[发明专利]地址检验方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 201910749602.X | 申请日: | 2019-08-14 |
公开(公告)号: | CN110619497B | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
发明(设计)人: | 毛尚勤 | 申请(专利权)人: | 北京三快在线科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;H04W4/029;G06N3/04 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 任亚娟 |
地址: | 100083 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本申请实施例公开了一种地址检验方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:接收终端设备发送的待确认指令,所述待确认指令包括终端设备当前所处位置的位置信息、WIFI指纹、楼门图像和对应的订单标识;计算WIFI指纹的哈希值;通过卷积神经网络提取楼门图像的特征,得到特征矩阵;通过MLP对特征矩阵、位置信息和哈希值进行信息融合,得到融合信息向量;确定订单标识对应的收货地址,并从数据库线上库中获取与收货地址对应的历史融合信息向量;根据融合信息向量和历史融合信息向量,判定所述当前所处位置与所述收货地址是否一致。本申请实施例提高了地址判定结果的准确性,进而提高了送单准确性,而且节省了成本。 | ||
搜索关键词: | 地址 检验 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】:
1.一种地址检验方法,其特征在于,包括:/n接收终端设备发送的待确认指令,所述待确认指令包括所述终端设备当前所处位置的位置信息、WIFI指纹、楼门图像和对应的订单标识;/n通过机器学习模型中的哈希计算模块计算所述WIFI指纹的哈希值;/n通过所述机器学习模型中的卷积神经网络提取所述楼门图像的特征,得到特征矩阵;/n通过所述机器学习模型中的多层感知机MLP对所述特征矩阵、位置信息和所述哈希值进行信息融合,得到融合信息向量;/n确定所述订单标识对应的收货地址,并从数据库线上库中获取与所述收货地址对应的历史融合信息向量;/n根据所述融合信息向量和所述历史融合信息向量,判定所述当前所处位置与所述收货地址是否一致。/n
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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