CN112748453A - 道路侧定位方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

道路侧定位方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种道路侧定位方法、装置、设备及存储介质，属于计算机和互联网技术领域。所述方法包括：获取用户终端的定位信息；获取用户终端的无线信号信息；基于定位信息和所述无线信号信息，确定用户终端的道路侧定位结果。本申请实施例提供的技术方案中，通过无线信号信息对用户终端的定位信息进行校准，得到准确的定位结果，确定用户终端所处的道路侧，提高道路侧定位的准确度，避免在道路过窄的情况下由于定位精度偏差而无法确定用户终端所处的道路侧，便于根据准确的定位结果确定用户终端所处的地理位置，减少由于位置误差而造成的用户终端寻找过程中的时间和人力消耗。

Description

道路侧定位方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机和互联网技术领域，特别涉及一种道路侧定位方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前，定位导航系统已经成为日常生活中的常用工具之一。
在相关技术中，终端通过GPS(Global Positioning System，全球定位系统)获取用户的当前定位信息，进而根据该当前定位信息确定该用户当前所处的地理位置。
然而，在上述相关技术中，在用户位于道路的某一侧时，由于定位精度的偏差，无法精确确定用户具体位于道路的哪一侧，定位不准确。
发明内容
本申请实施例提供了一种道路侧定位方法、装置、设备及存储介质，能够提高道路侧定位的准确度。所述技术方案如下：
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种道路侧定位方法，所述方法包括：
获取用户终端的定位信息，所述定位信息用于指示所述用户终端所处的地理位置；
获取所述用户终端的无线信号信息，所述无线信号信息用于指示所述用户终端在所述地理位置处采集到的无线信号；
基于所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果，所述道路侧定位结果用于指示所述用户终端所处的道路侧。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种道路侧定位模型的训练方法，所述方法包括：
获取终端行驶数据，所述终端行驶数据包括样本终端的定位信息和无线信号信息，所述定位信息用于指示所述样本终端所处的地理位置，所述无线信号信息用于指示所述样本终端在所述地理位置处采集到的无线信号；
基于所述终端行驶数据生成训练样本，所述训练样本的样本数据包括所述样本终端的定位信息和无线信号信息，所述训练样本的标签数据包括所述样本终端的道路侧定位结果的标签值，所述道路侧定位结果用于指示所述样本终端所处的道路侧；
采用所述训练样本对道路侧定位模型进行训练。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种道路侧定位装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取目标应用程序的第一服务分区的运营指标数据；
健康度确定模块，用于根据所述第一服务分区的运营指标数据，确定所述第一服务分区的健康度，所述健康度用于指示所述第一服务分区的运营状况；
分区获取模块，用于响应于所述第一服务分区的健康度满足条件，基于所述目标应用程序的服务分区的分类结果，获取与所述第一服务分区相匹配的第二服务分区；
处理生成模块，用于生成分区处理信息，所述分区处理信息用于指示对所述第一服务分区和所述第二服务分区进行处理。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种道路侧定位模型的训练装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取终端行驶数据，所述终端行驶数据包括样本终端的定位信息和无线信号信息，所述定位信息用于指示所述样本终端所处的地理位置，所述无线信号信息用于指示所述样本终端在所述地理位置处采集到的无线信号；
样本生成模块，用于基于所述终端行驶数据生成训练样本，所述训练样本的样本数据包括所述样本终端的定位信息和无线信号信息，所述训练样本的标签数据包括所述样本终端的道路侧定位结果的标签值，所述道路侧定位结果用于指示所述样本终端所处的道路侧；
模型训练模块，用于采用所述训练样本对道路侧定位模型进行训练。
根据本申请实施例的一个方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述道路侧定位方法，或实现上述道路侧定位模型的训练方法。
可选地，所述计算机设备为终端或服务器。
根据本申请实施例的一个方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述道路侧定位方法，或实现上述道路侧定位模型的训练方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述道路侧定位方法，或实现上述道路侧定位模型的训练方法。
本申请实施例提供的技术方案可以带来如下有益效果：
通过无线信号信息对用户终端的定位信息进行校准，得到准确的定位结果，确定用户终端所处的道路侧，提高道路侧定位的准确度，避免在道路过窄的情况下由于定位精度偏差而无法确定用户终端所处的道路侧，便于根据准确的定位结果确定用户终端所处的地理位置，减少由于位置误差而造成的用户终端寻找过程中的时间和人力消耗。
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，下面描述中的附图仅仅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是本申请一个实施例提供的道路侧定位系统的示意图；
图2是本申请一个实施例提供的道路侧定位模型的训练系统的示意图；
图3是本申请一个实施例提供的道路侧定位方法的流程图；
图4是本申请另一个实施例提供的道路侧定位方法的流程图；
图5示例性示出了一种定位结果展示界面的示意图；
图6示例性示出了一种道路侧定位方法的示意图；
图7本申请一个实施例提供的道路侧定位模型的训练方法的流程图；
图8示例性示出了一种标签值确定方法的示意图；
图9示例性示出了一种不同位置的无线信号强度的示意图；
图10示例性示出了一种道路侧定位模型的示意图；
图11是本申请一个实施例提供的道路侧定位装置的框图；
图12是本申请又一个实施例提供的道路侧定位装置的框图；
图13是本申请一个实施例提供的道路侧定位模型的训练装置的框图；
图14是本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、式教学习等技术。
随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
本申请实施例提供的方案涉及人工智能的人工神经网络技术，可以通过人工神经网络技术训练得到道路侧定位模型，并根据该道路侧定位模型，基于用户终端的定位信息和无线信号信息确定用户终端所处的道路侧。
请参考图1，其示出了本申请一个实施例提供的道路侧定位系统的示意图。该道路侧定位系统可以包括：用户终端10和服务器20。
用户终端10用于向服务器20提供定位信息和无线信号信息，如如基站信号、WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)信号等。其中，该定位信息用于指示用户终端10所处的地理位置，无线信号信息用于指示用户终端10在上述地理位置所采集的无线信号信息。可选地，用户终端10可以是具有无线信号收集功能的任意设备，如手机、车载终端、平板电脑、游戏主机、电子书阅读器、多媒体播放设备、可穿戴设备、PC(Personal Computer，个人计算机)等电子设备。其中，用户终端10中可以包括目标应用程序的客户端，该目标应用程序可以具有定位功能的任意应用程序，如导航类应用程序、社交类应用程序和购物类应用程序等。需要说明的一点是，该目标应用程序可以是需要下载安装的应用程序，也可以是即点即用的应用程序，本申请实施例对此不作限定。
服务器20用于为用户终端10提供道路侧定位服务。例如，该服务器20可以是上述目标应用程序提供后台服务器。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。
可选地，用户终端10以及服务器20可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不作限制。在一种可能的实施方式中，服务器20可以为多个用户终端中的上述目标应用程序提供服务。在本申请实施例中，服务器20可以根据用户终端10所提供的定位信息和无线信号信息确定用户终端10所处的道路侧。
请参考图2，其示出了本申请一个实施例提供的道路侧定位模型的训练系统的示意图。该道路侧定位系统可以包括：服务器20、样本终端30和模型训练设备40。
样本终端30用于为模型训练设备30提供训练数据。其中，该训练数据可以是通过终端行驶数据生成的。可选地，样本终端30可以是具有定位功能和无线信号收集功能的任意设备，如手机、车载终端、平板电脑、游戏主机、电子书阅读器、多媒体播放设备、可穿戴设备、PC等电子设备。可选地，样本终端中可以包括上述目标应用程序。样本终端可以通过该目标应用程序向服务器20发送所收集到的终端行驶数据。可选地，服务器20可以将该终端行驶数据发送至模型训练设备40；或者，服务器20也可以根据终端行驶数据生成训练样本，并向模型训练设备40提供该训练样本。当然，在实际运用中，样本终端也可以直接向模型训练设备40发送上述终端行驶数据，本申请实施例对此不作限定。
模型训练设备40用于训练道路侧定位模型。可选地，该模型训练设备40可以是服务器、计算机设备、PC等电子设备。在本申请实施例中，模型训练设备40可以通过服务器20提供的训练样本训练得到道路侧定位模型。当然，模型训练设备40也可以通过样本终端30提供的终端行驶数据训练得到道路侧定位模型。
需要说明的一点是，上述服务器20和模型训练设备40可以是不同的计算机设备，也可以是相同的计算机设备，本申请实施例对此不作限定。
可选地，上述服务器20、样本终端30和模型训练设备40之间可以通过网络互相通信。
下面，将结合几个实施例对本申请技术方案进行详细的介绍说明。
请参考图3，其示出了本申请一个实施例提供的道路侧定位方法的流程图。该方法可应用于计算机设备中，如各步骤的执行主体可以是图1所示的道路侧定位系统中的用户终端10。该方法可以包括以下几个步骤(301～303)：
步骤301，获取用户终端的定位信息。
定位信息用于指示用户终端所处的地理位置。可选地，该定位信息中可以包括某个位置信息以指示该用户终端位于该某个位置；或者，该定位信息中也可以包括位置范围以指示用户终端可能位于该位置范围内的某个位置。
在本申请实施例中，用户终端在检测到针对自身的定位执行请求时，基于该定位执行请求获取该用户终端的定位信息。可选地，该定位执行请求可以是用户触发生成的。例如，用户终端在检测到用户针对目标应用程序的操作信号之后，基于该操作信号生成针对该用户终端的定位执行请求，进而获取该用户终端的定位信息。其中，上述目标应用程序可以是具有定位功能的任意应用程序，上述操作指令可以是针对目标应用程序的定位图标的点击指令。当然，在实际运用中，上述用户终端也可以在检测到定位权限开启指令时，确定生成上述定位执行指令，进而获取用户终端的定位信息。
可选地，在本申请实施例中，用户终端可以通过定位系统获取该用户终端的定位信息，如GPS(Global Positioning System，全球定位系统)。其中，用户终端的定位信息中可以包括该用户终端的经纬度信息。可选地，该经纬度信息可以是某个位置的经纬度信息以指示用户终端所处的具体地理位置；或者，该经纬度信息可以是某个位置范围的经纬度信息以指示用户终端可能所处的地域范围。
需要说明的一点是，在本申请实施例中，若用户终端处于移动状态中，则用户终端可以根据自身的移动实时获取用户终端的定位信息，并对该用户终端的定位信息进行更新。可选地，用户终端在对的定位信息进行更新时，可以使用新获取的定位信息覆盖历史定位信息，也可以同时记录新获取的定位信息和历史定位信息。
步骤302，获取用户终端的无线信号信息。
无线信号信息用于指示用户终端在地理位置处采集到的无线信号，如基站信号、WiFi信号等。其中，该地理位置可以是上述定位信息所指示的地理位置，也可以是用户终端在移动过程中所处的实时地理位置。可选地，该无线信号信息中可以包括至少一组无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系。其中，无线发射装置的标识信息对无线发射装置(如基站、AP(Access Point，接入点)等)起到标识作用，不同的无线发射装置具有不同的标识信息，用户终端可以根据该标识信息确定该无线发射装置所处的位置；信号强度信息用于指示无线信号的信号强度，用户终端可以根据该信号强度预估无线信号发射点与用户终端之间的距离。在本申请实施例中，用户终端可以根据自身设置的信号收集装置获取该用户终端的无线信号信息。
在一种可能的实施方式中，用户终端在获取上述定位信息的同时，获取该用户终端的无线信号信息。可选地，用户终端在检测到信号获取请求之后，可以根据该信号获取请求获取用户终端的定位信息和无线信号信息。
在另一种可能的实施方式中，用户终端在获取上述定位信息之后，获取该用户终端的无线信号信息。可选地，用户终端在获取上述定位信息之后，基于该定位信息确定是否获取无线信号信息。若用户终端确定获取无线信号信息，则获取该用户终端的无线信号信息。当然，为了保证定位信息的准确性和实时性，用户终端可以在获取上述无线信号信息的同时，重新获取用户终端的定位信息。
需要说明的一点是，在本申请实施例中，若用户终端处于移动状态，则用户终端可以根据用户终端的移动实时获取用户终端的无线信号信息，并对该用户终端的无线信号信息进行更新。可选地，用户终端在对用户终端的无线信号信息进行更新时，可以使用新获取的无线信号信息覆盖历史无线信号信息，也可以是同时记录新的无线信号信息和历史无线信号信息。当然，用户终端移动的过程中，用户终端在获取上述新获取的无线信号信息的同时，获取新的定位信息，以保证定位信息的准确性。
步骤303，基于定位信息和无线信号信息，确定用户终端的道路侧定位结果。
道路侧定位结果用于指示用户终端所处的道路侧。其中，道路侧是指某个道路的一侧。可选地，道路包括两侧，道路侧定位结果用于指示用户终端位于道路两侧中的哪一侧。在一种可能的实施方式中，该道路侧定位结果中包括道路两侧中的哪一侧的位置信息。例如，该道路侧定位结果用于指示用户终端位于某个道路的左(右)侧或上(下)侧。在另一种可能的实施方式中，该道路侧定位结果中包括道路侧特征。其中，该道路特征用于指示用户终端所处的道路侧的特征，如该道路侧具有标志性建筑。例如，该道路侧定位结果用于指示用户终端与商店A处于某个道路的同一侧。
在本申请实施例中，用户终端在获取定位信息和无线信号信息之后，基于该定位信息和无线信号信息，确定用户终端的道路侧定位结果。其中，上述定位信息和无线信号信息可以是同时获取的信息。例如，用户终端按照一定的时间间隔同时获取定位信息和无线信号信息，以保证定位信息和无线信号信息的准确性和实时性。可选地，用户终端可以根据道路侧定位模型确定上述道路侧定位结果。其中，道路侧定位模型是用于确定道路侧定位结果的机器学习模型。
在一种可能的实施方式中，用户终端可以调用道路侧定位模型直接确定上述道路侧定位结果。其中，道路侧定位模型是用于确定道路侧定位结果的机器学习模型。可选地，上述步骤303包括以下几个步骤：
1、将定位信息和无线信号信息输入至道路侧定位模型；
2、获取道路侧定位模型输出的用户终端的道路侧定位结果。
在本申请实施例中，用户终端在获取上述定位信息和上述无线信号信息之后，调用上述道路侧定位模型，根据该定位信息和无线信号信息确定用户终端的道路侧定位结果。其中，道路侧定位结果用于指示用户终端所处的道路侧。可选地，上述道路侧定位结果中可以包括道路两侧中的哪一侧的位置信息，也可以包括道路侧特征，本申请实施例对此不作限定。
在另一种可能的实施方式中，用户终端可以在基于定位信息对上述无线信号信息进行筛选之后，调用道路侧定位模型确定上述道路侧定位结果。可选地，用户终端在获取上述定位信息和上述无线信号信息之后，可以将该定位信息作为约束条件，对无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息，进一步地，调用道路侧定位模型，在该筛选后的无线信号信息的基础上结合上述定位信息确定用户终端的道路侧定位结果。例如，将筛选后的无线信号信息和定位信息输入值上述道路侧定位模型，并获取该道路侧定位模型输出的道路侧定位结果。
可选地，用户终端可以将上述定位信息作为约束条件，基于无线信号信息中的无线发射装置的标识信息对无线信号进行筛选。在本申请实施例中，用户终端在获取上述无线信号信息之后，基于该无线信号信息中的无线发射装置的标识信息，确定无线发射装置的位置，并根据上述定位信息，确定无线发射装置与用户终端之间的位置距离，依据该位置距离对无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息。在一种可能的实施方式中，用户终端可以基于上述位置距离对应的门限值对上述无线信号信息进行筛选。可选地，用户终端可以选择位置距离大于上述门限值的无线信号发射装置对应的无线信号信息作为筛选后的无线信号信息。在另一种可能的实施方式中，用户终端可以基于上述位置距离对应的排序对上述无线信号信息进行筛选。可选地，用户终端可以基于位置距离由大到小的排序对上述无线信号信息进行排序，进而选择排序在前的n个无线信号信息作为筛选后的无线信号信息。其中，n可以是任意预设值，本申请实施例对此不作限定。
当然，在其它可能的实施方式中，用户终端可以将上述定位信息作为约束条件，基于无线信号信息中的信号强度信息对无线信号信息进行筛选。可选地，用户终端在获取上述无线信号信息之后，基于该无线信号信息中的信号强度信息，确定无线发射装置的位置，并根据上述定位信息，预估无线发射装置与用户终端之间的位置距离，依据该位置距离对无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息。可选地，用户终端可以基于上述位置距离对应的门限值对上述无线信号信息进行筛选；或者，用户终端可以基于上述位置距离对应的排序对上述无线信号信息进行筛选。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过无线信号信息对用户终端的定位信息进行校准，得到准确的定位结果，确定用户终端所处的道路侧，提高道路侧定位的准确度，避免在道路过窄的情况下由于定位精度偏差而无法确定用户终端所处的道路侧，便于根据准确的定位结果确定用户终端所处的地理位置，减少由于位置误差而造成的用户终端寻找过程中的时间和人力消耗。
另外，以定位信息为约束条件，对无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息，进而基于筛选后的无线信号信息结合定位信息确定用户终端的道路侧定位结果，筛选后的无线信号信息数据量减小，降低用户终端的处理压力，节省用户终端的处理开销。
上文是基于道路侧定位模型确定道路侧定位结果，在实际运用中，用户终端也可以不依据道路侧定位模型确定道路侧定位结果。
可选地，用户终端在获取上述定位信息和上述无线信号信息之后，可以将该定位信息作为约束条件，基于无线信号信息中的无线发射装置的标识信息或信号强度信息，对无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息，进一步地，在该筛选后的无线信号信息的基础上结合上述定位信息确定用户终端的道路侧定位结果。
在一种可能的实施方式中，用户终端可以基于筛选后的无线信号信息中信号强度信息确定用户终端所处的道路侧。可选地，若筛选后的无线信号信息包括该目标道路对应的第一道路侧的无线信号信息和第二道路侧的无线信号信息，则在第一道路侧的无线信号信息所指示的信号强度大于第二道路侧的无线信号信息所指示的信号强度时，确定该用户终端的道路侧定位结果为目标道路的第一道路侧。
在另一种可能的实施方式中，用户终端可以基于筛选后的无线信号信息中所包括的信号信息确定用户终端所处的道路侧，可选额，若筛选后的无线信号信息包括该目标道路对应的第一道路侧的无线信号信息，但不包括该目标道路对应的第二道路侧的无线信号信息，则确定该用户终端的道路侧定位结果为目标道路的第一道路侧。
需要说明的一点是，上述是以用户终端为执行主体对道路侧定位进行介绍，在实际运用中，上述各个步骤的执行主体也可以是服务器，如目标应用程序的后台服务器，本申请实施例对此不作限定。
上文是以各个步骤的执行主体为同一设备对道路侧定位方法进行介绍，下面对用户终端和服务器的交互确定道路侧定位结果的方法进行介绍。
请参考图4，其示出了本申请另一个实施例提供的道路侧定位方法的流程图。该方法可以包括以下几个步骤(401～405)：
步骤401，用户终端获取用户终端的定位信息。
定位信息用于指示用户终端所处的地理位置。可选地，该定位信息中可以包括某个位置信息以指示用户终端位于该某个位置，也可以包括位置范围以指示用户终端可能位于该位置范围内的某个位置。
在本申请实施例中，用户终端在检测到定位执行请求时，获取该用户终端的定位信息。其中，该定位执行请求用于请求获取用户终端的定位信息。可选地，该定位执行请求是由用户触发生成的。在一种可能的实施方式中，用户终端在检测到针对定位权限的开启指令之后，生成上述定位执行请求，实时获取并存储该用户终端的定位信息，便于后续对用户终端的定位信息的使用。在另一种可能的实施方式中，用户终端在检测到针对目标应用程序的开启指令之后，生成上述定位执行请求，并获取该用户终端的定位信息。其中，上述目标应用程序是指具有定位功能的任意应用程序。当然，在实际运用中，用户终端也可以在检测到针对定位图标的操作指令(如点击指令)之后，生成定位执行请求，并获取用户终端的定位信息。
可选地，在本申请实施例中，用户终端可以通过定位系统获取该用户终端的定位信息，如GPS(Global Positioning System，全球定位系统)。其中，用户终端的定位信息中可以包括该用户终端的经纬度信息。可选地，该经纬度信息可以是某个位置的经纬度信息以指示用户终端所处的具体地理位置；或者，该经纬度信息可以是某个位置范围的经纬度信息以指示用户终端可能所处的地域范围。
步骤402，用户终端获取用户终端的无线信号信息。
无线信号信息用于指示用户终端在地理位置处采集到的无线信号，如基站信号、WiFi信号等。其中，该地理位置可以是上述定位信息所指示的地理位置，也可以是用户终端在移动过程中所处的实时地理位置。可选地，该无线信号信息中可以包括至少一组无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系。其中，无线发射装置的标识信息用于标识唯一的无线发射装置，信号强度信息用于指示无线信号的信号强度。
在本申请实施例中，计算机设备在获取上述用户终端的定位信息之后，获取该用户终端的无线信号信息；或者，用户终端也可以在获取上述定位信息的同时，获取该用户终端的无线信号信息。示例性地，为了保证定位信息和无线信号信息的准确性和实时性，用户终端可以按照一定的时间间隔获取定位信息和无线信号信息。可选地，用户终端可以根据自身设置的信号检测器获取上述无线信号信息。
步骤403，用户终端向服务器发送道路侧定位请求。
道路侧定位请求用于向服务器请求获取道路侧定位结果。其中，道路侧是指某个道路的一侧。可选地，道路包括两侧，道路侧定位结果用于指示用户终端位于道路两侧中的哪一侧。该道路侧定位请求中包括定位信息和无线信号信息。在本申请实施例中，用户终端在获取上述定位信息和无线信号信息之后，根据该定位信息和无线信号信息生成上述道路侧定位请求，并向服务器发送该道路侧定位请求。对应的，服务器接收该道路侧定位请求。
需要说明的一点是，在本申请实施例中，若上述用户终端处于移动状态，则用户终端需要实时获取定位信息和无线信号信息，并在向服务器发送上述道路侧定位请求之后，将实时获取的定位信息和无线信号信息发至该服务器。可选地，服务器在接收到该实时获取的定位信息和无线信号信息之后，可以使用该实时获取的定位信息和无线信号信息覆盖历史定位信息和历史无线信号信息以实现信息更新；或者，服务器也可以同时存储该实时获取的定位信息和无线信号信息，以及历史定位信息和历史无线信号信息。其中，历史定位信息是指服务器在接收到上述实时获取的定位信息之前所获取的用户终端的定位信息，历史无线信号信息是指服务器在接收到上述实时获取的无线信号信息之前所获取的用户终端的无线信号信息。
步骤404，服务器基于定位信息和无线信号信息，确定用户终端的道路侧定位结果。
服务器用于根据定位信息和无线信号信息获取道路侧定位结果。在一种可能的实施方式中，该服务器中设置有道路侧定位模型。其中，道路侧定位模型是用于确定道路侧定位结果的机器学习模型。可选地，服务器可以通过道路侧定位模型根据定位信息和无线信号信息，确定用户终端的道路侧定位结果。
道路侧定位结果用于指示用户终端所处的道路侧。可选地，上述道路侧定位结果中可以包括道路两侧中的哪一侧的位置信息，也可以包括道路侧特征，本申请实施例对此不作限定。在本申请实施例中，服务器在获取上述定位信息和无线信号信息之后，基于该定位信息和无线信号，确定上述用户终端的道路侧定位结果。
需要说明的一点是，若用户终端处于移动状态，则上述定位信息可以上述实时获取的定位信息，也可以是上述实时获取的定位信息和历史定位信息，本申请实施例对此不作限定。类似地，在用户终端处于移动状态时，上述无线信号信息可以是上述实时获取的无线信号信息，也可以是上述实时获取的无线信号信息和历史无线信号信息。
当然，在实际运用中，若移动终端处于移动状态，则为了防止移动终端移动距离过大造成的道路侧定位结果不准确，服务器在接收到上述实时获取的定位信息和实时获取的无线信号信息之后，根据该实时获取的定位信息，对历史无线信号信息和实时获取的无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息，并根据该筛选后的无线信号信息结合上述定位信息得到用户终端的道路侧定位结果。
可选地，在本申请实施例中，服务器可以调用道路侧定位模型获取用户终端的道路侧定位结果。在一种可能的实施方式中，服务器在获取上述定位信息和无线信号信息之后，将该定位信息和无线信号信息输入至道路侧定位模型，进而，获取该道路侧定位模型输出的道路侧定位结果。在另一种可能的实施方式中，服务器在获取上述定位信息和无线信号信息之后，对该无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息，并根据该筛选后的无线信号信息，结合上述定位信息确定用于终端的道路侧定位结果。
步骤405，服务器向用户终端发送道路侧定位结果。
在本申请实施例中，服务器在获取上述道路侧定位结果之后，向用户终端发送该道路侧定位结果。对应的，用户终端接收来自该服务器的用户终端的道路侧定位结果。可选地，若用户终端处于移动状态中，则服务器在接收到上述实时获取的定位信息和无线信号信息之后，对道路侧定位结果进行更新，并向用户终端发送更新后的道路侧定位结果。
可选地，用户终端在获取上述道路侧定位结果之后，可以基于该道路侧定位信息在定位结果展示界面中显示标注信息。其中，定位结果展示界面用于向用户展示上述用户终端所处的地理位置。可选地，该定位结果展示界面中可以包括地图展示画面，用户终端通过在地图展示画面中进行标注的方式向用户展示用户终端的地理位置；或者，用户终端也可以通过在定位结果展示界面中展示用户终端所处位置的经纬度信息，来向用户展示用户终端所处的地理位置。
在一种可能的实施方式中，用户终端在接收到上述道路侧定位结果之后，在上述定位结果展示界面中，基于该道路侧定位结果对用户终端所在的目标道路的道路侧进行标注。示例性地，结合参考图5，在定位结果展示界面50中显示用户终端图标51，并对用户终端所在的目标道路的道路侧52进行标注。
在另一种可能的实施方式中，用户终端在接收到上述道路侧定位结果之后，确定用户终端所在的目标道路的道路侧，进而确定该用户终端所处的地理位置，并在定位结果展示界面中准确显示该用户终端所处的地理位置。例如，用户终端可以将定位结果展示界面中的地图展示画面方法显示，便于用户通过用户终端图标的显示位置确定用户终端所处的地理位置。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过无线信号信息对用户终端的定位信息进行校准，得到准确的定位结果，确定用户终端所处的道路侧，提高道路侧定位的准确度；而且，在道路侧定位结果的获取过程中，由终端和服务器分别执行不同的步骤，避免终端或服务器负荷过大，减少终端和服务器的处理开销。
另外，用户终端在获取道路侧定位结果之后，在定位结果展示界面中对用户终端所在的道路侧进行标注，使得用户可以在定位结果展示界面中直观地观察到用户终端所处的道路侧，避免针对定位结果展示界面的放大操作以观察用户终端所在的道路侧，简化用户操作。
需要说明的一点是，由于本申请所提供的方法为道路侧定位方法，因此，在本申请实施例中，用户终端在接收到上述用户终端的定位信息之后，可以基于该用户终端的定位信息确定用户终端是否处于目标道路的道路侧，进而确定是否获取用户终端的道路侧定位结果。
在示例性实施例中，上述步骤301(或步骤401)之后，还包括以下几个子步骤：
1、根据定位信息确定用户终端所处环境；
2、在用户终端所处环境为目标道路的道路侧的情况下，获取用户终端的无线信号信息。
目标道路是指用户终端所处的任意道路。在本申请实施例中，用户终端在获取上述用户终端的定位信息之后，根据该定位信息确定用户终端所处的环境。若用户终端所处环境为目标道路的道路侧，则获取该目标道路的宽度。其中，上述宽度是指上述目标道路的各个车道宽度的总和。在该宽度小于阈值的情况下，用户终端获取自身的无线信号信息，并根据该无线信号信息和定位信息确定道路侧定位结果。其中，该阈值基于上述定位信息的定位误差确定。例如，若定位信息的定位误差的上限值为10m，则该阈值可以小于或等于10m。
当然，在实际运用中，若用户终端根据上述定位信息确定用户终端所处环境中包括多于一个道路(如用户终端处于十字路口)，则用户终端可以根据用户终端的历史定位信息确定目标道路。例如，若用户终端根据历史定位信息确定用户终端的移动方向为南北方向，则确定南北朝向的道路为目标道路；若用户终端根据历史定位信息确定用户终端的移动方向为东西方向，则确定东西朝向的道路为目标道路。
示例性地，结合参考图6，对本申请中的道路侧定位方法进行完整介绍。
步骤601，在检测到针对用户终端的定位执行请求时，获取用户终端的定位信息。其中，定位信息用于指示用户终端所处的地理位置。
步骤602，根据定位信息确定用户终端所处环境。
步骤603，判断用户终端所处环境是否为目标道路的道路侧。若用户终端所处环境为目标道路侧，则执行步骤504；若用户终端所处环境不为目标道路侧，则结束流程。
步骤604，判断目标道路的宽度是否小于或等于阈值。若目标道路的宽度小于或等于阈值，则执行步骤505；若目标道路的宽度大于阈值，则结束流程。
步骤605，获取用户终端的实时定位信息和无线信号信息。可选地，若用户终端不处于移动状态，则该实时定位信息与上述定位信息相同；若用户终端处于移动状态，则该实时定位信息与上述定位信息不同。
步骤606，调用道路侧定位模型，基于实时定位信息和无线信号信息确定用户终端的道路侧定位结果。
请参考图7，其示出了本申请一个实施例提供的道路侧定位模型的训练方法的流程图。该方法可应用于计算机设备中，如各步骤的执行主体可以是图2所示的道路侧定位模型的训练系统中的模型训练设备40。该方法可以包括以下几个步骤(701～703)：
步骤701，获取终端行驶数据。
终端行驶数据用于指示样本终端的行驶信息。可选地，该终端行驶数据是模型训练设备在样本终端行驶过程中所收集的数据，该终端行驶数据可以包括样本终端的定位信息和无线信号信息。其中，定位信息用于指示样本终端所处的地理位置，无线信号信息用于指示样本终端在地理位置处采集到的无线信号，可选地，该无线信号信息中包括至少一组无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系。
在本申请实施例中，模型训练设备可以基于目标应用程序获取上述终端行驶数据。在一种可能的实施方式中，在样本终端在样本道路上移动时，若上述目标应用程序处于前台运行或后台等待的状态，且该目标应用程序具有针对该样本终端的定位信息和无线信号信息获取权限，则样本终端可以实时获取自身的定位信息和无线信号信息，并根据该定位信息和无线信号信息生成终端行驶数据，并向模型训练设备发送该终端行驶数据。对应的，模型训练设备获取来自样本终端的终端行驶数据。
当然，在实际运用中，为了保证终端行驶数据的实时性和准确性，样本终端可以按照一定的时间间隔为模型训练设备提供新的终端行驶数据。
其中，上述样本道路可以是任意道路，也可以是模型训练设备根据某种条件选择的道路，如某个区域的道路，本申请实施例对此不作限定。
步骤702，基于终端行驶数据生成训练样本。
训练样本用于训练道路侧定位模型。可选地，该训练样本中可以包括样本数据和标签数据。其中，训练样本的样本数据包括样本终端的定位信息和无线信号信息，训练样本的标签数据可以包括样本终端的道路侧定位结果的标签值，道路侧定位结果用于指示样本终端所处的道路侧。
在本申请实施例中，模型训练设备在获取上述终端行驶数据之后，基于该终端行驶数据生成训练样本。可选地，上述终端行驶数据还包括样本终端的移动信息，该移动信息用于指示样本终端在样本道路上的移动方向。在一种可能的实施方式中，模型训练设备可以根据上述移动信息确定训练样本的标签数据。可选地，上述步骤702包括以下几个步骤：
1、基于样本道路的朝向以及样本终端在样本道路上的移动方向，确定样本终端的道路侧定位结果的标签值。
移动方向是指样本终端的移动朝向，该移动方向可以是模型训练设备依据上述移动行驶数据中的移动信息所确定的。在一种可能的实施方式中，移动信息中包括由样本终端的加速度传感器检测获取的移动朝向数据。可选地，模型训练设备在获取上述移动行驶数据之后，基于该移动行驶数据获取该样本终端的移动朝向数据，确定样本终端在样本道路上的移动方向。在另一种可能的实施方式中，移动信息中包括样本终端的历史定位信息。可选地，模型训练设备在获取上述移动行驶数据之后，基于该移动行驶数获取该样本终端的历史定位信息，进而根据该历史定位信息确定样本终端在样本道路上的移动方向。
在本申请实施例中，模型训练设备在确定上述样本终端在样本道路上的移方向之后，基于该移动方向以及样本道路的朝向，确定样本数据的道路侧定位结果，进而确定该道路侧定位结果的标签值。其中，该标签值是指用于指示上述道路侧定位结果的数值。可选地，模型训练设备可以根据样本道路的朝向以及样本终端在样本道路上的移动方向，确定样本终端的道路侧定位结果为处于样本道路的左(右)侧或上(下)侧，进而确定样本终端的道路侧定位结果的标签值。需要说明的一点是，上述标签值可以是任意数据，本申请实施例对此不作限定。例如，若样本终端的道路侧定位结果为处于样本道路的左侧或上侧，则标签值可以为0；若样本终端的道路侧定位结果为处于样本道路的右侧或下侧，则标签值可以为1。
示例性地，结合参考图8，在南北朝向的样本道路81中，若模型训练设备确定第一样本终端82的移动方向为北，则确定第一样本终端82的道路侧定位结果为处于南北朝向的样本道路81的右侧，第一样本终端82的标签值为1；若模型训练设备确定第二样本终端83的移动方向为南，则确定第二样本终端83的道路侧定位结果为处于南北朝向的样本道路81的左侧，第二样本终端83的标签值为0。在东西朝向的样本道路84中，若模型训练设备确定第三样本终端85的移动方向为东，则确定第三样本终端85的道路侧定位结果为处于东西朝向的样本道路84的下侧，第三样本终端85的标签值为1；若模型训练设备确定第四样本终端86的移动方向为西，则确定第四样本终端86的道路侧定位结果为处于东西朝向的样本道路84的上侧，第四样本终端86的标签值为0。
当然，在实际运用中，由于不同地区的行驶规则不同，模型训练设备在获取上述终端行驶数据之后，可以获取该区域的行驶规则，并根据该行驶规则确定道路朝向与移动方向之间的对应的关系，进而基于样本道路的朝向以及样本终端在样本道路上的移动方向，确定样本终端的道路侧定位结果的标签值。
2、以样本终端的定位信息和无线信号信息为样本数据，以样本终端的道路侧定位结果的标签值为标签数据，生成训练样本。
在本申请实施例中，模型训练设备在确定上述标签值之后，以样本终端的定位信息和无线信号信息为样本数据，以样本终端的道路侧定位结果的标签值为标签数据，生成训练样本。
其中，上述无线信号信息中包括至少一组无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系。其中，标识信息用于对无线发射装置起到唯一标识的作用，不同的无线发射装置具有不同的标识信息，模型训练设备可以根据该标识信息确定无线发射装置的位置；信号强度信息用于指示无线信号的强度，模型训练设备可以根据信号强度信息预估无线信号发射装置与样本终端之间的距离。
需要说明的一点是，由于无线信号发射装置的距离对无线信号强度的影响，在样本终端处于不同的位置时，无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系不同。示例性地，结合参考图9，在南北朝向的样本道路90中，若样本终端91位于道路右侧，则第一基站92的标识信息对应的信号强度强，第二基站93的标识信息对应的信号强度弱，第一WiFi94对应的信号强度强，第二WiFi95对应的信号强度弱；若样本终端91位于样本道路90的道路左侧，则第一基站92的标识信息对应的信号强度弱，第二基站93的标识信息对应的信号强度强，第一WiFi94对应的信号强度弱，第二WiFi95对应的信号强度强。
步骤703，采用训练样本对道路侧定位模型进行训练。
在本申请实施例中，模型训练设备在获取上述训练样本之后，采用该训练样本对道路侧定位模型进行训练。可选地，道路侧定位模型包括输入层、特征提取层和分类器。其中，输入层用于输入训练样本的样本数据，特征提取层用于提取训练样本的样本数据的特征信息，分类器用于基于特征信息，输出样本终端的道路侧定位结果的预测值。
可选地，在本申请实施例中，模型训练设备获取上述训练样本之后，由输入层输入该训练样本中样本数据，进一步地，特征提取层基于该样本数据提取对应的特征信息，进而分类器基于该特征信息，输出样本数据的道路侧定位结果的预测值。之后，将上述标签值作为实际值，模型训练设备根据该实际值与预测值计算道路侧定位模型的损失函数，若该损失函数过大，则对道路侧定位模型的参数进行调整，并将上述样本数据再次输入，重复上述步骤，直至损失函数收敛，确定道路侧定位模型训练完成。
示例性地，结合参考图10，以无线信号信息中包括基站信号信息和WiFi信号信息为例，道路侧定位模型的输入层101输入基站信号信息、WiFi信号信息和定位信息，特征提取层102基于基站信号信息、WiFi信号信息和定位信息，确定样本数据的基站特征、WiFi特征和地理位置特征，进一步地，分类器103根据基站特征、WiFi特征和地理位置特征输出样本终端的道路侧定位结果的预测值。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过终端行驶数据生成的训练样本训练道路侧定位模型，且道路侧定位模型用于指示样本终端所处的道路侧，避免在道路过窄的情况下由于定位精度偏差而无法确定用户终端所处的道路侧，提高定位的准确度；而且，根据终端行驶数据生成训练样本，且终端行驶数据中的定位信息和无线信号信息均为可直接获取的信息，避免隐私信息的获取不便，在保护用户隐私的同时可大量获取定位信息和无线信号信息，易于操作，能够顺利获取大量数据生成训练样本以训练道路侧定位模型，数据充足，保证模型训练的准确性。
另外，根据样本终端的移动方向和样本道路的朝向确定训练样本的标签数据，避免人工检测确定标签数据造成的人力资源消耗，简化操作，减少人力资源的消耗。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
请参考图11，其示出了本申请一个实施例提供的道路侧定位装置的框图。该装置具有实现上述道路侧定位方法的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置可以是计算机设备，也可以设置计算机设备中。该装置1100可以包括：定位获取模块1101、无线获取模块1102和结果获取模块1103。
定位获取模块1101，用于获取用户终端的定位信息，所述定位信息用于指示所述用户终端所处的地理位置。
无线获取模块1102，用于获取所述用户终端的无线信号信息，所述无线信号信息用于指示所述用户终端在所述地理位置处采集到的无线信号。
结果获取模块1103，用于基于所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果，所述道路侧定位结果用于指示所述用户终端所处的道路侧。
在示例性实施例中，所述结果获取模块1103，用于将所述定位信息和所述无线信号信息输入至道路侧定位模型，所述道路侧定位模型是用于确定所述道路侧定位结果的机器学习模型；获取所述道路侧定位模型输出的所述用户终端的道路侧定位结果。
在示例性实施例中，所述结果获取模块1103，用于向服务器发送道路侧定位请求，所述道路侧定位请求中包括所述定位信息和所述无线信号信息；其中，所述服务器用于通过道路侧定位模型根据所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果，所述道路侧定位模型是用于确定所述道路侧定位结果的机器学习模型；接收来自所述服务器的所述用户终端的道路侧定位结果。
在示例性实施例中，如图11所示，所述装置1100还包括：环境确定模块1105。
环境确定模块1105，用于根据所述定位信息确定所述用户终端所处环境。
所述无线获取模块1102，还用于在所述用户终端所处环境为目标道路的道路侧的情况下，从所述获取所述用户终端的无线信号信息的步骤开始执行。
在示例性实施例中，如图12所示，所述装置1100还包括：宽度确定模块1106。
宽度确定模块1106，用于在所述用户终端所处环境为目标道路的道路侧的情况下，确定所述目标道路的宽度，所述宽度是指所述目标道路的各个车道宽度的总和；
所述无线获取模块1102，还用于在所述宽度小于阈值的情况下，从所述获取所述用户终端的无线信号信息的步骤开始执行；其中，所述阈值基于所述定位信息的定位误差确定。
在示例性实施例中，如图12所示，所述装置1100还包括：道路标注模块1107。
道路标注模块1107，用于在定位结果展示界面中，基于所述道路侧定位结果对所述用户终端所在的目标道路的道路侧进行标注。
在示例性实施例中，所述无线信号信息包括至少一组无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系；如图12所示，所述装置1100还包括：信号筛选装置1108。
信号筛选装置1108，用于将所述定位信息作为约束条件，基于所述无线发射装置的标识信息或所述信号强度信息，对所述无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息；其中，所述筛选后的无线信号信息用于结合所述定位信息确定所述用户终端的道路侧定位结果。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过无线信号信息对用户终端的定位信息进行校准，得到准确的定位结果，确定用户终端所处的道路侧，提高道路侧定位的准确度，避免在道路过窄的情况下由于定位精度偏差而无法确定用户终端所处的道路侧，便于根据准确的定位结果确定用户终端所处的地理位置，减少由于位置误差而造成的用户终端寻找过程中的时间和人力消耗。
请参考图13，其示出了本申请一个实施例提供的道路侧定位模型的训练装置的框图。该装置具有实现上述道路侧定位模型的训练方法的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置可以是计算机设备，也可以设置计算机设备中。该装置1300可以包括：数据获取模块1301、样本生成模块1302和模型训练模块1303。
数据获取模块1301，用于获取终端行驶数据，所述终端行驶数据包括样本终端的定位信息和无线信号信息，所述定位信息用于指示所述样本终端所处的地理位置，所述无线信号信息用于指示所述样本终端在所述地理位置处采集到的无线信号。
样本生成模块1302，用于基于所述终端行驶数据生成训练样本，所述训练样本的样本数据包括所述样本终端的定位信息和无线信号信息，所述训练样本的标签数据包括所述样本终端的道路侧定位结果的标签值，所述道路侧定位结果用于指示所述样本终端所处的道路侧。
模型训练模块1303，用于采用所述训练样本对道路侧定位模型进行训练。
在示例性实施例中，所述终端行驶数据还包括所述样本终端的移动信息，所述移动信息用于指示所述样本终端在样本道路上的移动方向；所述样本生成模块1302，用于基于所述样本道路的朝向以及所述样本终端在所述样本道路上的移动方向，确定所述样本终端的道路侧定位结果的标签值；以所述样本终端的定位信息和无线信号信息为样本数据，以所述样本终端的道路侧定位结果的标签值为标签数据，生成所述训练样本。
在示例性实施例中，所述无线信号信息包括至少一组无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系。
在示例性实施例中，所述道路侧定位模型包括输入层、特征提取层和分类器；其中，所述输入层用于输入所述训练样本的样本数据；所述特征提取层用于提取所述训练样本的样本数据的特征信息；所述分类器用于基于所述特征信息，输出所述样本终端的道路侧定位结果的预测值。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过终端行驶数据生成的训练样本训练道路侧定位模型，且道路侧定位模型用于指示样本终端所处的道路侧，避免在道路过窄的情况下由于定位精度偏差而无法确定用户终端所处的道路侧，提高定位的准确度；而且，根据终端行驶数据生成训练样本，且终端行驶数据中的定位信息和无线信号信息均为可直接获取的信息，避免隐私信息的获取不便，在保护用户隐私的同时可大量获取定位信息和无线信号信息，易于操作，能够顺利获取大量数据生成训练样本以训练道路侧定位模型，数据充足，保证模型训练的准确性。
需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
请参考图14，其示出了本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。该计算机设备可用于实现上述道路侧定位方法或道路侧定位模型的训练方法的功能。具体来讲：
计算机设备1400包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1401、包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)1402和只读存储器(Read Only Memory，ROM)1403的系统存储器1404，以及连接系统存储器1404和中央处理单元1401的系统总线1405。计算机设备1400还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(Input/Output，I/O系统)1406，和用于存储操作系统1413、应用程序1414和其他程序模块1415的大容量存储设备1407。
基本输入/输出系统1406包括有用于显示信息的显示器1408和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备1409。其中显示器1408和输入设备1409都通过连接到系统总线1405的输入输出控制器1410连接到中央处理单元1401。基本输入/输出系统1406还可以包括输入输出控制器1410以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器1410还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
大容量存储设备1407通过连接到系统总线1405的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元1401。大容量存储设备1407及其相关联的计算机可读介质为计算机设备1400提供非易失性存储。也就是说，大容量存储设备1407可以包括诸如硬盘或者CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory，只读光盘)驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory，可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM、DVD(Digital Video Disc，高密度数字视频光盘)或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器1404和大容量存储设备1407可以统称为存储器。
根据本申请的各种实施例，计算机设备1400还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即计算机设备1400可以通过连接在系统总线1405上的网络接口单元1411连接到网络1412，或者说，也可以使用网络接口单元1411来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
所述存储器还包括计算机程序，该计算机程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行，以实现上述道路侧定位方法，或实现上述道路侧定位模型的训练方法。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集在被处理器执行时以实现上述道路侧定位方法，或实现道路侧定位模型的训练方法。
可选地，该计算机可读存储介质可以包括：ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取记忆体)、SSD(Solid State Drives，固态硬盘)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括ReRAM(Resistance Random Access Memory,电阻式随机存取记忆体)和DRAM(Dynamic Random Access Memory，动态随机存取存储器)。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述道路侧定位方法，或实现道路侧定位模型的训练方法。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，本文中描述的步骤编号，仅示例性示出了步骤间的一种可能的执行先后顺序，在一些其它实施例中，上述步骤也可以不按照编号顺序来执行，如两个不同编号的步骤同时执行，或者两个不同编号的步骤按照与图示相反的顺序执行，本申请实施例对此不作限定。
以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种道路侧定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户终端的定位信息，所述定位信息用于指示所述用户终端所处的地理位置；
获取所述用户终端的无线信号信息，所述无线信号信息用于指示所述用户终端在所述地理位置处采集到的无线信号；
基于所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果，所述道路侧定位结果用于指示所述用户终端所处的道路侧。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果，包括：
将所述定位信息和所述无线信号信息输入至道路侧定位模型，所述道路侧定位模型是用于确定所述道路侧定位结果的机器学习模型；
获取所述道路侧定位模型输出的所述用户终端的道路侧定位结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果，包括：
向服务器发送道路侧定位请求，所述道路侧定位请求中包括所述定位信息和所述无线信号信息；其中，所述服务器用于通过道路侧定位模型根据所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果，所述道路侧定位模型是用于确定所述道路侧定位结果的机器学习模型；
接收来自所述服务器的所述用户终端的道路侧定位结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户终端的定位信息之后，还包括：
根据所述定位信息确定所述用户终端所处环境；
在所述用户终端所处环境为目标道路的道路侧的情况下，从所述获取所述用户终端的无线信号信息的步骤开始执行。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述用户终端所处环境为目标道路的道路侧的情况下，确定所述目标道路的宽度，所述宽度是指所述目标道路的各个车道宽度的总和；
在所述宽度小于阈值的情况下，从所述获取所述用户终端的无线信号信息的步骤开始执行；
其中，所述阈值基于所述定位信息的定位误差确定。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果之后，还包括：
在定位结果展示界面中，基于所述道路侧定位结果对所述用户终端所在的目标道路的道路侧进行标注。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述无线信号信息包括至少一组无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系；
所述获取所述用户终端的无线信号信息之后，还包括：
将所述定位信息作为约束条件，基于所述无线发射装置的标识信息或所述信号强度信息，对所述无线信号信息进行筛选，得到筛选后的无线信号信息；
其中，所述筛选后的无线信号信息用于结合所述定位信息确定所述用户终端的道路侧定位结果。
8.一种道路侧定位模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
获取终端行驶数据，所述终端行驶数据包括样本终端的定位信息和无线信号信息，所述定位信息用于指示所述样本终端所处的地理位置，所述无线信号信息用于指示所述样本终端在所述地理位置处采集到的无线信号；
基于所述终端行驶数据生成训练样本，所述训练样本的样本数据包括所述样本终端的定位信息和无线信号信息，所述训练样本的标签数据包括所述样本终端的道路侧定位结果的标签值，所述道路侧定位结果用于指示所述样本终端所处的道路侧；
采用所述训练样本对道路侧定位模型进行训练。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述终端行驶数据还包括所述样本终端的移动信息，所述移动信息用于指示所述样本终端在样本道路上的移动方向；
所述基于所述终端行驶数据生成训练样本，包括：
基于所述样本道路的朝向以及所述样本终端在所述样本道路上的移动方向，确定所述样本终端的道路侧定位结果的标签值；
以所述样本终端的定位信息和无线信号信息为样本数据，以所述样本终端的道路侧定位结果的标签值为标签数据，生成所述训练样本。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述无线信号信息包括至少一组无线发射装置的标识信息与信号强度信息之间的对应关系。
11.根据权利要求8至10任一项所述的方法，其特征在于，所述道路侧定位模型包括输入层、特征提取层和分类器；其中，
所述输入层用于输入所述训练样本的样本数据；
所述特征提取层用于提取所述训练样本的样本数据的特征信息；
所述分类器用于基于所述特征信息，输出所述样本终端的道路侧定位结果的预测值。
12.一种道路侧定位装置，其特征在于，所述装置包括：
定位获取模块，用于获取用户终端的定位信息，所述定位信息用于指示所述用户终端所处的地理位置；
无线获取模块，用于获取所述用户终端的无线信号信息，所述无线信号信息用于指示所述用户终端在所述地理位置处采集到的无线信号；
结果获取模块，用于基于所述定位信息和所述无线信号信息，确定所述用户终端的道路侧定位结果，所述道路侧定位结果用于指示所述用户终端所处的道路侧。
13.一种道路侧定位模型的训练装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取终端行驶数据，所述终端行驶数据包括样本终端的定位信息和无线信号信息，所述定位信息用于指示所述样本终端所处的地理位置，所述无线信号信息用于指示所述样本终端在所述地理位置处采集到的无线信号；
样本生成模块，用于基于所述终端行驶数据生成训练样本，所述训练样本的样本数据包括所述样本终端的定位信息和无线信号信息，所述训练样本的标签数据包括所述样本终端的道路侧定位结果的标签值，所述道路侧定位结果用于指示所述样本终端所处的道路侧；
模型训练模块，用于采用所述训练样本对道路侧定位模型进行训练。
14.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的道路侧定位方法，或实现如权利要求8至11任一项所述的道路侧定位模型的训练方法。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的道路侧定位方法，或实现如权利要求8至11任一项所述的道路侧定位模型的训练方法。
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