[发明专利]一种信息处理和模型训练方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

在第一目标时间段内，检测终端设备的全球定位系统GPS信号；

根据对所述GPS信号的检测结果，获取测试数据集，所述测试数据集包括所述终端设备的至少一个传感器的数据；

对所述测试数据集进行预处理，得到特征数据集；

根据所述特征数据集，运行预测模型，得到预测值；

在所述预测值满足预设条件的情况下，停止更新计步数据；

其中，所述计步数据是根据所述测试数据集确定的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述至少一个传感器的数据包括：三轴加速度计TAA的第一数据、三轴陀螺仪TAG的第二数据、电子气压计EB的第三数据；

在所述GPS信号的强度大于或等于强度阈值的情况下，所述测试数据集还包括所述GPS信号的第四数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述GPS信号的强度大于或等于强度阈值的情况下，所述对所述测试数据集进行预处理，得到特征数据集，包括：

提取所述第一数据的第一特征数据子集；

提取所述第二数据的第二特征数据子集；

提取所述第三数据的第三特征数据子集；

提取所述第四数据的第四特征数据子集；

将所述第一特征数据子集、所述第二特征数据子集、所述第三特征数据子集以及所述第四特征数据子集进行拼接，形成所述特征数据集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据集，运行预测模型，得到预测值，包括：

将所述特征数据集作为第一预测模型的输入，并运行所述第一预测模型，得到第一预测值；

所述在所述预测值满足预设条件的情况下，停止更新计步数据，包括：

在所述第一预测值满足第一预设条件的情况下，停止更新计步数据。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述GPS信号的强度小于所述强度阈值的情况下，所述对所述数据进行预处理，得到特征数据集，包括：

提取所述第一数据的第一特征数据子集；

提取所述第二数据的第二特征数据子集；

提取所述第三数据的第三特征数据子集；

将所述第一特征数据子集、所述第二特征数据子集以及所述第三特征数据子集进行拼接，形成所述特征数据集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据集，运行预测模型，得到预测值，包括：

将所述特征数据集作为第二预测模型的输入，并运行所述第二预测模型，得到第二预测值；

所述在所述预测值满足预设条件的情况下，停止更新计步数据，包括：

在所述第二预测值满足第二预设条件的情况下，停止更新计步数据。

7.一种模型训练方法，其特征在于，包括：

获取训练数据集，所述训练数据集包括GPS信号的数据和至少一个传感器的数据；

对所述训练数据集的训练数据子集进行预处理，得到用于模型训练的特征数据集；

获取与所述特征数据集对应的标签数据；

利用所述特征数据集和所述标签数据训练预测模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述GPS信号的强度大于或等于强度阈值时，所述训练数据子集包括所述GPS信号的数据和所述至少一个传感器的数据；所述预测模型为第一预测模型；所述至少一个传感器的数据包括：TAA的第一数据、TAG的第二数据、EB的第三数据；

所述利用所述特征数据集和所述标签数据训练预测模型，包括：

利用所述特征数据集和所述标签数据训练所述第一预测模型。