CN109447318A - 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 - Google Patents

一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 Download PDF

Info

Publication number
CN109447318A
CN109447318A CN201811119619.9A CN201811119619A CN109447318A CN 109447318 A CN109447318 A CN 109447318A CN 201811119619 A CN201811119619 A CN 201811119619A CN 109447318 A CN109447318 A CN 109447318A
Authority
CN
China
Prior art keywords
grid
position candidate
subset
disbalence
corresponding relationship
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811119619.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109447318B (zh
Inventor
张中华
郑学军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201811119619.9A priority Critical patent/CN109447318B/zh
Publication of CN109447318A publication Critical patent/CN109447318A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109447318B publication Critical patent/CN109447318B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08—Insurance

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法根据指定区域的区域类型与预设的第一对应关系确定所述指定区域的基准网格半径；确定当前系统时间所处时段，并根据预设的第二对应关系确定与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数；根据所述调整系数对所述基准网格半径进行调整，得到调整后的基准网格半径；获取所述指定区域的候选位置集合，并根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置；根据所述调整后的基准网格半径以及各个网格的中心位置对所述指定区域进行网格划分。实现了对网格的动态划分，极大提升了车险查勘的效率。

Description

一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备
技术领域
本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备。
背景技术
目前车险行业在进行车险查勘网格划分的时候，普遍采用按照城市行政区域划分出固定的网格，此种网格划分方式无法有效地根据实际情况对网格进行优化调整，导致进行车险查勘的效率较低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备，以解决按照城市行政区域划分出固定的网格的方式无法有效地根据实际情况对网格进行优化调整，导致进行车险查勘的效率较低的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种网格划分方法，可以包括：
根据指定区域的区域类型与预设的第一对应关系确定所述指定区域的基准网格半径，所述第一对应关系为各种区域类型与基准网格半径之间的对应关系；
确定当前系统时间所处时段，并根据预设的第二对应关系确定与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数，所述第二对应关系为各个时段与调整系数之间的对应关系；
根据所述调整系数对所述基准网格半径进行调整，得到调整后的基准网格半径；
获取所述指定区域的候选位置集合，并根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置；
根据所述调整后的基准网格半径以及各个网格的中心位置对所述指定区域进行网格划分。
本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：
根据指定区域的区域类型与预设的第一对应关系确定所述指定区域的基准网格半径，所述第一对应关系为各种区域类型与基准网格半径之间的对应关系；
确定当前系统时间所处时段，并根据预设的第二对应关系确定与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数，所述第二对应关系为各个时段与调整系数之间的对应关系；
根据所述调整系数对所述基准网格半径进行调整，得到调整后的基准网格半径；
获取所述指定区域的候选位置集合，并根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置；
根据所述调整后的基准网格半径以及各个网格的中心位置对所述指定区域进行网格划分。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
根据指定区域的区域类型与预设的第一对应关系确定所述指定区域的基准网格半径，所述第一对应关系为各种区域类型与基准网格半径之间的对应关系；
确定当前系统时间所处时段，并根据预设的第二对应关系确定与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数，所述第二对应关系为各个时段与调整系数之间的对应关系；
根据所述调整系数对所述基准网格半径进行调整，得到调整后的基准网格半径；
获取所述指定区域的候选位置集合，并根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置；
根据所述调整后的基准网格半径以及各个网格的中心位置对所述指定区域进行网格划分。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例首先根据指定区域的区域类型确定出基准网格半径，然后确定出与当前系统时间所处时段对应的调整系数，从而对基准网络半径进行调整，调整后的基准网格半径即为在当前的时段与该指定区域最适配的网格半径，最后即可根据调整后的基准网格半径从候选位置集合中选取出各个网格的中心位置，并对指定区域进行网格划分。通过本发明实施例，实现了对网格的动态划分，在不同的时段可以划分出与当前时段最适配的网格，极大提升了车险查勘的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例中一种网格划分方法的一个实施例流程图；
图2为第一对应关系的具体设置过程的示意流程图；
图3为选取各个网格的中心位置的示意流程图；
图4为本发明实施例中一种网格划分装置的一个实施例结构图；
图5为本发明实施例中一种终端设备的示意框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中一种网格划分方法的一个实施例可以包括：
步骤S101、根据指定区域的区域类型与预设的第一对应关系确定所述指定区域的基准网格半径。
所述指定区域即为待进行网格划分的区域，针对不同的区域类型，可以采用与之对应的基准网格半径，具体的基准网格半径可以根据实测结果数据进行确定，例如，在中心城区拥堵区域，可以将基准网格半径设置为2公里，在中心城区非拥堵区域，可以将基准网格半径设置为3公里，在城郊区域，可以将基准网格半径设置为5公里。
在本实施例中，优选设置了各种区域类型与基准网格半径之间的对应关系，也即所述第一对应关系，该对应关系可以以如下表所示的表格形式存储在预设的数据库中：
区域类型 基准网格半径
区域类型1 基准网格半径1
区域类型2 基准网格半径2
区域类型3 基准网格半径3
…….. ……..
…….. ……..
所述第一对应关系的具体设置过程可以包括如图2所示的步骤：
步骤S201、从预设的数据库中获取目标区域的历史交通数据。
所述目标区域的区域类型为第c种区域类型，其中，c为区域类型的序号，1≤c≤ClassNum，ClassNum为区域类型的总数。
步骤S202、从所述历史交通数据中提取各条车速记录，并根据所述车速记录计算所述目标区域的道路上的平均车速。
首先，可以将每条车速记录中的车速值均作为一个车速样本，构造如下所示的车速样本集合：
其中，rn为车速样本的序号，1≤rn≤RNc，RNc为车速样本的总数，Velc,rn为所述历史交通数据中第rn条车速记录中的车速值，SampleSetc为所述车速样本集合。
然后，按照预设的第一选取比例从所述车速样本集合中选取取值最大的样本，并将选取的样本构造为最大样本集合。
具体地，可以构造如下所示的最大样本集合：
其中，SampleSetMaxc为所述最大样本集合，NMAXc为所述最大样本集合中的样本个数，且NMAXc＝RNc×η1，η1为所述第一选取比例，可以根据实际情况将η1设置为0.05、0.1、0.2或者其它取值，nmax为所述最大样本集合中的样本序号，1≤nmax≤NMAXc，VelMaxc,nmax为所述最大样本集合的第nmax个样本。
按照预设的第二选取比例从所述车速样本集合中选取取值最小的样本，并将选取的样本构造为最小样本集合。
具体地，可以构造如下所示的最小样本集合：
其中，SampleSetMinc为所述最小样本集合，NMINc为所述最小样本集合中的样本个数，且NMINc＝RNc×η2，η2为所述第二选取比例，可以根据实际情况将η2设置为0.05、0.1、0.2或者其它取值，nmin为所述最小样本集合中的样本序号，1≤nmin≤NMINc，VelMinc,nmin为所述最小样本集合的第nmin个样本。
再进一步构造如下所示的中值样本集合：
其中，SampleSetMidc为所述中值样本集合，且
SampleSetMidc＝SampleSetc-SampleSetMaxc-SampleSetMinc，
NMIDc为所述中值样本集合中的样本个数，且NMIDc＝RNc×(1-η1-η2)，nmid为所述中值样本集合中的样本序号，1≤nmid≤NMIDc，VelMidc,nmid为所述中值样本集合的第nmid个样本。
最后，可以根据下式计算所述目标区域的道路上的平均车速：
步骤S203、根据所述平均车速以及预设的基准时长计算与第c种区域类型对应的基准网格半径。
例如，可以根据下式计算与第c种区域类型对应的基准网格半径：
Radiusc＝AvrVelc×BaseDur
其中，BaseDur为所述基准时长，其取值可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为10分钟、15分钟、20分钟或者其它取值，Radiusc为与第c种区域类型对应的基准网格半径。
在根据图2所示的步骤分别计算得到了与各种区域类型对应的基准网格半径之后，即可设置出所述第一对应关系。
步骤S102、确定当前系统时间所处时段，并根据预设的第二对应关系确定与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数。
在本实施例中，可以将一天划分为早高峰时段(例如，每天的早上7点至9点)、晚高峰时段(例如，每天的晚上6点至8点)、以及空闲时段(除早高峰时段及晚高峰时段之外的其它时段)，优选预先设置各个时段与调整系数之间的对应关系，也即所述第二对应关系，该对应关系可以以如下表所示的表格形式存储在预设的数据库中：
所述第二对应关系的具体设置过程可以包括如下步骤：
首先，从预设的数据库中获取各个区域的历史交通数据，并从所述历史交通数据中提取各个时段的各条车速记录。
然后，根据下式计算与各个时段分别对应的调整系数：
其中，t为时段的序号，1≤t≤T，T为时段的总个数，reg为区域的序号，1≤reg≤RegNum，RegNum为区域的总个数，rec为车速记录的序号，1≤rec≤RecNumt,reg，RecNumt,reg为在第t个时段内第reg个区域的车速记录总数，Velt,reg,rec为在第t个时段内第reg个区域的第rec条车速记录中的车速值，EditCoeft为与第t个时段对应的调整系数。
在根据上述步骤分别计算得到了与各个时段对应的调整系数之后，即可设置出所述第二对应关系。
步骤S103、根据所述调整系数对所述基准网格半径进行调整，得到调整后的基准网格半径。
在本实施例中，可以根据下式对所述基准网格半径进行调整：
EditedRadius＝Radius×EditCoef
其中，Radius为所述指定区域的基准网格半径，EditCoef为与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数，EditedRadius为调整后的基准网格半径。
步骤S104、获取所述指定区域的候选位置集合，并根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置。
候选位置即为该指定区域中可以作为查勘人员或者定损人员驻点的位置，例如定损中心、快赔中心、车主服务中心或者其它位置，在所述候选位置集合中包括了指定区域内所有适合用于驻点的候选位置。所述候选位置集合可以根据对历史数据的分析得到，并存储在预设的数据库中，在需要使用时，可以从该数据库中获取这些数据。
选取出各个网格的中心位置的具体过程可以包括如图3所示的步骤：
步骤S1041、获取所述指定区域的总面积。
步骤S1042、计算覆盖所述指定区域的最小网格数目。
例如，可以根据下式计算覆盖所述指定区域的最小网格数目：
其中，TotalArea为所述指定区域的总面积，EditedRadius为所述调整后的基准网格半径，floor为向下取整函数，BaseNum为所述最小网格数目。
步骤S1043、从所述候选位置集合中选取各个候选位置子集。
其中，任意一个候选位置子集中的候选位置数目均处于[BaseNum,(1+η)×BaseNum]的范围内，η为预设的系数，且0＜η＜1，例如，可以根据实际情况将其设置为0.2、0.3、0.5或者其它取值。
步骤S1044、分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数。
例如，可以根据下式分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数：
其中，i和j均为候选位置子集中的候选位置的序号，1≤i≤PointNumsn，1≤j≤PointNumsn，PointNumsn为第sn个候选位置子集中的候选位置的数目，(AxisXsn,i,AxisYsn,i)为第sn个候选位置子集中的第i个候选位置的坐标，(AxisXsn,j,AxisYsn,j)为第sn个候选位置子集中的第j个候选位置的坐标，DisBalencesn为第sn个候选位置子集的分布均衡指数，若某一候选位置子集的分布均衡指数越高，则说明该候选位置子集的分布越不均衡，反之，若某一候选位置子集的分布均衡指数越低，则说明该候选位置子集的分布越均衡。
步骤S1045、从各个候选位置子集中选取优选子集，将所述优选子集中的各个候选位置均作为网格的中心位置。
例如，可以根据下式选取优选子集：
SelSubSet＝argmin(DisBalSeq)
＝argmin(DisBalencesn,DisBalencesn,...,DisBalencesn,...,DisBalencesn)
其中，argmin为最小自变量函数，DisBalSeq为分布均衡指数序列，且DisBalSeq＝[DisBalence1,DisBalence2,...,DisBalencesn,...,DisBalenceSubSetNum]，sn为候选位置子集的序号，1≤sn≤SubSetNum，SubSetNum为所述候选位置集合中的候选位置子集的总数，SelSubSet为所述优选子集的序号。
步骤S105、根据所述调整后的基准网格半径以及各个网格的中心位置对所述指定区域进行网格划分。
在确定了各个网格的中心位置以及网格半径后，即可划分出各个正六边形的理论网格，然后进一步在这些理论网格的基础上进行优化调整，例如，对网格间重叠覆盖的位置进行调整，对网格间遗漏的位置进行调整，以保证这些网格可以对指定区域进行无重叠、无遗漏的覆盖。还可以根据道路状况调整网格间的边界，以道路、关口、收费站、高架、河流等作为边界，方便派工定位，且可以避免掉头、绕路等。
综上所述，本发明实施例首先根据指定区域的区域类型确定出基准网格半径，然后确定出与当前系统时间所处时段对应的调整系数，从而对基准网络半径进行调整，调整后的基准网格半径即为在当前的时段与该指定区域最适配的网格半径，最后即可根据调整后的基准网格半径从候选位置集合中选取出各个网格的中心位置，并对指定区域进行网格划分。通过本发明实施例，实现了对网格的动态划分，在不同的时段可以划分出与当前时段最适配的网格，极大提升了车险查勘的效率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的一种网格划分方法，图4示出了本发明实施例提供的一种网格划分装置的一个实施例结构图。
本实施例中，一种网格划分装置可以包括：
基准网格半径确定模块401，用于根据指定区域的区域类型与预设的第一对应关系确定所述指定区域的基准网格半径，所述第一对应关系为各种区域类型与基准网格半径之间的对应关系；
调整系数确定模块402，用于确定当前系统时间所处时段，并根据预设的第二对应关系确定与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数，所述第二对应关系为各个时段与调整系数之间的对应关系；
基准网格半径调整模块403，用于根据所述调整系数对所述基准网格半径进行调整，得到调整后的基准网格半径；
网格中心位置选取模块404，用于获取所述指定区域的候选位置集合，并根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置；
网格划分模块405，用于根据所述调整后的基准网格半径以及各个网格的中心位置对所述指定区域进行网格划分。
进一步地，所述网格中心位置选取模块可以包括：
面积获取单元，用于获取所述指定区域的总面积；
最小网格数目计算单元，用于根据下式计算覆盖所述指定区域的最小网格数目：
其中，TotalArea为所述指定区域的总面积，EditedRadius为所述调整后的基准网格半径，floor为向下取整函数，BaseNum为所述最小网格数目；
候选位置子集选取单元，用于从所述候选位置集合中选取各个候选位置子集，其中，任意一个候选位置子集中的候选位置数目均处于[BaseNum,(1+η)×BaseNum]的范围内，η为预设的系数，且0＜η＜1；
分布均衡指数计算单元，用于分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数；
优选子集选取单元，用于根据下式选取优选子集：
SelSubSet＝argmin(DisBalSeq)
＝argmin(DisBalencesn,DisBalencesn,...,DisBalencesn,...,DisBalencesn)
其中，argmin为最小自变量函数，DisBalSeq为分布均衡指数序列，且DisBalSeq＝[DisBalence1,DisBalence2,...,DisBalencesn,...,DisBalenceSubSetNum]，sn为候选位置子集的序号，1≤sn≤SubSetNum，SubSetNum为所述候选位置集合中的候选位置子集的总数，DisBalencesn为第sn个候选位置子集的分布均衡指数，SelSubSet为所述优选子集的序号；
中心位置确定单元，用于将所述优选子集中的各个候选位置均作为网格的中心位置。
进一步地，所述分布均衡指数计算单元具体用于根据下式分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数：
其中，i和j均为候选位置子集中的候选位置的序号，1≤i≤PointNumsn，1≤j≤PointNumsn，PointNumsn为第sn个候选位置子集中的候选位置的数目，(AxisXsn,i,AxisYsn,i)为第sn个候选位置子集中的第i个候选位置的坐标，(AxisXsn,j,AxisYsn,j)为第sn个候选位置子集中的第j个候选位置的坐标。
进一步地，所述网格划分装置还可以包括：
历史交通数据获取模块，用于从预设的数据库中获取目标区域的历史交通数据，所述目标区域的区域类型为第c种区域类型，其中，c为区域类型的序号，1≤c≤ClassNum，ClassNum为区域类型的总数；
平均车速计算模块，用于从所述历史交通数据中提取各条车速记录，并根据所述车速记录计算所述目标区域的道路上的平均车速；
基准网格半径计算模块，用于根据所述平均车速以及预设的基准时长计算与第c种区域类型对应的基准网格半径。
进一步地，所述网格划分装置还可以包括：
车速记录提取模块，用于从预设的数据库中获取各个区域的历史交通数据，并从所述历史交通数据中提取各个时段的各条车速记录；
调整系数计算模块，用于根据下式计算与各个时段分别对应的调整系数：
其中，t为时段的序号，1≤t≤T，T为时段的总个数，reg为区域的序号，1≤reg≤RegNum，RegNum为区域的总个数，rec为车速记录的序号，1≤rec≤RecNumt,reg，RecNumt,reg为在第t个时段内第reg个区域的车速记录总数，Velt,reg,rec为在第t个时段内第reg个区域的第rec条车速记录中的车速值，EditCoeft为与第t个时段对应的调整系数。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
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或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
图5示出了本发明实施例提供的一种终端设备的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
在本实施例中，所述终端设备5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备5可包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机可读指令52，例如执行上述的网格划分方法的计算机可读指令。所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各个网格划分方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S105。或者，所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至405的功能。
示例性的，所述计算机可读指令52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令52在所述终端设备5中的执行过程。
所述处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51可以是所述终端设备5的内部存储单元，例如终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述终端设备5的外部存储设备，例如所述终端设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机可读指令以及所述终端设备5所需的其它指令和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元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存储介质中。基于这样的理解，本发明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介质中，包括若干计算机可读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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机可读指令的介质。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种网格划分方法，其特征在于，包括：
根据指定区域的区域类型与预设的第一对应关系确定所述指定区域的基准网格半径，所述第一对应关系为各种区域类型与基准网格半径之间的对应关系；
确定当前系统时间所处时段，并根据预设的第二对应关系确定与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数，所述第二对应关系为各个时段与调整系数之间的对应关系；
根据所述调整系数对所述基准网格半径进行调整，得到调整后的基准网格半径；
获取所述指定区域的候选位置集合，并根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置；
根据所述调整后的基准网格半径以及各个网格的中心位置对所述指定区域进行网格划分。
2.根据权利要求1所述的网格划分方法，其特征在于，所述根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置包括：
获取所述指定区域的总面积；
根据下式计算覆盖所述指定区域的最小网格数目：
其中，TotalArea为所述指定区域的总面积，EditedRadius为所述调整后的基准网格半径，floor为向下取整函数，BaseNum为所述最小网格数目；
从所述候选位置集合中选取各个候选位置子集，其中，任意一个候选位置子集中的候选位置数目均处于[BaseNum,(1+η)×BaseNum]的范围内，η为预设的系数，且0＜η＜1；
分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数，并根据下式选取优选子集：
SelSubSet＝argmin(DisBalSeq)
＝argmin(DisBalencesn,DisBalencesn,...,DisBalencesn,...,DisBalencesn)
其中，argmin为最小自变量函数，DisBalSeq为分布均衡指数序列，且DisBalSeq＝[DisBalence1,DisBalence2,...,DisBalencesn,...,DisBalenceSubSetNum]，sn为候选位置子集的序号，1≤sn≤SubSetNum，SubSetNum为所述候选位置集合中的候选位置子集的总数，DisBalencesn为第sn个候选位置子集的分布均衡指数，SelSubSet为所述优选子集的序号；
将所述优选子集中的各个候选位置均作为网格的中心位置。
3.根据权利要求2所述的网格划分方法，其特征在于，所述分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数包括：
根据下式分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数：
其中，i和j均为候选位置子集中的候选位置的序号，1≤i≤PointNumsn，1≤j≤PointNumsn，PointNumsn为第sn个候选位置子集中的候选位置的数目，(AxisXsn,i,AxisYsn,i)为第sn个候选位置子集中的第i个候选位置的坐标，(AxisXsn,j,AxisYsn,j)为第sn个候选位置子集中的第j个候选位置的坐标。
4.根据权利要求1所述的网格划分方法，其特征在于，所述第一对应关系的设置过程包括：
从预设的数据库中获取目标区域的历史交通数据，所述目标区域的区域类型为第c种区域类型，其中，c为区域类型的序号，1≤c≤ClassNum，ClassNum为区域类型的总数；
从所述历史交通数据中提取各条车速记录，并根据所述车速记录计算所述目标区域的道路上的平均车速；
根据所述平均车速以及预设的基准时长计算与第c种区域类型对应的基准网格半径。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的网格划分方法，其特征在于，所述第二对应关系的设置过程包括：
从预设的数据库中获取各个区域的历史交通数据，并从所述历史交通数据中提取各个时段的各条车速记录；
根据下式计算与各个时段分别对应的调整系数：
其中，t为时段的序号，1≤t≤T，T为时段的总个数，reg为区域的序号，1≤reg≤RegNum，RegNum为区域的总个数，rec为车速记录的序号，1≤rec≤RecNumt,reg，RecNumt,reg为在第t个时段内第reg个区域的车速记录总数，Velt,reg,rec为在第t个时段内第reg个区域的第rec条车速记录中的车速值，EditCoeft为与第t个时段对应的调整系数。
6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的网格划分方法的步骤。
7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
根据指定区域的区域类型与预设的第一对应关系确定所述指定区域的基准网格半径，所述第一对应关系为各种区域类型与基准网格半径之间的对应关系；
确定当前系统时间所处时段，并根据预设的第二对应关系确定与所述当前系统时间所处时段对应的调整系数，所述第二对应关系为各个时段与调整系数之间的对应关系；
根据所述调整系数对所述基准网格半径进行调整，得到调整后的基准网格半径；
获取所述指定区域的候选位置集合，并根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置；
根据所述调整后的基准网格半径以及各个网格的中心位置对所述指定区域进行网格划分。
8.根据权利要求7所述的终端设备，其特征在于，所述根据所述调整后的基准网格半径从所述候选位置集合中选取出各个网格的中心位置包括：
获取所述指定区域的总面积；
根据下式计算覆盖所述指定区域的最小网格数目：
其中，TotalArea为所述指定区域的总面积，EditedRadius为所述调整后的基准网格半径，floor为向下取整函数，BaseNum为所述最小网格数目；
从所述候选位置集合中选取各个候选位置子集，其中，任意一个候选位置子集中的候选位置数目均处于[BaseNum,(1+η)×BaseNum]的范围内，η为预设的系数，且0＜η＜1；
分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数，并根据下式选取优选子集：
SelSubSet＝argmin(DisBalSeq)
＝argmin(DisBalencesn,DisBalencesn,...,DisBalencesn,...,DisBalencesn)
其中，argmin为最小自变量函数，DisBalSeq为分布均衡指数序列，且DisBalSeq＝[DisBalence1,DisBalence2,...,DisBalencesn,...,DisBalenceSubSetNum]，sn为候选位置子集的序号，1≤sn≤SubSetNum，SubSetNum为所述候选位置集合中的候选位置子集的总数，DisBalencesn为第sn个候选位置子集的分布均衡指数，SelSubSet为所述优选子集的序号；
将所述优选子集中的各个候选位置均作为网格的中心位置。
9.根据权利要求8所述的终端设备，其特征在于，所述分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数包括：
根据下式分别计算各个候选位置子集的分布均衡指数：
其中，i和j均为候选位置子集中的候选位置的序号，1≤i≤PointNumsn，1≤j≤PointNumsn，PointNumsn为第sn个候选位置子集中的候选位置的数目，(AxisXsn,i,AxisYsn,i)为第sn个候选位置子集中的第i个候选位置的坐标，(AxisXsn,j,AxisYsn,j)为第sn个候选位置子集中的第j个候选位置的坐标。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的终端设备，其特征在于，所述第一对应关系的设置过程包括：
从预设的数据库中获取目标区域的历史交通数据，所述目标区域的区域类型为第c种区域类型，其中，c为区域类型的序号，1≤c≤ClassNum，ClassNum为区域类型的总数；
从所述历史交通数据中提取各条车速记录，并根据所述车速记录计算所述目标区域的道路上的平均车速；
根据所述平均车速以及预设的基准时长计算与第c种区域类型对应的基准网格半径。
CN201811119619.9A 2018-09-25 2018-09-25 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备 Active CN109447318B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811119619.9A CN109447318B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811119619.9A CN109447318B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109447318A true CN109447318A (zh) 2019-03-08
CN109447318B CN109447318B (zh) 2024-05-07

Family

ID=65544293

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811119619.9A Active CN109447318B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109447318B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110232584A (zh) * 2019-04-11 2019-09-13 深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司 停车场选址方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备
CN113342751A (zh) * 2021-07-30 2021-09-03 联想凌拓科技有限公司 元数据处理方法、装置、设备和可读存储介质
CN116879499A (zh) * 2023-06-21 2023-10-13 清华大学 道路传感器布设位置的确定方法、装置及计算机设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104636482A (zh) * 2015-02-16 2015-05-20 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于确定目标地址的方法和装置
CN106225791A (zh) * 2016-08-03 2016-12-14 福建工程学院 一种基于网格划分的gps定位与道路匹配方法
CN107844851A (zh) * 2017-09-30 2018-03-27 平安科技（深圳）有限公司 查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104636482A (zh) * 2015-02-16 2015-05-20 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于确定目标地址的方法和装置
CN106225791A (zh) * 2016-08-03 2016-12-14 福建工程学院 一种基于网格划分的gps定位与道路匹配方法
CN107844851A (zh) * 2017-09-30 2018-03-27 平安科技（深圳）有限公司 查勘网格优化方法、电子设备及计算机可读存储介质

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110232584A (zh) * 2019-04-11 2019-09-13 深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司 停车场选址方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备
CN110232584B (zh) * 2019-04-11 2022-08-02 深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司 停车场选址方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备
CN113342751A (zh) * 2021-07-30 2021-09-03 联想凌拓科技有限公司 元数据处理方法、装置、设备和可读存储介质
CN116879499A (zh) * 2023-06-21 2023-10-13 清华大学 道路传感器布设位置的确定方法、装置及计算机设备
CN116879499B (zh) * 2023-06-21 2024-02-13 清华大学 道路传感器布设位置的确定方法、装置及计算机设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN109447318B (zh) 2024-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111144468B (zh) 电力用户信息标签化方法和装置、电子设备以及存储介质
CN102034350B (zh) 交通流数据短时预测方法及系统
CN108090456A (zh) 一种车道线识别方法及装置
CN106549772A (zh) 资源预测方法、系统和容量管理装置
CN110492480B (zh) 配电网拓扑识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN109447318A (zh) 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN108960520A (zh) 一种电力负荷预测方法、系统、计算机设备、介质
JP6243045B2 (ja) グラフデータクエリ方法および装置
CN105898762A (zh) 基站优化及部署方法和装置
CN109636010A (zh) 基于相关因素矩阵的省级电网短期负荷预测方法及系统
CN109447319B (zh) 一种网格划分方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN103002164A (zh) 电力呼叫中心话务量预测方法
CN112200471B (zh) 充电桩的数量配置方法、装置和充电桩的分布系统
CN112508734B (zh) 基于卷积神经网络的电力企业发电量的预测方法及装置
CN108229658A (zh) 基于有限样本的物体检测器的实现方法及装置
CN114897656B (zh) 共享单车潮汐区域停车疏导方法、电子设备及存储介质
CN113837383A (zh) 模型训练方法、装置、电子设备及存储介质
CN116934366A (zh) 充电场站的充电定价方法及装置、存储介质、计算机设备
CN112036598A (zh) 一种基于多信息耦合的充电桩使用信息预测方法
CN116611678B (zh) 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN104751253B (zh) 基于ｂ－样条基底展开曲线聚类的配电网潮流预测方法
CN105913654A (zh) 一种智能交通管理系统
CN117858040A (zh) 一种基于手机信令数据的城镇空间单元社群划分方法
CN111353797B (zh) 资源分配方法、装置以及电子设备
CN110503234A (zh) 一种物流运输调度的方法、系统及设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant