[发明专利]路线排序、路线排序模型训练及训练样本获取方法和装置

权利要求书

1.一种路线排序模型训练样本获取方法，其特征在于，包括：

将用户轨迹包括的轨迹点进行道路匹配，得到所述轨迹点匹配的道路，由所述道路构成所述用户轨迹对应的轨迹路线；

将所述轨迹路线和至少基于所述轨迹路线的起点和终点规划的规划路线进行组合，每个路线组合作为一个训练样本。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

基于所述用户轨迹中包括的轨迹点的时间，确定所述用户轨迹对应的轨迹路线包括的道路的实际路况；

根据所述轨迹路线的起点、终点和所述轨迹路线包括道路的实际路况，进行路线规划，得到规划路线。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述轨迹路线和至少基于所述轨迹路线的起点和终点规划的规划路线进行组合，包括：

针对基于所述轨迹路线的起点和终点规划的每条规划路线，执行如下步骤：

将轨迹路线的通行时间和每条规划路线的通行时间分别进行比较，若轨迹路线的通行时间少于规划路线的通行时间，则将规划路线标记为不优于轨迹路线，否则，将规划路线标记为优于轨迹路线，将轨迹路线和标记后规划路线进行组合。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

从轨迹路线中至少剔除出现异常绕路、违章行为、进出内部路、异常停留的轨迹路线。

5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，还包括：

获取轨迹路线的特征项和对应的规划路线的特征项；

将轨迹路线的每个特征项分别与对应的规划路线的相应特征项进行比较，若有至少一个特征项的比较差异是落入预设的该特征项的差异容忍范围，则保留所述轨迹路线。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

将组合得到的路线组合分为N组，一个路线组合包括一条轨迹路线和其对应的至少一条规划路线；

每次任意选择N-1组路线组合对预设的路线排序模型进行训练，并用训练后的路线排序模型对剩余的一组路线组合进行预测，若预测结果为轨迹路线排序在规划路线之后，则删除该轨迹路线的所有路线组合；

重复上述训练和预测步骤，直到每个组合都被预测。

7.一种路线排序模型训练方法，其特征在于，包括：

使用如权利要求1-6任一所述的路线排序模型的训练样本获取方法获取训练样本；

将获取到的训练样本分批次输入待训练的路线排序模型，直至得到符合预设要求的路线排序模型。

8.一种路线排序方法，其特征在于，包括：

当接收到路线规划请求时，根据路线规划请求规划出至少一条备选路线；

将规划出的备选路线输入预先训练的路线排序模型中，得到备选路线排序结果；

其中，所述路线排序模型使用如权利要求1-6任一所述的路线排序模型的训练样本获取方法获取到的训练样本训练得到。

9.一种路线排序模型的训练样本获取装置，其特征在于，包括：

轨迹路线获取模块，用于将用户轨迹包括的轨迹点进行道路匹配，得到所述轨迹点匹配的道路，由所述道路构成所述用户轨迹对应的轨迹路线；

训练样本获取模块，用于将所述轨迹路线和至少基于所述轨迹路线的起点和终点规划的规划路线进行组合，每个路线组合作为一个训练样本。

10.一种路线排序模型训练装置，其特征在于，包括：

如权利要求9所述的路线排序模型的训练样本获取装置，用于获取训练样本；

模型训练模块，用于将获取到的训练样本分批次输入待训练的路线排序模型，直至得到符合预设要求的路线排序模型。