[发明专利]行驶轨迹修复方法、装置、电子设备和存储介质在审
申请号: | 202011622139.1 | 申请日: | 2020-12-31 |
公开(公告)号: | CN113723656A | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 任慧敏;李瑞远;鲍捷;谭楚婧 | 申请(专利权)人: | 京东城市(北京)数字科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06F16/29;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 盛明星 |
地址: | 100086 北京市海淀区知*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 行驶 轨迹 修复 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种行驶轨迹修复方法,其特征在于,包括:
获取目标对象行驶轨迹上的已知轨迹位置,作为待修复数据;
根据所述待修复数据确定位于路网路段上的轨迹位置,作为修复轨迹位置;
生成包括所述修复轨迹位置的行驶轨迹,作为修复行驶轨迹。
2.根据权利要求1所述的行驶轨迹修复方法,其特征在于,所述获取目标对象行驶轨迹上的已知轨迹位置,作为待修复数据,包括:
获取所述目标对象在所述已知轨迹位置的行驶状态信息和/或环境信息;
将所述已知轨迹位置,以及所述行驶状态信息和/或所述环境信息作为所述待修复数据。
3.根据权利要求1或2所述的行驶轨迹修复方法,其特征在于,所述根据所述待修复数据确定位于路网路段上的轨迹位置,作为修复轨迹位置,包括:
将所述待修复数据输入修复模型中,得到由所述修复模型输出的修复结果;其中,所述修复结果至少包括如下任一种:轨迹位置所在的路网路段、轨迹位置在路段中的位置;
将根据所述修复结果确定的轨迹位置作为所述修复轨迹位置;
其中,所述轨迹修复模型用于基于输入的待修复数据输出用于确定修复轨迹位置的修复结果。
4.根据权利要求3所述的行驶轨迹修复方法,其特征在于,所述将所述待修复数据输入修复模型中,得到由所述修复模型输出的修复结果,包括:
将所述待修复数据输入所述修复模型中的编码模块,得到由所述编码模块输出的特征数据;其中,所述编码模块中包括双向长短时记忆网络;
将所述特征数据输入所述修复模型中的解码模块,得到由所述解码模块输出的修复结果;其中,所述解码模块中包括单向长短时记忆网络。
5.根据权利要求4所述的行驶轨迹修复方法,其特征在于,所述将所述待修复数据输入所述修复模型中的编码模块,得到由所述编码模块输出的特征数据,包括:
将所述待修复数据中的已知轨迹位置和在已知轨迹位置的行驶状态信息输入所述编码模块中的第一子模块,得到由所述第一子模块输出的第一特征数据;
将所述待修复数据中的环境信息输入所述编码模块中的第二子模块,得到由所述第二子模块输出的第二特征数据;
将所述第一特征数据和所述第二特征数据拼接后形成的数据,作为所述特征数据。
6.根据权利要求3所述的行驶轨迹修复方法,其特征在于,在将所述待修复数据输入修复模型之前,还包括:
将第一已知行驶轨迹与所述路网路段进行匹配,获取所述第一已知行驶轨迹中位于所述路网路段上的轨迹位置,作为匹配轨迹位置,生成表示所述匹配轨迹位置的样本修复结果;
获取包括第二已知行驶轨迹上的轨迹位置的数据,作为样本待修复数据;其中,所述第二已知行驶轨迹通过降低所述第一已知行驶轨迹中轨迹位置的采样率得到;
生成训练样本,通过对若干训练样本进行机器学习得到所述修复模型;其中,所述训练样本以所述样本待修复数据作为输入,以所述样本修复结果作为期望输出。
7.根据权利要求6所述的行驶轨迹修复方法,其特征在于,在将第一已知行驶轨迹与所述路网路段进行匹配之前,还包括:
根据所述第一已知行驶轨迹中任意两个轨迹位置之间的间隔路程、间隔采样时间和速度阈值,确定所述第一已知行驶轨迹中的异常轨迹位置,以去除所述第一已知行驶轨迹中的异常轨迹位置。
8.一种行驶轨迹修复装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取目标对象行驶轨迹上的已知轨迹位置,作为待修复数据;
确定单元,用于根据所述待修复数据确定位于路网路段上的轨迹位置,作为修复轨迹位置;
生成单元,用于生成包括所述修复轨迹位置的行驶轨迹,作为修复行驶轨迹。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的行驶轨迹修复方法的步骤。
10.一种非暂态可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的行驶轨迹修复方法的步骤。
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