CN104111073B

CN104111073B - 一种识别地图数据中不准确路段的方法和装置

Info

Publication number: CN104111073B
Application number: CN201310132856.XA
Authority: CN
Inventors: 张豫鹤
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2013-04-17
Filing date: 2013-04-17
Publication date: 2018-10-16
Anticipated expiration: 2033-04-17
Also published as: CN104111073A

Abstract

本发明提供了一种识别地图数据中不准确路段的方法和装置，其中方法包括：获取各用户的GPS轨迹，并将每条GPS轨迹与地图数据中的路段进行匹配；将地图匹配结果按照路段进行分组，针对每条路段分别执行以下步骤：判断是否当前路段的匹配误差指数达到预设阈值Th2以上且当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值达到预设阈值Th3以上，所述匹配误差指数体现匹配到当前路段上的GPS点的分布集中程度，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。本发明的不准确路段的识别方法利用很多移动设备本身会上报的GPS数据，摆脱了对情报收集的依赖，降低了人力成本。

Description

一种识别地图数据中不准确路段的方法和装置

【技术领域】

本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种识别地图数据中不准确路段的方法和装置。

【背景技术】

随着移动技术的迅速发展，近些年地图应用逐渐成为人们获取出行信息的主要手段，通过地图应用用户能够进行定位、查询公交、查询路线等，地图应用的覆盖面和准确程度主要依靠地图数据，提供更为精准和充实的地图数据库并及时更新是地图应用一直致力解决的问题。

目前，针对地图数据不准确的识别方法主要通过以下两种：一种是通过对用户反馈的收集，比如很多用户反馈在某条路段上经常出现定位错误的问题，则依据这些反馈就能够推测这条路段存在较大的测绘偏差或者发生了改建，该路段的数据不准确。另一种是通过新闻媒体收集情报，比如新闻中报道某条路段完成改建施工，则确定地图数据中该条路段的数据不准确，需要进行更新。然而上述两种方法都必须依赖于情报的收集，需要比较大的人力投入。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种识别地图数据中不准确路段的方法和装置，以便于摆脱对情报收集的依赖，降低人力成本。

具体技术方案如下：

一种识别地图数据中不准确路段的方法，该方法包括：

S1、获取各用户的GPS轨迹，并将每条GPS轨迹与地图数据中的路段进行匹配；

S2、将地图匹配结果按照路段进行分组，针对每条路段分别执行以下步骤：

S4、判断是否当前路段的匹配误差指数达到预设阈值Th2以上且当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值达到预设阈值Th3以上，所述匹配误差指数体现匹配到当前路段上的GPS点的分布集中程度，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。

根据本发明一优选实施方式，所述地图匹配结果包括：GPS点的信息、路段ID和匹配距离误差，所述匹配距离误差为GPS点到对应匹配点的距离；

在所述步骤S2中依据地图匹配结果中的路段ID将地图匹配结果按照路段进行分组。

根据本发明一优选实施方式，在所述步骤S4之前还包括：

S3、判断当前路段的匹配点个数是否大于或等于预设阈值Th1，如果是，继续执行步骤S4；否则，针对下一路段开始步骤S3。

根据本发明一优选实施方式，在所述步骤S4中，当前路段的匹配误差指数为：当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值与标准差的比值，或者，当前路段在滑动窗口内的匹配距离误差样本数占当前路段的总匹配距离误差样本数的比值最大值。

根据本发明一优选实施方式，所述步骤S4具体包括：

S411、计算当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值和当前路段的匹配误差指数；

S412、判断是否当前路段的匹配误差指数达到预设阈值Th2以上且当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值达到预设阈值Th3以上，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。

根据本发明一优选实施方式，所述步骤S4具体包括：

S421、计算当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值，判断计算出的均值是否达到预设阈值Th3以上，如果是，执行步骤S422；否则，针对下一路段执行步骤S4；

S422、计算当前路段的匹配误差指数，判断当前路段的匹配误差指数是否达到预设阈值Th2以上，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。

根据本发明一优选实施方式，如果在前M1个时间周期分别计算出的某路段的匹配误差指数均小于Th2或匹配距离误差的均值均小于Th3，后M2个时间周期分别计算出的所述某路段的匹配误差指数均达到Th2以上且匹配距离误差的均值均达到Th3以上，则确定所述某路段发生改建，其中M1和M2为预设的正整数。

一种识别地图数据中不准确路段的装置，该装置包括：

获取单元，用于获取各用户的GPS轨迹；

匹配单元，用于将每条GPS轨迹与地图数据中的路段进行匹配；

分组单元，用于将地图匹配结果按照路段进行分组，分别将每条路段的地图匹配结果提供给识别单元；

识别单元，用于判断是否当前路段的匹配误差指数达到预设阈值Th2以上且当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值达到预设阈值Th3以上，所述匹配误差指数体现匹配到当前路段上的GPS点的分布集中程度，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。

所述分组单元依据地图匹配结果中的路段ID将地图匹配结果按照路段进行分组。

根据本发明一优选实施方式，该装置还包括：

判断单元，用于在所述识别单元之前判断所述分组单元提供的当前路段的匹配点个数是否大于或等于预设阈值Th1，如果是，触发所述识别单元对当前路段执行操作；否则，所述识别单元不必对当前路段执行操作。

根据本发明一优选实施方式，所述识别单元采用的当前路段的匹配误差指数为：当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值与标准差的比值，或者，当前路段在滑动窗口内的匹配距离误差样本数占当前路段的总匹配距离误差样本数的比值最大值。

根据本发明一优选实施方式，所述识别单元具体包括：

计算子单元，用于计算当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值和当前路段的匹配误差指数；

判断子单元，用于判断是否当前路段的匹配误差指数达到预设阈值Th2以上且当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值达到预设阈值Th3以上，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。

根据本发明一优选实施方式，所述识别单元具体包括：

均值处理子单元，用于计算当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值，判断计算出的均值是否达到预设阈值Th3以上，如果是，触发指数处理子单元；否则，针对下一路段进行处理；

指数处理子单元，用于收到所述均值处理子单元的触发后，计算当前路段的匹配误差指数，判断当前路段的匹配误差指数是否达到预设阈值Th2以上，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。

根据本发明一优选实施方式，如果在前M1个时间周期分别计算出的某路段的匹配误差指数均小于Th2或匹配距离误差的均值均小于Th3，后M2个时间周期分别计算出的所述某路段的匹配误差指数均达到Th2以上且匹配距离误差的均值均达到Th3以上，则所述识别单元确定所述某路段发生改建，其中M1和M2为预设的正整数。

由以上技术方案可以看出，本发明利用GPS数据就能够识别出地图数据中不准确的路段，GPS数据是很多移动设备本身就会上报的数据，无需额外耗费人力去进行信息反馈或情报收集，降低了人力成本，也摆脱了对情报收集的依赖。

【附图说明】

图1为本发明实施例一提供的识别地图数据中不准确路段的方法流程图；

图2为本发明实施例一提供的地图匹配结果示意图；

图3为本发明实施例一提供的地图匹配结果的细节图；

图4a、图4b和图4c分别为本发明实施例一提供的几种GPS点的分布实例图；

图5为本发明实施例二提供的识别地图数据中不准确路段的装置结构图；

图6为本发明实施例二提供的识别地图数据中不准确路段的另一种装置结构图。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

目前很多移动设备都能够获得GPS数据并上传到数据中心，比如出租车的GPS设备上报GPS数据至出租车调度中心，以便出租车调度中心进行调度管理和安全监控，再比如自驾用户的导航设备上传GPS数据至服务中心获得导航服务等车联网服务。这些GPS数据是无需额外投入人力获取的，本发明就是通过这些GPS数据来进行地图数据中不准确路段的识别，本发明实施例中涉及的不准确路段主要包括测绘偏差大的路段或者发生改建的路段。下面通过实施例一对本发明提供的方法进行详细描述。

实施例一、

图1为本发明实施例一提供的识别地图数据中不准确路段的方法流程图，如图1所示，该方法可以具体包括以下步骤：

步骤101：获取各用户的GPS轨迹，并将每条GPS轨迹与地图中的路段进行匹配。

在本发明实施例中直接利用已有的各用户上传的GPS数据，GPS数据被划分成GPS轨迹，每条GPS轨迹由同一个用户的按时间排序的多个GPS点组成，每个GPS点的信息包含用户ID、时间和位置信息，也就是说，一条GPS轨迹包含一个用户在一段时间内的GPS数据，其中一条GPS轨迹内相邻GPS点的时间间隔通常小于或等于预设时间间隔，例如小于1或等于分钟。划分GPS轨迹可以采用现有技术中的多种方式，在此列举一种：首先获取同一用户的所有GPS数据，并将各GPS点按照时间进行排序；比较相邻两个GPS点A和B之间的时间间隔，若时间间隔大于一定的时间间隔Thr_time，则以A作为当前GPS轨迹的终点，B作为后一条GPS轨迹的起点。其中Thr_time的范围通常选取在3至10分钟，优选5分钟。

在将GPS轨迹与地图中的路段进行匹配时，是将GPS轨迹中的各GPS点投影到连续的路段上，地图匹配是已有技术，在此仅列举其中一种匹配方法：将每个GPS点分别投影到若干个候选路段上，而后将相邻GPS点的候选路段分别进行组合，选择组合路线中长度最短的组合作为匹配的路段。在确定GPS的候选路段时，确定GPS点周围一定范围内的所有路段，比如500米范围内的所有路段，逐个计算GPS点到确定出的每条路段的最短距离，将最短距离小于设定阈值例如50米的路段作为该GPS点的候选路段。

匹配结果如图2所示，图2中线段表示路段，实心的圆点表示GPS点，空心的圆点表示GPS点投影到路段上的点，即在路段上的匹配点，两点之间的虚线表示GPS点与匹配点之间的投影关系。进行匹配获得的地图匹配结果中包括：GPS点的信息（例如时间和位置信息）、路段ID、GPS点到对应匹配点的距离（可以称为匹配距离误差），其对应的细节图如图3所示。

步骤102：将地图匹配结果按照路段进行分组，针对每条路段分别进行以下步骤103至106。

依据地图匹配结果中的路段ID，可以将各地图匹配结果按照路段进行分组，从而确定出各路段的匹配点。

步骤103：判断当前路段的匹配点个数是否大于或等于预设阈值Th1，如果是，继续执行步骤104；否则，针对下一路段开始步骤103。

如果当前路段的匹配点个数大于或等于Th1，表示有足够多的GPS点匹配到了这条路段上，对当前路段继续进行以下处理，否则不足以进行后续识别，针对下一路段从步骤103开始执行。Th1是为了保证匹配点的样本数不要太少，否则影响识别效果，取值范围可以为大于或等于5，优选值为30。

当然本步骤并不是本发明所必须的步骤，如果不对准确率有太高的要求，也可以不执行本步骤，对各路段直接从步骤104开始执行。

步骤104：计算当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值和当前路段的匹配误差指数。

当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值L采用公式（1）进行计算：

其中，N为当前路段中匹配点的个数，L_i为当前路段中第i个匹配点对应的匹配距离误差。

匹配误差指数体现匹配到当前路段上的GPS点的分布集中程度，在计算当前路段的匹配误差指数时，可以采用但不限于以下两种方式：

第一种方式：采用当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值与标准差σ的比值作为当前路段的匹配误差指数。

当前路段所有匹配点的匹配距离误差的标准差σ采用公式（2）进行计算：

第二种方式：采用当前路段在滑动窗口内匹配距离误差样本数占当前路段的总匹配距离误差样本数的比值最大值作为当前路段的匹配误差指数，其中滑动窗口的宽度取值范围为3至8米，优选值为5米。也就是说设置一个固定大小的滑动窗口在当前路段进行滑动，分别确定每一个滑动位置上滑动窗口内匹配距离误差样本数占总匹配误差样本数的比值，确定所有滑动位置上确定的比值中的最大值，将该最大值作为当前路段的匹配误差指数。

步骤105：判断是否当前路段的匹配误差指数达到预设阈值Th2以上且当前路段的匹配距离误差的均值达到预设阈值Th3以上，如果是，则执行步骤106；否则，针对下一路段开始步骤103。

如果匹配误差指数达到Th2以上且匹配距离误差的均值达到Th3以上，则表示当前路段上的点大部分都偏差比较大并且比较集中，那么当前路段发生道路改建或者测绘偏差的可能性就比较大，如图4a中所示，这种情况下GPS点在该路段上距离该路段的匹配点之间距离偏差比较大并且比较集中。如果当前路段上的点大部分都偏差比较小，如图4b所示，则该路段通常是比较准确的。如果当前路段的点虽然偏差比较大，但比较分散，则也不能确定该路段是不准确的，如图4c所示。上述的Th3的取值原则为接近GPS的平均误差，取值范围可以为15至50米，优选值为20米，Th2的取值范围可以为3至10，优选值为4。

另外上述步骤104和步骤105的执行顺序仅为本发明实施例提供的其中一种，也可以在步骤104中计算当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值后，判断该匹配距离误差的均值是否达到预设阈值Th3以上，如果否，则结束当前路段的处理，针对下一路段转至步骤103；如果是，则继续计算当前路段的匹配误差指数，并判断匹配误差指数是否达到预设阈值Th2以上，如果是，则执行步骤106，否则针对下一路段开始步骤103。

步骤106：确定地图数据中当前路段不准确。

在此可以输出当前路段不准确的信息，从而指示该路段需要重新进行测绘并更新地图中该路段的数据。

其中，对于在连续时间周期内计算出的某个路段的匹配误差指数如果发生突变，前M1个时间周期分别计算出的该路段的匹配误差指数小于Th2或匹配距离误差的均值小于Th3，后M2个时间周期计算出的该路段的匹配误差指数都达到Th2以上且匹配距离误差的均值达到Th3以上，则确定当前路段发生改建，其中M1和M2为预设的正整数。例如在10个时间周期中，前7个时间周期计算出的某一个路段的匹配误差指数都小于4且匹配距离误差的均值都小于20，而后3个时间周期计算出的该路段的匹配误差指数则大于4且匹配距离误差的均值都大于20，则表明该路段发生了改建。这里的时间周期指的是执行上述方法流程进行不准确路段识别的周期，例如可以设置为3个月进行一次识别。

以上是对本发明提供的方法进行的详细描述，下面结合实施例二对本发明提供的装置进行详细描述。

实施例二、

图5为本发明实施例二提供的识别地图数据中不准确路段的装置结构图，如图5所示，该装置可以包括：获取单元01、匹配单元02、分组单元03、判断单元04和识别单元05。

首先获取单元01获取各用户的GPS轨迹。这里GPS轨迹是由已有的各用户上传的GPS数据构成，即GPS数据被划分成GPS轨迹，每条GPS轨迹由同一个用户的按时间排序的多个GPS点组成，每个GPS点的信息包含用户ID、时间和位置信息，也就是说，一条GPS轨迹包含一个用户在一段时间内的GPS数据，其中一条GPS轨迹内相邻GPS点的时间间隔通常小于或等于预设时间间隔，例如小于1或等于分钟。

然后匹配单元02将每条GPS轨迹与地图数据中的路段进行匹配，即将GPS轨迹中的各GPS点投影到连续的路段上，获得的地图匹配结果中包括：GPS点的信息（例如时间和位置信息）、路段ID、GPS点到对应匹配点的距离（可以称为匹配距离误差）。

接着，分组单元03将地图匹配结果按照路段进行分组，分别将每条路段的地图匹配结果提供给识别单元05。具体地，分组单元03依据地图匹配结果中的路段ID将地图匹配结果按照路段进行分组。

判断单元04，用于在识别单元05之前判断分组单元03提供的当前路段的匹配点个数是否大于或等于预设阈值Th1，如果是，触发识别单元05针对当前路段执行操作；否则，开始针对下一路段的判断，识别单元05不必针对当前路段执行操作。其中阈值Th1是为了保证匹配点的样本数不要太少，否则影响识别效果，取值范围可以为大于或等于5，优选值为30。

需要说明的是，该判断单元04并不是该装置中必须的单元，如果不要求很高的准确性，则可以不包含判断单元04，识别单元05对当前路段直接进行操作。

识别单元05判断是否当前路段的匹配误差指数达到预设阈值Th2以上且当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值达到预设阈值Th3以上，其中匹配误差指数体现匹配到当前路段上的GPS点的分布集中程度，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。在此可以输出当前路段不准确的信息，从而指示该路段需要重新进行测绘并更新地图中该路段的数据。

上述的阈值Th3的取值原则为接近GPS的平均误差，取值范围可以为15至50米，优选值为20米，阈值Th2的取值范围可以为3至10，优选值为4。

识别单元05可以采用以下两种方式确定当前路段的匹配误差指数：

第一种：当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值与标准差的比值。

其中均值和标准差的计算方式可以参见实施例一中的公式（1）和公式（2）。

第二种：当前路段在滑动窗口内的匹配距离误差样本数占当前路段的总匹配距离误差样本数的比值最大值。其中滑动窗口的宽度取值范围为3至8米，优选值为5米。也就是说设置一个固定大小的滑动窗口在当前路段进行滑动，分别确定每一个滑动位置上滑动窗口内匹配距离误差样本数占总匹配误差样本数的比值，确定所有滑动位置上确定的比值中的最大值，将该最大值作为当前路段的匹配误差指数。

具体地，识别单元05可以但不限于以下两种结构：

第一种结构：识别单元05包括：计算子单元511和判断子单元512。

计算子单元511计算当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值和当前路段的匹配误差指数。

判断子单元512判断是否当前路段的匹配误差指数达到预设阈值Th2以上且当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值达到预设阈值Th3以上，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。

第二种结构：如图6中所示，识别单元05包括：均值处理子单元521和指数处理子单元522。

均值处理子单元521计算当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值，判断计算出的均值是否达到预设阈值Th3以上，如果是，触发指数处理子单元522；否则，针对下一路段进行处理。

指数处理子单元522收到所述均值处理子单元的触发后，计算当前路段的匹配误差指数，判断当前路段的匹配误差指数是否达到预设阈值Th2以上，如果是，确定地图数据中当前路段不准确。

特别地，如果在前M1个时间周期分别计算出的某路段的匹配误差指数均小于Th2且匹配距离误差的均值均小于Th3，后M2个时间周期分别计算出的某路段的匹配误差指数均达到Th2以上且匹配距离误差的均值均达到Th3以上，则识别单元05确定某路段发生改建，其中M1和M2为预设的正整数。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims

1.一种识别地图数据中不准确路段的方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图匹配结果包括：GPS点的信息、路段ID和匹配距离误差，所述匹配距离误差为GPS点到对应匹配点的距离；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S4之前还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S4中，当前路段的匹配误差指数为：当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值与标准差的比值，或者，当前路段在滑动窗口内的匹配点的匹配距离误差的样本数占当前路段的总匹配距离误差的样本数的比值最大值。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

6.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果在前M1个时间周期分别计算出的某路段的匹配误差指数均小于Th2或匹配距离误差的均值均小于Th3，后M2个时间周期分别计算出的所述某路段的匹配误差指数均达到Th2以上且匹配距离误差的均值均达到Th3以上，则确定所述某路段发生改建，其中M1和M2为预设的正整数。

8.一种识别地图数据中不准确路段的装置，其特征在于，该装置包括：

获取单元，用于获取各用户的GPS轨迹；

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述地图匹配结果包括：GPS点的信息、路段ID和匹配距离误差，所述匹配距离误差为GPS点到对应匹配点的距离；

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述识别单元采用的当前路段的匹配误差指数为：当前路段所有匹配点的匹配距离误差的均值与标准差的比值，或者，当前路段在滑动窗口内的匹配点的匹配距离误差的样本数占当前路段的总匹配距离误差的样本数的比值最大值。

12.根据权利要求8或11所述的装置，其特征在于，所述识别单元具体包括：

13.根据权利要求8或11所述的装置，其特征在于，所述识别单元具体包括：

14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，如果在前M1个时间周期分别计算出的某路段的匹配误差指数均小于Th2或匹配距离误差的均值均小于Th3，后M2个时间周期分别计算出的所述某路段的匹配误差指数均达到Th2以上且匹配距离误差的均值均达到Th3以上，则所述识别单元确定所述某路段发生改建，其中M1和M2为预设的正整数。