[发明专利]行驶路线合理性的确认方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202111256464.5 | 申请日: | 2021-10-27 |
公开(公告)号: | CN114216472A | 公开(公告)日: | 2022-03-22 |
发明(设计)人: | 苑丽杰 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴新加坡控股有限公司 |
主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34;G01C25/00;G06N20/00;G06Q10/02 |
代理公司: | 北京开阳星知识产权代理有限公司 11710 | 代理人: | 张子青 |
地址: | 新加坡珊顿道*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 行驶 路线 合理性 确认 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种行驶路线合理性的确认方法,其中,所述方法包括:
获取从起点到目的地的实际行程信息;
根据所述实际行程信息,预估在预设时间从所述起点出发到所述目的地的导航路线和出行用时;
在所述实际行程信息被投诉时,至少以所述导航路线和所述出行用时作为深度学习框架的输入特征,确定所述实际行程的合理性判断结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述实际行程信息包括:实际行程对应的订单生成时间、所述实际行程对应的实际出发时间中的至少一种。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,根据所述实际行程信息,预估在预设时间从所述起点出发到所述目的地的导航路线和出行用时,包括:
确定所述订单生成时间或所述实际出发时间之前的一个以上的预设时间;
和/或
确定所述订单生成时间或所述实际出发时间之后的一个以上的预设时间;
针对所述一个以上的预设时间中的每个预设时间,通过未来行程预估,得到在所述预设时间从所述起点出发到所述目的地的导航路线和出行用时。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,
所述深度学习框架包括双向长短记忆网络和多层感知器;
所述实际行程信息包括实际行驶路线;
至少以所述导航路线和所述出行用时作为深度学习框架的输入特征,确定判责结果,包括:
根据所述实际行驶路线和所述导航路线,得到多维度信息;
将所述多维度信息和所述出行用时作为所述双向长短记忆网络的输入特征,得到所述双向长短记忆网络的输出特征;
将所述实际行程对应的订单信息和用户画像信息中的至少一个、以及所述双向长短记忆网络的输出特征作为所述多层感知器的输入特征,确定所述判责结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述多维度信息包括如下至少一种:
所述导航路线的路线长度、所述导航路线和所述实际行驶路线的长度差值、所述导航路线和所述实际行驶路线中重合的道路单元的个数、所述重合的道路单元的长度和、所述导航路线和所述实际行驶路线不重合的道路单元的个数、所述不重合的道路单元的长度和。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述双向长短记忆网络包括注意力机制层。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,至少以所述导航路线和所述出行用时作为深度学习框架的输入特征,确定判责结果之后,所述方法还包括:
根据所述判责结果,生成处置方案;
将所述处置方案推送给乘客终端;
在接收到所述乘客终端返回的对所述处置方案的确认信息时,生成样本数据,所述样本数据包括所述实际行程信息;
根据所述样本数据对所述深度学习框架进行训练。
8.一种行驶路线合理性的确认装置,其中,包括:
获取模块,用于获取从起点到目的地的实际行程信息;
预估模块,用于根据所述实际行程信息,预估在预设时间从所述起点出发到所述目的地的导航路线和出行用时;
确定模块,用于在所述实际行程信息被投诉时,至少以所述导航路线和所述出行用时作为深度学习框架的输入特征,确定所述实际行程的合理性判断结果。
9.一种电子设备,其中,包括:
存储器;
处理器;以及
计算机程序;
其中,所述计算机程序存储在所述存储器中,并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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