CN109084796A - 路径导航方法及相关产品 - Google Patents

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CN109084796A
CN109084796A CN201810983344.7A CN201810983344A CN109084796A CN 109084796 A CN109084796 A CN 109084796A CN 201810983344 A CN201810983344 A CN 201810983344A CN 109084796 A CN109084796 A CN 109084796A
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谭莉菲
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Shenzhen City Beacon Mdt Infotech Ltd
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Shenzhen City Beacon Mdt Infotech Ltd
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents

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  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
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Abstract

本申请提供了一种路径导航方法及相关产品，所述方法包括如下步骤：在启动导航后，获取当前位置的第一坐标、第一速度和目的坐标；依据第一坐标匹配出多个链路时，获取所述多个链路的多个平均速度；从多个平均速度中选择与第一速度匹配度最高的第一链路，将第一链路作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径。本申请提供的技术方案具有用户体验度高的优点。

Description

路径导航方法及相关产品
技术领域
本申请涉及终端设备以及导航领域，具体涉及一种路径导航方法及相关产品。
背景技术
现有技术中，终端已经是用户使用最频繁的电子装置，例如，手机、车载终端、平板电脑等等设备。路径导航已经成为人们日常生活中最常用的功能，尤其对于驾驶员来说，其处于很多目的，均需要进行导航，现有的导航的准确性差，用户体验度低。
申请内容
本申请实施例提供了一种路径导航方法及相关产品，可以实现路径的精确导航，提高用户体验度。
第一方面，本申请实施例提供一种路径导航方法，所述方法包括如下步骤：
在启动导航后，获取当前位置的第一坐标、第一速度和目的坐标；
依据第一坐标匹配出多个链路时，获取所述多个链路的多个平均速度；
从多个平均速度中选择与第一速度匹配度最高的第一链路，将第一链路作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径。
可选的，所述依据第一坐标匹配出多个链路具体包括：
提取具有第一坐标的多个链路作为第一坐标匹配的多个链路。
可选的，所述将第一链路作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径具体包括：
获取用户的喜好，生成所述第一链路为起点目的坐标为重点的多条线路，依据用户的喜好确定多条线路的排序，确定排序第一的线路为导航路径。
可选的，所述获取用户的喜好具体包括：
采集用户的第一图片，将第一图片输入到神经网络模型执行多层运算得到正向运算结果，依据正向运算结果确定第一图片的身份，依据第一身份确定第一身份匹配的喜好；
如执行多层运算包括卷积运算时，执行多层运算的卷积运算包括：
确定卷积运算的输入数据[CI][H][W]以及卷积核Kernel[CO][CI][3][3]，将卷积核Kernel[CO][CI][3][3]沿CO方向切割形成CO个Kernel[CI][3][3]，将CO个Kernel[CI][3][3]与输入数据执行三维卷积运算得到CO个三维卷积结果，将CO个三维卷积结果沿CO方向组合起来得到最终的输出结果[CO][CI][H-2][W-2]；CI为深度值，H为高度值，W为宽度值，CO数量值；
所述三维卷积运算中的一次三维卷积运算包括：
将输入数据[CI][H][W]沿CI方向切割成CI个[H][W]，将Kernel[CI][3][3]沿CI方向切割成CI个Kernel[3][3]，将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]，沿CI方向对CI个[H-2][W-2]排列得到三维卷积结果[CI][H-2][W-2]；
所述将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]中的一次卷积运算包括：
将[H][W]沿H方向切割成H-2个矩阵[3][W]，每个矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果，计算H-2个矩阵[3][W]得到H-2行的结果即得到计算结果[H-2][W-2]；
所述矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果具体包括：
如w＝6，将矩阵[3][6]的矩阵按移动步长1切割成3个[3][4]的子矩阵[3][4]1、[3][4]2、[3][4]3，其中下角标为子矩阵的序号，对[3][4]1执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的一个元素值和序号的和，所述单位运算具体包括：将[3][4]1每次提取H方向一行的4个元素，将4个元素的前3个元素与卷积核对应位置的元素执行内积得到一行内积结果，将第4个元素的最后一个元素与卷积核对应元素相乘得到一个乘积结果，所述卷积核对应元素为在Kernel[3][3]中高度值为提取H方向一行的值，宽度值为子矩阵的序号，执行3次单位运算得到3行内积结果和3个乘积结果，将3行内积结果相加得到一个元素值，将3个乘积结果相加得到第一序号的和，对[3][4]2、[3][4]3也执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的另一个元素值、又一个元素值、第二序号的和以及第三序号的和，将第一序号的和、第二序号的和以及第三序号的和相加得到[H-2][W-2]中的H方向一行的还一个元素值；将一个元素值、另一元素值、又一元素值以及还以元素值沿w方向排列得到所述H方向一行的结果。
第二方面，提供一种电子装置，所述电子装置包括：采集单元、处理单元，其特征在于，
所述采集单元，用于在启动导航后，获取当前位置的第一坐标、第一速度和目的坐标；
所述处理单元，用于依据第一坐标匹配出多个链路时，获取所述多个链路的多个平均速度；从多个平均速度中选择与第一速度匹配度最高的第一链路，将第一链路作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径。
可选的，所述处理单元，具体用于获取用户的喜好，生成所述第一链路为起点目的坐标为重点的多条线路，依据用户的喜好确定多条线路的排序，确定排序第一的线路为导航路径。
可选的，所述电子装置还包括：摄像单元，
所述摄像单元，用于采集用户的第一图片，
所述处理单元，具体用于将第一图片输入到神经网络模型执行多层运算得到正向运算结果，依据正向运算结果确定第一图片的身份，依据第一身份确定第一身份匹配的喜好；
如执行多层运算包括卷积运算时，执行多层运算的卷积运算包括：
确定卷积运算的输入数据[CI][H][W]以及卷积核Kernel[CO][CI][3][3]，将卷积核Kernel[CO][CI][3][3]沿CO方向切割形成CO个Kernel[CI][3][3]，将CO个Kernel[CI][3][3]与输入数据执行三维卷积运算得到CO个三维卷积结果，将CO个三维卷积结果沿CO方向组合起来得到最终的输出结果[CO][CI][H-2][W-2]；CI为深度值，H为高度值，W为宽度值，CO数量值；
所述三维卷积运算中的一次三维卷积运算包括：
将输入数据[CI][H][W]沿CI方向切割成CI个[H][W]，将Kernel[CI][3][3]沿CI方向切割成CI个Kernel[3][3]，将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]，沿CI方向对CI个[H-2][W-2]排列得到三维卷积结果[CI][H-2][W-2]；
所述将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]中的一次卷积运算包括：
将[H][W]沿H方向切割成H-2个矩阵[3][W]，每个矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果，计算H-2个矩阵[3][W]得到H-2行的结果即得到计算结果[H-2][W-2]；
所述矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果具体包括：
如w＝6，将矩阵[3][6]的矩阵按移动步长1切割成3个[3][4]的子矩阵[3][4]1、[3][4]2、[3][4]3，其中下角标为子矩阵的序号，对[3][4]1执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的一个元素值和序号的和，所述单位运算具体包括：将[3][4]1每次提取H方向一行的4个元素，将4个元素的前3个元素与卷积核对应位置的元素执行内积得到一行内积结果，将第4个元素的最后一个元素与卷积核对应元素相乘得到一个乘积结果，所述卷积核对应元素为在Kernel[3][3]中高度值为提取H方向一行的值，宽度值为子矩阵的序号，执行3次单位运算得到3行内积结果和3个乘积结果，将3行内积结果相加得到一个元素值，将3个乘积结果相加得到第一序号的和，对[3][4]2、[3][4]3也执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的另一个元素值、又一个元素值、第二序号的和以及第三序号的和，将第一序号的和、第二序号的和以及第三序号的和相加得到[H-2][W-2]中的H方向一行的还一个元素值；将一个元素值、另一元素值、又一元素值以及还以元素值沿w方向排列得到所述H方向一行的结果。
可选的，所述电子装置为：车载智能终端、数据处理装置、机器人、智能手机、平板电脑或计算机
第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第一方面提供的所述的方法。
第四方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行第一方面提供的方法。
实施本申请实施例，具有如下有益效果：
可以看出，本申请提供的技术方案在第一坐标能够匹配多个链路link时，通过速度来选择匹配的link，这样来区分其具体在那个位置，从而实现对导航路径的优化，提高导航的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种电子装置的示意图。
图2是本申请实施例公开的一种路径导航方法的流程示意图。
图3a是一种卷积计算的示意图。
图3b是另一种卷积计算的示意图。
图3c是卷积计算的数据切割示意图。
图3d是本申请提供的卷积计算的数据切割示意图。
图4是本申请实施例公开的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供了一种电子装置，请参阅图1，图1是本发明实施例提供了一种电子装置100的结构示意图，上述电子装置100包括：壳体110、电路板120、电池或电源130、盖板140、触控显示屏150、摄像头170，所述壳体110上设置所述电路板120、所述电池或电源130和所述盖板140，所述电路板120还设置有连接所述触控显示屏150的电路；所述电路板120还可以包括：应用处理器AP190、摄像头170。上述摄像头的具体位置可以根据不同的装置进行灵活的设置，例如设置在车辆后视镜上，当然在实际应用中，也可以设置在车辆的前端或后端，本申请并不设置上述摄像头的具体位置，也不对该位置进行实际的设定，如为手机，则可以为手机的前置摄像头或后置摄像头，如为监控装置，直接可以为摄像头。
上述触控显示屏具体可以为薄膜晶体管液晶显示器(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display，TFT-LCD)、发光二极管(Light Emitting Diode，LED)显示屏、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)显示屏等。
如图1所示的电子装置，具体可以为，智能手机、平板电脑、智能车载终端。
对于路径导航，其使用路径导航的用户一般基于如下的需求：
第一种需求：不知道本地到目的地的线路，此种方式最常见。
第二种需求：知道本地到目的地的线路，但是需要知道线路的交通状况，也可以称为拥堵状况。
对于第二种需求现在也越来越多的被应用到对应的互联网导航内，例如百度导航、高德导航、腾讯导航等等。现有的交通线路是复杂的，其不仅仅具有平面道路，还具有立交桥，现有的立交桥已经从单纯的拥堵路口向高速、快速路进行转换，以上海为例，在上海，高架桥已经成为上海快速路的标志，又如，在深圳、北京，很多高架桥本身就是单独的路线。对于更种导航，路径的生成均基于对位置的定位，此位置的定位基于GPS、北斗等等定位方式，但是无论是GPS还是北斗，众所周知，其均是基于平面坐标来实现定位的，即经纬度坐标，对于高度坐标无法实现定位。由于此原理，会出现这样一种情况，即如果用户A和用户B在两条道路行驶，用户A行驶在高架桥上的X点上，用户B行驶在高架桥下的平面道路的Y点上，由于导航无法区分高度，那么用户A和用户B的位置会被认为在同一位置，此种情况可能出现，用户A在使用导航时，其导航的路径为用户B的Y点为起点的路径，而用户B在使用导航时，其导航的路径为用户A的X点为起点的路径，由于导航路径起点的错误，极大的影响了用户A和用户B的体验度。
参阅图2，图2提供了一种路径导航方法，该方法通过如图1所示的电子装置来实现，如图2所示，该路径导航方法包括如下步骤：
步骤S201、在启动导航后，获取当前位置的第一坐标、第一速度和目的坐标；
步骤S202、依据第一坐标匹配出多个链路link时，获取多个link的多个平均速度；
上述链路link为路径的最小单元，其具体可以由导航软件来确定，对于链路link，其长度一般在100m以下。即对于导航路径来说，一个路径最少有1个link，实际上一个路径均具有多个link。
上述依据第一坐标匹配多个link的方法具体可以为，同时具有多个link具有上述第一坐标。
步骤S203、从多个平均速度中选择与第一速度匹配度最高的第一link，将第一link作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径。
上述将第一link作为起点生成导航路径的方法可以有多种，例如可以调用百度地图输入第一link以第一link为起点生成到终点的路径，也可以通过最短路径算法获取路径或最短时间算法获取路径，当然也可以为其他的方式，本申请并不限定上述方式。
本申请提供的技术方案在第一坐标能够匹配多个链路link时，通过速度来选择匹配的link，这样来区分其具体在那个位置，从而实现对导航路径的优化，提高导航的准确性。
对于此技术方案，本申请人确定下该技术方案的应用场景，对于在高架桥上使用导航的情况下，其出现的情况一般为发生拥堵的情况或不知道路的情况，对于上述2种情况，这里分别来说明，对于发生拥堵的情况，车主是想看拥堵的数据，那么此时他的车速一定比较慢，比较接近零，对于高架桥下道路，其比较通畅的情况下，其车速一般均在30公里以上，对于两条道路的平均速度可以通过其他的车辆的数据来获得，这样通过速度的匹配即能够确定具体的位置。对于第二种情况，不知道路的情况下，此时的车速比较快，一般在60以上，因为高架桥一般都属于快速道路或高速公路，其限速均在80km以上，在此限速下，正常的车速一般均在60公里以上，对于高架桥下的道路，其属于普通道路，其限于一般在60以下，在正常行驶时，由于普通道路红绿灯等等情况，其实际的速度一般在50以下，所以这里通过速度也能够将上述2种情况均区分开，这样更利于用户路径的选择。
可选的，上述将第一link作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径的实现方式具体可以包括：
获取用户的喜好，生成第一link为起点目的坐标为终点的多条线路，依据用户的喜好确定多条线路的排序，确定排序第一的线路为导航路径。
可选的，上述生成第一link为起点目的坐标为终点的多条导航路径的方式可以有多种，本申请并不限制具体的种类，例如可以通过百度导航，高德导航的算法来计算得到多条导航路径。
上述用户的喜好包括但不限于：最短时间、高速优先、顺畅优先、最短路径等等。
上述获取用户的喜好的方式具体可以包括：
采集用户的第一图片，对第一图片进行人脸识别确定第一图片的第一身份，依据第一身份确定第一身份匹配的喜好。
上述依据第一身份确定第一身份匹配的喜好可以通过一个映射关系的方式来获取，具体的，例如可以通过第一身份从身份与喜好映射关系确定该第一身份对应的喜好。
上述对第一图片进行人脸识别确定第一图片的第一身份的方式具体可以为，将第一图片输入到神经网络模型执行多层运算得到正向运算结果，依据正向运算结果确定第一图片的身份。
上述依据正向运算结果确定第一图片的身份可以通过现有的方式来确定，例如百度人脸识别算法，例如谷歌人脸识别算法的确定方式，当然也可以通过其他方式，例如，如正向运算的结果为数据块(具体可以为三维数据或二维数据)，获取数据块中大于设定阈值的X个元素的X个位置，如X个位置中大于X/2个位置对应的结果确定为第一身份，确定第一图片为第一身份。
上述将第一图片输入到神经网络模型执行多层运算得到正向运算结果中的多层运算包括但不限于：卷积运算。
如执行多层运算包括卷积运算时，如图3a到图3d所示，每个方框代表一个元素的值，其中，H、W均为大于等于3的整数，CI、CO均为大于等于1的整数。如图3a所示，执行卷积运算具体可以包括：
确定卷积运算的输入数据[CI][H][W]以及卷积核Kernel[CO][CI][3][3]，将卷积核Kernel[CO][CI][3][3]沿CO方向切割形成CO个Kernel[CI][3][3]，将CO个Kernel[CI][3][3]与输入数据执行三维卷积运算得到CO个三维卷积结果，将CO个三维卷积结果沿CO方向组合起来得到最终的输出结果[CO][CI][H-2][W-2]。
上述一次三维卷积运算如图3b所示，具体可以包括，如CO＝1，将输入数据[CI][H][W]沿CI方向切割成CI个[H][W]，将Kernel[CI][3][3]沿CI方向切割成CI个Kernel[3][3]，将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]，沿CI方向对CI个[H-2][W-2]排列得到三维卷积结果[CI][H-2][W-2]。
上述CI为深度值，H为高度值，W为宽度值，CO数量值，具体的图示可以如图3a和图3b所示。
上述将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]具体可以包括：
将[H][W]沿H方向切割成H-2个矩阵[3][W]，每个矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果，计算H-2个矩阵[3][W]得到H-2行的结果即得到计算结果[H-2][W-2]；
上述将矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到H方向一行结果具体可以包括：
如w＝6，则将矩阵[3][6]的矩阵按移动步长1切割成3个[3][4]的子矩阵[3][4]1、[3][4]2、[3][4]3，其中下角标为子矩阵的序号，对[3][4]1执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的一个元素值和序号的和，所述单位运算具体包括：将[3][4]1每次提取H方向一行的4个元素，将4个元素的前3个元素与卷积核对应位置的元素执行内积得到一行内积结果，将第4个元素的最后一个元素与卷积核对应元素相乘得到一个乘积结果，所述卷积核对应元素为在Kernel[3][3]中高度值为提取H方向一行的值，宽度值为子矩阵的序号(如果提取[3][4]1，提取H＝1时，对应位置的元素为第1元素，提取H＝2时，对应位置的元素为第4元素，如果提取[3][4]2，提取H＝1时，对应位置的元素为第2元素，提取H＝2时，对应位置的元素为第5元素)，执行3次单位运算得到3行内积结果和3个乘积结果，将3行内积结果相加得到一个元素值，将3个乘积结果相加得到第一序号的和，对[3][4]2、[3][4]3也执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的另一个元素值、又一个元素值、第二序号的和以及第三序号的和，将第一序号的和、第二序号的和以及第三序号的和相加得到[H-2][W-2]中的H方向一行的还一个元素值；将一个元素值、另一元素值、又一元素值以及还以元素值沿w方向排列得到所述H方向一行的结果(如图3d所示)。
如w大于6，按移动步长1对矩阵每切割3次，在w方向移动步长变换成2一次切割子矩阵，这样相当于在w方向空一行数据，因为这行数据已经被计算了。
对于此方案，其具有如下的技术效果，对于卷积的数据提取，现有的设备每次提取均为128bit的数据，由于现有的数据基于浮点数据的运算，每个浮点数据无论其大小，均由32bit组成，那么一次提取128bit的数据刚好为H方向的一行数据，所以其提取数据的时，每提取一次，只用记录一次相同的H数据，即4个值只用记录一个H数据，这样节省了数据提取的效率，也减少了数据提取的量，另外，上述技术方案通过三次单次卷积的运算即能够得到4个元素的值，这样节省了卷积运算的次数，提高了卷积计算的效率，这样能够提高分辨的时间。
为了更好的说明其效果，这里通过一个实际的例子来说明，对于一个[3][6]与Kernel[3][3]执行卷积运算，每执行一次单次卷积运算得到一个元素值(即输出结果的一个元素值)，那么需要4个元素值，就需要4次单次卷积运算，并且由于每次提取4个元素值，元素值不在H方向的一行，那么需要记录每个元素值的H数据，也提高了数据记录量，如图3c为现有的卷积运算示意图，如图3d所示为本申请的卷积示意图，一个虚线框为一次单独卷积运算的数据，通过2个图对比可以看出，其得到的单次卷积运算的次数少。
参阅图4，图4提供一种终端设备，所述设备包括：处理器401、存储器402和摄像头403，所述处理器与所述存储器402以及所述摄像头连接，该连接方式可以通过总线(图中以一条线表示)连接，当然在实际应用中，还可以通过其他的方式来连接；其中，该存储器402内存储一个或多个程序，处理器401用于调用该存储器内的一个或多个程序实现如图2所示的方法。
需要说明的是，这里的处理器401可以是一个处理元件，也可以是多个处理元件的统称。例如，该处理元件可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，也可以是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路，例如：一个或多个微处理器(digital signalprocessor，DSP)，或一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)。
本申请还提供一种电子装置，所述电子装置包括：采集单元、处理单元，
所述采集单元，用于在启动导航后，获取当前位置的第一坐标、第一速度和目的坐标；
所述处理单元，用于依据第一坐标匹配出多个链路时，获取所述多个链路的多个平均速度；从多个平均速度中选择与第一速度匹配度最高的第一链路，将第一链路作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种路径导航方法的部分或全部步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种路径导航方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请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，也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种路径导航方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
在启动导航后，获取当前位置的第一坐标、第一速度和目的坐标；
依据第一坐标匹配出多个链路时，获取所述多个链路的多个平均速度；
从多个平均速度中选择与第一速度匹配度最高的第一链路，将第一链路作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据第一坐标匹配出多个链路具体包括：
提取具有第一坐标的多个链路作为第一坐标匹配的多个链路。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一链路作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径具体包括：
获取用户的喜好，生成所述第一链路为起点目的坐标为重点的多条线路，依据用户的喜好确定多条线路的排序，确定排序第一的线路为导航路径。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取用户的喜好具体包括：
采集用户的第一图片，将第一图片输入到神经网络模型执行多层运算得到正向运算结果，依据正向运算结果确定第一图片的身份，依据第一身份确定第一身份匹配的喜好；
如执行多层运算包括卷积运算时，执行多层运算的卷积运算包括：
确定卷积运算的输入数据[CI][H][W]以及卷积核Kernel[CO][CI][3][3]，将卷积核Kernel[CO][CI][3][3]沿CO方向切割形成CO个Kernel[CI][3][3]，将CO个Kernel[CI][3][3]与输入数据执行三维卷积运算得到CO个三维卷积结果，将CO个三维卷积结果沿CO方向组合起来得到最终的输出结果[CO][CI][H-2][W-2]；CI为深度值，H为高度值，W为宽度值，CO数量值；
所述三维卷积运算中的一次三维卷积运算包括：
将输入数据[CI][H][W]沿CI方向切割成CI个[H][W]，将Kernel[CI][3][3]沿CI方向切割成CI个Kernel[3][3]，将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]，沿CI方向对CI个[H-2][W-2]排列得到三维卷积结果[CI][H-2][W-2]；
所述将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]中的一次卷积运算包括：
将[H][W]沿H方向切割成H-2个矩阵[3][W]，每个矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果，计算H-2个矩阵[3][W]得到H-2行的结果即得到计算结果[H-2][W-2]；
所述矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果具体包括：
如w＝6，将矩阵[3][6]的矩阵按移动步长1切割成3个[3][4]的子矩阵[3][4]1、[3][4]2、[3][4]3，其中下角标为子矩阵的序号，对[3][4]1执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的一个元素值和序号的和，所述单位运算具体包括：将[3][4]1每次提取H方向一行的4个元素，将4个元素的前3个元素与卷积核对应位置的元素执行内积得到一行内积结果，将第4个元素的最后一个元素与卷积核对应元素相乘得到一个乘积结果，所述卷积核对应元素为在Kernel[3][3]中高度值为提取H方向一行的值，宽度值为子矩阵的序号，执行3次单位运算得到3行内积结果和3个乘积结果，将3行内积结果相加得到一个元素值，将3个乘积结果相加得到第一序号的和，对[3][4]2、[3][4]3也执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的另一个元素值、又一个元素值、第二序号的和以及第三序号的和，将第一序号的和、第二序号的和以及第三序号的和相加得到[H-2][W-2]中的H方向一行的还一个元素值；将一个元素值、另一元素值、又一元素值以及还以元素值沿w方向排列得到所述H方向一行的结果。
5.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括：采集单元、处理单元，其特征在于，
所述采集单元，用于在启动导航后，获取当前位置的第一坐标、第一速度和目的坐标；
所述处理单元，用于依据第一坐标匹配出多个链路时，获取所述多个链路的多个平均速度；从多个平均速度中选择与第一速度匹配度最高的第一链路，将第一链路作为起点，目的坐标作为终点生成导航路径。
6.根据权利要求5所述的电子装置，其特征在于，
所述处理单元，具体用于获取用户的喜好，生成所述第一链路为起点目的坐标为重点的多条线路，依据用户的喜好确定多条线路的排序，确定排序第一的线路为导航路径。
7.根据权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述电子装置还包括：摄像单元，
所述摄像单元，用于采集用户的第一图片，
所述处理单元，具体用于将第一图片输入到神经网络模型执行多层运算得到正向运算结果，依据正向运算结果确定第一图片的身份，依据第一身份确定第一身份匹配的喜好；
如执行多层运算包括卷积运算时，执行多层运算的卷积运算包括：
确定卷积运算的输入数据[CI][H][W]以及卷积核Kernel[CO][CI][3][3]，将卷积核Kernel[CO][CI][3][3]沿CO方向切割形成CO个Kernel[CI][3][3]，将CO个Kernel[CI][3][3]与输入数据执行三维卷积运算得到CO个三维卷积结果，将CO个三维卷积结果沿CO方向组合起来得到最终的输出结果[CO][CI][H-2][W-2]；CI为深度值，H为高度值，W为宽度值，CO数量值；
所述三维卷积运算中的一次三维卷积运算包括：
将输入数据[CI][H][W]沿CI方向切割成CI个[H][W]，将Kernel[CI][3][3]沿CI方向切割成CI个Kernel[3][3]，将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]，沿CI方向对CI个[H-2][W-2]排列得到三维卷积结果[CI][H-2][W-2]；
所述将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]中的一次卷积运算包括：
将[H][W]沿H方向切割成H-2个矩阵[3][W]，每个矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果，计算H-2个矩阵[3][W]得到H-2行的结果即得到计算结果[H-2][W-2]；
所述矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果具体包括：
如w＝6，将矩阵[3][6]的矩阵按移动步长1切割成3个[3][4]的子矩阵[3][4]1、[3][4]2、[3][4]3，其中下角标为子矩阵的序号，对[3][4]1执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的一个元素值和序号的和，所述单位运算具体包括：将[3][4]1每次提取H方向一行的4个元素，将4个元素的前3个元素与卷积核对应位置的元素执行内积得到一行内积结果，将第4个元素的最后一个元素与卷积核对应元素相乘得到一个乘积结果，所述卷积核对应元素为在Kernel[3][3]中高度值为提取H方向一行的值，宽度值为子矩阵的序号，执行3次单位运算得到3行内积结果和3个乘积结果，将3行内积结果相加得到一个元素值，将3个乘积结果相加得到第一序号的和，对[3][4]2、[3][4]3也执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的另一个元素值、又一个元素值、第二序号的和以及第三序号的和，将第一序号的和、第二序号的和以及第三序号的和相加得到[H-2][W-2]中的H方向一行的还一个元素值；将一个元素值、另一元素值、又一元素值以及还以元素值沿w方向排列得到所述H方向一行的结果。
8.根据权利要求5-7任意一项所述的电子装置，其特征在于，所述电子装置为：车载智能终端、数据处理装置、机器人、智能手机、平板电脑或计算机。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-4任意一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如权利要求1-4任意一项所述的方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109883417A (zh) * 2019-01-03 2019-06-14 曾集伟 导航app关闭方法及相关产品
CN110186472A (zh) * 2019-05-23 2019-08-30 中电工业互联网有限公司 车辆偏航检测方法、计算机设备、存储介质及车辆系统
CN110807834A (zh) * 2019-09-29 2020-02-18 深圳市火乐科技发展有限公司 自行车投影方法、智能投影仪及相关产品
WO2023123919A1 (zh) * 2021-12-29 2023-07-06 寒武纪行歌(南京)科技有限公司 数据处理电路、数据处理方法及相关产品

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1892722A (zh) * 2005-06-29 2007-01-10 日产自动车株式会社 交通阻塞预测装置和方法
CN101109639A (zh) * 2006-07-18 2008-01-23 株式会社电装 导航系统
CN101383090A (zh) * 2008-10-24 2009-03-11 北京航空航天大学 一种并行路网结构下的浮动车信息处理方法
CN102226700A (zh) * 2011-03-16 2011-10-26 山东大学 一种用于立交桥路网电子地图匹配的方法
CN102692227A (zh) * 2011-03-22 2012-09-26 北京四维图新科技股份有限公司 进行路径匹配的方法和装置
CN105138993A (zh) * 2015-08-31 2015-12-09 小米科技有限责任公司 建立人脸识别模型的方法及装置
CN108241857A (zh) * 2018-02-23 2018-07-03 王珏 人脸识别方法及相关产品

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1892722A (zh) * 2005-06-29 2007-01-10 日产自动车株式会社 交通阻塞预测装置和方法
CN101109639A (zh) * 2006-07-18 2008-01-23 株式会社电装 导航系统
CN101383090A (zh) * 2008-10-24 2009-03-11 北京航空航天大学 一种并行路网结构下的浮动车信息处理方法
CN102226700A (zh) * 2011-03-16 2011-10-26 山东大学 一种用于立交桥路网电子地图匹配的方法
CN102692227A (zh) * 2011-03-22 2012-09-26 北京四维图新科技股份有限公司 进行路径匹配的方法和装置
CN105138993A (zh) * 2015-08-31 2015-12-09 小米科技有限责任公司 建立人脸识别模型的方法及装置
CN108241857A (zh) * 2018-02-23 2018-07-03 王珏 人脸识别方法及相关产品

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109883417A (zh) * 2019-01-03 2019-06-14 曾集伟 导航app关闭方法及相关产品
CN110186472A (zh) * 2019-05-23 2019-08-30 中电工业互联网有限公司 车辆偏航检测方法、计算机设备、存储介质及车辆系统
CN110186472B (zh) * 2019-05-23 2021-03-23 中电工业互联网有限公司 车辆偏航检测方法、计算机设备、存储介质及车辆系统
CN110807834A (zh) * 2019-09-29 2020-02-18 深圳市火乐科技发展有限公司 自行车投影方法、智能投影仪及相关产品
WO2023123919A1 (zh) * 2021-12-29 2023-07-06 寒武纪行歌(南京)科技有限公司 数据处理电路、数据处理方法及相关产品

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