CN110174116B - 生成导航播报内容的方法、装置、设备和计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种生成导航播报内容的方法、装置、设备和计算机存储介质，其中方法包括：确定当前导航路线中的诱导点；获取所述导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板；利用所述诱导点的播报素材和播报内容模板，生成所述诱导点的导航播报内容；其中诱导点的播报内容模板是利用各用户的历史轨迹行为挖掘得到的。利用用户的历史轨迹行为挖掘诱导点的播报内容模板以生成导航播报内容的方式，使得导航播报内容的形式更加灵活，更加符合用户的实际驾驶需求。
Description
【技术领域】
本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种生成导航播报内容的方法、装置、设备和计算机存储介质。
【背景技术】
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就被认为是现有技术。
人们在出行过程中对交通规范、道路状况等不熟悉可能会导致迷路、事故、违章等意外的发生。导航工具作为人们出行的重要辅助工具，可以通过文本、图像、语音等导航播报方式为用户及时作出提示，引导用户作出正确的判断。
现有的导航播报内容仅仅着眼于讲解每一个诱导点，采用的播报模板往往由开发人员依据路网信息进行设定，内容死板，常常不符合用户在实际驾驶过程中的需求。
【发明内容】
有鉴于此，本发明提供了一种生成导航播报内容的方法、装置、设备和计算机存储介质，以便于为用户提供更加灵活且符合用户实际驾驶需求的导航播报内容。
具体技术方案如下：
一方面，本发明提供了一种生成导航播报内容的方法，该方法包括：
确定当前导航路线中的诱导点；
获取所述导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板；
利用所述诱导点的播报素材和播报内容模板，生成所述诱导点的导航播报内容；
其中诱导点的播报内容模板是利用各用户的历史轨迹行为挖掘得到的。
根据本发明一优选实施方式，该方法还包括：
当用户位置到达诱导点的播报位置时，发送该诱导点的导航播报内容至客户端；或者，
发送所述导航路线中各诱导点的导航播报内容至客户端，以使得客户端在用户位置到达诱导点的播报位置时，播报该诱导点的导航播报内容。
根据本发明一优选实施方式，诱导点的播报内容模板采用如下方式挖掘得到：
对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取诱导点的播报内容模板。
根据本发明一优选实施方式，所述异常轨迹包括：
违章行驶轨迹、偏航行驶轨迹或明显不合理的行驶轨迹。
根据本发明一优选实施方式，所述对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行排列组合包括：
将所述异常轨迹之前设定时长、设定距离或设定数目的诱导点的播报素材按照用户经过各诱导点的顺序进行组合。
根据本发明一优选实施方式，所述将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取诱导点的播报内容模板包括：
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
根据本发明一优选实施方式，所述播报内容模板包括可变参数和固定参数，或者包括可变参数，其中所述可变参数包含一个以上诱导点标识。
根据本发明一优选实施方式，利用所述诱导点的播报素材和播报内容模板，生成所述诱导点的导航播报内容包括：
利用所述诱导点的播报素材确定所述诱导点的播报内容模板中的可变参数，生成所述诱导点的导航播报内容；
其中所述播报内容模板包括可变参数，或者包括可变参数和固定参数。
根据本发明一优选实施方式，诱导点的播报素材采用如下方式挖掘得到：
从网络媒体信息中识别路线描述类的文本内容；
利用预先建立的道路词典，从识别出的文本内容中获取与道路相关的文本内容；
对所述与道路相关的文本内容进行摘要提取并匹配至诱导点，得到所匹配到的诱导点的播报素材。
第二方面，本发明提供了一种播报内容模板的挖掘方法，该方法包括：
对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取诱导点的播报内容模板。
根据本发明一优选实施方式，所述异常轨迹包括：
违章行驶轨迹、偏航行驶轨迹或明显不合理的行驶轨迹。
根据本发明一优选实施方式，所述对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行排列组合包括：
将所述异常轨迹之前设定时长、设定距离或设定数目的诱导点的播报素材按照用户经过各诱导点的顺序进行组合。
根据本发明一优选实施方式，所述将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取诱导点的播报内容模板包括：
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
第三方面，本发明提供了一种生成导航播报内容的装置，该装置包括：
确定单元，用于确定当前导航路线中的诱导点；
获取单元，用于获取所述导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板；
生成单元，用于利用所述诱导点的播报素材和播报内容模板，生成所述诱导点的导航播报内容；
其中诱导点的播报内容模板是利用各用户的历史轨迹行为挖掘得到的。
根据本发明一优选实施方式，该装置还包括：
发送单元，用于当用户位置到达诱导点的播报位置时，发送该诱导点的导航播报内容至客户端；或者，发送所述导航路线中各诱导点的导航播报内容至客户端，以使得客户端在用户位置到达诱导点的播报位置时，播报该诱导点的导航播报内容。
根据本发明一优选实施方式，该装置还包括：
模板挖掘单元，用于采用如下方式挖掘诱导点的播报内容模板：
对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取诱导点的播报内容模板。
第四方面，本发明还提供了一种播报内容模板的挖掘装置，该装置包括：
轨迹分析单元，用于对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
素材组合单元，用于对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
统计分析单元，用于将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取诱导点的播报内容模板。
根据本发明一优选实施方式，所述素材组合单元，具体用于将所述异常轨迹之前设定时长、设定距离或设定数目的诱导点的播报素材按照用户经过各诱导点的顺序进行组合。
根据本发明一优选实施方式，所述统计分析单元，具体用于将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
第五方面，本发明提供了一种设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。
第六方面，本发明提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上所述的方法。
由以上技术方案可以看出，利用用户的历史轨迹行为挖掘诱导点的播报内容模板以生成导航播报内容的方式，使得导航播报内容的形式更加灵活，更加符合用户的实际驾驶需求。
更进一步地，通过对用户的历史轨迹行为进行异常分析，并对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合和统计分析，从而抽取诱导点的播报内容模板，使得基于该播报内容模板生成的导航播报内容充分考虑了诱导点之间的相互联系，相比较现有技术中针对诱导点的单一导航播报内容，能够更优地引导用户做出正确的驾驶决策。
【附图说明】
图1为本发明实施例提供的生成导航播报内容的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的挖掘诱导点的播报素材的方法流程图；
图3为本发明实施例提供的挖掘导航点的播报内容模板的方法流程图；
图4为本发明实施例提供的生成导航播报内容的装置结构图；
图5为本发明实施例提供的播报素材的挖掘装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的播报内容模板的挖掘装置的结构示意图；
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系统/服务器的框图。
【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。
如背景技术中所描述的内容，现有的导航播报内容仅仅着眼于讲解每一个诱导点。一方面，采用的播报模板往往由开发人员依据路网信息进行设定，内容死板，常常不符合用户在实际驾驶过程中的需求。另一方面，播报模板所产生的导航播报内容均忽略了各诱导点之间的相互关联，可能会引导用户做出前后逻辑矛盾的驾驶决策。
随着定位和网络技术的不断发展，用户的驾驶轨迹行为能够被海量获取，而用户在实际驾驶过程中所产生的轨迹行为往往最能够反映出用户在哪些位置容易出现问题，以及在这些位置的导航播报需求。因此，本申请采用了一种新的播报内容模板的挖掘方式，利用各用户的历史轨迹行为对诱导点的播报内容模板进行挖掘并基于此生成诱导点的导航播报内容。
图1为本发明实施例提供的生成导航播报内容的方法流程图，如图1中所示，具体可以包括以下步骤：
在101中，确定当前导航路线中的诱导点。
本发明中涉及的“诱导点”指的是导航系统在各路径中设置的位置点，在诱导点需要对用户进行导航播报。诱导点可以包括但不限于：路口、拐弯点、交通灯的位置点、道路上安置摄像头的位置点、交通标志对应的位置点、需要变道的位置点等会对用户行驶产生影响的位置点。
诱导点可以由用户手工设置并存储于导航系统的数据库中，也可以采用其他方式预先设置并存储于导航系统的数据库中，本申请对此不加以限制。在本步骤中，当用户通过输入起始位置和终点位置获取并选择一条导航路线后，该导航路线中的诱导点可以通过匹配导航系统中存储导航点信息的数据库来确定。
在102中，获取导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板，其中诱导点的播报内容模板利用各用户的历史轨迹行为挖掘得到。
若导航路线中存在一个诱导点，则分别获取导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板。到导航路线中存在多于一个的诱导点，则分别针对各诱导点获取各诱导点的播报素材和播报内容模板，用以生成各诱导点的导航播报内容。
具体地，可以从播报素材库中查询诱导点的播报素材。从播报模板库中，查询诱导点的播报内容模板。
其中播报素材库中存储有各诱导点的播报素材，播报模板库中存储有各诱导点的播报内容模板。播报素材库中各诱导点的播报素材以及播报模板库中各诱导点的播报内容模板均可以采用现有技术中的建立方式。但优选采用本发明实施例提供的挖掘方式。下面对本发明实施例提供的诱导点的播报素材以及播报内容模板的挖掘过程进行详述。
图2为本发明实施例提供的挖掘诱导点的播报素材的方法流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：
在201中，从网络媒体信息中识别路线描述类的文本内容。
现有技术的导航播报内容仅仅局限于道路采集来的诸如道路通行指示、交通限行规则等，播报的内容都是“前方路口右转”、“前方100米处有摄像头”等比较死板的内容。但在用户实际出行过程中，用户除了对道路通行指示、交通限行规则等感兴趣之外，诸如“道路是否平坦”、“路灯是否有问题”等关于驾驶安全的信息对于用户而言同样或者更加有价值。然而，这些信息采用现有技术的方式并不能够得到播报。
随着网络媒体的迅速发展，用户可以通过自媒体、传统网络媒体等方便、快速地发布信息，也可以通过各种网络媒体轻松地获取信息。例如，用户在社交媒体上发布诸如“天府大道路灯不亮导致发生严重事故”、“济南南部山区路段A坑洼不平，破败不堪，发生翻车事故”等信息。另外，用户也可以通过诸如地图类应用进行信息上报，例如通过地图类应用上报“天府大道路灯不亮导致发生严重事故”、“济南南部山区路段A坑洼不平，破败不堪，发生翻车事故”等信息。在本发明中可以将这些信息充分利用起来进行导航播报。
首先获取网络媒体信息。在本申请中网络媒体信息可以包括但不限于：诸如用户在博客、微博、微信、视频网站等自媒体发布的信息，诸如在新闻类网站/应用等传统网络媒体上发布的信息，诸如在地图类应用中用户上报的信息等。
在本申请中可以通过上述网络媒体开放的接口获取最近发布的网络媒体信息，经过反作弊等一系列过滤机制后，完成网络媒体信息的获取工作。
鉴于获取的网络媒体信息可能是海量的，需要从中提取出有播报价值的内容，而往往对于路线描述类的文本才具有播报价值，诸如“天府大道路灯不亮导致发生严重事故”、“济南南部山区路段A坑洼不平，破败不堪，发生翻车事故”等关于驾驶体验、事故等信息。因此在本步骤中，可以利用预先建立的分类模型，从用户发布的网络信息中识别出路线描述类的文本内容。
其中分类模型根据预先标注的路线描述类文本和非路线描述类文本进行训练得到。具体地，可以预先收集并标注路线描述类文本作为正样本，随机收集非路线描述类文本作为负样本，训练分类模型。该分类模型通过对正样本和负样本进行分词处理后，建立词语与类别的概率关系。通过分类模型能够在输入一个文本后，输出该文本是否属于路线描述类文本。其中分类模型可以采用朴素贝叶斯分类模型、支持向量机分类模型、k近邻分类模型等。
在202中，利用预先建立的道路词典，从识别出的文本内容中获取与道路相关的文本内容。
并非所有路线描述类的文本内容都具有导航播报价值，有些路线描述类文本并不能与具体的道路相关，例如“这条路坑坑洼洼实在是太难走了”，那么这种文本也不具有导航播报价值。因此在本步骤中，可以利用预先建立的道路词典，从识别出的文本内容中获取与道路相关的文本内容。
道路词典中可以包含道路的名称，可以将获取的路线描述类文本与道路词典进行匹配，若命中其中的道路名称，则认为是与道路相关的文本内容。在道路词典中可以包括道路的官方名称、别名、历史名称等多种名称，以便适用于不同的道路叫法。
在203中，对于道路相关的文本内容进行摘要提取并匹配至诱导点，得到所匹配到的诱导点的播报素材。
首先，对于道路相关的文本内容进行摘要提取。在本申请中可以采用目前比较成熟的摘要提取技术，提取文本的关键内容并压缩文本量。因此，本申请对于摘要提取方式并不加以限制。
然后，将提取的与道路相关的摘要内容匹配至该道路上的诱导点，得到所匹配到诱导点的播报素材。其中，可以将摘要内容均匹配至道路入口的诱导点。优选地，可以依据摘要内容所来源的文本内容来确定该摘要内容所匹配的诱导点，也就是说依据摘要内容的上下文来确定所匹配的诱导点。下面对该优选实施方式进行具体说明：
若摘要内容所来源的文本内容仅包含道路信息，则将提取的摘要内容匹配至该道路入口的诱导点。例如，从“每次夜晚独自走关中环线，都好像永远不知道尽头在哪，没有路灯，全是大车多远光灯，感觉到的全是深深地恐慌”的文本中提取摘要“关中环线夜晚没有路灯，且大车较多”，则将该摘要匹配至关中环线的入口的诱导点。
若摘要内容所来源的文本内容包含道路和该道路上的POI(Point Of Interest)，则将提取的摘要内容匹配至该POI附近的诱导点。例如，从“成都天府大道肯德基附近路灯不亮，又没有减速带，一辆白色劳斯莱斯汽车将两名路人撞倒，因伤势过重两人当场身亡”的文本中提取摘要“天府大道路灯不亮，没有减速带”，因文本中涉及POI肯德基，因此可以将该摘要匹配至天府大道上距离肯德基50米的诱导点处。
若通过上述方式得到一个诱导点对应一个摘要内容，则将该摘要内容作为该诱导点的播报素材。若通过上述方式得到一个诱导点对应多于一个摘要内容，则从中选择一个摘要内容作为该诱导点的播报素材，或者从所述多于一个摘要内容中选择部分或全部进行合并后作为该诱导点的播报素材。再将各诱导点的播报素材加入播报素材库。若通过图2所示实施例的方式，得到一个诱导点对应一个播报素材，在播报素材库中各播报素材可以以诱导点作为主键或索引。另外，现有技术中通过传统道路采集方式获取的诸如车道行驶方向、车道限行规定、摄像头、交通指示牌等各诱导点的播报素材也可以共同加入播报素材库。同样，若与现有技术获取的播报素材共同入库后导致一个诱导点对应多个播报素材，则可以从中选择一个播报素材，或者将多个播报素材合并为一个播报素材。
下面针对图2所示流程列举一个例子：
从博客、微博等自媒体上报内容中识别出如下路线描述类的文本内容，并利用预先建立的道路词典从中获取与道路相关的文本内容。假设获取到与“关中环线”相关的文本内容如下：
-“107省道(关中环线)渭南市临渭区显示临潼区交界处相桥镇田市村晚上没有路灯，无减速带，道路两侧都是村庄”。
-“关中环线全长近500公里，没有路灯，部分路段尘土飞扬，永远都在修修补补，车流量却大，70％是小到大的货车”。
-“每次夜晚独自走关中环线，都好像永远不知道尽头在哪，没有路灯，全是大车多远光灯，感觉到的全是深深地恐慌”。
对上述文本内容进行摘要提取后，得到摘要“关中环线夜晚没有路灯，且大车较多”，可以将该摘要作为关中环线的入口的诱导点的播报素材。通过这种从网络媒体信息中获取诱导点播报素材的方式，相比较现有技术中单纯基于路网信息采集的方式显然使得内容维度更加丰富和全面。
图3为本发明实施例提供的挖掘导航点的播报内容模板的方法流程图，如图3所示，该方法可以包括以下步骤：
在301中，对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹。
其中，异常轨迹可以包括但不限于：违章行驶轨迹、偏航行驶轨迹、明显不合理的行驶轨迹等。
在本步骤中可以将各用户的历史轨迹行为与道路信息、交通灯信息、交通规则等进行匹配，找到违章行驶轨迹。例如超速的行驶轨迹、非法转向的行驶轨迹、闯红灯的行驶轨迹、逆行的行驶轨迹、非法倒车的行驶轨迹、非法变道等。可以将用户的历史导航行驶轨迹与历史导航轨迹进行比对，找到偏航行驶轨迹。还可以通过预设的坏例(Bad Case)规则，找到诸如下了高速又上同一高速，诸如在路口右转后又回到该路口直行等明显不合理的行驶轨迹。
除了上述自动进行匹配或比对得到异常轨迹的方式之外，也可以结合或采用人工对历史导航行驶轨迹进行分析的方式得到异常轨迹。
上述异常轨迹可以以路段为单位，也可以以相邻两个诱导点为单位。举个例子，假设某用户的历史导航行驶轨迹中，在路段L处发生违章行为，则确定路段L为异常轨迹。再例如，假设某用户的历史导航行驶轨迹中，在路段M和N处发生偏航，则确定路段M和N为异常轨迹。再例如，假设某用户的历史导航行驶轨迹中，在路段X中诱导点m和诱导点n之间出现非法变道，则确定路段X中诱导点m和诱导点n之间的轨迹为异常轨迹。
也就是说，在本步骤中得到的异常轨迹可以是一条或多条路段，也可以是一条路段中的部分范围。
在302中，对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到各诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景。
在本步骤中将一条异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合。其中该条异常轨迹的前序诱导点可以是异常轨迹之前设定时长、设定距离或设定数目的诱导点。在进行组合时，可以按照用户经过各诱导点的顺序进行组合，各组合中包括的诱导点是连续的。
其中各诱导点的播报素材可以从播报素材库中获取，播报素材库可以采用上述图2实施例中所示的方式挖掘得到。
例如，在一条主干道上逆行的异常轨迹之前500米的距离之内用户经过了3个诱导点，按用户经过的顺序分别是：诱导点a、诱导点b和诱导点c，每个诱导点的播报素材如下：
诱导点a：播报素材a1，播报素材a2；
诱导点b：播报素材b1，
诱导点c：播报素材c1，播报素材c2。
按照上述方式进行组合后得到如下诱导点信息集合：
集合1：播报素材a1，播报素材b1，播报素材c1；
集合2：播报素材a1，播报素材b1，播报素材c2；
集合3：播报素材a2，播报素材b1，播报素材c1；
集合4：播报素材a2，播报素材b1，播报素材c2；
集合5：播报素材a1，播报素材b1；
集合6：播报素材a2，播报素材b1；
集合7：播报素材b1，播报素材c1；
集合8：播报素材b1，播报素材c2；
集合9：播报素材a1；
集合10：播报素材a2；
集合11：播报素材b1；
集合12：播报素材c1；
集合13：播报素材c2。
依据异常轨迹以及异常轨迹的路网信息可以得到上述集合对应的异常轨迹场景。假设上述13个集合对应的异常轨迹场景为：隧道出口离十字路口距离小于100米，道路等级达到国道等级，隧道中GPS信号差。
在303中，将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取各诱导点的播报内容模板。
将所有对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，例如出现次数最多的诱导点信息集合。利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，可以将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
最终构建的播报内容模板中可以包括可变参数和固定参数，也可以仅包含可变参数。其中可变参数包含一个以上诱导点标识，用以将来(图1所示步骤103中)在针对诱导点生成导航播报内容时，依据诱导点标识从对应诱导点的播报素材确定播报内容模板中的可变参数。
其中固定参数可以由人工添加，也可以与采用现有技术中方式生成的播报内容模板相结合。
可以将按照图3所示流程生成的播报内容模板与采用现有技术中方式生成的播报内容模板建立优先级关系后，共同加入播报模板库中。也就是说，在播报模板库中一个诱导点可以对应一个以上的播报内容模板。在播报模板库中各播报内容模板可以以诱导点作为主键或索引。
继续参见图1。
在103中，利用诱导点的播报素材和播报内容模板，生成诱导点的导航播报内容。
其中，播报内容模板包括可变参数，也可以包括可变参数和固定参数。依据播报内容模板中可变参数包含的诱导点的标识，利用诱导点的播报素材确定诱导点的播报内容模板中的可变参数，生成诱导点的导航播报内容。
举个例子，假设对于某一个诱导点a而言，经查询播报模板库得到该诱导点对应的播报内容模板为：“【诱导点a】，【诱导点b】，【诱导点c】，请提前减速行驶避免危险”。其中“【】”标识可变参数，诱导点a、诱导点b和诱导点c为相邻的三个诱导点，其中诱导点a为入隧道之前位置，诱导点b为隧道中的位置，诱导点c为出隧道之后的位置。
经查询播报素材库得到诱导点a对应的播报素材为：“即将进入隧道，请打开车灯”；诱导点b对应的播报素材为：“隧道内GPS信号差，无法准确为您定位”；诱导点c对应的播报素材为：“出隧道55米后右转进入总兵路”。
那么将该诱导点的播报素材作为模板中的可变参数后，得到该诱导点a的导航播报内容为“即将进入隧道，请打开车灯，隧道内GPS信号差，无法准确为您定位，出隧道55米后右转进入总兵路”。
就该例子做一个对比，在现有技术中，在入隧道之前的诱导点a播报“即将进入隧道，请打开车灯”，在隧道中的诱导点b播报“隧道内GPS信号差，无法准确为您定位”，在出隧道的诱导点c播报“出隧道55米后右转进入总兵路”。因为隧道中GPS信号弱，无法准确识别出车辆所处的位置，因此用户驶出隧道后GPS信号回复，但如果用户车辆行驶速度略快，则很容易在播报结束前已经驶过了右转的路口。或者用户一旦意识到即将错过路口而紧急变向，可能导致翻车、追尾等事故的发生。很显然，现有技术中的这种播报方式并不合理。
若采用本申请的方式，则在用户驶入隧道之前的诱导点a就播报“即将进入隧道，请打开车灯，隧道内GPS信号差，无法准确为您定位，出隧道55米后右转进入总兵路”。这样用户就能够知晓并有充足的准备在出隧道55米后右转，从而进行正确行进。显然，本申请的方式充分考虑了各诱导点之间的逻辑关系以及最优的播报时机，让用户在行驶过程中更加从容和安全。
若查询播报模板库得到一个诱导点存在多于一个的播报内容模板，则可以依据播报内容模板的优先级选择一个用以生成该诱导点的导航播报内容。
在104中，发送诱导点的导航播报内容给客户端。
上述方法可以在服务器端实现。在服务器端生成各诱导点的导航播报内容后，当用户位置到达诱导点的播报位置时，将该诱导点的导航播报内容下发给该用户的客户端，以供客户端进行导航播报。或者，用户选择导航路线后，将该导航路线所涉及的各诱导点的导航播报内容下发给客户端，当客户端的位置到达诱导点的播报位置时，播报该诱导点的导航播报内容。
其中各诱导点的播报位置可以依据不同的策略确定，该策略预先配置，可以根据诱导点的类型不同进行不同的配置。例如，对于有些路口、需要变道、拐弯点等之类的诱导点，可以在距离诱导点一定距离时提前进行播报；对于交通灯等诱导点，可以在诱导点位置进行播报，等等。
在本发明实施例中对导航播报内容进行播报优选语音播报的方式，以便用户在驾驶的过程中不分散注意力。但除了语音播报的方式之外，也可以采用诸如图像播报、文本播报等其他方式，本发明对此并不加以限制。
以上是对本发明所提供的方法进行的详细描述，下面结合实施例对本发明提供的装置进行详细描述。
图4为本发明实施例提供的生成导航播报内容的装置结构图，如图4所示，该装置包括：确定单元01、获取单元02和生成单元03，还可以进一步包括发送单元04、素材挖掘单元05以及模板挖掘单元06。
确定单元01负责确定当前导航路线中的诱导点。
其中，诱导点可以由用户手工设置并存储于导航系统的数据库中，也可以采用其他方式预先设置并存储于导航系统的数据库中，本申请对此不加以限制。在本步骤中，当用户通过输入起始位置和终点位置获取并选择一条导航路线后，该导航路线中的诱导点可以通过匹配导航系统中存储导航点信息的数据库来确定。
获取单元02负责获取导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板。
若导航路线中存在一个诱导点，则分别获取导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板。到导航路线中存在多于一个的诱导点，则分别针对各诱导点获取各诱导点的播报素材和播报内容模板，用以生成各诱导点的导航播报内容。
具体地，可以从播报素材库中查询诱导点的播报素材。从播报模板库中，查询诱导点的播报内容模板。
生成单元03，用于利用诱导点的播报素材和播报内容模板，生成诱导点的导航播报内容。
其中，播报内容模板可以包括可变参数，或者包括可变参数和固定参数。生成单元03可以依据播报内容模板中可变参数包含的诱导点的标识，利用诱导点的播报素材确定诱导点的播报内容模板中的可变参数，生成诱导点的导航播报内容。
其中诱导点的播报素材从网络媒体信息中预先挖掘得到。诱导点的播报内容模板是利用各用户的历史轨迹行为预先挖掘得到的。
发送单元04，用于当用户位置到达诱导点的播报位置时，发送该诱导点的导航播报内容至客户端；或者，发送导航路线中各诱导点的导航播报内容至客户端，以使得客户端在用户位置到达诱导点的播报位置时，播报该诱导点的导航播报内容。
播报素材库中各诱导点的播报素材可以采用现有技术中的方式建立，例如在路网信息收集过程中利用收集的信息建立。作为一种优选的实施方式，可以由素材挖掘单元05采用如下方式预先挖掘诱导点的播报素材：
从网络媒体信息中识别路线描述类的文本内容；
利用预先建立的道路词典，从识别出的文本内容中获取与道路相关的文本内容；
对与道路相关的文本内容进行摘要提取并匹配至诱导点，得到所匹配到的诱导点的播报素材。
模板挖掘单元06采用如下方式预先挖掘诱导点的播报内容模板：
对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取诱导点的播报内容模板。
图5为本发明实施例提供的播报素材的挖掘装置的结构示意图，即上述素材挖掘单元05的结构示意图，如图5所示，该播报素材的挖掘装置可以包括：文本识别单元51、文本获取单元52、摘要提取单元53和诱导点匹配单元54。
文本识别单元51负责从网络媒体信息中识别路线描述类的文本内容。
在本申请中网络媒体信息可以包括但不限于：诸如用户在博客、微博、微信、视频网站等自媒体发布的信息，诸如在新闻类网站/应用等传统网络媒体上发布的信息，诸如在地图类应用中用户上报的信息等。
在本申请中可以通过上述网络媒体开放的接口获取最近发布的网络媒体信息，经过反作弊等一系列过滤机制后，完成网络媒体信息的获取工作。
作为一种优选的实施方式，文本识别单元51可以利用预先建立的分类模型，从网络媒体信息中识别出路线描述类的文本内容；其中上述分类模型根据预先标注的路线描述类文本和非路线描述类文本进行训练得到。具体地，可以预先收集并标注路线描述类文本作为正样本，随机收集非路线描述类文本作为负样本，训练分类模型。该分类模型通过对正样本和负样本进行分词处理后，建立词语与类别的概率关系。通过分类模型能够在输入一个文本后，输出该文本是否属于路线描述类文本。其中分类模型可以采用朴素贝叶斯分类模型、支持向量机分类模型、k近邻分类模型等。
文本获取单元52负责利用预先建立的道路词典，从识别出的文本内容中获取与道路相关的文本内容。
道路词典中可以包含道路的名称，可以将获取的路线描述类文本与道路词典进行匹配，若命中其中的道路名称，则认为是与道路相关的文本内容。在道路词典中可以包括道路的官方名称、别名、历史名称等多种名称，以便适用于不同的道路叫法。
摘要提取单元53负责对与道路相关的文本内容进行摘要提取。
在本申请中可以采用目前比较成熟的摘要提取技术，提取文本的关键内容并压缩文本量。因此，本申请对于摘要提取方式并不加以限制。
诱导点匹配单元54负责将提取的摘要内容匹配至诱导点，得到所匹配到的诱导点的播报素材。
具体地，诱导点匹配单元54可以对与道路相关的文本内容进行摘要提取；将提取的与道路相关的摘要内容匹配至该道路上的诱导点，得到所匹配到诱导点的播报素材；将各诱导点的播报素材加入播报素材库。
其中，将提取的与道路相关的摘要内容匹配至该道路上的诱导点可以包括：若摘要内容所来源的文本内容仅包含道路信息，则将提取的所述摘要内容匹配至该道路入口的诱导点；若摘要内容所来源的文本内容包含道路和该道路上的兴趣点POI信息，则将提取的所述摘要内容匹配至所述POI附近的诱导点。
若通过该装置得到一个诱导点对应一个摘要内容，则将该摘要内容作为该诱导点的播报素材。若通过该装置得到一个诱导点对应多于一个摘要内容，则从中选择一个摘要内容作为该诱导点的播报素材，或者从上述多于一个摘要内容中选择部分或全部进行合并后作为该诱导点的播报素材。再将各诱导点的播报素材加入播报素材库。若通过该装置得到一个诱导点对应一个播报素材，在播报素材库中各播报素材可以以诱导点作为主键或索引。另外，现有技术中通过传统道路采集方式获取的诸如车道行驶方向、车道限行规定、摄像头、交通指示牌等各诱导点的播报素材也可以共同加入播报素材库。同样，若与现有技术获取的播报素材共同入库后导致一个诱导点对应多个播报素材，则可以从中选择一个播报素材，或者将多个播报素材合并为一个播报素材。
图6为本发明实施例提供的播报内容模板的挖掘装置的结构示意图，即上述模板挖掘单元06的结构示意图，如图6所示，该播报内容模板的挖掘装置可以包括：轨迹分析单元61、素材组合单元62和统计分析单元63。
轨迹分析单元61负责对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹。
其中，异常轨迹可以包括：违章行驶轨迹、偏航行驶轨迹或明显不合理的行驶轨迹。上述异常轨迹可以以路段为单位，也可以以相邻两个诱导点为单位。
素材组合单元62负责对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景。
具体地，素材组合单元62可以将异常轨迹之前设定时长、设定距离或设定数目的诱导点的播报素材按照用户经过各诱导点的顺序进行组合。
统计分析单元63负责将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，抽取诱导点的播报内容模板。
具体地，统计分析单元63可以将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
最终构建的播报内容模板中可以包括可变参数和固定参数，也可以仅包含可变参数。其中可变参数包含一个以上诱导点标识，用以生成单元03在针对诱导点生成导航播报内容时，依据诱导点标识从对应诱导点的播报素材确定播报内容模板中的可变参数。
其中固定参数可以由人工添加，也可以与采用现有技术中方式生成的播报内容模板相结合。
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系统/服务器012的框图。图7显示的计算机系统/服务器012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，计算机系统/服务器012以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器012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016，系统存储器028，连接不同系统组件(包括系统存储器028和处理单元016)的总线018。
总线018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。
计算机系统/服务器012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系统/服务器012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028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)030和/或高速缓存存储器032。计算机系统/服务器012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034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018相连。存储器028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042的程序/实用工具040，可以存储在例如存储器028中，这样的程序模块042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042通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机系统/服务器012也可以与一个或多个外部设备014(例如键盘、指向设备、显示器024等)通信，在本发明中，计算机系统/服务器012与外部雷达设备进行通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器012交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器012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022进行。并且，计算机系统/服务器012还可以通过网络适配器020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020通过总线018与计算机系统/服务器012的其它模块通信。应当明白，尽管图7中未示出，可以结合计算机系统/服务器012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016通过运行存储在系统存储器028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方法流程。
上述的计算机程序可以设置于计算机存储介质中，即该计算机存储介质被编码有计算机程序，该程序在被一个或多个计算机执行时，使得一个或多个计算机执行本发明上述实施例中所示的方法流程和/或装置操作。例如，被上述一个或多个处理器执行本发明实施例所提供的方法流程。
随着时间、技术的发展，介质含义越来越广泛，计算机程序的传播途径不再受限于有形介质，还可以直接从网络下载等。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)。
由以上描述可以看出，本发明提供的上述方法、装置、设备和计算机存储介质可以具备以下优点：
1)利用用户的历史轨迹行为挖掘诱导点的播报内容模板以生成导航播报内容的方式，使得导航播报内容的形式更加灵活，更加符合用户的实际驾驶需求。
2)通过对用户的历史轨迹行为进行异常分析，并对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合和统计分析，从而抽取诱导点的播报内容模板，使得基于该播报内容模板生成的导航播报内容充分考虑了诱导点之间的相互联系，相比较现有技术中针对诱导点的单一导航播报内容，能够更优地引导用户做出正确的驾驶决策。
3)从网络媒体信息中挖掘诱导点的播报素材以生成导航播报内容的方式，使得导航播报内容的信息其来源更加丰富和全面。
4)从网络媒体信息中挖掘诱导点的播报素材以生成导航播报内容的方式，内容时效性更高，相比较现有技术中通过路网采集的方式更新速度更快。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，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。
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。
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 (16)
1.一种生成导航播报内容的方法，其特征在于，该方法包括：
确定当前导航路线中的诱导点；
获取所述导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板；
利用所述诱导点的播报素材和播报内容模板，生成所述诱导点的导航播报内容；
其中诱导点的播报内容模板是利用各用户的历史轨迹行为挖掘得到的，具体采用如下方式挖掘得到：
对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
当用户位置到达诱导点的播报位置时，发送该诱导点的导航播报内容至客户端；或者，
发送所述导航路线中各诱导点的导航播报内容至客户端，以使得客户端在用户位置到达诱导点的播报位置时，播报该诱导点的导航播报内容。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常轨迹包括：
违章行驶轨迹、偏航行驶轨迹或明显不合理的行驶轨迹。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合包括：
将所述异常轨迹之前设定时长、设定距离或设定数目的诱导点的播报素材按照用户经过各诱导点的顺序进行组合。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述播报内容模板包括可变参数和固定参数，或者包括可变参数，其中所述可变参数包含一个以上诱导点标识。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述诱导点的播报素材和播报内容模板，生成所述诱导点的导航播报内容包括：
利用所述诱导点的播报素材确定所述诱导点的播报内容模板中的可变参数，生成所述诱导点的导航播报内容；
其中所述播报内容模板包括可变参数，或者包括可变参数和固定参数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，诱导点的播报素材采用如下方式挖掘得到：
从网络媒体信息中识别路线描述类的文本内容；
利用预先建立的道路词典，从识别出的文本内容中获取与道路相关的文本内容；
对所述与道路相关的文本内容进行摘要提取并匹配至诱导点，得到所匹配到的诱导点的播报素材。
8.一种播报内容模板的挖掘方法，其特征在于，该方法包括：
对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述异常轨迹包括：
违章行驶轨迹、偏航行驶轨迹或明显不合理的行驶轨迹。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合包括：
将所述异常轨迹之前设定时长、设定距离或设定数目的诱导点的播报素材按照用户经过各诱导点的顺序进行组合。
11.一种生成导航播报内容的装置，其特征在于，该装置包括：
确定单元，用于确定当前导航路线中的诱导点；
获取单元，用于获取所述导航路线中诱导点的播报素材和播报内容模板；
生成单元，用于利用所述诱导点的播报素材和播报内容模板，生成所述诱导点的导航播报内容；
模板挖掘单元，用于采用如下方式挖掘诱导点的播报内容模板：
对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，该装置还包括：
发送单元，用于当用户位置到达诱导点的播报位置时，发送该诱导点的导航播报内容至客户端；或者，发送所述导航路线中各诱导点的导航播报内容至客户端，以使得客户端在用户位置到达诱导点的播报位置时，播报该诱导点的导航播报内容。
13.一种播报内容模板的挖掘装置，其特征在于，该装置包括：
轨迹分析单元，用于对各用户的历史轨迹行为进行分析，得到异常轨迹；
素材组合单元，用于对异常轨迹的前序诱导点的播报素材进行组合，得到一个以上的诱导点信息集合，并记录各诱导点信息集合对应的异常轨迹场景；
统计分析单元，用于将对应同一异常轨迹场景的诱导点信息集合进行统计分析，得到出现次数满足预设要求的诱导点信息集合，利用该诱导点信息集合所包含的播报素材构建播报内容模板，将该播报内容模板作为对应诱导点信息集合中第一个诱导点的播报内容模板。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述素材组合单元，具体用于将所述异常轨迹之前设定时长、设定距离或设定数目的诱导点的播报素材按照用户经过各诱导点的顺序进行组合。
15.一种设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-10中任一所述的方法。
16.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-10中任一所述的方法。
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Families Citing this family (4)
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|---|---|---|---|---|
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| CN111858802B (zh) * | 2020-06-30 | 2023-09-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 路口的导航诱导点的挖掘方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101408428A (zh) * | 2007-10-11 | 2009-04-15 | 北京灵图软件技术有限公司 | 一种计算最佳导航路径的方法和一种通讯导航装置 |
| CN104121918A (zh) * | 2013-04-25 | 2014-10-29 | 北京搜狗信息服务有限公司 | 一种实时路径规划的方法和系统 |
| CN104197946A (zh) * | 2014-09-04 | 2014-12-10 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种语音导航方法、装置及系统 |
| CN106989755A (zh) * | 2017-05-10 | 2017-07-28 | 北京小米移动软件有限公司 | 导航方法、装置及计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7680596B2 (en) * | 2004-04-06 | 2010-03-16 | Honda Motor Co., Ltd. | Route calculation method for a vehicle navigation system |
| US20110153189A1 (en) * | 2009-12-17 | 2011-06-23 | Garmin Ltd. | Historical traffic data compression |
| US8706407B2 (en) * | 2011-03-30 | 2014-04-22 | Nokia Corporation | Method and apparatus for generating route exceptions |
| CN104794181A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-07-22 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种基于电子地图的服务处理方法和装置 |
| CN107894238B (zh) * | 2017-12-18 | 2020-01-10 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种车载导航方法及装置 |
| CN108871370A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-11-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 导航方法、装置、设备和介质 |
| CN109540160A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-03-29 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 一种基于语音交互的最佳路径分析方法及相关设备 |
-
2019
- 2019-04-15 CN CN201910299760.XA patent/CN110174116B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101408428A (zh) * | 2007-10-11 | 2009-04-15 | 北京灵图软件技术有限公司 | 一种计算最佳导航路径的方法和一种通讯导航装置 |
| CN104121918A (zh) * | 2013-04-25 | 2014-10-29 | 北京搜狗信息服务有限公司 | 一种实时路径规划的方法和系统 |
| CN104197946A (zh) * | 2014-09-04 | 2014-12-10 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种语音导航方法、装置及系统 |
| CN106989755A (zh) * | 2017-05-10 | 2017-07-28 | 北京小米移动软件有限公司 | 导航方法、装置及计算机可读存储介质 |
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