[发明专利]运力检测方法及装置、存储介质、电子设备在审
申请号: | 202210089622.0 | 申请日: | 2022-01-25 |
公开(公告)号: | CN114493260A | 公开(公告)日: | 2022-05-13 |
发明(设计)人: | 郜贺鹏;郑宇;张钧波;孟垂实 | 申请(专利权)人: | 京东城市(北京)数字科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/30;G06N20/00 |
代理公司: | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人: | 王辉;阚梓瑄 |
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: | 运力 检测 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种运力检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取多源运力数据的运力数据特征图,并对所述运力数据特征图进行数据对齐处理得到多源特征图;
对所述多源特征图进行特征提取处理得到运力特征图,并对所述运力特征图进行维度统一处理得到高级特征图;
对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果。
2.根据权利要求1所述的运力检测方法,其特征在于,所述对所述运力数据特征图进行数据对齐处理得到多源特征图,包括:
对所述运力数据特征图进行地址编码处理得到多个原始特征图,并确定所述多个原始特征图中的标准特征图;
基于所述标准特征图,对所述多个原始特征图中除所述标准特征图之外的其他特征图进行特征图对齐处理得到多个对齐特征图;
对所述标准特征图和所述多个对齐特征图进行特征图连接处理得到多源特征图。
3.根据权利要求1所述的运力检测方法,其特征在于,所述对所述运力特征图进行维度统一处理得到高级特征图,包括:
对所述运力特征图进行特征图划分处理得到多个池化区域;
对所述多个池化区域进行目标取值处理得到多个目标值,并对所述多个目标值进行拼接处理得到高级特征图。
4.根据权利要求1所述的运力检测方法,其特征在于,所述获取多源运力数据的运力数据特征图,包括:
确定基准区域以及与所述基准区域关联的邻近区域和远离区域,并分别获取所述基准区域的基准区域数据、所述邻近区域的邻近区域数据和所述远离区域的远离区域数据;
对所述基准区域数据和所述邻近区域数据进行数据组合处理得到正例区域数据,并对所述基准区域数据和所述远离区域数据进行数据组合处理得到负例区域数据,以根据所述正例区域数据和所述负例区域数据确定多源运力数据的运力数据特征图。
5.根据权利要求1所述的运力检测方法,其特征在于,所述获取多源运力数据的运力数据特征图,包括:
确定基准时间段以及与所述基准时间段关联的同时段时间段和不同时时间段,并分别获取所述基准时间段的基准运力数据、所述同时段时间段的同时运力数据和所述不同时时间段的不同运力数据;
对所述基准运力数据和所述同时运力数据进行数据组合处理得到正例时间数据,并对所述基准运力数据和所述不同运力数据进行数据组合处理得到负例时间数据,以根据所述正例时间数据和所述负例时间数据确定多源运力数据的运力数据特征图。
6.根据权利要求4或5所述的运力检测方法,其特征在于,所述对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果,包括:
对与所述运力数据特征图对应的两个所述高级特征图进行特征图转换处理得到两个特征向量;
对所述两个特征向量进行训练损失计算得到训练损失值,并根据所述训练损失值对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果。
7.根据权利要求6所述的运力检测方法,其特征在于,所述根据所述训练损失值对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果,包括:
若所述训练损失值小于与所述训练损失值对应的训练损失阈值,对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果;
若所述训练损失值大于或等于与所述训练损失值对应的训练损失阈值,重新对所述运力数据特征图进行数据对齐处理、所述特征提取处理和所述维度统一处理,以得到所述多源运力数据的运力检测结果。
8.根据权利要求7所述的运力检测方法,其特征在于,所述对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的运力检测结果,包括:
获取与所述多源运力数据对应的参考检测结果,并对所述高级特征图进行运力检测处理得到所述多源运力数据的待定检测结果;
对所述参考检测结果和所述待定检测结果进行推断损失计算得到推断损失值,并根据所述推断损失值确定所述多源运力数据的运力检测结果。
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