CN113821550A - 路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品 - Google Patents
路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113821550A CN113821550A CN202111384707.3A CN202111384707A CN113821550A CN 113821550 A CN113821550 A CN 113821550A CN 202111384707 A CN202111384707 A CN 202111384707A CN 113821550 A CN113821550 A CN 113821550A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- graph
- current
- vertex
- road network
- unit
- 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
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2228—Indexing structures
- G06F16/2255—Hash tables
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
- G06F16/2379—Updates performed during online database operations; commit processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请公开一种路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品,可应用于地图领域;方法包括:获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;遍历当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于前一顶层路网拓扑图中时,将划分信息所指示的当前顶点对应的单元图作为候选单元图;根据候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,确定当前顶点的目标划分方式;按照目标划分方式对当前顶点进行单元图划分,以确定当前顶点对应的目标单元图。通过本申请,可在一定程度上提升路网拓扑图的划分效率和划分结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,具体涉及计算机技术领域,尤其涉及一种路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品。
背景技术
目前,随着道路新建、破除、施工改造、拥堵等情况,道路情况通常会发生随之发生变化;在此情况下,需采集最新的道路情况信息来对路网数据进行更新。而对于更新后的当前路网数据,则需要重新对其进行数据编译、拓扑图划分、线上服务更新等一系列步骤;其中,拓扑图划分的划分效果可影响当前路网数据的更新以及后续的使用效果。基于此,如何对更新后的当前路网数据的路网拓扑图进行划分成为了研究热点。
发明内容
本申请实施例提供了一种路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品,可以在一定程度上提升路网拓扑图的划分效率和划分结果的准确性。
一方面,本申请实施例提供了一种路网拓扑图的划分方法,所述方法包括:
获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;所述划分信息用于指示:所述前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;
确定启发条件,所述启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的;
遍历所述当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图;
根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式;所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式,或基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;
按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图。
另一方面,本申请实施例提供了一种路网拓扑图的划分装置,所述装置包括:
获取单元,用于获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;所述划分信息用于指示:所述前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;
处理单元,用于确定启发条件,所述启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的;
划分单元,用于遍历所述当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图;
所述划分单元,还用于根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式;所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式,或基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;
所述划分单元,还用于按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图。
在一种实施方式中,划分单元在用于根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式时,具体用于:若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系,则将基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式,确定为所述当前顶点的目标划分方式;若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系,则将基于所述候选单元图进行划分的划分方式,确定为所述当前顶点的目标划分方式。
另一种实施方式中,所述目标划分方式包括:基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;在确定所述当前连通分支中的任一顶点对应的目标单元图后,所述任一顶点的状态处于已划分状态;相应的,划分单元在用于按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图时,可具体用于:基于所述当前连通分支的拓扑结构,在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点;所述关联顶点是指:与所述当前顶点连通,且处于已划分状态的顶点;将所述关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述关联顶点对应的目标单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
另一种实施方式中,划分单元还可用于:在搜索到所述关联顶点后,确定所述关联顶点对应的目标单元图的目标量级大小;若所述目标量级大小大于或等于量级大小阈值,则执行将所述关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点的步骤;若所述目标量级大小小于所述量级大小阈值,则将所述候选单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述候选单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
另一种实施方式中,划分单元在用于基于所述当前连通分支的拓扑结构,在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点时,可具体用于:以所述当前顶点为中心并采用泛洪法按照广度优先的搜索原则,基于所述当前连通分支的拓扑结构在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点。
另一种实施方式中,划分单元还可用于:若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系,则将所述当前顶点的状态设置为未划分状态;若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系,则将所述当前顶点的状态设置为已划分状态;在确定当前顶点的状态后,继续扫描所述当前连通分支中未被扫描的剩余顶点,以确定所述剩余顶点的状态;并在所述当前连通分支中的各顶点均被扫描后,得到由一个或多个处于未划分状态的顶点所构成的未划分态集合;依次遍历所述未划分态集合中的各顶点,当在所述未划分态集合中遍历到所述当前顶点时,触发执行按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图的步骤,所述目标划分方式包括:基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式。
另一种实施方式中,划分单元还可用于:根据所述未划分态集合的顶点数量,以及所述当前连通分支的顶点数量,检测所述当前连通分支的图类型;若所述当前连通分支的图类型指示所述当前连通分支为孤团,则生成新的单元图标识,并将所述新的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述新的单元图标识所指示的单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图;若所述当前连通分支的图类型指示所述当前连通分支不为孤团,则触发执行依次遍历所述未划分态集合中的各顶点的步骤。
另一种实施方式中,划分单元在用于根据所述未划分态集合的顶点数量,以及所述当前连通分支的顶点数量,检测所述当前连通分支的图类型时,可具体用于:若所述未划分态集合的顶点数量等于所述当前连通分支的顶点数量,则确定所述当前连通分支为孤团,以确定所述当前连通分支的图类型;若所述未划分态集合的顶点数量不等于所述当前连通分支的顶点数量,则确定所述当前连通分支不为孤团,以确定所述当前连通分支的图类型。
另一种实施方式中,所述统计分析结果还包括:位于顶层的普通单元图的经验量级大小,所述普通单元图是指除孤团以外的单元图;相应的,划分单元还可用于:确定当前遍历的当前连通分支的量级大小;若所述当前连通分支的量级大小大于或等于所述普通单元图的经验量级大小,则触发执行扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图的步骤;若所述当前连通分支的量级大小小于所述普通单元图的经验量级大小,则扫描当前遍历的当前连通分支的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
再一方面,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输入接口和输出接口,所述计算机设备还包括:
处理器,适于实现一条或多条指令;以及,
计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有一条或多条指令,所述一条或多条指令适于由所述处理器加载并执行如下步骤:
获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;所述划分信息用于指示:所述前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;
确定启发条件,所述启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的;
遍历所述当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图;
根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式;所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式,或基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;
按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图。
再一方面,本申请实施例提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有一条或多条指令,所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行上述的路网拓扑图的划分方法。
再一方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机程序;所述计算机程序被处理器执行时,实现上述所提及的路网拓扑图的划分方法。
本申请实施例可对历史版本路网数据对应的单元图的属性信息进行统计分析,并基于统计分析结果启发得到一个启发条件,进而利用该启发条件对当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图进行启发式划分。在具体划分过程中,若当前顶层路网拓扑图中存在顶点位于前一顶层路网拓扑图中,则可将该顶点在前一顶层路网拓扑图中对应的相应单元图作为候选单元图,并进一步检测候选单元图的属性信息是否满足启发条件,从而根据检测结果确定该顶点的划分方式,进而按照确定的划分方式将相应的候选单元图作为该顶点对应的目标单元图,或者基于该顶点所在的连通分支的拓扑结构来确定该顶点对应的目标单元图。由此可见,针对同时存在于当前顶层路网拓扑图和前一顶层路网拓扑图中的各个顶点而言,通过此启发式的划分方式可基于各个顶点对应的候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,为各个顶点灵活确定划分方式,使得在对各个顶点进行单元图划分时,可及时感知到当前顶层路网拓扑图相对于前一顶层路网拓扑图的拓扑结构的变化,从而提升划分结果的准确性。并且,通过此方式可无需对当前顶层路网拓扑图中的所有顶点进行计算,实现对当前顶层路网拓扑图的增量划分;这样不仅可有效加快路网拓扑图的划分速度,提升划分效率;还可减少拓扑划分的重复计算、降低路网数据的编译时间,进而提升路网数据更新的时效性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案,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1a是本申请实施例提供的一种构建多层拓扑图的示意图;
图1b是本申请实施例提供的一种基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案的流程示意图;
图2是本申请实施例提供的一种路网拓扑图的划分方法的流程示意图;
图3a是本申请实施例提供的一种构建划分信息的流程示意图;
图3b是本申请实施例提供的一种孤团的示意图;
图3c是本申请实施例提供的一种对当前顶层路网拓扑图进行连通分支分解的示意图;
图3d是本申请实施例提供的一种顶层路网拓扑图的划分结果的示意图;
图4是本申请另一实施例提供的一种路网拓扑图的划分方法的流程示意图;
图5a是本申请实施例提供的一种连通分支的示意图;
图5b是本申请实施例提供的一种为孤团中的各个顶点赋值新的单元图标识的示意图;
图5c是本申请实施例提供的一种采用不同的划分方法对当前顶层路网拓扑图进行划分所得到的划分结果的示意图;
图6a是本申请实施例提供的一种将多层划分结果应用到路线规划服务的示意图;
图6b是本申请实施例提供的一种在导航应用中显示路线的示意图;
图7是本申请实施例提供的一种路网拓扑图的划分装置的结构示意图;
图8是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本申请实施例中,路网数据又可称为道路网络数据,其可用于表征道路交通状况以及道路的多种特征,如属性特征、几何特征和拓扑特征,等等。其中,①属性特征可用于表示道路的功能等级和道路形态;如按功能等级可分为城际道路和城市道路等不同功能等级的道路,城际道路又可细分为高速公路、国道、省道、县道、乡道等,城市道路又可细分为城市快速路、主干道、次干道和支路等不同功能道路;按道路形态可分为主路、辅路、岔道、匝道和交通环岛等不同道路形态的道路。②几何特征可用于表示道路的道路形状,该道路形状可由一系列道路形状点表示,道路形状点是在弧段的结点之间,表示道路形状变化的点。③拓扑特征可用于表示道路的拓扑等级和道路之间的连通关系,道路的拓扑等级表示道路在路网拓扑图中的等级,以道路功能等级和属性特征为基础,根据不同的道路在整个道路网络所起的作用而进行等级定义。其中,路网拓扑图是指可用于反映道路网络的拓扑关系的图;路网拓扑图中的顶点用于表示道路网络中的道路标记点,如道路的起点、终点、中间关键点,等等;路网拓扑图中的边用于连接相互连通的任意两个道路标记点对应的两个顶点。
路网数据可随着道路情况的变化进行版本更新,且每产生一版路网数据后,均可基于该路网数据来构建相应的路网拓扑图。本申请实施例可基于地理学的空间层级推理理论和图论的子图划分理论,采用分层思想来构建一个多层拓扑图作为路网数据的路网拓扑图。具体的,可先基于路网数据之间的拓扑关系,构建得到一个原始拓扑图;然后,对原始拓扑图进行分层处理,得到一个多层拓扑图。例如,以图1a所示的原始拓扑图10为例,可先对该原始拓扑图10进行一次分层处理,得到位于顶层的子拓扑图11和子拓扑图12。然后,可分别对位于顶层的子拓扑图11和子拓扑图12进行分层处理,得到位于第二层的子拓扑图111、子拓扑图112、子拓扑图113、子拓扑图121以及子拓扑图122。然后,可继续对位于第二层的各个子拓扑图进行分层处理,得到位于第三层的多个子拓扑图;位于第一层、第二层以及第三层的各个子拓扑图便可构成一个多层拓扑图。需要说明的是,分层处理的依据可根据业务需求进行设定,在此不作限定;并且,图1a只是示例性地表征了三层拓扑图的构建过程,在实际构建过程中,还可继续迭代执行一次或多次分层处理,从而得到一个更多层数的多层拓扑图。
基于上述阐述可见,本申请实施例所提及的路网数据的路网拓扑图是一个多层结构的拓扑图,如三层结构的拓扑图、四层结构的拓扑图等等。多层结构的拓扑图可包括顶层路网拓扑图、中间层路网拓扑图和底层路网拓扑图,且自顶向下的各层路网拓扑图之间为嵌套关系。其中,①顶层路网拓扑图是指位于顶层的子拓扑图,如图1a中的子拓扑图11和子拓扑图12,等等。②中间层路网拓扑图是指位于除顶层和底层以外的中间层的子拓扑图,例如针对图1a所示的三层结构的路网拓扑图而言,中间层路网拓扑图可包括位于第二层的子拓扑图,如图1a中的子拓扑图111、子拓扑图112,等等;又如,针对四层结构的路网拓扑图而言,中间层路网拓扑图可包括位于第二层以及第三层的子拓扑图,等等。③底层路网拓扑图是指位于底层的子拓扑图,例如针对图1a所示的三层结构的路网拓扑图而言,底层路网拓扑图可包括位于第三层的子拓扑图;又如,针对四层结构的路网拓扑图而言,底层路网拓扑图可包括位于第四层的子拓扑图,等等。
在得到路网数据的多层路网拓扑图后,可进一步对路网数据的每一层路网拓扑图进行单元图划分,以将每一层路网拓扑图中的顶点划分至一个或多个单元图(cell),进而基于各个单元图提供后续的路线规划等应用服务,这样可以在一定程度上缩小道路计算时的搜索空间,从而提升路线规划的速度。基于此,本申请实施例提出了一种基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案。考虑到各层路网拓扑图之间的嵌套关系,顶层路网拓扑图通常保留着更多的连通关系,且实际应用中对顶层路网拓扑图的图划分耗时更久;因此,本申请实施例所提出的基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案,主要是通过改进顶层路网拓扑图的划分方式所提出的。该基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案主要是通过结合前一版本路网数据的路网拓扑图划分结果,对当前版本路网数据的顶层路网拓扑图采用基于历史数据统计的启发式增量快速划分,以提升路网拓扑图的划分效率和划分结果的准确性,从而降低当前版本路网数据的编译时间,进而提高数据更新时效性的目的。
在具体实现中,该基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案可由一个计算机设备执行,该计算机设备可以是终端或服务器;或者,该基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案也可由终端或服务器共同执行,对此不作限定。其中,此处所提及的终端可以包括但不限于:智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能穿戴设备(如智能手表)、智能电视、智能车载终端等;终端内可安装并运行各式各样的应用,如以路网数据为基础的地图导航应用(或路线规划应用)、地图开放平台对应的应用、社交应用等等。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(Content Delivery Network,内容分发网络)、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,等等。为便于阐述,后续均以计算机设备为执行主体为例进行说明。
参见图1b所示,该基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案的大致原理如下:
首先,可获取历史数据,该历史数据可包括一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息;并对历史数据进行统计分析,从而基于统计分析结果启发得到一个启发条件。另外,可将当前版本路网数据的前一版本路网数据的顶层路网拓扑图作为前一顶层路网拓扑图;并基于前一顶层路网拓扑图的划分结果,构建由顶点标识(顶点ID)到单元图标识(Cell ID)的划分信息,该划分信息的表现形式可以是一个映射表,也可以是一个数组等,对此不作限定。针对当前要划分的当前顶层路网拓扑图(即当前版本路网数据的顶层路网拓扑图),可求解当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,并对各个连通分支进行统计启发的增量式划分。
具体的,可在划分信息中查找每个连通分支中的各个顶点的顶点标识所对应的Cell ID。针对任一顶点而言,(1)若在划分信息中查找到相应的Cell ID,且该Cell ID所标识的单元图的属性信息不满足相应的启发条件,则可将该Cell ID直接赋值给任一顶点,以将该任一顶点划分至该Cell ID所标识的单元图中。(2)若在划分信息中查找到相应的CellID,且该Cell ID所标识的单元图的属性信息满足相应的启发条件,则可暂时丢弃查找到的Cell ID,并基于该任一顶点所在的连通分支的拓扑结构对该任一顶点进行单元图划分。例如,可以在任一顶点所在的连通分支中搜索与查找到的Cell ID所标识的单元图相邻的邻接单元图;若查找到邻接单元图,则可将该任一顶点追加到该邻接单元图中,从而减少划分Cell的数量,获得更少的划分割边数量,进而提升划分效果;若未查找到邻接单元图,则为任一顶点赋值新的Cell ID,以将任一顶点划分至新的单元图中。(3)若在划分信息中未查找到相应的Cell ID,则也基于任一顶点所在的连通分支的拓扑结构对该任一顶点进行单元图划分。其中,邻接单元图是指:存在至少一个顶点与查找到的Cell ID所标识的单元图中的顶点相连通的单元图。
通过上述步骤,便可完成对当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图的划分。对于当前版本路网数据的剩余层路网拓扑图(即中间层路网拓扑图和底层路网拓扑图),可自顶向下的采用PUNCH(Partitioning Using Natural Cut Heuristics,使用自然割启发式进行划分)算法来进行划分,以结合顶层路网拓扑图和剩余层路网拓扑图的划分结果得到最终的多层划分结果,从而实现顶层路网拓扑图与剩余层路网拓扑图的划分,共同完成了当前版本路网数据的整个路网拓扑图的划分任务。其中,PUNCH算法可简称为启发式自然割划分算法;其是一种基于自然割集概念的图划分方法,主要分为两个阶段:第一阶段执行一系列最小割计算,以识别和收缩图的密集区域;第二阶段使用贪婪和局部搜索启发式的组合来组装最终分区。通过给定一个输入参数U(任何单元图的最大量级大小),PUNCH算法将图划分为大小不超过U的单元图,同时最小化单元图之间的边数。
需说明的是,对剩余层路网拓扑图的划分方式可不局限于采用PUNCH算法这一种方式;例如,也可与当前顶层路网拓扑图的划分方式类似,利用前一版本路网数据的剩余层路网拓扑图的划分信息,对当前版本路网数据的剩余层路网拓扑图进行统计启发的增量式划分。也就是说,在此情况下,可基于前一版本路网数据的每一层路网拓扑图的划分结果,分别构建每一层路网拓扑图的划分信息,任一层路网拓扑图的划分信息用于指示该任一层路网拓扑图中的各顶点与划分至的单元图之间的对应关系。然后,分别利用构建得到的各个划分信息,对应地对当前版本路网数据的每一层路网拓扑图进行统计启发的增量式划分,从而综合所有层路网拓扑图的划分结果得到最终的多层划分结果。由于当前版本路网数据的每一层路网拓扑图的划分均直接使用统计启发的增量式划分,因此可以实现更快速地完成整个划分过程。
经实践表明,本申请实施例所提出的基于统计启发的增量式划分方案可具有如下有益效果:
①可加速路网拓扑图的划分速度,从而提高路网数据的更新时效。具体的,在路线规划引擎为了提高路线规划的速度,采用基于路网拓扑图的多层划分方案的情况下,在对新版路网数据进行数据编译、拓扑图划分等重要步骤的执行过程中,通过本申请实施例所提出的基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案可以对相应的路网拓扑图进行快速划分,缩短路网数据产出到编译上线的时间,进而提高用户的导航服务体验。
②可减少拓扑划分重复计算,提高资源利用率。具体的,有数据统计结论表明,相邻版本的路网数据之间拓扑关系变化量通常较小;例如,一次真实的统计数据显示路网拓扑图共有53843804个顶点,较上一版本新增56479个顶点,占比为0.1%。从直觉上,道路基础设施确实较少变化,符合日常生活经验。这样一来,每次都在少量变更的全量路网数据上进行拓扑图划分是重复计算的;通过本申请实施例所提出的基于统计启发的增量式划分方案,能够基于前一版本的划分结果进行快速划分,减少了重复计算,提高了资源利用率。
③采用统计启发的方法,可提高增量划分效果。具体的,本申请实施例所提出的基于统计启发的增量式路网拓扑图划分方案,在前一顶层路网拓扑图的划分信息中查找到顶点对应的单元图标识后,并不是直接将该单元图标识赋值给该顶点的,而是会进一步判断单元图标识所标识的单元图的属性信息是否满足启发条件,以在不满足启发条件的情况下,将前一版本的划分结果应用到当前版本;若满足启发条件,则是忽略前一版本的划分结果,而是基于顶点所在的连通分支的拓扑结构进行单元图划分,这样可及时感知到当前顶层路网拓扑图相对于前一顶层路网拓扑图的拓扑结构的变化,从而提升划分结果的准确性。也就是说,本申请实施例在对每个连通分支执行增量划分的同时,可利用统计启发的方法,及时感知当前拓扑结构的变化,提高增量划分效果。
基于上述基于统计启发的增量式划分方案的相关描述,本申请实施例提出一种路网拓扑图的划分方法;该路网拓扑图的划分方法可以由上述所提及的计算机设备(如终端或服务器)执行,也可由终端和服务器共同执行。为便于阐述,本申请实施例以计算机设备执行该路网拓扑图的划分方法为例进行说明;请参见图2,该路网拓扑图的划分方法可包括以下步骤S201-S206:
S201,获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息。
在本申请实施例中,当前版本路网数据是指:采集最新的道路情况信息所更新得到的最新版本的路网数据。当前版本路网数据的顶层路网拓扑图可称为当前顶层路网拓扑图,当前版本路网数据的前一版本路网数据的顶层路网拓扑图可称为前一顶层路网拓扑图。其中,前一顶层路网拓扑图的划分信息可用于指示:前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;且前一顶层路网拓扑图的划分信息的一种构建方式可以如下:
首先,可将前一版本路网数据的路网拓扑图划分结果(即多层划分结果),并从该路网拓扑图划分结果中提取出前一顶层路网拓扑图的划分结果;该前一顶层路网拓扑图的划分结果可包括多个单元图,每个单元图包括该前一顶层路网拓扑图中的一个或多个顶点。其次,可基于该划分结果,确定前一顶层路网拓扑图中的各个顶点与被划分至的单元图之间的对应关系。然后,可基于确定出的对应关系采用各个顶点的顶点标识和相应的单元图的单元图标识,构建从顶点标识到单元图标识的映射信息,并采用构建的各条映射信息保存到哈希映射表(Hash表)中,从而将添加了映射信息的哈希映射表作为前一顶层路网拓扑图的划分信息。需要说明的是,此处所提及的顶点标识是原始路网数据中的全局ID,而非拓扑图中的内部ID;由于各版本的路网数据之间的继承性,通过采用全局ID作为顶点标识可保证不同版本的顶点之间映射的正确性。
例如参见图3a中的左图所示,设前一顶层路网拓扑图的划分结果包括三个单元图,这三个单元图的单元图标识依次是:C1、C2和C3。其中,C1所标识的单元图中包括前一顶层路网拓扑图中的顶点1-顶点5,C2所标识的单元图中包括前一顶层路网拓扑图中的顶点6-顶点8,C3所标识的单元图中包括前一顶层路网拓扑图中的顶点9-顶点10。那么,基于此划分结果可确定:顶点1-顶点5均对应C1所标识的单元图,顶点6-顶点8均对应C2所标识的单元图,顶点9-顶点10均对应C3所标识的单元图。基于此对应关系构建顶点标识到单元图标识的映射信息,从而可得到图3a中的右侧图所示的哈希映射表。需要说明的是,参见图3a中的左图可知,前一顶层路网拓扑图的划分结果中的各个单元图之间可能是连通的,也可能是不连通的。
S202,确定启发条件,该启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的。
其中,历史版本路网数据是指在当前版本路网数据之前所产生的路网数据,如当前版本路网数据的前一版本路网数据,或者位于该前一版本路网数据之前的其他版本路网数据;也就是说,此处所提及的一个或多个历史版本路网数据可以包括当前版本路网数据的前一版本路网数据,也可不包括当前版本路网数据的前一版本路网数据,对此不作限定。例如,设当前版本路网数据是第10版路网数据,则当前版本路网数据的前一版本路网数据便为第9版路网数据;那么,统计分析所涉及的一个或多个历史版本路网数据可包括第1版路网数据至第9版路网数据,或者包括第1版路网数据至第7版路网数据,又或者包括第5版路网数据至第8版路网数据,等等。应理解的是,统计分析所涉及的各个历史版本路网数据可根据实际需求进行选取,本申请实施例对具体的选取方式不作限定。
任一历史版本路网数据对应的单元图可至少包括:对该任一历史版本路网数据的顶层路网拓扑图进行划分所得到的单元图;当然应理解的是,任一历史版本路网数据对应的单元图还可进一步包括:对该任一历史版本路网数据的剩余层路网拓扑图进行划分所得到的单元图,本申请实施例对此不作限定。其中,任一单元图的属性信息可包括:任一单元图的量级大小;其中,单元图的量级大小可根据单元图内所包括的顶点的数量来衡量,或者根据单元图内所包括的顶点的数量对应的数量级来衡量。例如,设某单元图中包括235个顶点,则该单元图的量级大小可以是235;或者由于235对应的数量级为100,因此该单元图的量级大小也可以是100。
考虑到路网数据的路网拓扑图被划分成的单元图通常可包括孤团这一种类型,所谓的孤团是指:在两个相邻版本的顶层路网拓扑图中,由后一版本的顶层路网拓扑图中除前一版本的顶层路网拓扑图以外的、且相互连通的各节点所构成的图。例如参见图3b所示:设后一版本的顶层路网拓扑图在前一版本的顶层路网拓扑图的基础上,新增了顶点6-顶点8,且顶点6-顶点8相互连通,因此由顶点6-顶点8所构成的图可称为一个孤团。因此,计算机设备在对一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息进行统计分析时,可着重对一个或多个历史版本路网数据对应的单元图中的孤团的量级大小进行统计分析,使得统计分析结果包括孤团的经验量级大小,进而利用统计分析结果启发指导如何对当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图进行划分,得到相应的启发条件。
例如,若统计分析得到典型的孤团的经验量级大小为w=50,则考虑到当单元图的量级大小小于w(即孤团的经验量级大小)时,该单元图大概率也是一个孤团,而孤团中的顶点在路网数据更新后,会有极大概率和其他单元图中的顶点相连通。因此可启发得到:在前一版本路网数据对应的某个单元图(设单元图X)的量级大小小于孤团的经验量级大小(即50)时,可在当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图的划分过程中,重新对该单元图X中的顶点进行单元图划分,以及时感知到当前顶层路网拓扑图相对于前一顶层路网拓扑图的拓扑结构的变化。基于此,便可得到启发条件包括:单元图的量级大小小于所述孤团的经验量级大小的条件;即启发条件可包括s(C) <w,s(C) 表示单元图的量级大小。
S203,遍历当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点。
在具体实施过程中,计算机设备可根据当前顶层路网拓扑图中的各个顶点之间的连通性,对当前顶层路网拓扑图进行连通分支的分解处理,得到当前顶层路网拓扑图的各个连通分支。在得到当前顶层路网拓扑图的各个连通分支后,便可通过步骤S203遍历当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,并将当前遍历的连通分支确定为当前连通分支,然后再依次扫描当前连通分支中的各顶点。所谓的连通分支可理解成是:由多个连通的顶点所构成的图;也就是说,任一连通分支中的各个顶点之间是连通的,而位于不同连通分支中的两个顶点之间是不连通的。需要说明的是,两个顶点相连通可以是指该两个顶点通过一条边相连接而直接连通,也可以是指该两个顶点通过至少一个顶点和至少两条边间接连通;如图3b中的右侧顶层路网拓扑图(即后一版本的顶层路网拓扑图),顶点6和顶点7是通过一条边相连接而直接连通的,顶点6和顶点8则是通过两条边和顶点7来实现间接连通的。示例性的,设当前顶层路网拓扑图如图3c中的左侧图所示,那么通过对其进行连通分支分解,便可将该当前顶层路网拓扑图分解成如图3c中的右侧图所示的两个连通分支。
值得注意的是:连通分支是路网拓扑图的固有属性,其分解结果是唯一的;连通分支的分解与图划分是属于不同的概念,两者不能混淆。例如参见图3d所示,虽然将某一顶层路网拓扑图划分成了3个Cell(即单元图C1、C2和C3),但其连通分支的数量却是2。并且,对于每个分解后的连通分支,根据顶点的划分状态,可将连通分支划分成两种。第一种是连通分支内的部分顶点在之前的划分信息中没有对应的Cell ID,即连通分支内至少存在一个顶点被之前的划分信息覆盖;也就是说,连通分支内至少存在一个顶点在之前的划分信息中存在对应的Cell ID。由于连通分支内中的顶点之间是连通的,因此对于不存在对应的Cell ID的顶点而言,通过泛洪搜索一定可以找到某个连通的节点并且此节点已被赋值了一个Cell ID;所谓的泛洪搜索是指采用泛洪法进行搜索的方式,泛洪法是一种用于寻找最短路径的算法。另一种是连通分支内的所有顶点之前的划分信息中ID均没有对应的CellID,即连通分支内的所有节点都没有被之前的划分结果覆盖;此情况下,该连通分支可认为是新发现的孤团。对于孤团,计算机设备可直接为孤团中的各个顶点赋值一个新的CellID。
需要说明的是,计算机设备在执行步骤S203的过程中,在确定当前遍历的当前连通分支之后,可直接扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,从而触发执行步骤S204。进一步的,考虑到当前遍历的当前连通分支可能是孤团,在此情况下,计算机设备可通过为当前连通分支中的各个顶点赋值新的Cell ID,以将当前连通分支中的各个顶点直接划分至新的单元图中,无需再消耗处理资源来执行检测当前连通分支中的各个顶点是否位于前一顶层路网拓扑图的步骤,以及无需执行后续步骤S204-S206。基于此,计算机设备在确定当前遍历的当前连通分支后,可检测当前连通分支是否为孤团;若检测到当前连通分支不为孤团,则扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并触发执行后续的步骤S204。
S204,在检测到当前扫描的当前顶点位于前一顶层路网拓扑图中时,将划分信息所指示的当前顶点对应的单元图作为候选单元图。
在具体实施过程中,计算机设备在扫描当前连通分支中的各顶点的过程中,针对当前扫描的当前顶点,计算机设备可直接在前一顶层路网拓扑图中搜索当前顶点;若成功搜索到,则确定当前顶点位于前一顶层路网拓扑图中;若未成功搜索到,则确定当前顶点未位于前一顶层路网拓扑图中。或者,由前述可知,前一顶层路网拓扑图的划分信息包括了前一顶层路网拓扑图中的各个顶点的顶点标识,因此计算机设备也可在该划分信息中查询当前顶点的顶点标识;若成功查询到,则确定当前顶点位于前一顶层路网拓扑图中;若未成功查询到,则确定当前顶点未位于前一顶层路网拓扑图中。
在检测到当前扫描的当前顶点位于前一顶层路网拓扑图中时,可表明当前顶点在前一顶层路网拓扑图的划分过程中,已被划分至一个单元图中;那么划分信息中可包括与当前顶点的顶点标识相映射的单元图标识,即划分信息指示了当前顶点对应的单元图。因此,计算机设备可将划分信息所指示的当前顶点对应的单元图作为候选单元图。进一步的,计算机设备可获取候选单元图的属性信息,如候选单元图的量级大小;并检测候选单元图的属性信息是否满足通过前述步骤S202所确定的启发条件,从而确定候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系。具体的,当候选单元图的属性信息包括候选单元图的量级大小,启发条件包括单元图的量级大小小于孤团的经验量级大小的条件时,计算机设备可检测候选单元图的量级大小是否小于孤团的经验量级大小。当候选单元图的属性信息中的量级大小,小于孤团的经验量级大小时,计算机设备可确定条件关系包括候选单元图的属性信息满足启发条件的关系;当候选单元图的属性信息中的量级大小,大于或等于孤团的经验量级大小时,计算机设备可确定条件关系包括候选单元图的属性信息不满足启发条件的关系。
S205,根据候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,确定当前顶点的目标划分方式。
由前述可知,若条件关系包括候选单元图的属性信息满足启发条件的关系,则表明候选单元图大概率是一个孤团,而孤团中的顶点在路网数据更新后,会有极大概率和其他单元图中的顶点相连通。因此,为了能够及时感知拓扑结构的变化,提升划分结果的准确性,计算机设备可将基于当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式,确定为当前顶点的目标划分方式。相应的,若条件关系包括候选单元图的属性信息不满足启发条件的关系,则计算机设备可将基于候选单元图进行划分的划分方式,确定为当前顶点的目标划分方式。
也就是说,通过步骤S205所确定的目标划分方式可包括:基于候选单元图进行划分的划分方式,或基于当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式。其中,基于候选单元图进行划分的划分方式是指:将当前顶点划分至候选单元图中的划分方式。基于当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式是指:基于当前连通分支的拓扑结构,从当前连通分支中找到与当前顶点相连通、且已被赋值了Cell ID的节点,从而将当前顶点划分至被找到的节点所对应的单元图中的划分方式。
需要说明的是,在实际应用中,计算机设备在通过步骤S205根据候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,确定当前扫描的当前顶点的目标划分方式之后,可直接执行步骤S206。也就是说,计算机设备在扫描当前连通分支中的各个顶点的过程中,可以是每扫描一个顶点,便通过步骤S204-S206来确定该顶点对应的目标单元图。可理解的是,此方式下的各个顶点的目标单元图的确定过程可以是依次执行的,也可以是并行执行的,对此不作限定;即计算机设备可并行地扫描当前连通分支中的各个顶点,从而并行地对各个顶点进行单元图划分,以确定各个顶点对应的目标单元图。
或者,在确定候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系后,若条件关系包括候选单元图的属性信息满足启发条件的关系,则计算机设备在确定目标划分方式后,可先不执行步骤S206,而是将当前顶点的状态设置为未划分状态。接着,可继续扫描当前连通分支中未被扫描的剩余顶点,以确定剩余顶点的状态;并在当前连通分支中的各顶点均被扫描后,得到由一个或多个处于未划分状态的顶点所构成的未划分态集合。然后,计算机设备可依次遍历未划分态集合中的各顶点,当在未划分态集合中遍历到当前顶点时,再触发执行步骤S206。另外,若条件关系包括候选单元图的属性信息不满足启发条件的关系,则计算机设备可直接执行步骤S206,并将当前顶点的状态设置为已划分状态。也就是说,计算机设备在扫描当前连通分支中的各个顶点的过程中,也可以先对当前连通分支中的全部顶点进行一次扫描遍历,以从当前来通分支中筛选出位于前一顶层路网拓扑图且划分信息所指示的相应单元图的属性信息满足启发条件的顶点,从而再按照目标划分方式对筛选出的各个顶点进行单元图划分。
S206,按照目标划分方式对当前顶点进行单元图划分,以确定当前顶点对应的目标单元图。
本申请实施例可对历史版本路网数据对应的单元图的属性信息进行统计分析,并基于统计分析结果启发得到一个启发条件,进而利用该启发条件对当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图进行启发式划分。在具体划分过程中,若当前顶层路网拓扑图中存在顶点位于前一顶层路网拓扑图中,则可将该顶点在前一顶层路网拓扑图中对应的相应单元图作为候选单元图,并进一步检测候选单元图的属性信息是否满足启发条件,从而根据检测结果确定该顶点的划分方式,进而按照确定的划分方式将相应的候选单元图作为该顶点对应的目标单元图,或者基于该顶点所在的连通分支的拓扑结构来确定该顶点对应的目标单元图。由此可见,针对同时存在于当前顶层路网拓扑图和前一顶层路网拓扑图中的各个顶点而言,通过此启发式的划分方式可基于各个顶点对应的候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,为各个顶点灵活确定划分方式,使得在对各个顶点进行单元图划分时,可及时感知到当前顶层路网拓扑图相对于前一顶层路网拓扑图的拓扑结构的变化,从而提升划分结果的准确性。并且,通过此方式可无需对当前顶层路网拓扑图中的所有顶点进行计算,实现对当前顶层路网拓扑图的增量划分;这样不仅可有效加快路网拓扑图的划分速度,提升划分效率;还可减少拓扑划分的重复计算、降低路网数据的编译时间,进而提升路网数据更新的时效性。
基于上述图2所示的方法实施例的相关描述,本申请实施例进一步提供了一种更加具体的路网拓扑图的划分方法。该路网拓扑图的划分方法可以由上述所提及的计算机设备(如终端或服务器)执行,也可由终端和服务器共同执行。为便于阐述,本申请实施例以计算机设备执行该路网拓扑图的划分方法为例进行说明;请参见图4,该路网拓扑图的划分方法可包括以下步骤S401-S411:
S401,获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;划分信息用于指示:前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图。
S402,确定启发条件,启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的。
由前述可知,统计分析结果可包括:孤团的经验量级大小;相应的,启发条件可包括:单元图的量级大小小于孤团的经验量级大小的条件。其中,通过统计分析得到孤团的经验量级大小的具体方式可以包括:首先,可从一个或多个历史版本路网数据对应的单元图中筛选出一个或多个孤团,并确定各个孤团的量级大小。然后,可对各个孤团的量级大小进行统计分析,得到孤团的经验量级大小;具体的,计算机设备可对各个孤团的量级大小进行均值计算,从而将各个孤团的量级大小的均值确定为孤团的经验量级大小;或者,可统计各个孤团的量级大小的出现次数,将出现次数最多的量级大小确定为孤团的经验量级大小。
进一步的,计算机设备除了对孤团的量级大小进行统计分析以外,还可对一个或多个历史版本路网数据对应的单元图中,位于顶层的普通单元图的量级大小进行统计分析,使得统计分析结果包括位于顶层的普通单元图的经验量级大小,进而利用该统计分析结果启发指导如何对当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图进行划分。其中,普通单元图是指除孤团以外的单元图。例如,若统计分析得到位于顶层的普通单元图的经验量级大小为j=5*105,则考虑到当连通分支的量级大小大于或等于j(即位于顶层的普通单元图的经验量级大小)时,该连通分支可能会是因当前顶层路网拓扑图的拓扑结构发生了变化而产生的;例如参见图5a所示:顶点51和顶点52在前一顶层路网拓扑图中未连通,但因路网数据的更新使得顶点51和顶点52在当前顶层路网拓扑图中相互连通了,那么便可产生连通分支53。因此可启发得到:在当前顶层路网拓扑图对应的某个连通分支(设连通分支Y)的量级大小大于或等于位于顶层的普通单元图的经验量级大小(即5*105)时,可利用启发条件对该连通分支Y进行启发式划分。
其中,通过统计分析得到位于顶层的普通单元图的经验量级大小的具体方式可以包括:首先,可从一个或多个历史版本路网数据对应的单元图中筛选出一个或多个位于顶层的普通单元图,并确定筛选出的各个普通单元图的量级大小。然后,可对筛选出的各个普通单元图的量级大小进行统计分析,得到普通单元图的经验量级大小;具体的,计算机设备可对筛选出的各个普通单元图的量级大小进行均值计算,从而将计算得到的均值确定为位于顶层的普通单元图的经验量级大小;或者,可统计筛选出的各个普通单元图的量级大小的出现次数,将出现次数最多的量级大小确定为位于顶层的普通单元图的经验量级大小。
S403,遍历当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,并确定当前扫描的当前连通分支的量级大小。
在确定当前连通分支的量级大小后,计算机设备可比较当前连通分支的量级大小和普通单元图的经验量级大小之间的大小关系。若当前连通分支的量级大小大于或等于普通单元图的经验量级大小,则触发执行步骤S405以对当前连通分支进行启发式划分。若当前连通分支的量级大小小于普通单元图的经验量级大小,则扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点;并在检测到当前扫描的当前顶点位于前一顶层路网拓扑图中时,将划分信息所指示的当前顶点对应的单元图确定为当前顶点对应的目标单元图,并将当前顶点的状态设置为已划分状态。
S404,若当前连通分支的量级大小大于或等于普通单元图的经验量级大小,则扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点。
S405,若检测到当前扫描的当前顶点未位于前一顶层路网拓扑图中,则将当前顶点的状态设置为未划分状态。
S406,在检测到当前扫描的当前顶点位于前一顶层路网拓扑图中时,将划分信息所指示的当前顶点对应的单元图作为候选单元图;并根据候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,确定当前顶点的目标划分方式。
S407,若条件关系包括候选单元图的属性信息满足启发条件的关系,则将当前顶点的状态设置为未划分状态。
S408,若条件关系包括候选单元图的属性信息不满足启发条件的关系,则将当前顶点的状态设置为已划分状态。
在具体实现中,若条件关系包括候选单元图的属性信息不满足启发条件的关系,则计算机设备可先按照目标划分方式对当前顶点进行单元图划分,以确定当前顶点对应的目标单元图;然后,再将当前顶点的状态设置为已划分状态。由此可见,在确定当前连通分支中的任一顶点对应的目标单元图后,任一顶点的状态处于已划分状态。需要说明的是,此情况下的目标划分方式包括:基于候选单元图进行划分的划分方式;那么相应的,按照目标划分方式对当前顶点进行单元图划分,以确定当前顶点对应的目标单元图的具体实施方式可以是:将候选单元图的单元图标识赋值给当前顶点,以将候选单元图确定为当前顶点对应的目标单元图。
S409,在确定当前顶点的状态后,继续扫描当前连通分支中未被扫描的剩余顶点,以确定剩余顶点的状态。
S410,在当前连通分支中的各顶点均被扫描后,得到由一个或多个处于未划分状态的顶点所构成的未划分态集合。
在具体实施过程中,通过步骤S410得到未划分态集合后,计算机设备可执行步骤S411。或者,经研究表明:如果未划分态集合的顶点数量与连通分支的顶点数量相等,那么可说明该连通分支内的所有顶点都没有对应的Cell ID,该连通分支为新发现的孤团;而由前述可知,对于新发现的孤团,计算机设备可给孤团内的每个顶点直接赋值一个新的CellID,以完成该孤团的划分。例如参见图5b所示,由于黑色单元图中的所有顶点在前一顶层路网拓扑图的划分信息中均无法映射,因此黑色单元图中的所有顶点可形成孤团,计算机设备可为黑色单元图中的各个顶点赋予新的Cell ID,该新的Cell ID可以为C3。
基于此,计算机设备在得到未划分态集合后,可进一步根据未划分态集合的顶点数量,以及当前连通分支的顶点数量,检测当前连通分支的图类型。若当前连通分支的图类型指示当前连通分支为孤团,则计算机设备可不执行步骤S411-S412,而是生成新的单元图标识,并将新的单元图标识赋值给当前顶点,以将新的单元图标识所指示的单元图确定为当前顶点的目标单元图。若当前连通分支的图类型指示当前连通分支不为孤团,则触发执行步骤S411。
其中,根据未划分态集合的顶点数量,以及当前连通分支的顶点数量,检测当前连通分支的图类型的具体实施方式可以是:若未划分态集合的顶点数量等于当前连通分支的顶点数量,则确定当前连通分支为孤团,以确定当前连通分支的图类型;若未划分态集合的顶点数量不等于当前连通分支的顶点数量,则确定当前连通分支不为孤团,以确定当前连通分支的图类型。
S411,依次遍历未划分态集合中的各顶点,当在未划分态集合中遍历到当前顶点时,按照目标划分方式对当前顶点进行单元图划分,以确定当前顶点对应的目标单元图。
其中,步骤S411所提及的目标划分方式包括:基于当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式。相应的,按照目标划分方式对当前顶点进行单元图划分,以确定当前顶点对应的目标单元图的具体实施方式可以是:基于当前连通分支的拓扑结构,在当前连通分支中搜索当前顶点的关联顶点;关联顶点是指:与当前顶点连通,且处于已划分状态的顶点。具体的,计算机设备以当前顶点为中心并采用泛洪法按照广度优先的搜索原则,基于当前连通分支的拓扑结构在当前连通分支中搜索当前顶点的关联顶点。其中,广度优先的搜索原则又可称为宽度优先的搜索原则,其具体是指优先遍历同一节点深度的节点的原则。在搜索到关联顶点后,计算机设备可将关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给当前顶点,以将关联顶点对应的目标单元图确定为当前顶点对应的目标单元图。
需要说明的是,由于当前连通分支不是孤团,且计算机设备是在当前连通分支的量级大小大于或等于j的情况下执行步骤S404-S411的,而j是大于w(即孤团的经验量级大小)的,因此可知当前连通分支中必定会存在一个或多个顶点(设顶点Q)在划分信息中存在相应的单元图标识,且该存在的单元图标识所指示的单元图的量级大小大于w,从而使得顶点Q直接被划分至划分信息所指示的相应单元图中,进而使得顶点Q处于已划分状态。那么又由于当前连通分支中的各顶点之间是连通的,因此在当前连通分支中是一定可以找到当前顶点的关联顶点的,如找到顶点Q作为关联顶点。
并且,在搜索到关联顶点后,计算机设备可以直接执行将关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给当前顶点的步骤。或者,计算机设备也可进一步确定关联顶点对应的目标单元图的目标量级大小;若目标量级大小大于或等于量级大小阈值,则执行将关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给当前顶点的步骤;若目标量级大小小于量级大小阈值,则将候选单元图的单元图标识赋值给当前顶点,以将候选单元图确定为当前顶点对应的目标单元图。其中,量级大小阈值可根据实际需求设定;例如,该量级大小阈值可以等于j,或者该量级阈值大小可以是小于j且大于w的任一数值;通过将量级阈值大小作为约束条件,可实现将当前顶点划分至较大的单元图中,从而实现将较小单元图与相连通的较大单元图进行合并的效果。
应理解的是,计算机设备在遍历到当前顶点,并确定当前顶点对应的目标单元图后,还可继续在未划分态集合中遍历其他未被遍历的各个顶点时,并按照目标划分方式对每次遍历到的顶点进行单元图划分,以确定每次被遍历到的顶点所对应的目标单元图,直至未划分态集合中的各个顶点均被划分完为止。例如,设未划分态集合中的各个顶点采用虚线圆圈表示,且未划分态集合中的各个顶点对应的目标单元图均为C1所标识的单元图,则未划分态集合中的各个顶点在划分完成后的状态,可如图5b中的C1所示。
本申请实施例可对历史版本路网数据对应的单元图的属性信息进行统计分析,并基于统计分析结果启发得到一个启发条件,进而利用该启发条件对当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图进行启发式划分。针对同时存在于当前顶层路网拓扑图和前一顶层路网拓扑图中的各个顶点而言,通过此启发式的划分方式可基于各个顶点对应的候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,为各个顶点灵活确定目标划分方式,使得在对各个顶点进行单元图划分时,可及时感知到当前顶层路网拓扑图相对于前一顶层路网拓扑图的拓扑结构的变化,从而提升划分结果的准确性。例如,参见图5c所示:在前一顶层路网拓扑图的基础上,当前顶层路网拓扑图的拓扑结构发生了变化,C1中的顶点54与C2中的顶点55由不连通变为连通。划分信息可指示前一顶层路网拓扑图中的各个顶点所对应的单元图,而前一顶层路网拓扑图和当前顶层路网拓扑图包括的是相同的顶点。那么,若直接将当前顶层路网拓扑图中的各个顶点划分至该划分信息所指示的相应的单元图中,便可得到图5c所示的第一种划分结果。若按照本申请所提出的路网拓扑图的划分方法,则可通过利用启发条件检测到C2之前是小的孤团分支,从而在C2对应的各个顶点进行划分时,可通过泛洪搜索到较大的C1,进而将C2对应的各个顶点划分至C1中,进而得到图5c所示的第二种划分结果。可见,通过本申请实施例能够感知到拓扑结构的变化,减少Cell的数量,得到更少的划分割边,进而提高了整体的划分效果。
基于上述图4所示的方法实施例的相关描述,本申请实施例所提出的路网拓扑图的划分方法的核心部分是基于统计启发的增量式划分部分。该部分依赖于两个输入,其一是前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图以及相应的划分结果,其二是当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图;并且,这两个输入均是在对相应版本的路网数据进行基础数据编译后所得到的。在具体实现中,该基于统计启发的增量式划分部分,首先可读取前一顶层路网拓扑图的划分结果,并基于该划分结果构建从顶点ID到Cell ID的哈希映射表作为划分信息。然后,可对当前顶层路网拓扑图进行连通分支分解,针对每个连通分支分别独立执行后续的划分。具体的,对于一个待划分的连通分支,可对该连通分支迭代执行两次扫描遍历。
在第一次扫描遍历的过程中,如果其大小(即连通分支的顶点数量)大于等于j,则可通过启发式过程对其进行启发式划分。同时如果分支大小小于j,则不进行启发式过程,而是通过非启发式过程对其进行划分。其中,①启发式过程包括:扫描每个顶点N,在之前构建的划分信息查找顶点N对应的Cell ID;如果能找到对应的Cell ID,且该Cell ID所标识的单元图C的量级大小s(C) <w,则放弃本次找到的Cell ID,且将该顶点N置为未划分状态。如果s(C) >= w,则单元图C即为顶点N的最终划分结果,即可将单元图C作为顶点N对应的目标单元图,并将顶点N的状态设置为已划分状态。同时,如果在划分信息中未能找到对应的Cell ID,则直接将顶点N的状态置为未划分态。②非启发式过程包括:扫描每个顶点N,在之前构建的划分信息查找顶点N对应的Cell ID;如果能找到对应的Cell ID,则Cell ID所标识的单元图C即为顶点N的最终划分结果,即可将单元图C作为顶点N对应的目标单元图,并将顶点N的状态设置为已划分状态。同时,如果在划分信息中未能找到对应的Cell ID,则直接将顶点N的状态设置为未划分态。
可见,通过第一遍扫描遍历,可得到已划分态和未划分态两组顶点集合;那么,接下来可对未划分态集合内的各个顶点进行第二遍扫描遍历。在对未划分态集合内的各个顶点进行扫描遍历之前,可先判断未划分态集合的顶点数量是否与连通分支的顶点数量相等。如果相等,则说明连通分支为新发现的孤团。对于新发现的孤团,可直接给孤团内的每个顶点赋值一个新的Cell ID,以完成该孤团的划分。如果不相等,则说明该连通分支不是孤团,可进入第二遍扫描遍历,以未划分态集合中的各个顶点进行单元图划分。
在第一次扫描遍历的过程中,可以遍历处于未划分状态的各个顶点u并以此为中心,采用泛洪法以广度优先的方式进行搜索,直到找到连通的且已划分Cell ID的顶点后,将找到的Cell ID赋值给顶点u。重复该步骤直至所有未划分态顶点都划分完为止。
通过迭代上述步骤,实现对当前顶层路网拓扑图中的各个连通分支均迭代执行两次扫描遍历后,便可得到当前顶层路网拓扑图的划分结果。本申请实施例通过对每个连通分支执行顶层增量划分,同时利用统计启发方法,及时感知当前拓扑结构的变化,可提高划分效果。进一步的,计算机设备针对当前版本路网数据的剩余层路网拓扑图,还可运行PUNCH算法以实现相应的拓扑图划分,进而得到最终的多层划分结果。
在得到多层划分结果后,还可调用路线规划引擎(如)基于该多层划分结果提供路线规划服务(或导航服务)中,如图6a所示。具体的,当用户基于手机地图、地图开放平台以及出行小程序的等多个产品的导航应用触发路线规划请求时,路线规划引擎可响应于该路线规划请求进行计算,得到可行的一条或多条路线并将路线返回给用户。例如,在用户的终端,当用户请求在起始A和终点B之间进行路线规划时,基于更具时效性的路网数据能够及时规避问题路线,如避开暂时的封路、已改道无法通行或违反交通法规的道路;如图6b所示,为用户提供的两条路线方案都避开了虚线段所表征的封路路段,从而能够给用户提供更有效可行的规划结果。
可见,本申请实施例所提出的路网拓扑图的划分方法可在加速划分速度的同时,通过利用统计启发方法,能够减少划分Cell的数量,获得更少的划分割边,进而提高了划分效果。综合来看,本申请实施例所提出的基于统计启发的增量式划分方案,降低了路网数据的编译时间,提高了路网数据更新的时效性,为用户获得良好的导航路线规划服务体验奠定了坚实的基础。从而使得在基于本申请实施例提供的方法得到的多层图划分结果的基础上,路线规划引擎能够更为及时地感知路网数据的变化,为给出更符合现实、更为合理的导航路线提供基础,同时提高了用户的导航体验。
基于上述路网拓扑图的划分方法实施例的描述,本申请实施例还公开了一种路网拓扑图的划分装置,所述路网拓扑图的划分装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)。该路网拓扑图的划分装置可以执行图2或图4所示的路网拓扑图的划分方法。请参见图7,所述路网拓扑图的划分装置可以运行如下单元:
获取单元701,用于获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;所述划分信息用于指示:所述前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;
处理单元702,用于确定启发条件,所述启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的;
划分单元703,用于遍历所述当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图;
所述划分单元703,还用于根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式;所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式,或基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;
所述划分单元703,还用于按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图。
在一种实施方式中,划分单元703在用于根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式时,可具体用于:
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系,则将基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式,确定为所述当前顶点的目标划分方式;
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系,则将基于所述候选单元图进行划分的划分方式,确定为所述当前顶点的目标划分方式。
另一种实施方式中,所述目标划分方式包括:基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;在确定所述当前连通分支中的任一顶点对应的目标单元图后,所述任一顶点的状态处于已划分状态;相应的,划分单元703在用于按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图时,可具体用于:
基于所述当前连通分支的拓扑结构,在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点;所述关联顶点是指:与所述当前顶点连通,且处于已划分状态的顶点;
将所述关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述关联顶点对应的目标单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
另一种实施方式中,划分单元703还可用于:
在搜索到所述关联顶点后,确定所述关联顶点对应的目标单元图的目标量级大小;
若所述目标量级大小大于或等于量级大小阈值,则执行将所述关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点的步骤;
若所述目标量级大小小于所述量级大小阈值,则将所述候选单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述候选单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
另一种实施方式中,划分单元703在用于基于所述当前连通分支的拓扑结构,在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点时,可具体用于:
以所述当前顶点为中心并采用泛洪法按照广度优先的搜索原则,基于所述当前连通分支的拓扑结构在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点。
另一种实施方式中,所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式;相应的,划分单元703在用于按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图时,可以具体用于:
将所述候选单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述候选单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
另一种实施方式中,划分单元703还可用于:
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系,则将所述当前顶点的状态设置为未划分状态;若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系,则将所述当前顶点的状态设置为已划分状态;
在确定当前顶点的状态后,继续扫描所述当前连通分支中未被扫描的剩余顶点,以确定所述剩余顶点的状态;并在所述当前连通分支中的各顶点均被扫描后,得到由一个或多个处于未划分状态的顶点所构成的未划分态集合;
依次遍历所述未划分态集合中的各顶点,当在所述未划分态集合中遍历到所述当前顶点时,触发执行按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图的步骤,所述目标划分方式包括:基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式。
另一种实施方式中,划分单元703还可用于:
根据所述未划分态集合的顶点数量,以及所述当前连通分支的顶点数量,检测所述当前连通分支的图类型;
若所述当前连通分支的图类型指示所述当前连通分支为孤团,则生成新的单元图标识,并将所述新的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述新的单元图标识所指示的单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图;
若所述当前连通分支的图类型指示所述当前连通分支不为孤团,则触发执行依次遍历所述未划分态集合中的各顶点的步骤;
其中,孤团是指:在两个相邻版本的顶层路网拓扑图中,由后一版本的顶层路网拓扑图中除前一版本的顶层路网拓扑图以外的、且相互连通的各节点所构成的图。
另一种实施方式中,划分单元703在用于根据所述未划分态集合的顶点数量,以及所述当前连通分支的顶点数量,检测所述当前连通分支的图类型时,可具体用于:
若所述未划分态集合的顶点数量等于所述当前连通分支的顶点数量,则确定所述当前连通分支为孤团,以确定所述当前连通分支的图类型;
若所述未划分态集合的顶点数量不等于所述当前连通分支的顶点数量,则确定所述当前连通分支不为孤团,以确定所述当前连通分支的图类型。
另一种实施方式中,划分单元703还可用于:
若检测到当前扫描的当前顶点未位于所述前一顶层路网拓扑图中,则将所述当前顶点的状态设置为未划分状态。
另一种实施方式中,任一单元图的属性信息包括:所述任一单元图的量级大小;所述统计分析结果包括:孤团的经验量级大小;所述启发条件包括:单元图的量级大小小于所述孤团的经验量级大小的条件;其中:
当所述候选单元图的属性信息中的量级大小,小于所述孤团的经验量级大小时,所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系;
当所述候选单元图的属性信息中的量级大小,大于或等于所述孤团的经验量级大小时,所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系。
另一种实施方式中,所述统计分析结果还包括:位于顶层的普通单元图的经验量级大小,所述普通单元图是指除孤团以外的单元图;相应的,划分单元703还可用于:
确定当前遍历的当前连通分支的量级大小;
若所述当前连通分支的量级大小大于或等于所述普通单元图的经验量级大小,则触发执行扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图的步骤;
若所述当前连通分支的量级大小小于所述普通单元图的经验量级大小,则扫描当前遍历的当前连通分支的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
根据本申请的一个实施例,图2以及图4所示的方法所涉及的各个步骤均可以是由图7所示的路网拓扑图的划分装置中的各个单元来执行的。例如,图2中所示的步骤S201和步骤S202可分别由图7中所示的获取单元701和处理单元702来执行,步骤S203-S206均可由图7中所示的划分单元703来执行;又如,图4中所示的步骤S401和步骤S402可分别由图7中所示的获取单元701和处理单元702来执行,步骤S403-S411均可由图7中所示的划分单元703来执行,等等。
根据本申请的另一个实施例,图7所示的路网拓扑图的划分装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成,或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成,这可以实现同样的操作,而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的,在实际应用中,一个单元的功能也可以由多个单元来实现,或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中,基于路网拓扑图的划分装置也可以包括其它单元,在实际应用中,这些功能也可以由其它单元协助实现,并且可以由多个单元协作实现。
根据本申请的另一个实施例,可以通过在包括中央处理单元(CPU)、随机存取存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算设备上运行能够执行如图2或图4中所示的相应方法所涉及的各步骤的计算机程序(包括程序代码),来构造如图7中所示的路网拓扑图的划分装置设备,以及来实现本申请实施例的路网拓扑图的划分方法。所述计算机程序可以记载于例如计算机可读记录介质上,并通过计算机可读记录介质装载于上述计算设备中,并在其中运行。
本申请实施例可对历史版本路网数据对应的单元图的属性信息进行统计分析,并基于统计分析结果启发得到一个启发条件,进而利用该启发条件对当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图进行启发式划分。在具体划分过程中,若当前顶层路网拓扑图中存在顶点位于前一顶层路网拓扑图中,则可将该顶点在前一顶层路网拓扑图中对应的相应单元图作为候选单元图,并进一步检测候选单元图的属性信息是否满足启发条件,从而根据检测结果确定该顶点的划分方式,进而按照确定的划分方式将相应的候选单元图作为该顶点对应的目标单元图,或者基于该顶点所在的连通分支的拓扑结构来确定该顶点对应的目标单元图。由此可见,针对同时存在于当前顶层路网拓扑图和前一顶层路网拓扑图中的各个顶点而言,通过此启发式的划分方式可基于各个顶点对应的候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,为各个顶点灵活确定划分方式,使得在对各个顶点进行单元图划分时,可及时感知到当前顶层路网拓扑图相对于前一顶层路网拓扑图的拓扑结构的变化,从而提升划分结果的准确性。并且,通过此方式可无需对当前顶层路网拓扑图中的所有顶点进行计算,实现对当前顶层路网拓扑图的增量划分;这样不仅可有效加快路网拓扑图的划分速度,提升划分效率;还可减少拓扑划分的重复计算、降低路网数据的编译时间,进而提升路网数据更新的时效性。
基于上述方法实施例以及装置实施例的描述,本申请实施例还提供一种计算机设备。请参见图8,该计算机设备至少包括处理器801、输入接口802、输出接口803以及计算机存储介质804。其中,计算机设备内的处理器801、输入接口802、输出接口803以及计算机存储介质804可通过总线或其他方式连接。计算机存储介质804可以存储在计算机设备的存储器中,所述计算机存储介质804用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器801用于执行所述计算机存储介质804存储的程序指令。处理器801(或称CPU(Central Processing Unit,中央处理器))是计算机设备的计算核心以及控制核心,其适于实现一条或多条指令,具体适于加载并执行一条或多条指令从而实现相应方法流程或相应功能。
在一个实施例中,本申请实施例所述的处理器801可以用于进行一系列的路网拓扑图的划分处理,具体包括:获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;所述划分信息用于指示:所述前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;确定启发条件,所述启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的;遍历所述当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图;根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式;所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式,或基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图,等等。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质(Memory),所述计算机存储介质是计算机设备中的记忆设备,用于存放程序和数据。可以理解的是,此处的计算机存储介质既可以包括计算机设备中的内置存储介质,当然也可以包括计算机设备所支持的扩展存储介质。计算机存储介质提供存储空间,该存储空间存储了计算机设备的操作系统。并且,在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或多条的指令,这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是,此处的计算机存储介质可以是高速RAM存储器,也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器;可选的,还可以是至少一个位于远离前述处理器的计算机存储介质。
在一个实施例中,可由处理器加载并执行计算机存储介质中存放的一条或多条指令,以实现上述有关图2或图4所示的路网拓扑图的划分方法实施例中的方法的相应步骤;具体实现中,计算机存储介质中的一条或多条指令由处理器加载并执行如下步骤:
获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;所述划分信息用于指示:所述前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;
确定启发条件,所述启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的;
遍历所述当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图;
根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式;所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式,或基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;
按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图。
在一种实施方式中,在根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式时,所述一条或多条指令可由处理器加载并具体执行:
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系,则将基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式,确定为所述当前顶点的目标划分方式;
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系,则将基于所述候选单元图进行划分的划分方式,确定为所述当前顶点的目标划分方式。
另一种实施方式中,所述目标划分方式包括:基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;在确定所述当前连通分支中的任一顶点对应的目标单元图后,所述任一顶点的状态处于已划分状态;相应的,在按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图时,所述一条或多条指令可由处理器加载并具体执行:
基于所述当前连通分支的拓扑结构,在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点;所述关联顶点是指:与所述当前顶点连通,且处于已划分状态的顶点;
将所述关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述关联顶点对应的目标单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
另一种实施方式中,所述一条或多条指令还可以由处理器加载并具体执行:
在搜索到所述关联顶点后,确定所述关联顶点对应的目标单元图的目标量级大小;
若所述目标量级大小大于或等于量级大小阈值,则执行将所述关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点的步骤;
若所述目标量级大小小于所述量级大小阈值,则将所述候选单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述候选单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
另一种实施方式中,在基于所述当前连通分支的拓扑结构,在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点时,所述一条或多条指令可由处理器加载并具体执行:
以所述当前顶点为中心并采用泛洪法按照广度优先的搜索原则,基于所述当前连通分支的拓扑结构在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点。
另一种实施方式中,所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式;相应的,在按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图时,所述一条或多条指令可由处理器加载并具体执行:
将所述候选单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述候选单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
另一种实施方式中,所述一条或多条指令还可以由处理器加载并具体执行:
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系,则将所述当前顶点的状态设置为未划分状态;若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系,则将所述当前顶点的状态设置为已划分状态;
在确定当前顶点的状态后,继续扫描所述当前连通分支中未被扫描的剩余顶点,以确定所述剩余顶点的状态;并在所述当前连通分支中的各顶点均被扫描后,得到由一个或多个处于未划分状态的顶点所构成的未划分态集合;
依次遍历所述未划分态集合中的各顶点,当在所述未划分态集合中遍历到所述当前顶点时,触发执行按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图的步骤,所述目标划分方式包括:基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式。
另一种实施方式中,所述一条或多条指令还可以由处理器加载并具体执行:
根据所述未划分态集合的顶点数量,以及所述当前连通分支的顶点数量,检测所述当前连通分支的图类型;
若所述当前连通分支的图类型指示所述当前连通分支为孤团,则生成新的单元图标识,并将所述新的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述新的单元图标识所指示的单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图;
若所述当前连通分支的图类型指示所述当前连通分支不为孤团,则触发执行依次遍历所述未划分态集合中的各顶点的步骤;
其中,孤团是指:在两个相邻版本的顶层路网拓扑图中,由后一版本的顶层路网拓扑图中除前一版本的顶层路网拓扑图以外的、且相互连通的各节点所构成的图。
另一种实施方式中,在于根据所述未划分态集合的顶点数量,以及所述当前连通分支的顶点数量,检测所述当前连通分支的图类型时,所述一条或多条指令可由处理器加载并具体执行:
若所述未划分态集合的顶点数量等于所述当前连通分支的顶点数量,则确定所述当前连通分支为孤团,以确定所述当前连通分支的图类型;
若所述未划分态集合的顶点数量不等于所述当前连通分支的顶点数量,则确定所述当前连通分支不为孤团,以确定所述当前连通分支的图类型。
另一种实施方式中,所述一条或多条指令还可以由处理器加载并具体执行:
若检测到当前扫描的当前顶点未位于所述前一顶层路网拓扑图中,则将所述当前顶点的状态设置为未划分状态。
另一种实施方式中,任一单元图的属性信息包括:所述任一单元图的量级大小;所述统计分析结果包括:孤团的经验量级大小;所述启发条件包括:单元图的量级大小小于所述孤团的经验量级大小的条件;其中:
当所述候选单元图的属性信息中的量级大小,小于所述孤团的经验量级大小时,所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系;
当所述候选单元图的属性信息中的量级大小,大于或等于所述孤团的经验量级大小时,所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系。
另一种实施方式中,所述统计分析结果还包括:位于顶层的普通单元图的经验量级大小,所述普通单元图是指除孤团以外的单元图;相应的,所述一条或多条指令还可以由处理器加载并具体执行:
确定当前遍历的当前连通分支的量级大小;
若所述当前连通分支的量级大小大于或等于所述普通单元图的经验量级大小,则触发执行扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图的步骤;
若所述当前连通分支的量级大小小于所述普通单元图的经验量级大小,则扫描当前遍历的当前连通分支的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
本申请实施例可对历史版本路网数据对应的单元图的属性信息进行统计分析,并基于统计分析结果启发得到一个启发条件,进而利用该启发条件对当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图进行启发式划分。在具体划分过程中,若当前顶层路网拓扑图中存在顶点位于前一顶层路网拓扑图中,则可将该顶点在前一顶层路网拓扑图中对应的相应单元图作为候选单元图,并进一步检测候选单元图的属性信息是否满足启发条件,从而根据检测结果确定该顶点的划分方式,进而按照确定的划分方式将相应的候选单元图作为该顶点对应的目标单元图,或者基于该顶点所在的连通分支的拓扑结构来确定该顶点对应的目标单元图。由此可见,针对同时存在于当前顶层路网拓扑图和前一顶层路网拓扑图中的各个顶点而言,通过此启发式的划分方式可基于各个顶点对应的候选单元图的属性信息和启发条件之间的条件关系,为各个顶点灵活确定划分方式,使得在对各个顶点进行单元图划分时,可及时感知到当前顶层路网拓扑图相对于前一顶层路网拓扑图的拓扑结构的变化,从而提升划分结果的准确性。并且,通过此方式可无需对当前顶层路网拓扑图中的所有顶点进行计算,实现对当前顶层路网拓扑图的增量划分;这样不仅可有效加快路网拓扑图的划分速度,提升划分效率;还可减少拓扑划分的重复计算、降低路网数据的编译时间,进而提升路网数据更新的时效性。
需要说明的是,根据本申请的一个方面,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图2或图4所示的路网拓扑图的划分方法实施例方面的各种可选方式中提供的方法。
并且,应理解的是,以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已,当然不能以此来限定本申请之权利范围,因此依本申请权利要求所作的等同变化,仍属本申请所涵盖的范围。
Claims (15)
1.一种路网拓扑图的划分方法,其特征在于,包括:
获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;所述划分信息用于指示:所述前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;
确定启发条件,所述启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的;
遍历所述当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图;
根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式;所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式,或基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;
按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式,包括:
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系,则将基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式,确定为所述当前顶点的目标划分方式;
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系,则将基于所述候选单元图进行划分的划分方式,确定为所述当前顶点的目标划分方式。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述目标划分方式包括:基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;在确定所述当前连通分支中的任一顶点对应的目标单元图后,所述任一顶点的状态处于已划分状态;
所述按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图,包括:
基于所述当前连通分支的拓扑结构,在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点;所述关联顶点是指:与所述当前顶点连通,且处于已划分状态的顶点;
将所述关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述关联顶点对应的目标单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在搜索到所述关联顶点后,确定所述关联顶点对应的目标单元图的目标量级大小;
若所述目标量级大小大于或等于量级大小阈值,则执行将所述关联顶点对应的目标单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点的步骤;
若所述目标量级大小小于所述量级大小阈值,则将所述候选单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述候选单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述当前连通分支的拓扑结构,在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点,包括:
以所述当前顶点为中心并采用泛洪法按照广度优先的搜索原则,基于所述当前连通分支的拓扑结构在所述当前连通分支中搜索所述当前顶点的关联顶点。
6.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式;
所述按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图,包括:
将所述候选单元图的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述候选单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
7.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系,则将所述当前顶点的状态设置为未划分状态;若所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系,则将所述当前顶点的状态设置为已划分状态;
在确定当前顶点的状态后,继续扫描所述当前连通分支中未被扫描的剩余顶点,以确定所述剩余顶点的状态;并在所述当前连通分支中的各顶点均被扫描后,得到由一个或多个处于未划分状态的顶点所构成的未划分态集合;
依次遍历所述未划分态集合中的各顶点,当在所述未划分态集合中遍历到所述当前顶点时,触发执行按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图的步骤,所述目标划分方式包括:基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述未划分态集合的顶点数量,以及所述当前连通分支的顶点数量,检测所述当前连通分支的图类型;
若所述当前连通分支的图类型指示所述当前连通分支为孤团,则生成新的单元图标识,并将所述新的单元图标识赋值给所述当前顶点,以将所述新的单元图标识所指示的单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图;
若所述当前连通分支的图类型指示所述当前连通分支不为孤团,则触发执行依次遍历所述未划分态集合中的各顶点的步骤;
其中,孤团是指:在两个相邻版本的顶层路网拓扑图中,由后一版本的顶层路网拓扑图中除前一版本的顶层路网拓扑图以外的、且相互连通的各节点所构成的图。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据所述未划分态集合的顶点数量,以及所述当前连通分支的顶点数量,检测所述当前连通分支的图类型,包括:
若所述未划分态集合的顶点数量等于所述当前连通分支的顶点数量,则确定所述当前连通分支为孤团,以确定所述当前连通分支的图类型;
若所述未划分态集合的顶点数量不等于所述当前连通分支的顶点数量,则确定所述当前连通分支不为孤团,以确定所述当前连通分支的图类型。
10.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若检测到当前扫描的当前顶点未位于所述前一顶层路网拓扑图中,则将所述当前顶点的状态设置为未划分状态。
11.如权利要求1或2所述的方法,任一单元图的属性信息包括:所述任一单元图的量级大小;所述统计分析结果包括:孤团的经验量级大小;所述启发条件包括:单元图的量级大小小于所述孤团的经验量级大小的条件;其中:
当所述候选单元图的属性信息中的量级大小,小于所述孤团的经验量级大小时,所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息满足所述启发条件的关系;
当所述候选单元图的属性信息中的量级大小,大于或等于所述孤团的经验量级大小时,所述条件关系包括所述候选单元图的属性信息不满足所述启发条件的关系。
12.如权利要求11所述的方法,其特征在于,所述统计分析结果还包括:位于顶层的普通单元图的经验量级大小,所述普通单元图是指除孤团以外的单元图;所述方法还包括:
确定当前遍历的当前连通分支的量级大小;
若所述当前连通分支的量级大小大于或等于所述普通单元图的经验量级大小,则触发执行扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图的步骤;
若所述当前连通分支的量级大小小于所述普通单元图的经验量级大小,则扫描当前遍历的当前连通分支的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图确定为所述当前顶点对应的目标单元图。
13.一种路网拓扑图的划分装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取当前版本路网数据的当前顶层路网拓扑图,以及前一版本路网数据的前一顶层路网拓扑图的划分信息;所述划分信息用于指示:所述前一顶层路网拓扑图中的各个顶点对应的单元图;
处理单元,用于确定启发条件,所述启发条件是在统计分析一个或多个历史版本路网数据对应的单元图的属性信息后,根据统计分析结果所启发得到的;
划分单元,用于遍历所述当前顶层路网拓扑图的各个连通分支,扫描当前遍历的当前连通分支中的各顶点,并在检测到当前扫描的当前顶点位于所述前一顶层路网拓扑图中时,将所述划分信息所指示的所述当前顶点对应的单元图作为候选单元图;
所述划分单元,还用于根据所述候选单元图的属性信息和所述启发条件之间的条件关系,确定所述当前顶点的目标划分方式;所述目标划分方式包括:基于所述候选单元图进行划分的划分方式,或基于所述当前连通分支的拓扑结构进行划分的划分方式;
所述划分单元,还用于按照所述目标划分方式对所述当前顶点进行单元图划分,以确定所述当前顶点对应的目标单元图。
14.一种计算机设备,包括输入接口和输出接口,其特征在于,还包括:
处理器,适于实现一条或多条指令;以及,
计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有一条或多条指令,所述一条或多条指令适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-12任一项所述的路网拓扑图的划分方法。
15.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1-12任一项所述的路网拓扑图的划分方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111384707.3A CN113821550B (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111384707.3A CN113821550B (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113821550A true CN113821550A (zh) | 2021-12-21 |
CN113821550B CN113821550B (zh) | 2022-02-08 |
Family
ID=78918031
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111384707.3A Active CN113821550B (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113821550B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117150635A (zh) * | 2023-10-31 | 2023-12-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 多层级路网的构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140241418A1 (en) * | 2011-11-09 | 2014-08-28 | Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. | Inter-layer prediction between layers of different dynamic sample value range |
US20160125338A1 (en) * | 2014-10-31 | 2016-05-05 | Mona Serageldin | Planning System Using Spatial-Based Visualization Aids |
CN110768819A (zh) * | 2018-12-03 | 2020-02-07 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 生成方法、规划方法、装置、终端和可读存储介质 |
CN112700056A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-23 | 中国互联网络信息中心 | 复杂网络链路预测方法、装置、电子设备及介质 |
CN113569369A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-10-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路网拓扑图的划分方法、装置、介质及设备 |
-
2021
- 2021-11-22 CN CN202111384707.3A patent/CN113821550B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140241418A1 (en) * | 2011-11-09 | 2014-08-28 | Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. | Inter-layer prediction between layers of different dynamic sample value range |
US20160125338A1 (en) * | 2014-10-31 | 2016-05-05 | Mona Serageldin | Planning System Using Spatial-Based Visualization Aids |
CN110768819A (zh) * | 2018-12-03 | 2020-02-07 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 生成方法、规划方法、装置、终端和可读存储介质 |
CN112700056A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-23 | 中国互联网络信息中心 | 复杂网络链路预测方法、装置、电子设备及介质 |
CN113569369A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-10-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路网拓扑图的划分方法、装置、介质及设备 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ZHAO ZHOU 等: "A dynamic network partition method for heterogenous urban traffic networks", 《2012 15TH INTERNATIONAL IEEE CONFERENCE ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS》 * |
葛祥海: "基于实时轨迹数据的南宁市路网动态拓扑自动生成方法及应用研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117150635A (zh) * | 2023-10-31 | 2023-12-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 多层级路网的构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN117150635B (zh) * | 2023-10-31 | 2024-03-22 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 多层级路网的构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113821550B (zh) | 2022-02-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3617898A1 (en) | Scalable indexing architecture | |
Jones et al. | Database design for a multi-scale spatial information system | |
Song et al. | Efficient routing on large road networks using hierarchical communities | |
EP3678032A1 (en) | Computer implemented methods and systems for improved data retrieval | |
CN113254630B (zh) | 一种面向全球综合观测成果的领域知识图谱推荐方法 | |
CN105183796A (zh) | 一种基于聚类的分布式链路预测方法 | |
Wang et al. | Mining maximal sub-prevalent co-location patterns | |
CN111241350A (zh) | 图数据查询方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN113569369B (zh) | 路网拓扑图的划分方法、装置、介质及设备 | |
CN113821550B (zh) | 路网拓扑图的划分方法、装置、设备及计算机程序产品 | |
US11768857B2 (en) | Methods and systems for indexlet based aggregation | |
CN113865589A (zh) | 一种基于地形坡度的长距离快速路径规划方法 | |
CN116796083B (zh) | 一种空间数据划分方法及系统 | |
Belcastro et al. | Evaluation of large scale roi mining applications in edge computing environments | |
Baum et al. | Fast exact computation of isochrones in road networks | |
Huang et al. | Processing continuous K-nearest skyline query with uncertainty in spatio-temporal databases | |
CN117651942A (zh) | 用于知识图谱的缺失链接预测的方法和设备 | |
CN115409222A (zh) | 基于图数据库的运输路由规划方法、装置、设备和介质 | |
Shahrivari et al. | A Parallel and Distributed Approach for Diversified Top-k Best Region Search. | |
Hartmann et al. | A conceptual framework for dynamic planning of alternative routes in road networks | |
Wang et al. | Fast Cycle Structure Detection for Power Grids Based on Graph Computing | |
Gudmundsson et al. | Computing a Subtrajectory Cluster from c-packed Trajectories | |
CN116860901B (zh) | 一种基于图网络层次划分的地理知识关联索引与检索方法 | |
Ma et al. | HiAccess: A parallel method for measuring high-resolution spatial accessibility in real time | |
CN115061434B (zh) | 一种面向大规模工控场景的攻击路径并行规划系统及方法 |
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 |