配關系建立針對所述路網樣本數據的動態時間規整矩陣。