CN107153891A - 区域转移调度方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种区域转移调度方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离;获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果;根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。本实施例的技术方案,通过将目标区域划分为多个局部区域,根据待调度资源当前所在的目标局部区域、各局部区域间的转移距离以及天气预测结果,确定推荐转移局部区域。实现了地理数据采集的智能调度,对降低采集空耗、提升作业效率有非常重要的价值和实际意义。
Description
技术领域
本发明实施例涉及信息处理技术,尤其涉及一种区域转移调度方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
电子地图数据需要定期进行实地的地图采集更新,地图采集作业主要是利用装有专业采集设备的车辆在室外行驶,对地图上的道路、POI(Point of Interest,兴趣点)、景物照片等信息进行数据采集。地图采集作业流程主要包括:采集车辆在原始驻点(基地)集合后分成不同大小的小组各自出发,沿路对不同区域(诸如,一个城市覆盖的范围)进行采集,在采集过程中由于每日需要在住宿或者休整等,故每个区域存在一个或多个驻点(诸如,住宿的酒店),每天采集后需要在驻点完成采集数据上传、人员休息、车辆休整等事宜,在所有车辆在采集完后会在原始驻点汇合。
现有的数据采集路线主要是在原始驻点出发时由人工经验结合相关采集量进行分配,这种传统的调度方法虽然也结合了个区域的采集量大小、需要分配的车辆数,但是存在很严重的缺陷,诸如:采集区域主要按照行政城市或者县城进行分配采集,虽然按照了采集量(即:所需采集的路网长度)进行所需车辆数目的计算分配,但是各区域的面积本身差别很大,路网的密度存在较大差别,会导致稀疏度较低的城市的采集空耗较大;无法预知的天气影响:A组车正在采集的城市一直处于不适合采集的天气,导致A组车窝工,也或者去较远的可采集的区域进行采集导致来回至少2次转移产生较多的空耗。
发明内容
本发明实施例提供一种区域转移调度方法、装置、设备及存储介质,以优化现有的区域转移调度方法,满足人们不断增长的便捷化、高效化的区域调度需求。
第一方面,本发明实施例提供了一种区域转移调度方法,包括:将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离;
获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果;
根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
第二方面,本发明实施例还提供了一种区域转移调度装置,该装置包括:
区域划分模块,用于将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离;
天气获取模块,用于获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果;
转移区域推荐模块,用于根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的区域转移调度方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的区域转移调度方法。
本实施例的技术方案,通过将目标区域划分为多个局部区域,根据待调度资源当前所在的目标局部区域、各局部区域间的转移距离以及天气预测结果,确定推荐转移局部区域。实现了资源的智能调度,对降低采集空耗、提升作业效率有非常重要的价值和实际意义。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种区域转移调度方法的流程图;
图2是本发明实施例二提供的一种区域转移调度方法的流程图;
图3是本发明实施例三提供的一种区域转移调度方法的流程图;
图4是本发明实施例四提供的一种区域转移调度方法的流程图;
图5是本发明实施例五提供的一种区域转移调度方法的流程图;
图6是本发明实施例六提供的一种区域转移调度装置结构示意图;
图7为本发明实施例七提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理,但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止,但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种区域转移调度方法的流程图,本实施例可适用于对资源进行区域转移调度的情况,该方法可以由区域转移调度装置来执行,该装置可由软件和/或硬件来实现,并一般可集成于用于进行资源调度的终端或者服务器中,该方法具体包括:
S110、将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离。
其中,区域划分的目的是将全国划分为相对很多细小的区域,各区域从地图数据采集的角度看是比较均衡的,这样有利于进行调度分配。由于天气情况对调度方案也有影响,天气情况的最细分属性一般依附为行政县域(归属于地级市)或大城市的行政区级,所以区域划分可以在已有行政级别内划分。计算各局部区域间转移距离时,可以用一个节点代表一个局部区域,其中节点为各区域的中心,可以通过各局部区域中心的经纬度进行转移距离的计算,形成距离矩阵表,可获得任何两个局部区域之间的距离。
S120、获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果。
其中,可以通过各局部区域的未来天气预报获取设定时间段的天气预测结果,例如可以是气象台发布的未来5天或者未来一周的天气预报。
S130、根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
其中,根据待调度资源当前所在的目标局部区域、各局部区域间的转移距离以及天气预测结果,确定与待调度资源对应的推荐转移局部区域。例如可以确定离目标局部区域的转移距离最近,且天气预测结果为晴天的局部区域为推荐转移局部区域。
其中,调度系统时刻运作,主要以天为单位进行调度,输入信息是当前各待调度资源及采集进度等数据。调度系统可根据每个局部区域采集量和历史采集效率,结合当前的采集覆盖率和剩余采集量,预估该局部区域在当前采集条件下的转移前所需时间,确定已采集完的局部区域以及待采集的局部区域等。
优选地,所述待调度资源为用于采集地图数据的移动采集设备。
其中,采集地图数据的移动采集设备可以是数据采集车。
本实施例的技术方案,通过将目标区域划分为多个局部区域,根据待调度资源当前所在的目标局部区域、各局部区域间的转移距离以及天气预测结果,确定推荐转移局部区域。实现了资源的智能调度,对降低采集空耗、提升作业效率有非常重要的价值和实际意义。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种区域转移调度方法的流程图,本发明实施例是在上述实施例的基础上进行了优化,对“将目标区域划分为至少两个局部区域”进行了细化,该方法具体包括:
S210、将目标区域划分为设定数量的原始局部区域。
其中,所述原始局部区域具有设定形状。
其中,设定数量可根据目标区域的实际路网情况进行设定。设定形状可以是圆形。任何采用本发明实施例中的逻辑,不论是改变参数大小导致原始局部区域范围扩大或缩小,或原始局部区域个数设置数量不同等都属于本发明实施例提供区域划分方法上逻辑的变通,均为本发明保护的范围。
S220、计算与各所述原始局部区域分别对应的路网密度。
其中,路网密度可以是原始局部区域的路网长度与局部区域面积之间的比值,例如原始局部区域的设定形状为圆形,面积为Sigma,采用面积为Sigma的圆形对全国路网图进行分解计算,路网密度是该Sigma区域内的路网长度与Sigma的比值。
S230、将所述路网密度小于预设路网密度阈值的相邻原始局部区域进行合并,以形成与所述目标区域对应的局部区域。
其中,如果随意划分区域,各区域的面积本身差距较大,路网的密度存在较大差别,导致路网稀疏度较低的城市采集空耗较大。可将各原始局部区域按照路网密度进行排序,一般来说,路网密度最高的区域为各行政区域的中心(比如,县城的建成区中心、大城市的建成区)。路网密度阈值可按照实际路网密度大小进行设定,当原始局部区域的路网密度小于预设路网密度阈值时,将当前原始局部区域和与其相邻的原始局部区域进行合并,最终形成多个局部区域,以使达到的效果为路网密度高的局部区域面积较小,路网密度小的局部区域面积较大,这样在采集工作量上基本均衡,最终的局部区域个数可以用N表示。
S240、计算所述各局部区域间的转移距离。
其中,由于局部区域个数可以用N表示,此时根据各区域中心的经纬度进行距离计算,形成N*N的距离矩阵表,任何两个局部区域之间的距离均可获得。
S250、获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果。
S260、根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
本实施例的技术方案,综合考虑区域面积及路网密度,将目标区域划分为多个局部区域,实现各局部区域的采集工作量的均衡,避免由于路网稀疏度不同而存在有些区域采集空耗较大的问题。根据待调度资源当前所在的目标局部区域、各局部区域间的转移距离以及天气预测结果,确定推荐转移局部区域。实现了地理数据采集的智能调度,对降低采集空耗、提升作业效率有非常重要的价值和实际意义。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种区域转移调度方法的流程图,本发明实施例是在上述实施例的基础上进行了优化,对“根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域”进行了细化,该方法具体包括:
S310、将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离。
S320、获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果。
S330、根据所述目标局部区域所在的位置,以及所述各局部区域中分配的资源,在所述各局部区域中选择备选转移区域。
其中,所有待调度资源从基地开始出发开始采集,各组先按照待调度资源数量随机进行采集,即出发点可以随机选择。因为后续会迅速自动调整。对于采集区域的待调度资源个数分配,由于已经计算按照最小一组待调度资源进行采集的时间,因此可依据该局部区域内的采集量分配待调度资源个数,保证该局部区域能够采集完毕。可根据目标局部区域所在的位置以及该区域内分配的资源数量,确定采集完当前局部区域内的所有数据后的备选转移区域。
S340、根据所述目标局部区域与所述备选转移区域之间的转移距离,计算与各所述备选转移区域分别对应的距离概率值。
其中,由于目标局部区域可具有多个备选转移区域,依次获得目标局部区域与各备选转移区域之间的转移距离,例如可以用DIS(i)来表示。考虑到近原则,应尽量转移至最近的区域。备选转移区域对应的距离概率值为Beta(i),Beta(i)可以是DIS(i)的反比函数,DIS(i)越大,其对应的Beta(i)越小。其中,i为代表第i个备选转移区域。
S350、根据所述设定时间段内的天气预测结果,计算与各所述备选转移区域分别对应的天气概率值。
其中,可以获取设定时间段内的天气预测结果,由于设定时间段内,离当前时间越近,影响越大,因此在计算天气概率值时,可以将此因素考虑在内。例如可以获取未来5天的各区域的天气预报,可以利用1/10(t-1)×FLAG计算天气概率值,其中FLAG代表可采集系数。可定义不能进行采集作业的天气关键词:雨、雾、霾、雪四种天气枚举,此时可采集系数FLAG=0,将不含以上关键词的天气统一作为可采集作业的天气,此时可采集系数FLAG=1。t为设定时间段内的第t天。示例性地,若FLAG=1,计算未来第2天的天气概率值时,t=2,则天气概率值为0.1。将备选转移区域在设定时间段内每天的天气概率值累和,即可得到备选转移区域对应的天气概率值。
S360、根据所述距离概率值以及所述天气概率值,计算与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值。
其中,可以将距离概率值与天气概率值相乘,计算转移概率值。
S370、根据与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值,确定推荐转移局部区域。
其中,调度系统每天获取相关条件信息,并进行各项因素的概率计算和融合,依据最终各区域的转移概率值高低自动输出推荐转移的局部区域排序列表,调度过程支持临时转移和本区域采集完成后的转移。临时转移可以是当前局部区域未采集完时,转移至其他局部区域,例如当前局部区域未采集完时,突然遇上暴雨天气,便可临时转移至其他局部区域。
其中,区域转移调度可以基于贝叶斯概率进行设计为一个贝叶斯调度网络,基于当时的各种条件为各采集车按照概率高低推荐最优的目标转移区域。也可以采用贪心算法、动态规划算法等进行推荐转移调度决策。
本实施例的技术方案,在计算转移概率值时,将距离和天气的影响均考虑在内,避免将待调度资源调度至距离过远或出现不适宜采集作业天气的目标转移区域时,存在资源的浪费等问题,同时考虑就近原则及实时天气原则,实现了地理数据采集的智能调度,对降低采集空耗、提升作业效率有非常重要的价值和实际意义。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的一种区域转移调度方法的流程图,本发明实施例是在上述实施例的基础上进行了优化,在根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域之前进行了操作的增加,同时对“所述根据与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值,确定推荐转移局部区域”进行了进一步地细化,该方法具体包括:
S401、将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离。
S402、获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果。
S403、获取所述目标区域中所述各局部区域在设定历史时间段内的历史天气情况。
其中,由于不同地域各种天气的出现总体上有规律可循,目标是获得各区域在一年12个月份中各月份是否适合长时间采集的情况,比如获得该月份的适合采集的概率,进而在后续调度时,可以作为一种影响因素考虑,使得调度的结果更加完善。可根据气象台发布的天气数据获取各局部地区在设定历史时间段内的历史天气情况。例如可获取历史5年的天气数据。由于天气的种类非常多,同时天气的描述为语言文字描述,示例性地,表1为某城市在2015年6月份的天气描述示意表。
表1为某城市某行政区域在2015年6月份的天气描述示意表
2015/6/1 | 中雨~阴 | 2015/6/11 | 晴~多云 | 2015/6/21 | 多云 |
2015/6/2 | 小雨 | 2015/6/12 | 阵雨~阴 | 2015/6/22 | 阴 |
2015/6/3 | 阵雨~中雨 | 2015/6/13 | 多云 | 2015/6/23 | 大雨~小雨 |
2015/6/4 | 小雨~晴 | 2015/6/14 | 阴~阵雨 | 2015/6/24 | 大到暴雨~大雨 |
2015/6/5 | 晴~阴 | 2015/6/15 | 小到中雨~中雨 | 2015/6/25 | 小雨~多云 |
2015/6/6 | 阴 | 2015/6/16 | 中雨~小雨 | 2015/6/26 | 阴~小雨 |
2015/6/7 | 阵雨~多云 | 2015/6/17 | 阴~多云 | 2015/6/27 | 阴~阵雨 |
2015/6/8 | 阴~多云 | 2015/6/18 | 多云 | 2015/6/28 | 小雨~大雨 |
2015/6/9 | 晴 | 2015/6/19 | 多云~阴 | 2015/6/29 | 暴雨~小雨 |
2015/6/10 | 多云~晴 | 2015/6/20 | 中雨~小雨 | 2015/6/30 | 阴~多云 |
S404、根据获取的所述历史天气情况,计算所述各局部区域在设定时间单元内的历史采集概率值。
其中,由于每个局部区域所附属的行政区域是可知的,在区域分割时已经处理。因此在上述示例中,某个区域某个月份5年内的记录数目在5*30=150条左右,每条代表一天,依据这些记录的可采集系数(FLAG=1)数目与总记录数可以获得该局部区域该月份的采集概率,即存在N*12的概率表,表示N个局部区域在一年12个月中各月的采集概率值。其中N表示局部区域的个数。
在局部区域的其他调度原则均完全相同的情况下,优先选取本月份历史天气相对较好的区域进行采集,这样一旦转移到该区域,宏观上可以进行采集的时长相对更多,避免刚转移过去不久又由于天气原因需要临时转移,可以更加优化调度。
S405、根据所述目标局部区域所在的位置,以及所述各局部区域中分配的资源,在所述各局部区域中选择备选转移区域。
S406、根据所述目标局部区域与所述备选转移区域之间的转移距离,计算与各所述备选转移区域分别对应的距离概率值。
S407、根据所述设定时间段内的天气预测结果,计算与各所述备选转移区域分别对应的天气概率值。
S408、根据所述距离概率值以及所述天气概率值,计算与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值。
S409、将转移概率值按照从大到小的顺序进行排序。
S410、如果最大转移概率值与至少一个相邻转移概率值之间的差值小于差异门限,则获取与最大转移概率值以及相邻转移概率值分别对应的备选转移区域作为待验证转移区域。
其中,差异门限可以是一个较小的值,如果最大转移概率值与相邻转移概率值之间的差值小于差异门限,则表示最大转移概率值与相邻转移概率值相近,此时将最大转移概率值和相邻转移概率值对应的备选转移区域均作为待验证转移区域。
S411、根据当前系统时间,获取与各待验证转移区域分别对应的历史采集概率。
其中,当前系统时间可以为当前的月份,例如可以是2015年6月,则获取2015年6月对应的历史采集概率。
S412、根据获取的所述历史采集概率,在所述待验证转移区域中获取所述推荐转移局部区域。
其中,可将历史采集概率值较大的待验证转移区域确定为推荐转移局部区域。
本实施例的技术方案,当最大转移概率值与相邻转移概率值相近时,参考历史采集概率值确定转移局部区域,避免存在刚转移过去不久又由于天气原因需要临时转移的问题,对调度系统进行了进一步的优化,实现了地理数据采集的智能调度,对降低采集空耗、提升作业效率有非常重要的价值和实际意义。
实施例五
图5是本发明实施例五提供的一种区域转移调度方法的流程图,本发明实施例是在上述实施例的基础上进行了优化,在确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域之后进行了操作的增加,该方法具体包括:
S510、将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离。
S520、获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果。
S530、根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
S540、根据待调度资源的数量、所述待调度资源在所述目标局部区域中的采集进度,以及所述目标局部区域的采集量颗粒度,估计所述待调度资源的转移时间。
其中,除待调度资源的数量外,还可获得待调度资源的分组以及各待调度资源的采集作业信息等,目标局部区域的采集进度可以是已采集完成、正在采集中以及待采集,也可获得正在采集中的局部区域的采集作业完成度。根据待调度资源的数量、采集进度以及采集量颗粒度,可计算当前局部区域转移前所需的采集时间,又已获取了各局部区域之间的转移距离,因此可以估计待调度资源的转移时间。由于调度的最小时间颗粒度以及天气状态的颗粒度为天,因此当前局部区域转移前所需的采集时间的单位也为天。采集量颗粒度可以是最小一组待调度资源的每日采集量。示例性地,若待调度资源的数量为2,每个待调度资源的采集量颗粒度为80公里,则该局部区域中的采集量颗粒度为160公里,若待调度资源的采集进度为已采集320公里,该局部区域的总采集量为640公里,则剩余未采集量为320公里,还需要2天可完成,因此可估计待调度资源的转移时间为两天后。
本实施例的技术方案,根据待调度资源的数量、待调度资源采集进度以及采集量颗粒度,估计待调度资源的转移时间。转移时间可作为调度过程中的参考因素,使调度过程更加智能化,实现了地理数据采集的智能调度,对降低采集空耗、提升作业效率有非常重要的价值和实际意义。
优选地,根据公式:L=eff*2*H计算所述目标局部区域的采集量颗粒度L;
其中,eff为所述目标局部区域的采集效率;H为与所述目标局部区域对应的历史平均每日采集时间。
其中,由于地理情况不同,各局部区域的采集效率也可能会不同。可根据采集效率、待调度资源的数量(设置为2),可以计算最小一组待调度资源的每日采集量,即采集量颗粒度L,L=eff*2*H,其中eff可通过历史数据分析获得,各局部区域的采集效率在6公里/小时~30公里/小时的范围内。依据各区域内的采集量以及获得的颗粒度,可以计算获得各区域在最小一组车队采集条件下需要的采集时间。
实施例六
图6是本发明实施例六提供的一种区域转移调度装置结构示意图,该装置包括:
区域划分模块610,用于将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离;
天气获取模块620,用于获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果;
转移区域推荐模块630,用于根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
本实施例的技术方案,通过将目标区域划分为多个局部区域,根据待调度资源当前所在的目标局部区域、各局部区域间的转移距离以及天气预测结果,确定推荐转移局部区域。实现了资源的智能调度,对降低采集空耗、提升作业效率有非常重要的价值和实际意义。
进一步地,所述区域划分模块610具体用于:
将目标区域划分为设定数量的原始局部区域,其中,所述原始局部区域具有设定形状;
计算与各所述原始局部区域分别对应的路网密度;
将所述路网密度小于预设路网密度阈值的相邻原始局部区域进行合并,以形成与所述目标区域对应的局部区域。
进一步地,所述转移区域推荐模块630,包括:
备选区域选择单元,用于根据所述目标局部区域所在的位置,以及所述各局部区域中分配的资源,在所述各局部区域中选择备选转移区域;
距离概率值计算单元,用于根据所述目标局部区域与所述备选转移区域之间的转移距离,计算与各所述备选转移区域分别对应的距离概率值;
天气概率值计算单元,用于根据所述设定时间段内的天气预测结果,计算与各所述备选转移区域分别对应的天气概率值;
转移概率值计算单元,用于根据所述距离概率值以及所述天气概率值,计算与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值;
转移区域确定单元,用于根据与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值,确定推荐转移局部区域。
进一步地,在根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域之前还包括:
历史天气获取模块,用于获取所述目标区域中所述各局部区域在设定历史时间段内的历史天气情况;
历史效率值计算模块,用于根据获取的所述历史天气情况,计算所述各局部区域在设定时间单元内的历史采集概率值;
相应的,所述转移区域确定单元,具体用于:
将转移概率值按照从大到小的顺序进行排序;
如果最大转移概率值与至少一个相邻转移概率值之间的差值小于差异门限,则获取与最大转移概率值以及相邻转移概率值分别对应的备选转移区域作为待验证转移区域;
根据当前系统时间,获取与各待验证转移区域分别对应的历史采集概率;
根据获取的所述历史采集概率,在所述待验证转移区域中获取所述推荐转移局部区域。
进一步地,所述待调度资源为用于采集地图数据的移动采集设备。
进一步地,在确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域之后,还包括:
转移时间估计模块,用于根据待调度资源的数量、所述待调度资源在所述目标局部区域中的采集进度,以及所述目标局部区域的采集量颗粒度,估计所述待调度资源的转移时间。
进一步地,根据公式:L=eff*2*H计算所述目标局部区域的采集量颗粒度L;
其中,eff为所述目标局部区域的采集效率;H为与所述目标局部区域对应的历史平均每日采集时间。
上述区域转移调度装置可执行本发明任意实施例所提供的区域转移调度方法,具备执行的区域转移调度方法相应的功能模块和有益效果。
实施例七
图7为本发明实施例七提供的一种计算机设备的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图7显示的计算机设备12仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的区域转移调度方法。
所述方法包括:
将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离;
获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果;
根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
实施例八
本发明实施例八提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请所有发明实施例提供的区域转移调度方法。所述方法包括:
将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离;
获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果;
根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (16)
1.一种区域转移调度方法,其特征在于,包括:
将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离;
获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果;
根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将目标区域划分为至少两个局部区域包括:
将目标区域划分为设定数量的原始局部区域,其中,所述原始局部区域具有设定形状;
计算与各所述原始局部区域分别对应的路网密度;
将所述路网密度小于预设路网密度阈值的相邻原始局部区域进行合并,以形成与所述目标区域对应的局部区域。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域,包括:
根据所述目标局部区域所在的位置,以及所述各局部区域中分配的资源,在所述各局部区域中选择备选转移区域;
根据所述目标局部区域与所述备选转移区域之间的转移距离,计算与各所述备选转移区域分别对应的距离概率值;
根据所述设定时间段内的天气预测结果,计算与各所述备选转移区域分别对应的天气概率值;
根据所述距离概率值以及所述天气概率值,计算与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值;
根据与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值,确定推荐转移局部区域。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域之前还包括:
获取所述目标区域中所述各局部区域在设定历史时间段内的历史天气情况;
根据获取的所述历史天气情况,计算所述各局部区域在设定时间单元内的历史采集概率值;
相应的,所述根据与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值,确定推荐转移局部区域,包括:
将转移概率值按照从大到小的顺序进行排序;
如果最大转移概率值与至少一个相邻转移概率值之间的差值小于差异门限,则获取与最大转移概率值以及相邻转移概率值分别对应的备选转移区域作为待验证转移区域;
根据当前系统时间,获取与各待验证转移区域分别对应的历史采集概率;
根据获取的所述历史采集概率,在所述待验证转移区域中获取所述推荐转移局部区域。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待调度资源为用于采集地图数据的移动采集设备。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域之后,还包括:
根据待调度资源的数量、所述待调度资源在所述目标局部区域中的采集进度,以及所述目标局部区域的采集量颗粒度,估计所述待调度资源的转移时间。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据公式:L=eff*2*H计算所述目标局部区域的采集量颗粒度L;
其中,eff为所述目标局部区域的采集效率;H为与所述目标局部区域对应的历史平均每日采集时间。
8.一种区域转移调度装置,其特征在于,包括:
区域划分模块,用于将目标区域划分为至少两个局部区域,并计算所述各局部区域间的转移距离;
天气获取模块,用于获取所述目标区域中所述各局部区域在设定时间段内的天气预测结果;
转移区域推荐模块,用于根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述区域划分模块具体用于:
将目标区域划分为设定数量的原始局部区域,其中,所述原始局部区域具有设定形状;
计算与各所述原始局部区域分别对应的路网密度;
将所述路网密度小于预设路网密度阈值的相邻原始局部区域进行合并,以形成与所述目标区域对应的局部区域。
10.根据权利要求8或9所述的装置,其特征在于,所述转移区域推荐模块,包括:
备选区域选择单元,用于根据所述目标局部区域所在的位置,以及所述各局部区域中分配的资源,在所述各局部区域中选择备选转移区域;
距离概率值计算单元,用于根据所述目标局部区域与所述备选转移区域之间的转移距离,计算与各所述备选转移区域分别对应的距离概率值;
天气概率值计算单元,用于根据所述设定时间段内的天气预测结果,计算与各所述备选转移区域分别对应的天气概率值;
转移概率值计算单元,用于根据所述距离概率值以及所述天气概率值,计算与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值;
转移区域确定单元,用于根据与各所述备选转移区域分别对应的转移概率值,确定推荐转移局部区域。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,在根据待调度资源当前所在的目标局部区域、所述各局部区域间的转移距离以及所述天气预测结果,确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域之前还包括:
历史天气获取模块,用于获取所述目标区域中所述各局部区域在设定历史时间段内的历史天气情况;
历史效率值计算模块,用于根据获取的所述历史天气情况,计算所述各局部区域在设定时间单元内的历史采集概率值;
相应的,所述转移区域确定单元,具体用于:
将转移概率值按照从大到小的顺序进行排序;
如果最大转移概率值与至少一个相邻转移概率值之间的差值小于差异门限,则获取与最大转移概率值以及相邻转移概率值分别对应的备选转移区域作为待验证转移区域;
根据当前系统时间,获取与各待验证转移区域分别对应的历史采集概率;
根据获取的所述历史采集概率,在所述待验证转移区域中获取所述推荐转移局部区域。
12.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述待调度资源为用于采集地图数据的移动采集设备。
13.根据权利要求8或9所述的装置,其特征在于,在确定与所述待调度资源对应的推荐转移局部区域之后,还包括:
转移时间估计模块,用于根据待调度资源的数量、所述待调度资源在所述目标局部区域中的采集进度,以及所述目标局部区域的采集量颗粒度,估计所述待调度资源的转移时间。
14.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,根据公式:L=eff*2*H计算所述目标局部区域的采集量颗粒度L;
其中,eff为所述目标局部区域的采集效率;H为与所述目标局部区域对应的历史平均每日采集时间。
15.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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