[發明專利]一種基于BERT定位方法、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211314308.4
• 申請日: 2022-10-25
• 公開（公告）號: CN115687919A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 王旺;王家奎
• 申請（專利權）人: 園寶科技（武漢）有限公司
• 主分類號: G06F18/214
• 分類號: G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙) 42242
• 代理人: 劉乾幫

1.一種基于BERT定位方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取標準行駛軌跡的經緯度數據和慣性測量單元測量的IMU數據；

基于所述IMU數據的頻率對所述經緯度數據進行插值，使得插值后的所述經緯度數據和所述IMU數據的頻率相同，基于插值后的所述經緯度數據和所述IMU數據構建訓練數據集；

將所述訓練數據集輸入至預設BERT網絡中訓練，得到訓練后的經緯度預測模型；

基于所述經緯度預測模型對待定位的IMU數據進行經緯度定位。

2.根據權利要求1所述的基于BERT定位方法，其特征在于，所述基于所述IMU數據的頻率對所述經緯度數據進行插值的步驟，包括：

基于所述IMU數據的頻率使用預設插值算法對所述經緯度數據進行插值，所述預設差值算法為線性插值算法或B樣條曲線算法。

3.根據權利要求1所述的基于BERT定位方法，其特征在于，所述基于插值后的所述經緯度數據和所述IMU數據構建訓練數據集的步驟，包括：

將插值后的所述經緯度數據設定為經緯度數據序列，基于所述經緯度數據序列進行隨機置零，得到置零后的經緯度數據；

基于所述置零后的經緯度數據和所述IMU數據構建多維特征向量；

將所述多維特征向量按預設規則合并為一維特征向量，得到訓練數據集。

4.根據權利要求1所述的基于BERT定位方法，其特征在于，所述將所述訓練數據集輸入至預設BERT網絡中訓練，得到訓練后的經緯度預測模型的步驟，包括：

在所述訓練數據集中按預設間隔頻率選取待訓練數據；

將所述待訓練數據輸入至預設BERT網絡中，并使用預設損失函數進行監督訓練，得到訓練后的經緯度預測模型。

5.根據權利要求4所述的基于BERT定位方法，其特征在于，所述預設損失函數為：L1loss或L2loss。

6.一種基于BERT定位系統，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取標準行駛軌跡的經緯度數據和慣性測量單元測量的IMU數據；

數據插值模塊，用于基于所述IMU數據的頻率對所述經緯度數據進行插值，使得插值后的所述經緯度數據和所述IMU數據的頻率相同，基于插值后的所述經緯度數據和所述IMU數據構建訓練數據集；

模型訓練模塊，用于將所述訓練數據集輸入至預設BERT網絡中訓練，得到訓練后的經緯度預測模型；

模型預測模塊，用于基于所述經緯度預測模型對待定位的IMU數據進行經緯度定位。

7.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器、處理器，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機管理類程序時實現如權利要求1-5任一項所述的基于BERT定位方法的步驟。

8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機管理類程序，所述計算機管理類程序被處理器執行時實現如權利要求1-5任一項所述的基于BERT定位方法的步驟。