CN112991728B - 目标路段确定方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种目标路段确定方法和装置，通过获取的罚单信息在路网信息中匹配多个对应的路段信息，以进一步根据罚单信息中的道路信息和各路段信息的匹配值确定对应于罚单信息的目标路段信息。本发明实施例能够在获取到罚单信息后，通过罚单信息对应的道路与道路中各路段的匹配程度确定违停路段，即基于罚单信息对具体生成罚单信息的位置进行精准定位，提高了确定违停路段的准确性。进一步地，确定的违停路段可以用于在之后的出行过程中提醒驾驶人违停路段防止被处罚。

Description

目标路段确定方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标路段确定方法和装置。

背景技术

在出行领域中，驾驶人通常会由于对附近不熟悉或没有收到提示等原因在违停路段停车，遭受相应的处罚、产生不必要的损失。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种目标路段确定方法和装置，旨在确定违停路段，以避免驾驶人因违停行为遭受处罚。

第一方面，本发明实施例提供了一种目标路段确定方法，所述方法包括：

获取罚单信息，所述罚单信息中包括道路信息；

根据所述道路信息在路网信息中匹配与所述罚单信息对应的多个路段信息；

确定各所述路段信息和罚单信息的匹配值；

根据对应的匹配值确定对应于所述罚单信息的目标路段信息。

进一步地，所述确定各所述路段信息和罚单信息的匹配值包括：

确定各所述路段信息分别对应的第一特征向量集合，所述第一特征向量集合中包括至少一个用于表征对应路段信息的第一特征向量；

确定所述罚单信息对应的第二特征向量；

根据对应的第一特征向量集合和第二特征向量确定各所述路段信息的匹配值。

进一步地，所述路段信息中包括路段名称、路段编码和特征点信息；

所述确定各所述路段信息分别对应的第一特征向量集合包括：

分别确定各所述路段信息的路段名称、路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量；

根据对应的各所述第一特征向量确定第一特征向量集合。

进一步地，所述分别确定各所述路段信息的路段名称、路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量包括：

将各所述路段信息的路段名称输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第一特征向量；和/或

根据预先确定的向量对应表分别确定各所述路段信息的路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量。

进一步地，所述确定所述罚单信息对应的第二特征向量具体包括：

将所述罚单信息输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第二特征向量。

进一步地，所述根据对应的第一特征向量集合和第二特征向量确定各所述路段信息的匹配值具体包括：

对于各所述路段信息，分别将对应的各所述第一特征向量和第二特征向量输入匹配模型，以确定对应的匹配值。

第二方面，本发明实施例提供了一种目标路段确定装置，所述装置包括：

信息确定模块，用于获取罚单信息，所述罚单信息中包括道路信息；

路段确定模块，用于根据所述道路信息在路网信息中匹配与所述罚单信息对应的多个路段信息；

匹配值计算模块，用于确定各所述路段信息和罚单信息的匹配值；

路段匹配模块，用于根据对应的匹配值确定对应于所述罚单信息的目标路段信息。

进一步地，所述匹配值计算模块包括：

第一向量确定子模块，用于确定各所述路段信息分别对应的第一特征向量集合，所述第一特征向量集合中包括至少一个用于表征对应路段信息的第一特征向量；

第二向量确定子模块，用于确定所述罚单信息对应的第二特征向量；

匹配值确定子模块，用于根据对应的第一特征向量集合和第二特征向量确定各所述路段信息的匹配值。

进一步地，所述路段信息中包括路段名称、路段编码和特征点信息；

所述第一向量确定子模块包括：

向量确定单元，用于分别确定各所述路段信息的路段名称、路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量；

集合确定单元，用于根据对应的各所述第一特征向量确定第一特征向量集合。

进一步地，所述向量确定单元包括：

第一向量转换子单元，用于将各所述路段信息的路段名称输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第一特征向量；和/或

第二向量转换子单元，用户根据预先确定的向量对应表分别确定各所述路段信息的路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量。

进一步地，所述第二向量确定子模块具体包括：

向量转换子单元，用于将所述罚单信息输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第二特征向量。

进一步地，所述匹配值确定子模块具体包括：

模型匹配单元，用于对于各所述路段信息，分别将对应的各所述第一特征向量和第二特征向量输入匹配模型，以确定对应的匹配值。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。

第五方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。

本发明实施例通过获取的罚单信息在路网信息中匹配多个对应的路段信息，以进一步根据罚单信息中的道路信息和各路段信息的匹配值确定对应于罚单信息的目标路段信息。本发明实施例能够在获取到罚单信息后，通过罚单信息对应的道路与道路中各路段的匹配程度确定违停路段，即基于罚单信息对具体生成罚单信息的位置进行精准定位，提高了确定违停路段的准确性。进一步地，确定的违停路段可以用于在之后的出行过程中提醒驾驶人违停路段防止被处罚。

附图说明

通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1为应用本发明实施例的目标路段确定方法的目标路段确定系统的示意图；

图2为本发明实施例的目标路段确定方法的流程图；

图3为本发明实施例的道路对应路段的示意图；

图4为本发明实施例的确定匹配值过程的流程图；

图5为本发明实施例的确定匹配值的示意图；

图6为本发明实施例的目标路段信息应用过程的示意图；

图7为本发明实施例的目标路段确定装置的示意图；

图8为本发明实施例的电子设备的示意图。

具体实施方式

以下基于实施例对本发明进行描述，但是本发明并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。为了避免混淆本发明的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。

此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。

除非上下文明确要求，否则在说明书的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

图1为应用本发明实施例的目标路段确定方法的目标路段确定系统的示意图。如图1所示，目标位置确定系统包括通过网络连接的服务器10和终端设备11。其中，终端设备11用于在每一次因在禁停位置停车接收到罚单信息后发送至服务器10。服务器10用于在接收到至少一个终端设备11发送的罚单信息后根据其中的道路信息在预存的路网信息中匹配对应的至少一个多个路段信息，以进一步根据各路段信息和罚单信息的匹配程度确定表征生成该罚单信息路段的目标路段信息。可选地，服务器10还可以通过其他外部设备获取罚单信息。

在本发明实施例中，所述服务器10可以是单个服务器、也可以是以分布式方式配置的服务器集群。所述终端设备11可以为与车辆绑定的、能够运行计算机程序的、具有通信功能通用数据处理终端，例如，司机携带的智能手机或平板电脑等。可选地，所述终端设备11还可以为车辆内置的能够运行计算机程序的、具有通信功能通用数据处理终端。

本发明实施例可以应用于任意通过与罚单信息对应的出行的轨迹信息确定违停位置应用场景。例如，在地图导航软件或网约车等出行软件中，本发明实施例可以通过历史与服务器连接车辆获取的罚单信息确定对应的轨迹信息，并在其对应的各路段信息中确定产生所述罚单信息的目标路段信息。

进一步地，本发明实施例的目标路段确定系统还可以仅包括服务器10，即通过服务器10由外部设备获取罚单信息后在对应的各路段信息中确定产生所述罚单信息的目标路段信息。

可选地，本发明实施例的目标路段确定系统还可以仅包括终端设备11，由终端设备11执行目标路段确定方法。也就是说，终端设备11在由于驾驶人的违停行为接收到罚单信息后，直接由终端设备11根据其中的道路信息在预存的路网信息中匹配对应的至少一个多个路段信息，以进一步根据各路段信息和罚单信息的匹配程度确定表征生成该罚单信息路段的目标路段信息。

图2为本发明实施例的目标路段确定方法的流程图。如图2所示，所述目标路段确定方法包括以下步骤：

步骤S100、获取罚单信息。

具体地，罚单信息用于表征因机动车驾驶人违反我国道路交通管理办法等相关法律受到的对应处罚，通过服务器获取。可选地，可以通过在交通管理部门对应的违法查询平台上查询的方式确定。或者，车辆绑定或内置的终端设备在因违停等原因获取到罚单信息后，还可以将获取的罚单信息上传至服务器。进一步地，罚单信息还可以通过线下获取的纸质罚单确定。

在本发明实施例中，罚单信息中可以包括道路信息，用于表征发生罚单信息对应违规事件的地点。该道路信息可以为道路名称，例如“A大街”。进一步地，罚单信息还可以包括时间信息、车辆标识以及处罚事由等信息。其中，时间信息用于表征机动车驾驶人因违规被处罚的时间，车辆标识用于表征收到处罚的车辆信息，例如车牌号码或驾驶人身份证等信息。处罚事由为该罚单信息的生成原因，例如停车超时、压线停车等违法停车事由，或超速行驶、不按规定车道行驶等违法驾驶事由。

步骤S200、根据所述道路信息在路网信息中匹配与所述罚单信息对应的多个路段信息。

具体地，路网信息可以预先存储在执行本发明实施例目标路段确定方法的服务器或终端设备中，或者存储在与该服务器或终端设备连接的数据库等外部设备中。所述路网信息根据至少一个城市中的道路情况确定，用于描述各城市的道路情况。其中，可以包括多个道路信息和对应于各道路信息的路段信息。例如，“A大街”对应的道路信息可以对应“A大街东段”的路段信息、“A大街中段”的路段信息和“A大街西段”的路段信息。所述道路信息用于表征对应道路的属性，可以包括对应道路的名称、编码以及特征点信息。各道路信息对应路段信息中包括对应道路中的至少一个路段、对应于各路段的编码以及特征点信息。所述编码为唯一对应于道路或路段的标识信息，用于表征对应道路或路段。所述特征点信息用于表征各道路信息或路段信息中的特征点的位置，特征点可以为对应道路或路段的端点、中点等用于表征对应道路或路段的位置点。

图3为本发明实施例的道路对应路段的示意图。如图3所示，在路网信息中各道路30中包括多个路段31，路网信息中存储各道路30对应的道路信息和其中包括的各路段31对应的路段信息。

因此，在获取到包括道路信息的罚单信息后，根据路网信息中存储的道路信息和路段信息的对应关系确定对应的多个路段信息。以路网信息中存储的道路信息包括道路信息1、道路信息2和道路信息3，且道路信息1对应路段信息1、路段信息2和路段信息3，道路信息2对应路段信息4和路段信息5，道路信息3对应路段信息6、路段信息7、路段信息8和路段信息9为例进行说明。当罚单信息中包括的道路信息为道路信息3时，确定罚单信息对应的路段信息为路段信息6、路段信息7、路段信息8和路段信息9。

步骤S300、确定各所述路段信息和罚单信息的匹配值。

具体地，分别确定罚单信息和对应的各路段信息的匹配值，以根据对应的匹配值在各路段信息中确定生成该罚单信息的路段。所述匹配值用于表征罚单信息和对应路段的匹配程度，匹配值越大时路段信息和罚单信息的匹配程度越高。可选地，可以通过将罚单信息和对应路段信息分别转换成特征向量的方式确定对应的匹配值。

图4为本发明实施例的确定匹配值过程的流程图。如图4所示，本发明实施例确定各路段信息和罚单信息的匹配值过程包括以下步骤：

步骤S310、确定各所述路段信息分别对应的第一特征向量集合。

具体地，对于罚单信息对应的各路段信息，分别确定其中包括的路段名称、路段编码和特征点信息对应的第一特征向量，各第一特征向量分别用于以向量的形式表征对应的信息。进一步地，在根据路段信息对应的多个第一特征向量确定对应的第一特征向量集合。

由于路段信息中包括的路段名称、路段编码和特征点信息分别为不同格式的信息，需要采取不同的向量转换方法。在本发明实施例中，路段信息以文字格式存储，在确定路段信息后通过将该路段信息中的路段名称输入训练得到的词向量转换模型，输出与路段名称对应的第一特征向量。本发明实施例的词向量转换模型可以为BERT(BidirectionalEncoder Representation from Transformers)模型，在训练过程中，先通过通用语料库对词向量转换模型进行第一次训练，再通过本发明实施例对应的应用场景下的路网信息语料库对词向量转换型进行第二次训练，以提高模型在应用过程中的准确度。

进一步地，路段编码和特征点信息可以以数字或向量的格式存储。因此，在确定路段信息中路段编码和特征点信息时，可以通过预先确定的向量对应表分别确定路段编码和特征点信息对应的第一特征向量。其中，向量对应表中存储多个唯一编码和与各唯一编码一一对应的特征向量。在确定路段信息中的路段编码和特征点信息后，根据预设的编码规则分别确定路段编码和特征点信息对应的唯一编码，再分别根据路段编码和特征点信息对应的唯一编码在向量对应表中确定对应的特征向量为对应的第一特征向量。

在分别确定路段信息中的路段名称、路段编码和特征点信息对应的第一特征向量后，根据各第一特征向量确定路段信息对应的第一特征向量集合。可选地，当路段信息中还包括其他信息时，还将其中包括的其他信息转化为对应的第一特征向量并加入对应的第一特征向量集合。也就是说，所述第一特征向量集合中包括路段信息中全部信息对应的第一特征向量。

步骤S320、确定所述罚单信息对应的第二特征向量。

具体地，罚单信息中包括的信息为文字格式，因此确定罚单信息对应第二特征向量的方式可以为将罚单信息输入训练得到的词向量转换模型，以通过该词向量转换模型直接输出罚单信息对应的第二特征向量。在本发明实施例中，所述词向量转换模型可以和确定路段信息中路段名称对应第一特征向量的词向量转换模型为同一模型，或通过不同的训练集分别训练得到的不同模型。可选地，该词向量转换模型也可以为BERT模型。在训练过程中，可以先通过通用语料库对模型进行初步训练，再通过历史接收到的罚单信息建立的罚单语料库对模型进行再次训练，以通过模型学习每个罚单信息对应的特征向量的方式使得模型自适应调节各罚单信息的特征向量。

步骤S330、根据对应的第一特征向量集合和第二特征向量确定各所述路段信息的匹配值。

具体地，在确定罚单信息对应的第二特征向量，和对应于罚单信息的各路段信息对应的第一特征向量集合后，分别确定各第一特征向量集合和第二特征向量的匹配值以确定对应的匹配程度。在本发明实施例中，确定匹配值的方式可以为分别将对应的第一特征向量集合中各第一特征向量和第二特征向量输入匹配模型，以通过匹配模型输出第一特征向量集合对应路段信息和第二特征向量对应罚单信息的匹配值。可选地，所述匹配模型为DSSM(Deep Structured Semantic Models)双塔模型或DSSM单塔模型。在训练过程中，将历史生成罚单信息的路段作为正样本，将历史罚单信息中道路信息的其他路段作为负样本进行训练。

可选地，第一特征向量集合和第二特征向量的匹配值还可以通过其他方式确定。例如，确定第一特征向量集合对应的第三特征向量，并将第二特征向量和第三特征向量转换为相同维度的特征向量。通过计算第二特征向量和第三特征向量的余弦相似度确定对应的匹配度。

图5为本发明实施例的确定匹配值的示意图。如图5所示，本发明实施例确定匹配值的过程为将罚单信息和路段信息分别转换为对应的特征向量，再通过将各特征向量输入模型中确定。

具体地，获取路段信息中的文字格式的路段名称50以及其他格式的路段编码和特征点信息51，通过预设的向量对应表对路段编码和特征点信息51分别进行编码转换53得到对应的第一特征向量。再将路段名称50输入BERT模型54，输出对应的第一特征向量，以根据各第一特征向量确定第一特征向量集合55。同时，还通过将罚单信息52输入BERT模型54的方式确定对应的第二特征向量26。在确定第一特征向量集合55和第二特征向量26后，将第一特征向量集合55和第二特征向量26输入DSSM模型57中得到对应的路段信息和罚单信息的匹配值58。

本发明实施例的目标路段确定方法能够在获取到罚单信息后，通过罚单信息对应的道路与道路中各路段的匹配程度确定违停路段，即基于罚单信息对具体生成罚单信息的位置进行精准定位，提高了确定违停路段的准确性。进一步地，确定的违停路段可以用于在之后的出行过程中提醒驾驶人违停路段防止被处罚。

进一步地，在确定罚单信息对应的目标路段后，服务器判定所述目标路段为禁停路段。也就是说，在所述目标路段停车的行为是违章行为。可选地，本发明实施例确定的目标路段可以在多个应用场景用于规避违章停车。例如，可以在确定罚单信息对应的目标路段后将所述目标路段作为违停位置发送至终端设备，以在驾驶人驾驶车辆至目标路段附近时显示并提醒。

图6为本发明实施例的目标路段信息应用过程的示意图。如图6所示，在通过本发明实施例的目标路段确定方法确定多个目标路段后，可以应用于网约车软件以及地图导航软件等出行场景。在用户选择出行起点，即上车点60时显示在出行起点附近禁止停车的目标路段61。进一步地，还可以显示用于提示目标路段61禁止停车的提示信息62，用于提示用户不要在目标路段61停车，以及指导用户的停车行为，避免用户违规停车。图7为本发明实施例的目标路段确定装置的示意图。如图7所示，本发明实施例的目标路段确定装置包括信息确定模块70、路段确定模块71、匹配值计算模块72和路段匹配模块73。

具体地，信息确定模块70用于获取罚单信息，所述罚单信息中包括道路信息；

路段确定模块71用于根据所述道路信息在路网信息中匹配与所述罚单信息对应的多个路段信息；

匹配值计算模块72用于确定各所述路段信息和罚单信息的匹配值；

路段匹配模块73用于根据对应的匹配值确定对应于所述罚单信息的目标路段信息。

进一步地，所述匹配值计算模块包括：

第一向量确定子模块，用于确定各所述路段信息分别对应的第一特征向量集合，所述第一特征向量集合中包括至少一个用于表征对应路段信息的第一特征向量；

第二向量确定子模块，用于确定所述罚单信息对应的第二特征向量；

匹配值确定子模块，用于根据对应的第一特征向量集合和第二特征向量确定各所述路段信息的匹配值。

进一步地，所述路段信息中包括路段名称、路段编码和特征点信息；

所述第一向量确定子模块包括：

向量确定单元，用于分别确定各所述路段信息的路段名称、路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量；

集合确定单元，用于根据对应的各所述第一特征向量确定第一特征向量集合。

进一步地，所述向量确定单元包括：

第一向量转换子单元，用于将各所述路段信息的路段名称输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第一特征向量；和/或

第二向量转换子单元，用户根据预先确定的向量对应表分别确定各所述路段信息的路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量。

进一步地，所述第二向量确定子模块具体包括：

向量转换子单元，用于将所述罚单信息输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第二特征向量。

进一步地，所述匹配值确定子模块具体包括：

模型匹配单元，用于对于各所述路段信息，分别将对应的各所述第一特征向量和第二特征向量输入匹配模型，以确定对应的匹配值。

本发明实施例的目标路段确定装置能够在获取到罚单信息后，通过罚单信息对应的道路与道路中各路段的匹配程度确定违停路段，即基于罚单信息对具体生成罚单信息的位置进行精准定位，提高了确定违停路段的准确性。进一步地，确定的违停路段可以用于在之后的出行过程中提醒驾驶人违停路段防止被处罚。

图8是本发明实施例的电子设备的示意图。如图8所示，图8所示的电子设备为通用地址查询装置，其包括通用的计算机硬件结构，其至少包括处理器80和存储器81。处理器80和存储器81通过总线82连接。存储器81适于存储处理器80可执行的指令或程序。处理器80可以是独立的微处理器，也可以是一个或者多个微处理器集合。由此，处理器80通过执行存储器81所存储的指令，从而执行如上所述的本发明实施例的方法流程实现对于数据的处理和对于其它装置的控制。总线82将上述多个组件连接在一起，同时将上述组件连接到显示控制器83和显示装置以及输入/输出(I/O)装置84。输入/输出(I/O)装置84可以是鼠标、键盘、调制解调器、网络接口、触控输入装置、体感输入装置、打印机以及本领域公知的其他装置。典型地，输入/输出装置84通过输入/输出(I/O)控制器85与系统相连。

本领域的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可读存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图中的每一流程。

这些计算机程序指令可以存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现流程图一个流程或多个流程中指定的功能。

也可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程中指定的功能的装置。

本发明的另一实施例涉及一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行上述部分或全部的方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指定相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各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-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种目标路段确定方法，所述方法包括：

获取罚单信息，所述罚单信息中包括道路信息；

根据所述道路信息在路网信息中匹配与所述罚单信息对应的多个路段信息；

确定各所述路段信息和罚单信息的匹配值，所述匹配值用于表征罚单信息和所述各路段信息对应路段的匹配程度，其中，所述匹配值根据第一特征向量和第二特征向量确定，第一特征向量根据所述路段信息中的文本信息、数字信息或向量信息中的至少一项基于预先确定的模型或对应表确定，所述第二特征向量至少根据所述罚单信息中的文本信息确定；

根据对应的匹配值确定对应于所述罚单信息的目标路段信息。

2.根据权利要求1所述的方法，所述确定各所述路段信息和罚单信息的匹配值包括：

确定各所述路段信息分别对应的第一特征向量集合，所述第一特征向量集合中包括至少一个用于表征对应路段信息的第一特征向量；

确定所述罚单信息对应的第二特征向量；

根据对应的第一特征向量集合和第二特征向量确定各所述路段信息的匹配值。

3.根据权利要求2所述的方法，所述路段信息中包括路段名称、路段编码和特征点信息；

所述确定各所述路段信息分别对应的第一特征向量集合包括：

分别确定各所述路段信息的路段名称、路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量；

根据对应的各所述第一特征向量确定第一特征向量集合。

4.根据权利要求3所述的方法，所述分别确定各所述路段信息的路段名称、路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量包括：

将各所述路段信息的路段名称输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第一特征向量；和/或

根据预先确定的向量对应表分别确定各所述路段信息的路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量。

5.根据权利要求2所述的方法，所述确定所述罚单信息对应的第二特征向量具体包括：

将所述罚单信息输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第二特征向量。

6.根据权利要求2所述的方法，所述根据对应的第一特征向量集合和第二特征向量确定各所述路段信息的匹配值具体包括：

对于各所述路段信息，分别将对应的各所述第一特征向量和第二特征向量输入匹配模型，以确定对应的匹配值。

7.一种目标路段确定装置，所述装置包括：

信息确定模块，用于获取罚单信息，所述罚单信息中包括道路信息；

路段确定模块，用于根据所述道路信息在路网信息中匹配与所述罚单信息对应的多个路段信息；

匹配值计算模块，用于确定各所述路段信息和罚单信息的匹配值，所述匹配值用于表征罚单信息和所述各路段信息对应路段的匹配程度，其中，所述匹配值根据第一特征向量和第二特征向量确定，第一特征向量根据所述路段信息中的文本信息、数字信息或向量信息中的至少一项基于预先确定的模型或对应表确定，所述第二特征向量至少根据所述罚单信息中的文本信息确定；

路段匹配模块，用于根据对应的匹配值确定对应于所述罚单信息的目标路段信息。

8.根据权利要求7所述的装置，所述匹配值计算模块包括：

第一向量确定子模块，用于确定各所述路段信息分别对应的第一特征向量集合，所述第一特征向量集合中包括至少一个用于表征对应路段信息的第一特征向量；

第二向量确定子模块，用于确定所述罚单信息对应的第二特征向量；

匹配值确定子模块，用于根据对应的第一特征向量集合和第二特征向量确定各所述路段信息的匹配值。

9.根据权利要求8所述的装置，所述路段信息中包括路段名称、路段编码和特征点信息；

所述第一向量确定子模块包括：

向量确定单元，用于分别确定各所述路段信息的路段名称、路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量；

集合确定单元，用于根据对应的各所述第一特征向量确定第一特征向量集合。

10.根据权利要求9所述的装置，所述向量确定单元包括：

第一向量转换子单元，用于将各所述路段信息的路段名称输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第一特征向量；和/或

第二向量转换子单元，用户根据预先确定的向量对应表分别确定各所述路段信息的路段编码和特征点信息中至少一项对应的第一特征向量。

11.根据权利要求8所述的装置，所述第二向量确定子模块具体包括：

向量转换子单元，用于将所述罚单信息输入训练得到的词向量转换模型以确定对应的第二特征向量。

12.根据权利要求8所述的装置，所述匹配值确定子模块具体包括：

模型匹配单元，用于对于各所述路段信息，分别将对应的各所述第一特征向量和第二特征向量输入匹配模型，以确定对应的匹配值。

13.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。

14.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。

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