[发明专利]用于地图绑定的人工智能系统和方法

权利要求书

1.一种用于地图绑定的人工智能系统，其特征在于，包括：

GPS轨迹获取模块，被配置为，获得包括至少两个定位点的GPS轨迹，其中所述至少两个定位点的两个相邻定位点分别对应于两个相邻时间点；

匹配模块，被配置为，对于所述至少两个定位点中的每一个定位点，获得至少一个候选配对，所述至少一个候选配对中的每一个包括所述定位点和所述定位点第一预定距离内的路段；

概率确定模块，被配置为，对于所述至少一个候选配对中的每一个，根据训练好的监督学习模型或道路补全模型中的至少一个来确定发射概率；

路线确定模块，被配置为，根据所述发射概率确定与所述GPS轨迹匹配的路线；以及

路线显示模块，被配置为，指示用户终端显示与所述用户终端相关的当前定位点和所述确定的路线之间的匹配。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括模型训练模块，被配置为：

获得至少两个车辆的至少两个历史GPS轨迹，所述至少两个历史GPS轨迹中的每一个包括至少两个历史定位点；

对于每个历史轨迹的所述至少两个历史定位点中的每一个，获得至少一个历史候选配对，所述至少一个历史候选配对中的每一个包括一个历史定位点和对应于所述历史定位点第二预定距离内的历史路段；

对于所述至少一个历史候选配对中的每一个，获得反映车辆与所述对应历史路段之间的一个或以上关系的至少两个特征；

根据训练好的隐马尔可夫模型HMM获得所述至少两个历史定位点中每一个的候选匹配结果；以及

根据所述至少两个特征和所述候选匹配结果训练初始监督学习模型，以获得所述训练好的监督学习模型。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述模型训练模块还被配置为：

根据所述确定的路线和所述对应的GPS轨迹，更新所述训练好的监督学习模型。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述至少两个特征包括至少一个：

车辆的点速度与所述对应路段之间的角度；

所述车辆的线速度与所述对应路段之间的角度；

定位点与所述对应路段之间的距离；或

所述路段的道路特征。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述概率确定模块进一步被配置为：

根据合理性模型确定对应于两个相邻定位点的两个路段是否合理；

响应于所述对应于两个相邻定位点的两个路段是合理的，根据所述训练好的监督学习模型确定所述发射概率。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述概率确定模块进一步被配置为：

响应于所述对应于两个相邻定位点的两个路段是不合理的，根据所述训练好的监督学习模型和所述道路补全模型确定所述发射概率。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，为根据所述训练好的监督学习模型和所述道路补全模型确定所述发射概率，所述概率确定模块进一步被配置为：

根据所述训练好的监督学习模型确定概率成分；

根据所述道路补全模型确定用于修正所述两个不合理的相邻点的惩罚因子；以及

根据所述概率成分和所述惩罚因子确定所述发射概率。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述合理性模型包括N-Gram模型。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述训练好的监督学习模型包括以下中的至少一个：梯度提升决策树GBDT模型、循环神经网络RNN模型或卷积神经网络CNN模型。

10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述道路补全模型包括贝叶斯模型。