CN110210813A - 一种确定配送范围的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种确定配送范围的方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取路网数据；确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。本发明实施例可高效的确定提货地点对应的配送范围，且具有较高的适用性。

Description

一种确定配送范围的方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种确定配送范围的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在外卖、快递等场景下，配送人员需要从提货地点(提货地点如商家地点或集中配送点等)提取货物后配送到收货地点，完成货物配送；例如，在外卖场景下，用户在外卖APP(应用)上购买某一商家的商品并指定收货地点后，配送人员需要从该商家的商家地点提取货物，并配送到用户指定的收货地点，完成外卖场景下的货物配送。

为了实现精准、高效的货物配送，确定提货地点对应的配送范围显得非常必要。因此如何高效的确定提货地点对应的配送范围，成为了本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种确定配送范围的方法、装置、电子设备及存储介质，以高效的确定提货地点对应的配送范围。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种确定配送范围的方法，包括：

获取路网数据；

确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

可选的，所述确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段包括：

以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段。

可选的，所述以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段包括：

在所述路网数据中，以提货地点为中心，确定从提货地点到路段的直线距离处于预定配送距离内的初选路段，形成初选路段集合；

从所述初选路段集合中，确定从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合。

可选的，所述在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域包括：

在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域。

可选的，所述在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域包括：

在所述路网数据中对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理，确定出所述目标路段集合对应的多边形区域。

可选的，所述提货地点为商家的商家地点，所述提货地点对应的配送范围为商家的配送范围。

可选的，所述确定配送范围的方法还包括：

确定用户指定的收货地点；

根据商家的配送范围，确定所述收货地点处于配送范围内的目标商家；

向所述用户推荐所述目标商家。

本发明实施例还提供一种确定配送范围的装置，包括：

路网数据获取模块，用于获取路网数据；

候选路段集合确定模块，用于确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

目标路段集合确定模块，用于过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

配送范围确定模块，用于在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

本发明实施例还提供一种电子设备，包括至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储程序，所述处理器调用所述程序，所述程序用于：

获取路网数据；

确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有执行上述所述的确定配送范围的方法的程序。

本发明实施例提供的确定配送范围的方法，在获取路网数据后，可确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合，所述候选路段集合可以认为是所述路网数据中从提货地点出发匹配配送运力的路段；由于所述候选路段集合中可能存在配送效率较低，没有回程订单的孤立的路段节点，因此为提升所确定的配送范围对应的配送效率，本发明实施例可过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合，所述目标路段集合可以认为是所述路网数据中从提货地点出发匹配配送运力，且配送效率较高的路段；进而，本发明实施例可在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围，从而精准的确定所述提货地点对应的配送范围。

本发明实施例提供的确定配送范围的方法，可基于路网数据和地理位置高效的确定提货地点对应的配送范围，且所确定的配送范围与配送运力相匹配并对应有较高的配送效率；同时由于无需提货地点的订单数据确定配送范围，而是依赖于路网数据和地理位置确定配送范围，本发明实施例提供的确定配送范围的方法可适用于无订单数据或者订单数据较少的提货地点，因此本发明实施例提供的确定配送范围的方法的局限性较低，适用性较高。可以看出，本发明实施例提供的确定配送范围的方法，可高效的确定提货地点对应的配送范围，且具有较高的适用性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为带有Map cell的地图示例图；

图2为配送范围的地理围栏示例图；

图3为本发明实施例提供确定配送范围的方法的流程图；

图4为示意路段的示例图；

图5为示意过滤孤立路段节点所在路段的示例图；

图6为示意目标区域的示例图；

图7为本发明实施例提供的确定配送范围的方法的另一流程图；

图8为示意初始路段的示例图；

图9为示意候选路段的示例图；

图10为求取多边形区域的示例图；

图11为本发明实施例提供的获取路网数据的流程图；

图12为本发明实施例提供的商家推荐方法的流程图；

图13为本发明实施例提供的确定配送范围的装置的框图；

图14为本发明实施例提供的确定配送范围的装置的另一框图；

图15为本发明实施例提供的电子设备的框图。

具体实施方式

为实现确定提货地点对应的配送范围，本发明的发明人曾考虑提供如下方案：先由运营人员基于配送人员的配送运力情况，和提货地点附近的路网情况手工绘制提货地点对应的配送范围，然后通过电子设备利用提货地点对应的订单数据对运营人员手工绘制的配送范围进行调优，从而确定出提货地点对应的配送范围。

示例的，以提货地点为商家地点，提货地点对应的配送范围为商家的配送范围为例，本发明的发明人曾考虑提供的确定配送范围的方法可以如下所示，包括：

S01、运营人员在地图上手工绘制商家的配送范围；

S02、电子设备以Map cell(地图单元)为粒度，在手工绘制的商家的配送范围内，确定商家对应的Map cell；

Map cell是基于空间索引对地理区域划分后的基本地图单元，如图1所示，图1中的一个方格可以认为是一个Map cell。

S03、电子设备根据商家的订单数据，以Map cell为单位，确定商家在各Map cell对应的配送信息。

商家在一个Map cell对应的配送信息例如，商家在该Map cell的订单数量，平均配送时长，平均出餐时间，平均AOI时间(AOI时间是指配送人员到达收货地点所在建筑物后，配送人员到达收货地点所在建筑物的时间至用户收货的时间)，超时订单数量，超时超过60分钟的订单数量等。

S04、电子设备根据商家在各Map cell对应的配送信息，从商家对应的Map cell中识别并去除配送坏点Map cell，及识别并保留订单保护Map cell。

配送坏点Map cell可以是超时订单数量超过一定比例(如50％)的Map cel，订单保护Map cell可以认为是超时订单数量超过一定比例，但订单数量超过一定数量的Mapcell；对于配送坏点Map cell可以进行去除，而保留订单保护Map cell。

S05、电子设备预测从商户的商户地点到一定距离内的每个Map cell的配送路程长度。

在去除配送坏点Map cell，保留订单保护Map cell后，可预测从商户的商户地点到一定距离内(如5千米内)的每个Map cell的配送路程长度；例如，可以使用机器学习方法实现配送路程长度的预测。

S06、电子设备根据从商户的商户地点到一定距离内的每个Map cell的配送路程长度，预测从商户地点到一定距离内的每个Map cell的配送时长。

例如，可以使用机器学习方法实现配送时长的预测。

S07、电子设备根据每个Map cell的配送时长，订单数量等数据设置过滤策略，对商家的Map cell进行过滤；根据过滤后的商家的Map cell的集合，生成配送范围的地理围栏，实现确定商家的配送范围。

所确定的商家的配送范围的地理围栏可如图2所示。

可以看出，本发明的发明人曾考虑使用的确定配送范围的方法，需要运营人员先手工绘制配送范围，然后再依赖于商家的订单数据，以Map cell为单位调优商家的配送范围，从而实现确定商家的配送范围；这个过程存在确定效率较低，且对无订单数据或者订单数据较少的商家无法适用的问题；

也就是说，本发明的发明人曾考虑使用的确定提货地点对应的配送范围的方法，需要先由运营人员手工绘制配送范围，然后再基于提货地点对应的订单数据，由电子设备对手工绘制的配送范围进行调优，这导致确定配送范围的效率较低的问题，并且，对于无订单数据或者订单数据较少的提货地点无法适用的问题。

基于此，本发明的发明人进一步提供一种新型的确定配送范围的方法、装置、电子设备及存储介质，以高效的确定提货地点对应的配送范围，且所提供的确定配送范围的方法具有较高的适用性。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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。

作为本发明实施例公开内容的一种可选实现，图3示出了本发明实施例提供确定配送范围的方法的一种可选流程，本发明实施例提供的确定配送范围的方法可以由具有数据处理能力的电子设备执行；可选的，该电子设备可以由服务器实现，在一种示例中，该电子设备可以是实现外卖业务的服务器或者服务器群组；

可选的，如图3所示，本发明实施例提供的确定配送范围的方法可以包括：

步骤S10、获取路网数据。

可选的，所述路网数据可以是建立有路网拓扑结构的路网数据；在一种可选实现中，路网拓扑结构是指以路段为单位分割路网中的道路，并且路段之间相互连接形成的路网结构，其中，路网中道路与道路之间的交叉点称为路段节点，路段节点之间形成路段；

示例的，如图4所示，道路1与道路2、道路3、道路4相交叉，交叉点为路段节点(如图4黑点所示)，则道路与道路交叉的路段节点之间形成路段，图4中道路1可具有路段11和路段12，当然，道路与道路交叉的路段节点可能很多，图4仅示例性的示出了一种情况，以便说明路段节点与路段的关系。

可选的，一方面，本发明实施例可获取具有路网拓扑结构的路网数据，实现步骤S10；例如，地图数据制作商可制作具有路网拓结构的路网数据，本发明实施例可获取地图数据制作商提供的所述路网数据。

可选的，另一方面，一些地图数据组织提供有开源路网数据并提供开放下载服务，本发明实施例可下载开源路网数据，对所述开源路网数据进行数据处理，形成具有路网拓扑结构的路网数据，从而实现步骤S10。

步骤S11、确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合。

在获取所述路网数据后，所述路网数据包括多条路段，本发明实施例可以以需确定配送范围的提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点出发到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，集合所确定的候选路段形成候选路段集合。

可选的，为实现提货地点对应的配送范围覆盖区域的最大化和合理化，本发明实施例所述的从提货地点到路段的配送距离可以是从提货地点到路段的最短导航距离；所述最短导航距离可根据Dijkstra(迪杰斯特拉)算法确定，本发明实施例可根据Dijkstra(迪杰斯特拉)算法，确定从提货地点到路段的最短导航距离；Dijkstra算法是确定从起始点到其余各点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题，Dijkstra算法主要特点是以起始点为中心向外扩展，直到扩展到匹配条件的终点为止；

相应的，本发明实施例可以提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；示例的，本发明实施例可在路网数据中，以提货地点为中心，寻找与提货地点相连通的路段，从而从寻找到的路段中，确定从提货地点到寻找到的路段的最短导航距离处于预定配送距离内的路段，得到候选路段。

可选的，从提货地点到路段的最短导航距离可以包括从提货地点到路段的起点的最短导航距离，和从提货地点到路段的终点的最短导航距离；本发明实施例可确定从提货地点到路段的起点的最短导航距离，和到路段的终点的最短导航距离，均处于预定配送距离内的候选路段。

当然，本发明实施例所述的从提货地点到路段的配送距离为最短导航距离仅是一种可选实现，本发明实施例也可支持其他形式的从提货地点到路段的配送距离，例如从提货地点到路段的配送距离可以是，从提货地点到路段的平均导航距离等。

可选的，预定配送距离可以是预先设定的配送距离，在一种可选实现中，本发明实施例可分析配送人员的平均配送速度，从而确定配送人员在预定时间内对应的配送距离，以确定出预定配送距离；示例的，以配送人员通过骑行方式配送货物为例，本发明实施例可确定配送人员的平均骑行速度，确定配送人员在预定时间内(预定时间例如35分钟等，具体数值可根据实际情况设定)的骑行距离，从而得到预定配送距离。

步骤S12、过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合。

在得到候选路段集合后，虽然从提货地点到候选路段集合中各候选路段的配送距离处于预定配送距离内，即候选路段可以认为是所述路网数据中从提货地点出发匹配配送运力的路段，但候选路段集合中可能存在只有一个相邻路段节点的孤立的路段节点，往孤立的路段节点所在的路段配送货物，则配送人员需要原路返回，不会存在回程订单的情况，因此配送效率较低，为提升配送效率，本发明实施例可将候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段进行过滤，从而得到目标路段集合。

示例的，如图5所示，图5中黑点表示路段节点，路段节点之间形成路段，图5中左图示出了路段L1至L8，可以看出，图5中左图所示的路段节点a只有一个相邻的路段节点，则路段节点a为孤立的路段节点，若往路段节点a所在的路段L1上配送货物，配送人员在配送货物后只能原路返回，不存在回程订单，因此往候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段配送货物，存在配送效率较低的情况，本发明实施例为提升配送效率，可将候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段进行过滤，即可将图5中左图的孤立的路段节点a所在的路段L1进行过滤，从而得到图5中右图所示的目标路段集合。

步骤S13、在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

在确定所述目标路段集合后，本发明实施例可认为从提货地点到目标路段集合中的路段的配送距离处于预定配送距离内，且从提货地点出发到目标路段集合中的路段的配送效率较高，因此所述目标路段集合可以认为是所述路网数据中从提货地点出发匹配配送运力，且配送效率较高的路段；

由于在外卖、快递等场景下，用户可能在路段上下单，也可能在非路段的地点下单，例如用户也可能在路段附近的建筑物内下单，此情况即用户下单地点不处于路段上，因此本发明实施例在确定所述目标路段集合中，需进一步确定覆盖目标路段集合的地图区域，即确定出所述目标路段集合对应的配送范围区域。

在本发明实施例中，本发明实施例可确定所述路网数据中，所述目标路段集合对应的目标区域，得到所述提货地点对应的配送范围。可选的，所述目标路段集合对应的目标区域可以认为是，所述路网数据中区域边缘与目标路段集合的边缘的匹配度，符合预设匹配度要求的目标区域；例如，目标区域的区域边缘与目标路段集合的边缘的匹配度最高，即目标区域的区域边缘应尽可能是目标路段集合的边缘，目标区域的区域边缘应匹配目标路段集合中最多的边缘部分；目标路段集合的边缘可以认为是目标路段集合中处于边缘的路段部分；当然，目标区域的区域边缘与目标路段集合的边缘的匹配度最高仅是一种可选形式，本发明实施例也可设置目标区域的区域边缘与目标路段集合的边缘的匹配度为第二高，第三高等，具体可视实际要求而定。

在一种可选实现中，本发明实施例可在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度最高的目标区域；以目标区域为多边形区域为例，在一种示例实现中，本发明实施例可确定所述路网数据中所述目标路段集合形成的路网结构，对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理，确定出所述目标路段集合对应的多边形区域，从而得到所述提货地点对应的配送范围；示例的，图6示出了目标区域为多边形区域的一种可选示例，图6中包含提货地点的灰色区域可以认为是一种示例的多边形区域。

当然，目标区域为多边形区域仅是一种可选形式，目标区域也可以是曲形等形状，只要保障目标区域的区域边缘与目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求。

本发明实施例提供的确定配送范围的方法，在获取路网数据后，可确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合，所述候选路段集合可以认为是所述路网数据中从提货地点出发匹配配送运力的路段；由于所述候选路段集合中可能存在配送效率较低，没有回程订单的孤立的路段节点，因此为提升所确定的配送范围对应的配送效率，本发明实施例可过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合，所述目标路段集合可以认为是所述路网数据中从提货地点出发匹配配送运力，且配送效率较高的路段；进而，本发明实施例可在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围，从而精准的确定所述提货地点对应的配送范围。

本发明实施例提供的确定配送范围的方法，可基于路网数据和地理位置高效的确定提货地点对应的配送范围，且所确定的配送范围与配送运力相匹配并对应有较高的配送效率；同时由于无需提货地点的订单数据确定配送范围，而是依赖于路网数据和地理位置确定配送范围，本发明实施例提供的确定配送范围的方法可适用于无订单数据或者订单数据较少的提货地点，因此本发明实施例提供的确定配送范围的方法的局限性较低，适用性较高。可以看出，本发明实施例提供的确定配送范围的方法，可高效的确定提货地点对应的配送范围，且具有较高的适用性。

在一种可选实现中，为使得所确定的提货地点对应的配送范围，更为匹配配送运力，本发明实施例可在获取所述路网数据后，先从路网数据中确定从提货地点到路段的直线距离，处于预定配送距离内的初选路段集合；进而从初选路段集合中确定从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合。可选的，图7示出了本发明实施例提供的确定配送范围的方法的另一可选流程，参照图7，本发明实施例提供的确定配送范围的方法可以包括：

步骤S20、获取路网数据。

可选的，步骤S20的介绍可参照图3步骤S10部分，此处不再赘述。

步骤S21、在所述路网数据中，以提货地点为中心，确定从提货地点到路段的直线距离处于预定配送距离内的初选路段，形成初选路段集合。

可选的，本发明实施例可在路网数据中，以提货地点为中心，确定从提货地点到路段的直线距离为预定配送距离的初选路段，集合所确定的初选路段，形成初选路段集合。可选的，预定配送距离可以是根据配送人员的平均配送速度，确定的配送人员在预定时间内对应的配送距离。

示例的，本发明实施例可以提货地点为中心，在路网数据中获取提货地点到路段的直线距离小于或等于预定配送距离的初选路段；示例的，以提货地点到路段的直线距离小于或等于预定配送距离具体为，提货地点到路段的终点和起点的直线距离均小于或等于预定配送距离，如图8所示，图8中定位地点为提货地点，虚线所示圆圈范围是以提货地点为中心，预定配送距离为半径的范围，则虚线圆圈所示范围可以是到提货地点的距离小于或等于预定配送距离的范围，在图8所示路网结构下(图8所示路网结构可由图中直线连接关系表示)，本发明实施例可确定提货地点到路段的终点和起点的直线距离均小于或等于预定配送距离的初选路段，从而得到图8加粗线条所示的初选路段集合。

可选的，进一步，本发明实施例可在地图上展示初选路段集合，地图上所展示的初选路段集合中的最远直线距离，可以认为是以提货地点为中心的配送的直线最远距离。

步骤S22、从所述初选路段集合中，确定从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合。

初选路段集合是以从提货地点到路段的直线距离小于或等于预定配送距离为条件确定，而配送人员在提货地点与收货地点之间进行货物配送时，配送的路程往往不是直线路程，即提货地点到路段的配送距离与提货地点到路段的直线距离可能并不相符；因此初选路段集合与提货地点所对应的最远直线距离，可以认为是以提货地点为中心的配送的直线最远距离，但这与配送运力的匹配度并不高，基于此，本发明实施例可基于从提货地点到路段的最短导航距离，从所述初选路段集合中进一步筛选出从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，从而从初选路段集合中进一步得到与配送运力相匹配的候选路段集合；可选的，所述最短导航距离可以根据Dijkstra算法确定。

作为一种可选实现，本发明实施例可确定从提货地点到所述初选路段集合中各初选路段的最短导航距离，将最短导航距离处于预定配送距离内的初选路段进行保留，而去除最短导航距离超过预定配送距离内的初选路段，从而确定出各候选路段，集合所确定的候选路段，得到候选路段集合。

示例的，如图9所示，图9中线条所示路段的集合为初选路段集合，在初选路段集合的基础上本发明实施例可将初选路段集合中，从提货地点到路段的最短导航距离超过预定配送距离内的初选路段进行去除，从而在初选路段集合中，保留从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合，候选路段集合可如图9中加粗线条所示的路段的集合，即本发明实施例可将图9线条所示的初选路段集合中，非加粗线条进行去除，从而得到加粗线条所示的候选路段集合。

可选的，步骤S21和步骤S22可以认为是实现图3所示步骤S11的一种可选实现，在电子设备具有足够算力的情况下，本发明实施例也可直接从所述路网数据中，分析从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，例如，本发明实施例可从所述路网数据中，确定从提货地点到各路段的配送距离，从而过滤配送距离超过预定配送距离的路段，保留配送距离处于预定配送距离内的路段，得到候选路段。

步骤S23、从所述候选路段集合中确定孤立的路段节点，去除所述候选路段集合中的孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合。

对于只有一个相邻路段节点的路段节点，在配送上称为孤点(即孤立的路段节点)，往孤点所在路段配送货物，配送人员必须原路返回，没有回程订单的情况发生，因此往孤点所在路段配送货物的配送效率较低；本发明实施例为均衡所确定配送范围所对应的配送效率，可从候选路段集合中确定孤立的路段节点，从而将候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段进行去除，得到目标路段集合。

步骤S24、在所述路网数据中，对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理，得到所述目标路段集合对应的多边形区域，将所述多边形区域作为所述提货地点对应的配送范围。

可选的，对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理可以认为是，确定区域边缘与目标路段集合的边缘的匹配度最高的目标区域的一种可选实现；示例的，本发明实施例可根据求凸包的算法，对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理，从而得到所述目标路段集合对应的多边形区域；求凸包算法可以认为是给定线或点的集合，求取多边形，使得给定线或点的集合在多边形的边上或者内部，如图10所示，图10实线线条所示为路段的集合，根据求凸包的算法对该路段集合形成的路网结构进行求多边形处理后，所形成的多边形区域可以如图10虚线示意。

本发明实施例提供的确定配送范围的方法可基于路网数据和地理位置，高效的确定提货地点对应的配送范围，并且可适用于无订单数据或者订单数据较少的提货地点，实现确定配送范围；可以看出，本发明实施例提供的确定配送范围的方法，可高效的确定提货地点对应的配送范围，且具有较高的适用性。

可选的，本发明实施例可通过对开源路网数据进行处理，从而获取到具有路网拓扑结构的路网数据；在一种可选实现中，图11示出了本发明实施例提供的获取路网数据的一种可选流程，参照图11，该流程可以包括：

步骤S30、下载开源路网数据。

开源路网数据是OpenStreetMap(开放街道图)组织等地图数据组织提供的开放下载的路网数据；例如，世界各地的地图工作者可注册为OpenStreetMap组织的成员，并提交自己所编辑的地理路网信息，这些地理路网信息可以开放下载。

步骤S31、对所述开源路网数据进行路段分片处理，确定所述开源路网数据中的路段，为所确定的路段建立索引。

可选的，本发明实施例可分析开源路网数据中道路与道路间的交叉点，从而作为路段节点，而路段节点之间形成路段，因此本发明实施例可根据路段节点对所述开源路网数据中的道路进行路段分片处理，从而通过路段分片处理确定出所述开源路网数据中的路段；示例的，以某一道路为例，该道路为东西方向，且长度较长，因此很多南北向的道路会与该道路存在交叉点，这些交叉点之间形成路段，本发明实施例可根据路段节点对所述开源路网数据中的道路进行路段分片处理，从而确定出所述开源路网数据中的路段，其中确定路段的过程可以称为路段分片处理；

在对所述开源路网数据进行路段分片处理，确定出开源路网数据中的路段后，本发明实施例可为路段建立索引，以便路段检索和后续运算。

可选的，进一步，在执行步骤S30后，本发明实施例还可先将下载的开源路网数据导入数据库，然后再针对数据库中存储的开源路网数据执行步骤S31；在一种示例中，OpenStreetMap组织提供的开源路网数据可能是shapefile格式的数据(shapefile是一种空间数据开放格式)，本发明实施例可使用shapefile数据格式的导入工具，将下载的开源路网数据导入到PostgreSQL数据库中存储(PostgreSQL数据库是一种对象-关系数据库)。

步骤S32、根据路段的索引，建立相应路网拓扑结构，得到所述路网数据。

在对开源路网数据进行路段分片处理后，开源路网数据可以记录路网中的路段信息，但并没有形成路段之间的拓扑结构，也就是说，对于开源路网数据中的一条道路而言，开源路网数据可以记录该道路与其他道路的交叉点形成的路段信息，但并没有形成路段之间的拓扑结构；因此本发明实施例可根据路段分片处理后，开源路网数据中的路段及路段的索引，建立相应的路网拓扑结构，从而得到具有路网拓扑结构的路网数据。

可选的，本发明实施例可在将开源路网数据导入到PostgreSQL数据库，并对PostgreSQL数据库中开源路网数据进行路段分片处理和为路段建立索引后，使用PostgreSQL提供的路网拓扑结构建立插件，根据开源路网数据中的路段及路段的索引，建立相应的路网拓扑结构。

进一步，开源路网数据可以记录河流，山川，水库等信息，通过处理开源路网数据得到具有路网拓扑结构的路网数据，进而确定提货地点对应的配送范围，可以更为立体化的解决某一地点是否处于提货地点对应的配送范围内，是否可以进行配送的问题，可以适用于以山地等地形为主的城市，实现确定提货地点对应的配送范围。

作为本发明实施例提供的确定配送范围的方法的一种应用示例，提货地点可以为商家地点，提货地点对应的配送范围可以为商家的配送范围；在通过本发明实施例提供的确定配送范围的方法，确定出商家的商家地点对应的配送范围(即商家的配送范围)后，本发明实施例可在向用户推荐商家时，例如向用户展示商家列表时，展示用户指定的收货地点在商家的配送范围内的目标商家，而过滤用户指定的收货地点不在商家的配送范围内的商家，从而实现向用户精准的推荐商家。

可选的，图12示出了本发明实施例提供的商家推荐方法的一种可选流程，本发明实施例可在利用上述确定配送范围的方法确定商家的配送范围后，执行该商家推荐方法，在一种示例中，执行商家推荐方法的电子设备可与执行本发明实施例提供的确定配送范围的方法的电子设备相同或者不同，参照图12，该商家推荐方法可以包括：

步骤S40、确定用户指定的收货地点。

可选的，所述收货地点可以由用户预先指定，例如所述收货地点可以为用户设置的默认收货地点，又如所述收货地点可以在用户打开外卖APP后现场指定。

步骤S41、根据商家的配送范围，确定所述收货地点处于配送范围内的目标商家。

商家的配送范围可以根据本发明实施例提供的确定配送范围的方法确定，本发明实施例可根据所述收货地点的地理位置，及商家的配送范围的地理区域位置，确定所述收货地点处于商家的配送范围内的目标商家。

步骤S42、向所述用户推荐所述目标商家。

可选的，目标商家可以认为是配送范围包含所述收货地点的商家，在确定目标商家后，本发明实施例可向用户推荐目标商家，例如在商家列表中向用户展示目标商家；可选的，进一步，向用户推荐的目标商家的推荐排序可以根据实际的推荐排序策略确定，本发明实施例在确定向用户推荐的目标商家后，并不局限向用户推荐目标商家的推荐排序。

作为一种示例，在外卖场景下，用户在打开外卖APP后，外卖APP可展示商家列表，此时，外卖业务服务器可根据商家的配送范围，确定用户指定的收货地点处于配送范围内的目标商家，从而根据预先设定的推荐排序策略，在外卖APP展示的商家列表中向用户展示推荐的目标商家，实现精准的商家推荐，降低推荐的商家的货物无法配送至用户指定收货地点的情况。

需要说明的是，商家地点仅是提货地点的一种可选形式，商家的配送范围仅是提货地点对应的配送范围的一种可选形式，在另一示例中，提货地点可以是集中配送点，例如某一区域的订单货物可以集中在某一集中配送点，配送人员可以从集中配送点集中提取货物，并将货物分别配送至相应的收货地点。

上文描述了本发明实施例提供的多个实施例方案，各实施例方案介绍的各可选方式可在不冲突的情况下相互结合、交叉引用，从而延伸出多种可能的实施例方案，这些均可认为是本发明实施例披露、公开的实施例方案。

下面对本发明实施例提供的确定配送范围的装置进行介绍，下文描述的确定配送范围的装置，可以认为是为实现本发明实施例提供的确定配送范围的方法所需设置的程序功能模块。下文描述的确定配送范围的装置的内容，可与上文描述的确定配送范围的方法的内容相互对应参照。

可选的，图13为本发明实施例提供的确定配送范围的装置的一种可选框图，参照图13，该确定配送范围的装置可以包括：

路网数据获取模块100，用于获取路网数据；

候选路段集合确定模块200，用于确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

目标路段集合确定模块300，用于过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

配送范围确定模块400，用于在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

可选的，候选路段集合确定模块200，用于确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，可以具体包括：

以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段。

可选的，候选路段集合确定模块200，用于以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，可以具体包括：

在所述路网数据中，以提货地点为中心，确定从提货地点到路段的直线距离处于预定配送距离内的初选路段，形成初选路段集合；

从所述初选路段集合中，确定从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合。

可选的，所述最短导航距离可以根据迪杰斯特拉算法确定。

可选的，所述从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，可以包括：

从提货地点到路段的起点的最短导航距离，和到路段的终点的最短导航距离，均处于预定配送距离内的候选路段。

可选的，目标路段集合确定模块300，用于过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合，可以具体包括：

确定所述候选路段集合中只有一个相邻路段节点的路段节点，得到所述孤立的路段节点；将所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段进行过滤，得到目标路段集合。

可选的，配送范围确定模块400，用于在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，可以具体包括：

在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域。

可选的，配送范围确定模块400，用于在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域，可以具体包括：

在所述路网数据中对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理，确定出所述目标路段集合对应的多边形区域。

可选的，路网数据获取模块100，用于获取路网数据，可以具体包括：

下载开源路网数据；对所述开源路网数据进行路段分片处理，确定出所述开源路网数据中的路段，为所确定的路段建立索引；根据路段的索引，建立相应路网拓扑结构，得到所述路网数据。

可选的，所述提货地点可以为商家的商家地点，所述提货地点对应的配送范围可以为商家的配送范围。

在一种可选实现中，图14示出了本发明实施例提供的确定配送范围的装置的另一可选框图，结合图13和图14所示，该确定配送范围的装置还可以包括：

推荐模块500，用于确定用户指定的收货地点；根据商家的配送范围，确定所述收货地点处于配送范围内的目标商家；向所述用户推荐所述目标商家。

本发明实施例提供的确定配送范围的装置，可基于路网数据和地理位置高效的确定提货地点对应的配送范围，且所确定的配送范围与配送运力相匹配并对应有较高的配送效率；同时由于无需提货地点的订单数据确定配送范围，而是依赖于路网数据和地理位置确定配送范围，本发明实施例提供的确定配送范围的方法可适用于无订单数据或者订单数据较少的提货地点，因此本发明实施例提供的确定配送范围的方法的局限性较低，适用性较高。可以看出，本发明实施例提供的确定配送范围的方法，可高效的确定提货地点对应的配送范围，且具有较高的适用性。

本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备可通过程序形式装载上述所述的确定配送范围的装置；可选的，该电子设备的硬件结构可如图15所示，包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；

在本发明实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；

可选的，通信接口2可以为通信模块的接口，如GSM模块的接口；

处理器1可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

在本发明实施例中，存储器3可存储有程序，处理器1可调用存储器3所存储的程序，以执行本发明实施例提供的确定配送范围的方法。

所述程序的具体实现和扩展实现可参照前文相应部分描述。

在一种示例中，本发明实施例所提供的电子设备可以是服务器，例如单台服务器或者多条服务器组成的服务器群组，在另一种示例中，本发明实施例所提供的电子设备也可以是终端设备。

本发明实施例还提供一种存储介质，该存储介质可以存储执行本发明实施例提供的确定配送范围的方法的程序；

其中，所述程序可用于：

获取路网数据；

确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

所述程序的具体实现和扩展实现可参照前文相应部分描述。

综上说明的技术内容，第一方面，本发明实施例提供一种确定配送范围的方法，包括：

获取路网数据；

确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

第二方面，根据第一方面所述的确定配送范围的方法，所述确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段包括：

以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段。

第三方面，根据第二方面所述的确定配送范围的方法，所述以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段包括：

在所述路网数据中，以提货地点为中心，确定从提货地点到路段的直线距离处于预定配送距离内的初选路段，形成初选路段集合；

从所述初选路段集合中，确定从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合。

第四方面，根据第三方面所述的确定配送范围的方法，所述最短导航距离根据迪杰斯特拉算法确定。

第五方面，根据第三方面所述的确定配送范围的方法，所述从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段包括：

从提货地点到路段的起点的最短导航距离，和到路段的终点的最短导航距离，均处于预定配送距离内的候选路段。

第六方面，根据第一方面所述的确定配送范围的方法，所述过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合包括：

确定所述候选路段集合中只有一个相邻路段节点的路段节点，得到所述孤立的路段节点；将所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段进行过滤，得到目标路段集合。

第七方面，根据第一方面所述的确定配送范围的方法，所述在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域包括：

在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域。

第八方面，根据第七方面所述的确定配送范围的方法，所述在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域包括：

在所述路网数据中对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理，确定出所述目标路段集合对应的多边形区域。

第九方面，根据第一方面所述的确定配送范围的方法，所述获取路网数据包括：

下载开源路网数据；

对所述开源路网数据进行路段分片处理，确定出所述开源路网数据中的路段，为所确定的路段建立索引；

根据路段的索引，建立相应路网拓扑结构，得到所述路网数据。

第十方面，根据第一方面至第九方面任一方面所述的确定配送范围的方法，所述提货地点为商家的商家地点，所述提货地点对应的配送范围为商家的配送范围。

第十一方面，根据第十方面所述的确定配送范围的方法，所述确定配送范围的方法还包括：

确定用户指定的收货地点；

根据商家的配送范围，确定所述收货地点处于配送范围内的目标商家；

向所述用户推荐所述目标商家。

第十二方面，本发明实施例还提供一种确定配送范围的装置，包括：

路网数据获取模块，用于获取路网数据；

候选路段集合确定模块，用于确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

目标路段集合确定模块，用于过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

配送范围确定模块，用于在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

第十三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储程序，所述处理器调用所述程序，所述程序用于：

获取路网数据；

确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

第十四方面，根据第十三方面所述的电子设备，所述程序用于确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，具体包括：

以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段。

第十五方面，根据第十四方面所述的电子设备，所述程序用于以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，具体包括：

在所述路网数据中，以提货地点为中心，确定从提货地点到路段的直线距离处于预定配送距离内的初选路段，形成初选路段集合；

从所述初选路段集合中，确定从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合。

第十六方面，根据第十五方面所述的电子设备，所述最短导航距离根据迪杰斯特拉算法确定。

第十七方面，根据第十五方面所述的电子设备，所述从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段包括：

从提货地点到路段的起点的最短导航距离，和到路段的终点的最短导航距离，均处于预定配送距离内的候选路段。

第十八方面，根据第十三方面所述的电子设备，所述程序用于过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合，具体包括：

确定所述候选路段集合中只有一个相邻路段节点的路段节点，得到所述孤立的路段节点；将所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段进行过滤，得到目标路段集合。

第十九方面，根据第十三方面所述的电子设备，所述程序用于在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，具体包括：

在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域。

第二十方面，根据第十九方面所述的电子设备，所述程序用于在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域，具体包括：

在所述路网数据中对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理，确定出所述目标路段集合对应的多边形区域。

第二十一方面，根据第十三方面所述的电子设备，所述程序用于获取路网数据，具体包括：

下载开源路网数据；

对所述开源路网数据进行路段分片处理，确定出所述开源路网数据中的路段，为所确定的路段建立索引；

根据路段的索引，建立相应路网拓扑结构，得到所述路网数据。

第二十二方面，根据第十三方面至第二十一方面任一方面所述的电子设备，所述提货地点为商家的商家地点，所述提货地点对应的配送范围为商家的配送范围。

第二十三方面，根据第二十二方面所述的电子设备，所述程序还用于：

确定用户指定的收货地点；

根据商家的配送范围，确定所述收货地点处于配送范围内的目标商家；

向所述用户推荐所述目标商家。

第二十四方面，本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有执行第一方面至第十一方面任一方面所述的确定配送范围的方法的程序。

虽然本发明实施例披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种确定配送范围的方法，其特征在于，包括：

获取路网数据；

确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

2.根据权利要求1所述的确定配送范围的方法，其特征在于，所述确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段包括：

以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段。

3.根据权利要求2所述的确定配送范围的方法，其特征在于，所述以所述提货地点为中心，确定所述路网数据中，从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段包括：

在所述路网数据中，以提货地点为中心，确定从提货地点到路段的直线距离处于预定配送距离内的初选路段，形成初选路段集合；

从所述初选路段集合中，确定从提货地点到路段的最短导航距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合。

4.根据权利要求1所述的确定配送范围的方法，其特征在于，所述在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域包括：

在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域。

5.根据权利要求4所述的确定配送范围的方法，其特征在于，所述在所述路网数据中，确定区域边缘与所述目标路段集合的边缘的匹配度符合预设匹配度要求的目标区域包括：

在所述路网数据中对所述目标路段集合形成的路网结构进行求多边形处理，确定出所述目标路段集合对应的多边形区域。

6.根据权利要求1-5任一项所述的确定配送范围的方法，其特征在于，所述提货地点为商家的商家地点，所述提货地点对应的配送范围为商家的配送范围。

7.根据权利要求6所述的确定配送范围的方法，其特征在于，所述确定配送范围的方法还包括：

确定用户指定的收货地点；

根据商家的配送范围，确定所述收货地点处于配送范围内的目标商家；

向所述用户推荐所述目标商家。

8.一种确定配送范围的装置，其特征在于，包括：

路网数据获取模块，用于获取路网数据；

候选路段集合确定模块，用于确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

目标路段集合确定模块，用于过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

配送范围确定模块，用于在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

9.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储程序，所述处理器调用所述程序，所述程序用于：

获取路网数据；

确定所述路网数据中，从提货地点到路段的配送距离处于预定配送距离内的候选路段，形成候选路段集合；

过滤所述候选路段集合中孤立的路段节点所在的路段，得到目标路段集合；

在所述路网数据中确定所述目标路段集合对应的目标区域，将所述目标区域作为所述提货地点对应的配送范围。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有执行权利要求1-7任一项所述的确定配送范围的方法的程序。