[发明专利]用于确定道路交叉路口的方法、数据处理装置和计算机程序产品

说明书

一种用于识别道路交叉路口的方法、数据处理装置和计算机代码包括提供从至少一个车辆轨迹获得的位置数据，其中，该位置数据可以包括地理周界内的地理数据。该方法包括通过对该地理周界中包括的目标位置应用地理描述符模型来确定节点向量。该地理描述符模型包括多个多尺度节点描述符，该多个多尺度节点描述符包括目标多尺度描述符和相邻多尺度描述符。该多个多尺度节点描述符中的每一个包括不同地理分辨率的至少两个形状描述符。这些相邻位置中的每一个与该目标位置相距相应的地理距离。可以为该多个多尺度节点描述符中的每一个分别确定这些节点向量。该方法包括将这些节点向量输入到包括图形卷积网络的经训练的多尺度分类器中，以提供该目标位置是道路交叉路口的概率。

技术领域

各个实施例涉及一种用于确定地理坐标是否具有道路交叉路口从而识别道路交叉路口的方法。各个实施例涉及一种数据处理装置，该数据处理装置被配置为执行所述用于识别道路交叉路口的方法。各个实施例涉及一种存储计算机可执行代码的非暂态计算机可读介质，该计算机可执行代码包括用于识别道路交叉路口的指令。各个实施例涉及一种计算机可执行代码，该计算机可执行代码包括用于识别道路交叉路口的指令。各个实施例涉及一种用于训练分类器以确定目标位置是否可能是道路交叉路口的方法。

背景技术

自动交叉路口检测一直是各种人工智能和基于位置的服务应用程序的关键研究问题。由于配备传感器的智能手机无处不在，驾驶员经由智能手机应用程序报告他们的位置(例如，GPS数据)以进行乘客匹配和事故检测等已经变得很普遍。这促使利用大规模GPS轨迹来进行交叉路口检测，近年来这引起了越来越多的研究兴趣。基于方法论，早期的工作大致可以划分为两个类别：启发式方法和基于机器学习的方法。启发式方法将交叉路口定义为驾驶员改变其移动方向的位置或连接两个以上路段的位置。基于机器学习的方法首先提取特征作为位置描述符，然后基于提取的特征训练分类器以确定输入位置是否是道路交叉路口。

发明内容

本披露内容的一个方面涉及一种用于识别道路交叉路口的方法的各个实施例。该方法可以包括：a)提供从至少一个车辆轨迹获得的位置数据。该位置数据可以包括地理周界内的地理数据，例如GPS数据。该方法可以进一步包括：b)通过对该地理周界中包括的目标位置应用地理描述符模型来确定节点向量。该地理描述符模型可以包括多个多尺度节点描述符，该多个多尺度节点描述符包括用于该目标位置的目标多尺度描述符和用于相邻位置的相邻多尺度描述符。该多个多尺度节点描述符中的每一个可以包括不同地理分辨率的至少两个形状描述符。这些相邻位置中的每一个可以与目标位置相距相应的地理距离。可以为该多个多尺度节点描述符中的每一个分别确定这些节点向量。该方法可以进一步包括：c)将该节点向量输入到包括图形卷积网络的经训练的多尺度分类器中，以提供该目标位置是道路交叉路口的概率。

本披露内容的另一个方面涉及一种数据处理装置的各个实施例，该数据处理装置被配置为执行识别道路交叉路口的方法。

本披露内容的另一个方面涉及一种存储计算机可执行代码的非暂态计算机可读介质的各个实施例，该计算机可执行代码包括用于识别道路交叉路口的方法的指令。

本披露内容的另一个方面涉及一种包括执行识别道路交叉路口的方法的指令的计算机可执行代码的各个实施例。