CN113923775B - 一种定位信息质量评估的方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种定位信息质量评估的方法、装置、设备和存储介质，应用于地图领域，该方法包括：获取待评估路线；通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段；从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征；对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的路段指纹特征；基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果。通过上述方法，在不依赖人工标注和其它传感器设备的前提下，通过所确定的相似度反映定位信息可靠性，从而提升定位信息质量评估准确度。

Description

一种定位信息质量评估的方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种定位信息质量评估的方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

近年来，以全球定位系统（global positioning system，GPS）为主的自动驾驶系统获得了飞速的发展，车辆的自动驾驶系统会根据GPS传感器输出结果进行车辆的行驶控制。而在实际使用过程中，采用卫星定位的精度会受各种外在内在因素的干扰，例如高层遮挡、高架遮挡、环境中多路径效应、接收机测量噪声干扰、用户设备自身定位芯片的质量等。多种因素会导致卫星定位出现各种未知的偏差，由此导致GPS车辆定位出现误差，因此需要对GPS定位结果的质量进行评估，以确保所得到的GPS定位结果准确可用。目前，地图匹配技术能够将位置传感器的数据与数字地图进行匹配，从而计算出车辆的位置以判定GPS定位结果是否准确，然而实际的定位场景中环境非常复杂和多变，使用当前的定位信号数据以及其他辅助校验传感器数据会出现一定误差，而位置采集系统的误差会随着时间积累，从而导致所得到的GPS定位结果准确度较低，由此判定GPS定位结果质量的准确度也会降低。因此，如何提升定位信息质量评估的准确度也是亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种定位信息质量评估的方法、装置、设备和存储介质，在不依赖人工标注和其它传感器设备的前提下，基于预设路线中预设路段对应的路段标识与实际待评估路段对应的路段指纹特征，确定每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度，相似度能够反映待评估路线的定位信息的可靠性，从而提升定位信息质量评估的准确度。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种定位信息质量评估的方法，包括：

获取待评估路线，其中，待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识，待评估路段包括至少一个待评估定位点，待评估定位点包括待评估定位信息；

通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段，其中，每条预设路段对应一个路段标识，且多条目标路段的路段标识与多条待评估路段的路段标识相同，每条预设路段具有对应的路段指纹特征；

从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，其中，路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的路段指纹特征；

基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果，其中，质量评估结果用于表征每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度。

本申请第二方面提供了一种定位信息质量评估装置，包括：

获取模块，用于获取待评估路线，其中，待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识，待评估路段包括至少一个待评估定位点，待评估定位点包括待评估定位信息；

匹配模块，用于通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段，其中，每条预设路段对应一个路段标识，且多条目标路段的路段标识与多条待评估路段的路段标识相同，每条预设路段具有对应的路段指纹特征；

获取模块，还用于从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，其中，路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

处理模块，用于对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的路段指纹特征；

获取模块，还用于基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果，其中，质量评估结果用于表征每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度。

在一个可能的实施方式中，待评估定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

处理模块，具体用于对每条待评估路段的高度信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的高程特征；

对每条待评估路段的方向信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的方向特征；

对每条待评估路段的位置信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的横向偏移量。

在一个可能的实施方式中，获取模块，具体用于基于每条待评估路段对应的高程特征与目标路段对应的高程特征，通过第一概率分布模型获取待评估路线的第一预测概率；

基于每条待评估路段对应的方向特征与目标路段对应的方向特征，通过第二概率分布模型获取待评估路线的第二预测概率；

基于每条待评估路段对应的横向偏移量与目标路段对应的横向偏移量，通过第三概率分布模型获取待评估路线的第三预测概率；

基于第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率，获取待评估路线的质量评估结果。

在一个可能的实施方式中，定位信息质量评估装置还包括确定模块；

获取模块，还用于获取预设路线集合，其中，预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识，预设路线由多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，预设路段包括至少一个采集定位点，采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

处理模块，还用于对每条预设路段的采集定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征；

确定模块，用于基于每条预设路段对应的高程特征的拉普拉斯分布，确定第一概率分布模型的分布参数，以得到第一概率分布模型；

确定模块，还用于基于每条预设路段对应的方向特征的高斯分布，确定第二概率分布模型的分布参数，以得到第二概率分布模型；

确定模块，还用于基于每条预设路段对应的横向偏移量的高斯分布/混合高斯分布，确定第三概率分布模型的分布参数，以得到第三概率分布模型。

在一个可能的实施方式中，获取模块，具体用于计算第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率的联合概率；

若联合概率大于或等于预设阈值，则确定待评估路线的质量评估结果为每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度满足预设条件；

若联合概率小于预设阈值，则确定待评估路线的质量评估结果为每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度不满足预设条件。

在一个可能的实施方式中，定位信息质量评估装置还包括构建模块；

获取模块，还用于获取多个采集定位点，其中，采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

构建模块，用于基于多个采集定位点构建预设路线集合，其中，预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识，预设路线由多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，预设路段包括至少一个采集定位点。

在一个可能的实施方式中，定位信息质量评估装置还包括生成模块；

处理模块，还用于对多条预设路线进行区块划分处理，得到区块集合，其中，区块集合包括多个区块，每个区块对应一个区块标识，区块包括至少一条预设路线；

生成模块，用于基于预设路线集合以及区块集合，生成第一对应关系，其中，第一对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系。

在一个可能的实施方式中，待评估路线对应一个路线标识；

确定模块，还用于获取模块获取待评估路线之后，基于待评估路线对应的路线标识，通过第一对应关系确定待评估路线对应的目标区块；

获取模块，还用于获取目标区块所包括的所有预设路段；

确定模块，具体用于通过多条待评估路段对应的路段标识，与目标区块所包括的所有预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从目标区块所包括的所有预设路段中确定目标路段。

在一个可能的实施方式中，处理模块，还用于对每条预设路段的定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征，其中，路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

生成模块，还用于基于预设路线集合、区块集合以及每条预设路段对应的路段指纹特征，生成第二对应关系，其中，第二对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路段对应的路段指纹特征的对应关系。

在一个可能的实施方式中，待评估路线对应一个路线标识；

确定模块，还用于获取模块获取待评估路线之后，基于待评估路线对应的路线标识，通过第一对应关系确定待评估路线对应的目标区块；

确定模块，还用于基于目标区块的区块标识，通过第二对应关系确定目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征；

获取模块，具体用于从与目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征。

在一个可能的实施方式中，获取模块，具体用于基于导航指令确定待选择规划路线集合，其中，导航指令携带出发地以及目的地，待选择规划路线集合包括多条出发地到目的地之间的规划路线，每条规划路线对应一个规划路线标识；

基于路线选择指令从待选择规划路线集合中确定待评估路线，其中，路线选择指令携带目标规划路线标识，目标规划路线标识指示待评估路线。

本申请的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。

本申请的第四方面提供了一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、收发器、处理器以及总线系统；其中，所述存储器用于存储程序；所述处理器用于执行所述存储器中的程序，以实现上述各方面所述的方法；所述总线系统用于连接所述存储器以及所述处理器，以使所述存储器以及所述处理器进行通信。

本申请的第五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各方面所述的方法。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

本申请实施例中，提供了一种定位信息质量评估的方法，先获取待评估路线，待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识，待评估路段包括至少一个待评估定位点，待评估定位点包括待评估定位信息，然后通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段，每条预设路段对应一个路段标识，且多条目标路段的路段标识与多条待评估路段的路段标识相同，每条预设路段具有对应的路段指纹特征。基于此，从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量，并且对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的路段指纹特征，由此基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果，此时质量评估结果用于表征每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度。通过前述方法，在不依赖人工标注和其它传感器设备的前提下，基于预设路线中预设路段对应的路段标识与实际待评估路段对应的路段指纹特征，确定每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度，相似度能够反映待评估路线的定位信息的可靠性，从而提升定位信息质量评估的准确度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的定位信息质量评估的一种场景示意图；

图2为本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法的一个流程示意图；

图3为本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法的一种实施例示意图；

图4为本申请实施例提供的待评估路线、待评估路段以及待评估定位点的一种实施例示意图；

图5为本申请实施例提供的导航场景下的定位信息质量评估的一种场景示意图；

图6为本申请实施例提供的概率分布模型生成的一种实施例示意图；

图7为本申请实施例提供的导航显示页面的界面示意图；

图8为本申请实施例提供的一种定位信息质量评估装置800的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的终端相关的部分结构的框图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种定位信息质量评估的方法、装置、设备和存储介质，在不依赖人工标注和其它传感器设备的前提下，基于预设路线中预设路段对应的路段标识与实际待评估路段对应的路段指纹特征，确定每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度，相似度能够反映待评估路线的定位信息的可靠性，从而提升定位信息质量评估的准确度。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“对应于”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

近年来，以全球定位系统（global positioning system，GPS）为主的自动驾驶系统获得了飞速的发展，车辆的自动驾驶系统会根据GPS传感器输出结果进行车辆的行驶控制。而在实际使用过程中，采用卫星定位的精度会受各种外在内在因素的干扰，例如高层遮挡、高架遮挡、环境中多路径效应、接收机测量噪声干扰、用户设备自身定位芯片的质量等。多种因素会导致卫星定位出现各种未知的偏差，由此导致GPS车辆定位出现误差，因此需要对GPS定位结果的质量进行评估，以确保所得到的GPS定位结果准确可用。目前，地图匹配技术能够将位置传感器的数据与数字地图进行匹配，从而计算出车辆的位置以判定GPS定位结果是否准确，然而实际的定位场景中环境非常复杂和多变，使用当前的定位信号数据以及其他辅助校验传感器数据会出现一定误差，而位置采集系统的误差会随着时间积累，从而导致所得到的GPS定位结果准确度较低，由此判定GPS定位结果质量的准确度也会降低。其次，GPS定位结果评估需要较高的实时性，如果采用大量的当前的数据进行复杂的算法模型处理，会占用较高的设备计算资源，如果将该计算作业迁至服务器云端，也会增加流量的消耗，在很多定位信号差的场景下，例如隧道、桥下等，设备的网络信号也会变差的情况下，无法维护网络请求来进行定位质量评估。并且在一定场景下，还需要借助智能移动终端设备内置的其他传感器（例如光传感器、气压传感器等）等辅助检测信号质量，其受限于其他传感器的质量，对于目前复杂多变的智能移动终端设备，具有很好的普适性是非常困难的。

因此，如何提升定位信息质量评估的准确度也是亟需解决的问题。基于此，本申请实施例提供了一种定位信息质量评估的方法，在不依赖人工标注和其它传感器设备的前提下，通过所确定的相似度反映定位信息的可靠性，从而提升定位信息质量评估的准确度。

首先，为了便于理解，先对本申请实施例涉及到的一些术语或概念进行解释。

一、道路指纹

道路指纹来源于无线保真（Wireless-Fidelity，WIFI）指纹定位中的指纹，道路指纹具体表示一个位置的信号或一个位置的环境等可以和该位置一一对应的特征向量。因此在WIFI定位中，移动终端将收集到的各个不同WIFI信号源在该点的信号强度数据进行特征计算，来标志当前路段的道路指纹特征。同理，本发明中的道路指纹特征具体采用了历史用户的GPS信号数据，用高程特征、方向特征以及横向偏移量具体标识路段的道路指纹特征。

二、GPS质量评估

在广泛的定位场景中，用户采用卫星定位的精度会受各种外在内在因素的干扰，例如高层遮挡、高架遮挡、环境中多路径效应、接收机测量噪声干扰、用户设备自身定位芯片的质量。多种因素会导致卫星定位出现各种未知的偏差，因此需要对GPS定位结果的质量进行评估，以确保所得到的GPS定位结果准确可用。

本申请实施例能够应用于车辆导航、自动驾驶、智慧交通以及辅助驾驶等场景，且本申请中定位信息质量评估装置具体部署于具有较高计算力的智能移动终端设备，基于此，下面先对本发明实施例使用的场景进行描述。图1为本申请实施例提供的定位信息质量评估的一种场景示意图，如图 1所示，定位信息主要通过终端设备A1上所部署的GPS定位模块获取，而终端设备A1可以设置于移动载体的内部或者顶部等任意位置，移动载体可以为车辆A2，无人机，机器人等，上述车辆A2可以为轿车，卡车，摩托车，公共汽车，船，飞机，直升飞机，割草机，娱乐车，游乐场车辆，施工设备，电车，高尔夫球车，火车，和手推车等，本申请实施例不做特别的限定。

具体地，在本申请实施例所提供的定位信息质量评估的方法中，终端设备A1可以实时获取定位信息，并且基于定位信息获取对应的待评估路线，此时待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识，待评估路段包括至少一个待评估定位点，待评估定位点包括待评估定位信息。基于此，终端设备可以从本地存储中获取多条预设路段对应的路段标识以及每条预设路段对应的路段指纹特征，或者基于与服务器的通信连接获取多条预设路段对应的路段标识以及每条预设路段对应的路段指纹特征，具体获取方式需要基于实际场景的应用需求以及终端设备与服务器的通信连接确定。由此通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段，并且从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，最后即可基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果，因此可以在不依赖人工标注和其它传感器设备的前提下，通过所确定的相似度反映定位信息的可靠性，从而提升定位信息质量评估的准确度。

因此，本申请实施例所提供的定位信息质量评估的方法可以应用于GPS导航过程中，若所得到的质量评估结果指示GPS定位质量较差，此时可以提醒用户出现GPS定位信号较差，或者提醒用户采用智能定位。其次，前述方法还可以很好的优化因用户较差的定位质量导致的导航过程的误发偏航。以及前述方法能够应用于基于GPS定位的定位应用场景，通过前述方法进行较准确的质量评估结果，从而在质量评估结果表征不同的定位质量结果的情况下，为用户提供对应的导航定位服务。

需要说明的是，本申请涉及的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、内容分发网络（ContentDelivery Network，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、车载终端等，但并不局限于此。终端设备以及服务器可以通过有线通信方式、无线通信方式或可移动存储进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。其中，上述的无线通信方式使用标准通信技术和/或协议。无线网络通常为因特网、但也可以是任何网络，包括但不限于蓝牙、局域网（Local Area Network，LAN）、城域网（Metropolitan Area Network，MAN）、广域网（WideArea Network，WAN）、移动、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合）。在一些实施例中，可以使用定制或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。可移动存储介质可以为通用串行总线（Universal Serial Bus，USB）闪存盘、移动硬盘或其他可移动存储介质等。

虽然图1中仅示出了1个终端设备和一个服务器，但应当理解，图1中的示例仅用于理解本方案，具体终端设备和服务器的数量均应当结合实际情况灵活确定。

其次，由于本发明实施例可应用于各种场景，包括但不限于云技术（Cloudtechnology）、车辆导航、自动驾驶、智慧交通以及辅助驾驶等。云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。 云技术基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。

云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。 云技术基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。

而物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

云物联（Cloud IOT）旨在将传统物联网中传感设备感知的信息和接受的指令连入互联网中，真正实现网络化，并通过云计算技术实现海量数据存储和运算，由于物联网的特性是物与物相连接，实时感知各个“物体”当前的运行状态，在这个过程中会产生大量的数据信息，如何将这些信息汇总,如何在海量信息中筛取有用信息为后续发展做决策支持,这些已成为影响物联网发展的关键问题，而基于云计算和云存储技术的物联云也因此成为物联网技术和应用的有力支持。

为了便于理解，请参阅图2，图2为本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法的一个流程示意图，请参阅图2，定位信息质量评估的方法的流程包括构建预设路线集合阶段B1以及实时定位信息质量评估阶段B2。下面将针对各个阶段的功能和流程进行介绍，具体地：

在构建预设路线集合阶段B1中，先获取多个采集定位点，此时采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息，然后基于多个采集定位点构建预设路线集合，该预设路线集合包括多条预设路线，且每条预设路段包括至少一个采集定位点。基于此，通过对多条预设路线进行区块划分处理，能够得到区块集合，区块集合包括多个区块，每个区块对应一个区块标识，区块包括至少一条预设路线，由此基于预设路线集合以及区块集合，生成第一对应关系，第一对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系。其次，还可以通过对每条预设路段的定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征，并基于预设路线集合、区块集合以及每条预设路段对应的路段指纹特征，生成第二对应关系，第二对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路段对应的路段指纹特征的对应关系。由此完成预设路线集合的构建以及对应关系的生成。

在实时定位信息质量评估阶段B2中，先获取待评估路线，此时待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识，待评估路段包括至少一个待评估定位点，待评估定位点包括待评估定位信息，然后通过多条待评估路段对应的路段标识，与阶段B1中所得到的多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段，每条预设路段对应一个路段标识，且多条目标路段的路段标识与多条待评估路段的路段标识相同，每条预设路段具有对应的路段指纹特征，再从阶段B1中所得到的每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，并对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的路段指纹特征。最后基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果。

结合上述介绍，对本申请中定位信息质量评估的方法进行介绍，请参阅图3，图3为本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法的一种实施例示意图，如图3所示，该方法包括：

101、获取待评估路线。

本实施例中，在用户进行GPS导航的场景下，若用户希望对正在导航的路线进行质量评估，基于用户的GPS质量评估需求终端设备能够获取待评估路线，该待评估路线即为用户所选择的正在进行GPS导航的路线，且待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识（Segment_id），每条待评估路段包括至少一个待评估定位点，待评估定位点包括待评估定位信息。例如，待评估路线由待评估路段1，待评估路段2以及待评估路段3组成，且待评估路段1对应路段标识“S1”，待评估路段2对应路段标识“S2”，以及待评估路段3对应路段标识“S3”。且待评估路段1包括待评估定位点1以及待评估定位点2，待评估路段2包括待评估定位点3，以及待评估路段3包括待评估定位点4以及待评估定位点5。那么可以得到待评估路段1包括待评估定位点1对应的待评估定位信息，以及待评估定位点2对应的待评估定位信息。同理可知，待评估路段2包括待评估定位点3对应的待评估定位信息，以及待评估路段3包括待评估定位点4对应的待评估定位信息，以及待评估定位点5对应的待评估定位信息。

为了进一步地便于理解路线、路段以及定位点，基于图4进行介绍，图4为本申请实施例提供的待评估路线、待评估路段以及待评估定位点的一种实施例示意图，如图4所示，C1指的是待评估路线，C21至C24指的是待评估路段，C31至C36指的是待评估定位点。由此可知，待评估路线C1由待评估路段C21、待评估路段C22、待评估路段C23以及待评估路段C24共同组成，并且待评估路段C21包括待评估路定位点C31以及待评估路定位点C32，待评估路段C22包括待评估路定位点C33，待评估路段C23包括待评估路定位点C34，待评估路段C24包括待评估路定位点C35以及待评估路定位点C36。应理解，图4的示例仅用于理解本方案，而不应理解为本方案的限定。

102、通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段。

本实施例中，通过图2所示出的流程图可知，终端设备可以在本地缓存多条预设路段对应的路段标识。或者，在终端设备与服务器通信质量较好的情况下，从服务器获取多条预设路段对应的路段标识。因此，终端设备将步骤101所得到的多条待评估路段对应的路段标识，与通过前述方式获取的多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段，由于每条预设路段对应一个路段标识，因此所确定的多条目标路段的路段标识与多条待评估路段的路段标识相同，且每条预设路段还具有对应的路段指纹特征。

示例性地，若多条预设路段包括预设路段1至预设路段5，且预设路段1对应路段标识“S1”，预设路段2对应路段标识“S2”，预设路段3对应路段标识“S3”，预设路段4对应路段标识“S4”，以及预设路段5对应路段标识“S5”。且基于步骤101的示例可知，待评估路段1对应路段标识“S1”，待评估路段2对应路段标识“S2”，以及待评估路段3对应路段标识“S3”，那么将前述5条预设路段与前述3条待评估路段基于路段标识进行匹配，将与多条待评估路段具有相同路段标识的预设路段确定为目标路段，即可得到预设路段1至预设路段3为目标路段。应理解，前述示例仅用于理解本方案，而不应理解为本方案的限定。

103、从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征。

本实施例中，通过图2所示出的流程图可知，终端设备不但可以在本地缓存多条预设路段对应的路段标识，还可以缓存每条预设路段具有对应的路段指纹特征。或者，在终端设备与服务器通信质量较好的情况下从服务器获取每条预设路段具有对应的路段指纹特征。基于此，在终端设备基于步骤102确定目标路段之后，可以从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，且路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量。例如，基于步骤102的示例，若多条预设路段包括预设路段1至预设路段5，且预设路段1至预设路段3为目标路段，那么终端设备可以预设路段1至预设路段5分别对应的路段指纹特征中，获取预设路段1至预设路段3所对应的路段指纹特征，预设路段1至预设路段3所对应的路段指纹特征即为每条目标路段对应的路段指纹特征。

104、对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的路段指纹特征。

本实施例中，终端设备对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，具体对每条待评估路段所包括的待评估定位点对应的待评估定位信息进行特征化处理，以得到每条待评估路段对应的路段指纹特征，该路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量。具体地，高程特征具体为路段所包括的定位点对应待评估定位信息的高程分布，且本申请中的高程分布呈现拉普拉斯分布(Laplace)。方向特征具体为路段所包括的定位点对应待评估定位信息的方向分布，且本申请中的方向分布呈现高斯分布(Gaussian)。横向偏移量用于计算待评估路段所包括的待评估定位点所对应待评估定位信息到道路的投影距离。

105、基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果。

本实施例中，终端设备基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果，该质量评估结果用于表征每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度。具体地，前述相似度小于预设阈值，则说明多条待评估路段与多条目标路段的相似度很低，即GPS定位的可靠性较低，而前述相似度大于或等于预设阈值，则说明多条待评估路段与多条目标路段的相似度较高，即GPS定位的可靠性较高。

应理解，在实际GPS导航场景下，根据用户所选择的待评估路线（即为导航路线）进行道路的匹配，匹配分为两种情况，一种情况是用户匹配结果是正确的，即质量评估结果表征每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度小于预设阈值，则说明多条待评估路段与多条目标路段的相似度很低，此时可知GPS定位质量较低，因此GPS定位的可靠性较低。其次，第二种情况是用户发生了偏航的情况，即匹配的目标路段与待评估路段错误，即使GPS的信号质量较好，但是由于匹配错误，依旧会导致每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度小于预设阈值，即多条待评估路段与多条目标路段的相似度很低，因此在前述场景下无法进行用户偏航检测。由此可知，道路匹配的可靠性决定终端设备是否能够在用户偏航时正确检测出来，而通过本方案所提供的定位信息质量评估可以避免目标路段与待评估路段匹配错误的情况，因此所得到的质量评估结果更为准确，从而在实际应用中减少因GPS定位质量差导致的偏航检测错误。

为便于理解，图5为本申请实施例提供的导航场景下的定位信息质量评估的一种场景示意图，如图5所示，D1指的是预设路线，D2指的是待评估路线（即用户的真实导航路线），D31至D35指的是目标路段，D41至D45指的是待评估路段。基于此，通过前述实施例所描述的方法可以得到待评估路线D2的的质量评估结果，且待评估路线D2的的质量评估结果用于表征目标路段D31至目标路段D35分别对应的路段指纹特征，与待评估路段D41至待评估路段D45分别对应的路段指纹特征之间的相似度，从图5上可知看出，所得到的路段指纹特征之间的相似度较低，即待评估路线D2与预设路线D2相似度较低，此时终端设备可以提醒用户出现GPS定位信号较差，或者提醒用户采用智能定位，避免出现移动载体基于错误的路线进行导航。

本实施例中，提供了一种定位信息质量评估的方法，采用上述方法，在不依赖人工标注和其它传感器设备的前提下，基于预设路线中预设路段对应的路段标识与实际待评估路段对应的路段指纹特征，确定每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度，相似度能够反映待评估路线的定位信息的可靠性，从而提升定位信息质量评估的准确度。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，待评估定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的路段指纹特征，具体包括：

对每条待评估路段的高度信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的高程特征；

对每条待评估路段的方向信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的方向特征；

对每条待评估路段的位置信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的横向偏移量。

本实施例中，待评估定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息，因此终端设备需要分别对待评估定位信息所包括的不同信息进行特征化处理，以得到不同信息分别对应的路段指纹特征。首先，终端设备需要对每条待评估路段的高度信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的高程特征。在实际应用中的大多数GPS定位场景下，基于GPS定位所得到的待评估定位信息和高程是紧密相关，而正常的定位点的高程特征会呈现轻微的波动，而对于偏离高程分布的结果，表征该GPS定位所得到的待评估定位信息出现了错误，因此终端设备具体计算每条待评估路段所包括的待评估定位点对应的高度信息的高程分布，从而得到每条待评估路段对应的高程特征，以及前述高程分布呈现拉普拉斯分布(Laplace)。

其次，终端设备需要对每条待评估路段的方向信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的方向特征。在实际应用中的大多数GPS导航的场景下，移动载体的方向会有较大程度的波动，若移动载体出现频繁的变道行为会导致所得到的位置细腻的方向造成较大的波动，因此终端设备具体计算每条待评估路段所包括的待评估定位点对应的方向信息的方向分布，从而得到每条待评估路段对应的方向特征，以及前述方向分布呈现高斯分布(Gaussian)。

再次，终端设备还需要对每条待评估路段的位置信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的横向偏移量。前述横向偏移量用于计算待评估路段所包括的待评估定位点对应的位置信息到道路的投影距离，该投影距离表征移动载体实际的横向的定位分布，由此可以标准道路宽度的信息。具体地，一条待评估路线分单车道和多车道，在单车道的情况下，移动载体的横向偏移量的分布为中心线上的高斯分布，然而在多车道的情况下，由于用户所在的车道并不可知，因此移动载体的横向偏移量的分布为多条中心线上的混合高斯分布(GMM)。

本实施例中，提供了一种路段指纹特征获取的方法，采用上述方法，细化终端设备分别对每条待评估的待评估定位信息所包括的高度信息以及方向信息进行分布计算，从而基于高度信息以及方向信息得到对应的高程特征以及方向特征，且具体对每条待评估路段中的待评估定位点的计算位置信息到道路的投影距离，以得到横向偏移量，使得待评估路段的路段指纹特征能够包括多个维度的特征，从而使得路段指纹特征更准确以及全面的从多个维度表征该路段本身的特征，以保证对路段指纹特征进行匹配时的准确度，进一步地提升定位信息质量评估的准确度。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果，具体包括：

基于每条待评估路段对应的高程特征与目标路段对应的高程特征，通过第一概率分布模型获取待评估路线的第一预测概率；

基于每条待评估路段对应的方向特征与目标路段对应的方向特征，通过第二概率分布模型获取待评估路线的第二预测概率；

基于每条待评估路段对应的横向偏移量与目标路段对应的横向偏移量，通过第三概率分布模型获取待评估路线的第三预测概率；

基于第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率，获取待评估路线的质量评估结果。

本实施例中，由于前述实施例中终端设备能够分别对待评估定位信息所包括的不同信息进行特征化处理，以得到不同信息分别对应的路段指纹特征，因此在计算质量评估结果的过程中，终端设备将每条待评估路段对应的高程特征与目标路段对应的高程特征，作为第一概率分布模型的输入，第一概率分布模型将输出处于待评估路线上所有待评估定位点的第一预测概率，基于所有待评估定位点的第一预测概率得到待评估路线的第一预测概率。

同理可知，终端设备将每条待评估路段对应的方向特征与目标路段对应的方向特征作为第二概率分布模型的输入，第二概率分布模型输出处于待评估路线上所有待评估定位点的第二预测概率，基于所有待评估定位点的第二预测概率得到待评估路线的第二预测概率。以及，终端设备将每条待评估路段对应的横向偏移量与目标路段对应的横向偏移量作为第三概率分布模型的输入，并且通过第三概率分布模型输出处于待评估路线上所有待评估定位点的第三预测概率，基于所有待评估定位点的第三预测概率得到待评估路线的第三预测概率。

基于此，终端设备将基于第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率，获取待评估路线的质量评估结果。具体地，终端设备计算第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率的联合概率，也就是将第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率进行乘积计算，所得到的乘积结果即为待评估路线的质量评估结果，该质量评估结果具体表征每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度，然后通过前述实施例所介绍的判断方法，基于相似度与预设阈值的大小对比结果确定GPS定位的可靠性。

本实施例中，提供了另一种定位信息质量评估的方法，采用上述方法，具体通过不同的特征信息基于对应的概率分布模型获取预测概率，以保证本方案的可行性。其次，计算多个预测概率结果的乘积自作为质量评估结果，从而使得质量评估结果学习到基于不同维度的道路指纹特征所得到的概率分布，因此所得到的质量评估结果能够更为准确地反映不同路段之间的相似性，进一步地提升定位信息质量评估的准确度。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，定位信息质量评估的方法还包括：

获取预设路线集合，其中，预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识，预设路线由多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，预设路段包括至少一个采集定位点，采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

对每条预设路段的采集定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征；

基于每条预设路段对应的高程特征的拉普拉斯分布，确定第一概率分布模型的分布参数，以得到第一概率分布模型；

基于每条预设路段对应的方向特征的高斯分布，确定第二概率分布模型的分布参数，以得到第二概率分布模型；

基于每条预设路段对应的横向偏移量的高斯分布/混合高斯分布，确定第三概率分布模型的分布参数，以得到第三概率分布模型。

本实施例中，由于前述实施例介绍了基于概率分布模型获取预测概率的方法，因此终端设备在进行定位信息质量评估之前，需要先构建概率分布模型。首先，终端设备获取预设路线集合，具体地，终端设备对多条历史导航路线进行提取清洗，并且将将人工采集的采集定位点和筛选得到的历史导航轨迹道路进行对应绑定，从而得到前述预设路线集合，由于采集定位点是由人工采集，准确性相对较高，因此可以保证后续使用的使用预设路线集合的信息的可靠性。

并且，前述预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识（link_id），预设路线由多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，预设路段包括至少一个采集定位点，采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息。例如，预设路线1由预设路段1以及预设路段2组成，预设路线2由预设路段3以及预设路段4组成，且预设路段1对应路段标识“S1”，预设路段2对应路段标识“S2”，预设路段3对应路段标识“S3”，以及预设路段4对应路段标识“S4”。且预设路段1包括采集定位点1以及采集定位点2，预设路段2包括采集定位点3，预设路段3包括采集定位点4以及采集定位点5，以及预设路段4包括采集定位点6。基于此，预设路段1包括采集定位点1对应的采集定位信息以及采集定位点2对应的采集定位信息。同理可知，预设路段2包括采集定位点3对应的采集定位信息，预设路段3包括采集定位点4对应的采集定位信息以及采集定位点5对应的采集定位信息，以及预设路段4包括采集定位点6对应的采集定位信息。

进一步地，然后通过前述实施例类似的方法对每条预设路段的采集定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征，具体特征化处理的过程此处不再赘述。基于此，终端设备基于每条预设路段对应的高程特征的拉普拉斯分布，确定第一概率分布模型的分布参数，以得到第一概率分布模型。基于每条预设路段对应的方向特征的高斯分布，确定第二概率分布模型的分布参数，以得到第二概率分布模型，以及基于每条预设路段对应的横向偏移量的高斯分布/混合高斯分布，确定第三概率分布模型的分布参数，以得到第三概率分布模型。

为了便于理解，请参阅图6，图6为本申请实施例提供的概率分布模型生成的一种实施例示意图，如图6所示，在步骤E1中获取预设路线集合，由于预设路线集合包括多条预设路线，而预设路线由多条预设路段组成，预设路段包括至少一个采集定位点，且采集定位点所包括的采集定位信息具体包括位置信息、高度信息以及方向信息。基于此，终端设备在步骤E21中，对每条预设路段的采集定位信息中的高度信息进行特征化处理，以得到每条预设路段对应的高程特征，同理，在步骤E22中，对每条预设路段的采集定位信息中的方向信息进行特征化处理，以得到每条预设路段对应的方向特征，以及在步骤E23中，对每条预设路段的采集定位信息中的位置信息进行特征化处理，以得到每条预设路段对应的横向偏移量。

进一步地，终端设备还需要在步骤E31中，基于步骤E21所得到的每条预设路段对应的高程特征，计算每条预设路段对应的高程特征的拉普拉斯分布。同理，在步骤E32中，基于步骤E22所得到的每条预设路段对应的方向特征，计算每条预设路段对应的方向特征的高斯分布，以及在步骤E33中，基于步骤E23所得到的每条预设路段对应的横向偏移量，计算每条预设路段对应的横向偏移量的高斯分布/混合高斯分布。基于此，终端设备在步骤E41中，基于步骤E31所得到的每条预设路段对应的高程特征的拉普拉斯分布，确定第一概率分布模型的分布参数，以得到第一概率分布模型。同理，在步骤E42中，基于步骤E32所得到的每条预设路段对应的方向特征的高斯分布，确定第二概率分布模型的分布参数，以得到第二概率分布模型。以及在步骤E43中，基于步骤E33所得到的每条预设路段对应的横向偏移量的高斯分布/混合高斯分布，确定第三概率分布模型的分布参数，以得到第三概率分布模型。应理解，图6示出的流程仅用于理解本方案，不应理解为本方案流程的具体限定。

本实施例中，提供了一种概率分布模型构建的方法，采用上述方法，通过预设路线集合中多条预设路线所携带的采集定位信息，由于采集定位信息是由人工采集的，准确性相对较高，因此所得到的概率分布模型可靠性也较高。其次，对采集定位信息进行不同维度的概率分布计算，以保证所得到概率分布模型的灵活性以及场景实用性，进一步地提升基于概率分布模型所得到的预测概率的可靠性以及灵活性。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，基于第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率，获取待评估路线的质量评估结果，具体包括：

计算第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率的联合概率；

若联合概率大于或等于预设阈值，则确定待评估路线的质量评估结果为每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度满足预设条件；

若联合概率小于预设阈值，则确定待评估路线的质量评估结果为每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度不满足预设条件。

本实施例中，终端设备计算第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率的联合概率，即前述实施例所说的将第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率进行乘积计算，所得到的乘积结果为联合概率。基于此，判断联合概率与预设阈值的大小对比，从而得到质量评估结果的不同表征。

具体地，在终端设备所得到的联合概率大于或等于预设阈值时，说明多条待评估路段与多条目标路段的相似度较高，由此确定评估路线的质量评估结果为每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度满足预设条件，也就是GPS定位的可靠性较高。基于此结果，在实际应用中，终端设备能够基于用户需求用户偏航检测，且所得到的偏航检测结果的准确度较高。其次，在终端设备所得到的联合概率小于预设阈值时，说明多条待评估路段与多条目标路段的相似度很低，由此确定待评估路线的质量评估结果为每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度不满足预设条件，此时可知GPS定位质量较低，因此GPS定位的可靠性较低。基于此结果，在实际应用中，终端设备此时可以提醒用户出现GPS定位信号较差，或者提醒用户采用智能定位，以避免较差的GPS定位信号导致导航出现偏航或其他问题，从而优化因用户较差的定位质量导致的导航过程的误发偏航。

本实施例中，提供了另一种定位信息质量评估的方法，采用上述方法，通过计算得到联合概率能够准确表征不同维度对定位信息质量的评估，因此基于联合概率与预设阈值的大小对比能够准确地表征路段指纹特征之间的相似度，进一步地保证定位信息质量评估的准确度。其次，终端设备基于不同的质量评估结果，能够在具体应用场景中进行不同的应用操作，由此提升本方案的实用性以及灵活性。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，定位信息质量评估的方法还包括：

获取多个采集定位点，其中，采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

基于多个采集定位点构建预设路线集合，其中，预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识，预设路线由多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，预设路段包括至少一个采集定位点。

本实施例中，终端设备还需要获取多个采集定位点，该采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息。具体地，首先终端设备可以获取用户在预设时间周期内的历史导航数据，对历史导航数据进行分析处理以得到多条历史导航路线，通过用户实际导航路线和历史导航轨迹进行相似度估计，将相似度大于阈值的历史导航轨迹筛选出来，被筛选出来的历史导航轨迹为与实际导航路线相似度较大，即可靠性较高的历史导航轨迹，此时每条被筛选出来的历史导航轨迹也是由多条历史导航路段组成，且每条历史导航路段中也包括至少一个历史定位点。

基于此，通过人工采集获取多个采集定位点，每个采集定位点均具有位置信息、高度信息以及方向信息，将前述采集定位点和筛选得到的历史导航轨迹上历史定位点进行相似度计算，将采集定位点绑定于相似度大于预设阈值的历史定位点所在的历史导航轨迹上，从而确定每个历史定位点所对应的位的定位信息为采集定位点包括采集定位信息，或者说将历史定位点的定位信息替换为采集定位点的采集定位信息。

进一步地，在完成采集定位点绑定后，基于绑定完成的采集定位点构建预设路线集合，该预设路线集合包括多条预设路线，前述预设路线即为历史导航轨迹上所包括的历史定位点被采集定位点替换后的路线，因此每条预设路线对应一个路线标识，预设路线由多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，且预设路段包括至少一个采集定位点，此时采集定位点包括位置信息、高度信息以及方向信息。

本实施例中，提供了一种构建预设路线集合的方法，采用上述方法，通过对历史导航数据进行提取清洗，筛选出可靠性较高的历史导航轨迹，并且将人工采集的采集定位点与历史导航轨迹中包括的历史定位点进行匹配以及替换，从而完成采集定位点与历史导航轨迹的绑定，由于多个采集定位点是由人工采集的，准确性相对较高，因此使得多条预设路线上每个采集定位点对应的采集定位信息可靠性和质量可以得到很好的保证，进一步地提升后续定位信息质量评估的可靠性。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，定位信息质量评估的方法还包括：

对多条预设路线进行区块划分处理，得到区块集合，其中，区块集合包括多个区块，每个区块对应一个区块标识，区块包括至少一条预设路线；

基于预设路线集合以及区块集合，生成第一对应关系，其中，第一对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系。

本实施例中，在完成预设路线集合的构建后，终端设备将对预设路线集合中的多条预设路线进行区块划分处理，得到区块集合，具体对多条预设路线标识进行区块编码，例如采用GeoHash的编码方式对多条预设路线标识进行编码，由此得到多个区块，由此得到包括多个区块的集合，且每个区块对应一个区块标识（block_id），而每个区块包括至少一条预设路线。

基于此，终端设备将预设路线集合以及区块集合导入后台服务可用的数据库中。由于预设路线集合中多条预设路线进行划分后会被分配至多个区块中，且每个区块包括至少一条预设路线，而每个区块对应一个区块标识，每条预设路线对应一个路线标识，因此终端设备基于预设路线集合以及区块集合，能够生成第一对应关系，该第一对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系，并且将第一对应关系存储于后台服务可用的数据库，或者将第一对应关系发送至云服务器进行云端存储，具体此处不做限定。

具体地，基于第一对应关系可知，一个路线标识都有一个唯一的区块标识对应，而一个区块标识至少对应一个路线标识。例如，预设路线集合包括预设路线1、预设路线2、预设路线3以及预设路线4，基于GeoHash的编码方式对预设路线1至预设路线4进行编码后得到区块1以及区块2，区块集合包括区块1以及区块2，并且区块1包括预设路线1，而区块2包括预设路线2、预设路线3以及预设路线4。若预设路线1对应路线标识“L1”，预设路线2对应路线标识“L2”，预设路线3对应路线标识“L3”，以及预设路线4对应路线标识“L4”，且区块1对应区块标识“B1”以及区块2对应区块标识“B2”。那么所得到的第一对应关系为区块标识“B1”对应路线标识“L1”，而区块标识“B2”对应路线标识“L2”、路线标识“L3”以及路线标识“L4”。应理解，前述示例仅用于理解本方案，而不应理解为对本方案的限定。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，待评估路线对应一个路线标识；

在获取待评估路线之后，定位信息质量评估的方法还包括：

基于待评估路线对应的路线标识，通过第一对应关系确定待评估路线对应的目标区块；

获取目标区块所包括的所有预设路段；

通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定目标路段，具体包括：

通过多条待评估路段对应的路段标识，与目标区块所包括的所有预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从目标区块所包括的所有预设路段中确定目标路段。

本实施例中，待评估路线对应一个路线标识，基于此，终端设备在获取待评估路线之后，由于第一对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系，因此进一步地基于待评估路线对应的路线标识，通过前述第一对应关系确定待评估路线对应的目标区块，也就是确定待评估路线属于哪个区块，然后终端设备可以从本地存储获取目标区块所包括的所有预设路段对应的路段标识，或者基于云服务下发的目标区块所包括的所有预设路段对应的路段标识，以导入到本地的缓存库中供后续使用。

例如，第一对应关系为区块标识“B1”对应路线标识“L1”，而区块标识“B2”对应路线标识“L2”、路线标识“L3”以及路线标识“L4”，而待评估路线对应的路线标识的为“L2”，区块标识“B2”对应路线标识“L2”至路线标识“L4”，由此可以确定待评估路线属于区块标识“B2”所指示的区块2，由此终端设备将获取区块2所包括的所有预设路段对应的路段标识。

基于此，终端设备在获取到目标区块所包括的所有预设路段对应的路段标识后，通过多条待评估路段对应的路段标识，与目标区块所包括的所有预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从目标区块所包括的所有预设路段中确定目标路段。

例如，预设路线1对应路线标识“L1”，预设路线2对应路线标识“L2”，预设路线3对应路线标识“L3”，以及预设路线4对应路线标识“L4”，预设路线1包括预设路段1，预设路线2包括预设路段2以及预设路段3，预设路线3包括预设路段4，以及预设路线4包括预设路段5。且预设路段1对应路段标识“S1”，预设路段2对应路段标识“S2”，预设路段3对应路段标识“S3”，预设路段4对应路段标识“S4”，以及预设路段5对应路段标识“S5”。若所确定的目标区块为区块2，基于前述示例的第一对应关系可知，区块标识“B2”对应路线标识“L2”、路线标识“L3”以及路线标识“L4”，因此目标区块所包括的所有预设路线为预设路线2至预设路线4，进一步地可知目标区块所包括的所有预设路段为预设路段2至预设路段5。基于此，若多条待评估路段对应的路段标识为路段标识“S3”以及路段标识“S4”，那么与前述路段标识进行匹配可知，预设路段3对应路段标识“S3以及预设路段4对应路段标识“S4”，因此可以从区块2中确定预设路段3以及预设路段4，即目标路段包括预设路段3以及预设路段4。应理解，前述示例仅用于理解本方案，而不应理解为本方案的限定。

本实施例中，提供了另一种定位信息质量评估的方法，采用上述方法，通过对多条预设路线进行区块划分处理得到多个区块，且区块包括至少一条预设路线，由此可以得到每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系。因此在实际GPS导航场景中，具体定位信息质量评估的步骤中通过每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系能够确定从确定待评估路线所属区块，然后从所属区块中获取与多条待评估路段对应的路段标识匹配的目标路段，从而提升确定目标路段的效率，且保证所确定目标路段的可靠性。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，定位信息质量评估的方法还包括：

对每条预设路段的定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征，其中，路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

基于预设路线集合、区块集合以及每条预设路段对应的路段指纹特征，生成第二对应关系，其中，第二对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路段对应的路段指纹特征的对应关系。

本实施例中，终端设备在完成预设路线集合的构建，以及对预设路线集合中的多条预设路线进行区块划分处理，得到区块集合后，还可以进一步地对每条预设路段的定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征，前述路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量，特征话处理得到具体路段指纹特征的方法与前述实施例类似，此处不再赘述。

基于此，终端设备将预设路线集合、区块集合以及每条预设路段对应的路段指纹特征共同导入后台服务可用的数据库中。由于预设路线集合中多条预设路线进行划分后会被分配至多个区块中，且每个区块包括至少一条预设路线，每条预设路线包括多条预设路段，且每条预设路段具有对应的路段指纹特征，因此终端设备基于预设路线集合、区块集合以及每条预设路段对应的路段指纹特征，能够生成第二对应关系，该第二对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路段对应的路段指纹特征的对应关系，并且将第二对应关系存储于后台服务可用的数据库，或者将第二对应关系发送至云服务器进行云端存储，具体此处不做限定。

具体地，基于第二对应关系可知，一个条预设路段对应的路段指纹特征都有一个唯一的区块标识对应，而一个区块标识至少对应一条预设路段对应的路段指纹特征。例如，预设路线集合包括预设路线1以及预设路线2，预设路线1包括预设路段1以及预设路段2，预设路线2包括预设路段3，预设路段4以及预设路段5，且区块1包括预设路线1，区块2包括预设路线2。若区块1对应区块标识“B1”以及区块2对应区块标识“B2”。由于通过前述方法能够每条预设路段对应的路段指纹特征，因此区块标识“B1”可以对应预设路线1所包括的所有预设路段对应的路段指纹特征，即区块标识“B1”对应预设路线1对应的路段指纹特征以及预设路线2对应的路段指纹特征，同理，区块标识“B2”可以对应预设路线2所包括的所有预设路段对应的路段指纹特征，即区块标识“B2”对应预设路线3对应的路段指纹特征、预设路线4对应的路段指纹特征以及预设路线5对应的路段指纹特征。应理解，前述示例仅用于理解本方案，而不应理解为对本方案的限定。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，待评估路线对应一个路线标识；

在获取待评估路线之后，定位信息质量评估的方法还包括：

基于待评估路线对应的路线标识，通过第一对应关系确定待评估路线对应的目标区块；

基于目标区块的区块标识，通过第二对应关系确定目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征；

从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，具体包括：

从与目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征。

本实施例中，待评估路线对应一个路线标识，基于此，终端设备在获取待评估路线之后，由于第一对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系，因此进一步地基于待评估路线对应的路线标识，通过前述第一对应关系确定待评估路线对应的目标区块，也就是确定待评估路线属于哪个区块，具体确目标区块的方法与前述实施例类似，此处不再赘述。

进一步地，由于第二对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路段对应的路段指纹特征的对应关系，因此终端设备将基于目标区块的区块标识，通过第二对应关系确定目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征，也就是将目标区块对应的所有预设路段所对应的路段指纹特征全部获取。然后终端设备将从与目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征。

例如，第二对应关系为区块标识“B1”对应预设路线1对应的路段指纹特征以及预设路线2对应的路段指纹特征，以及区块标识“B2”对应预设路线3对应的路段指纹特征、预设路线4对应的路段指纹特征以及预设路线5对应的路段指纹特征。若所确定的目标区块对应的区块标识为“B2”，那么终端设备可以获取区块标识“B2”对应预设路线3对应的路段指纹特征、预设路线4对应的路段指纹特征以及预设路线5对应的路段指纹特征。进一步地，基于前述示例，若目标路段包括预设路段3以及预设路段4，那么终端设备将从区块标识“B2”对应预设路线3对应的路段指纹特征、预设路线4对应的路段指纹特征以及预设路线5对应的路段指纹特征中，获取预设路线3对应的路段指纹特征、预设路线4对应的路段指纹特征，即获取每条目标路段对应的路段指纹特征。应理解，前述示例仅用于理解本方案，而不应理解为本方案的限定。

本实施例中，提供了另一种定位信息质量评估的方法，采用上述方法，通过对多条预设路线进行区块划分处理得到多个区块，且区块包括至少一条预设路线，由此可以得到每个区块的区块标识与每条预设路段对应的路段指纹特征的对应关系。因此在实际GPS导航场景中，具体定位信息质量评估的步骤中通过区块标识与路线标识之间的对应关系能够确定从确定待评估路线所属区块，且基于路段指纹特征的对应关系确定所属区块中预设路段所对应的路段指纹特征，由此可以从所属区块中预设路段所对应的路段指纹特征中直接获取每条目标路段对应的路段指纹特征，从而提升路段指纹特征获取的效率，且保证所确定路段指纹特征的可靠性。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估的方法一个可选实施例中，获取待评估路线，具体包括：

基于导航指令确定待选择规划路线集合，其中，导航指令携带出发地以及目的地，待选择规划路线集合包括多条出发地到目的地之间的规划路线，每条规划路线对应一个规划路线标识；

基于路线选择指令从待选择规划路线集合中确定待评估路线，其中，路线选择指令携带目标规划路线标识，目标规划路线标识指示待评估路线。

本实施例中，在用户进行GPS导航时，用户先选择出发地以及目的地以生成导航指令，以使得终端设备获取导航指令，且导航指令携带出发地以及目的地。基于此，终端设备基于导航指令所携带的携带出发地以及目的地确定待选择规划路线集合，该待选择规划路线集合包括多条出发地到目的地之间的规划路线，且每条规划路线对应一个规划路线标识。

基于此，用户对从多条规划路线中选择一条作为待评估路线（即真实导航路线），被选择的规划路线对应的规划路线标识即为目标规划路线标识，且目标规划路线标识指示待评估路线。例如，待选择规划路线集合包括规划路线1，规划路线2以及规划路线3，且规划路线1对应规划路线标识“L1”，规划路线2对应规划路线标识“L2”以及规划路线3对应规划路线标识“L3”。若用户对规划路线1进行选择，则规划路线1为待评估路线，且由此生成路线选择指令，路线选择指令携带目标规划路线标识，目标规划路线标识为规划路线标识“L1”，因此终端设备基于路线选择指令所携带的目标规划路线标识“L1”可知，用户选择的是目标规划路线标识“L1”指示的待评估路线（即规划路线1）。

应理解，在实际应用中，终端设备具体在导航显示页面显示所得到的多条出发地到目的地之间的规划路线，然后用户对导航显示页面所显示的多条规划路线进行选择操作，即可生成携带目标规划路线标识路线选择指令，从而使得终端设备在确定待评估路线后，进一步地在导航显示页面显示待评估路线，以使得用户基于所显示的待评估路线进行导航。为了便于理解，图7为本申请实施例提供的导航显示页面的界面示意图，如图7中（A）图所示，F1指的是出发地，F2指的是目的地，F31以及F32均指的是出发地F1到目的地F2之间的规划路线。用户基于图中（A）图所示出的导航显示页面上的规划路线F32进行选择，则可以得到如图7中（B）图所示出的导航显示页面，且该导航显示页面上仅包括出发地F1到目的地F2之间的规划路线F32。应理解，图7的示例仅用于理解本方案，而不应理解为本方案的限定。

本实施例中，提供了另一种定位信息质量评估的方法，采用上述方法，基于导航指令确定多条出发地到目的地之间的规划路线，并且基于用户需求生成的路线选择指令从待选择规划路线集合中确定待评估路线，从而保证所得到的待评估路线为用户所需的导航路线，因此所得到的定位信息质量评估更符合用户需求，从而提升定位信息质量评估在实际场景应用下的可靠性以及实用性。

图8为本申请实施例提供的一种定位信息质量评估装置800的结构示意图，如图8所示，该定位信息质量评估装置800包括：

获取模块801，用于获取待评估路线，其中，待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识，待评估路段包括至少一个待评估定位点，待评估定位点包括待评估定位信息；

匹配模块802，用于通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从多条预设路段中确定多条目标路段，其中，每条预设路段对应一个路段标识，且多条目标路段的路段标识与多条待评估路段的路段标识相同，每条预设路段具有对应的路段指纹特征；

获取模块801，还用于从每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，其中，路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

处理模块803，用于对每条待评估路段的待评估定位信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的路段指纹特征；

获取模块801，还用于基于每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征，获取待评估路线的质量评估结果，其中，质量评估结果用于表征每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，待评估定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

处理模块803，具体用于对每条待评估路段的高度信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的高程特征；

对每条待评估路段的方向信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的方向特征；

对每条待评估路段的位置信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的横向偏移量。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，获取模块801，具体用于基于每条待评估路段对应的高程特征与目标路段对应的高程特征，通过第一概率分布模型获取待评估路线的第一预测概率；

基于每条待评估路段对应的方向特征与目标路段对应的方向特征，通过第二概率分布模型获取待评估路线的第二预测概率；

基于每条待评估路段对应的横向偏移量与目标路段对应的横向偏移量，通过第三概率分布模型获取待评估路线的第三预测概率；

基于第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率，获取待评估路线的质量评估结果。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，定位信息质量评估装置800还包括确定模块804；

获取模块801，还用于获取预设路线集合，其中，预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识，预设路线由多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，预设路段包括至少一个采集定位点，采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

处理模块803，还用于对每条预设路段的采集定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征；

确定模块804，用于基于每条预设路段对应的高程特征的拉普拉斯分布，确定第一概率分布模型的分布参数，以得到第一概率分布模型；

确定模块804，还用于基于每条预设路段对应的方向特征的高斯分布，确定第二概率分布模型的分布参数，以得到第二概率分布模型；

确定模块804，还用于基于每条预设路段对应的横向偏移量的高斯分布/混合高斯分布，确定第三概率分布模型的分布参数，以得到第三概率分布模型。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，获取模块801，具体用于计算第一预测概率、第二预测概率以及第三预测概率的联合概率；

若联合概率大于或等于预设阈值，则确定待评估路线的质量评估结果为每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度满足预设条件；

若联合概率小于预设阈值，则确定待评估路线的质量评估结果为每条待评估路段对应的路段指纹特征与每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度不满足预设条件。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，定位信息质量评估装置800还包括构建模块805；

获取模块801，还用于获取多个采集定位点，其中，采集定位点包括采集定位信息，采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

构建模块805，用于基于多个采集定位点构建预设路线集合，其中，预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识，预设路线由多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，预设路段包括至少一个采集定位点。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，定位信息质量评估装置800还包括生成模块806；

处理模块803，还用于对多条预设路线进行区块划分处理，得到区块集合，其中，区块集合包括多个区块，每个区块对应一个区块标识，区块包括至少一条预设路线；

生成模块806，用于基于预设路线集合以及区块集合，生成第一对应关系，其中，第一对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，待评估路线对应一个路线标识；

确定模块804，还用于获取模块801获取待评估路线之后，基于待评估路线对应的路线标识，通过第一对应关系确定待评估路线对应的目标区块；

获取模块801，还用于获取目标区块所包括的所有预设路段；

确定模块804，具体用于通过多条待评估路段对应的路段标识，与目标区块所包括的所有预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从目标区块所包括的所有预设路段中确定目标路段。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，处理模块803，还用于对每条预设路段的定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征，其中，路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

生成模块806，还用于基于预设路线集合、区块集合以及每条预设路段对应的路段指纹特征，生成第二对应关系，其中，第二对应关系为每个区块的区块标识与每条预设路段对应的路段指纹特征的对应关系。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，待评估路线对应一个路线标识；

确定模块804，还用于获取模块获取待评估路线之后，基于待评估路线对应的路线标识，通过第一对应关系确定待评估路线对应的目标区块；

确定模块804，还用于基于目标区块的区块标识，通过第二对应关系确定目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征；

获取模块801，具体用于从与目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的定位信息质量评估装置800的另一实施例中，获取模块801，具体用于基于导航指令确定待选择规划路线集合，其中，导航指令携带出发地以及目的地，待选择规划路线集合包括多条出发地到目的地之间的规划路线，每条规划路线对应一个规划路线标识；

基于路线选择指令从待选择规划路线集合中确定待评估路线，其中，路线选择指令携带目标规划路线标识，目标规划路线标识指示待评估路线。

本申请实施例还提供了另一种定位信息质量评估装置，定位信息质量评估装置部署于终端设备，如图9所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。以终端设备为手机为例进行说明：

图9示出的是与本申请实施例提供的终端相关的部分结构的框图。参考图9，该终端包括：射频（Radio Frequency，RF）电路1110、存储器1120、输入单元1130、显示单元1140、传感器1150、音频电路1160、无线保真（wireless fidelity，WiFi）模块1170、处理器1180、以及电源1190等部件。本领域技术人员可以理解，图9中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图9对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

RF电路1110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1180处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路1110包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器（Low NoiseAmplifier，LNA）、双工器等。此外，RF电路1110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统（Global System of Mobile communication，GSM）、通用分组无线服务（General PacketRadio Service，GPRS）、码分多址（Code Division Multiple Access，CDMA）、宽带码分多址（Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA）、长期演进 （Long Term Evolution，LTE）、电子邮件、短消息服务（Short Messaging Service，SMS）等。

存储器1120可用于存储软件程序以及模块，处理器1180通过运行存储在存储器1120的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1120可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器1120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元1130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的对象设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1130可包括触控面板1131以及其他输入设备1132。触控面板1131，也称为触摸屏，可收集对象在其上或附近的触摸操作（比如对象使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1131上或在触控面板1131附近的操作），并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板1131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测对象的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1180，并能接收处理器1180发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1131。除了触控面板1131，输入单元1130还可以包括其他输入设备1132。具体地，其他输入设备1132可以包括但不限于物理键盘、功能键（比如音量控制按键、开关按键等）、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元1140可用于显示由对象输入的信息或提供给对象的信息以及手机的各种菜单。显示单元1140可包括显示面板1141，可选的，可以采用液晶显示器（LiquidCrystal Display，LCD）、有机发光二极管（Organic Light-Emitting Diode，OLED）等形式来配置显示面板1141。进一步的，触控面板1131可覆盖显示面板1141，当触控面板1131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1180以确定触摸事件的类型，随后处理器1180根据触摸事件的类型在显示面板1141上提供相应的视觉输出。虽然在图9中，触控面板1131与显示面板1141是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1131与显示面板1141集成而实现手机的输入和输出功能。

手机还可包括至少一种传感器1150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1141的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板1141和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上（一般为三轴）加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用（比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准）、振动识别相关功能（比如计步器、敲击）等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，此处不做赘述。

音频电路1160、扬声器1161，传声器1162可提供对象与手机之间的音频接口。音频电路1160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1161，由扬声器1161转换为声音信号输出；另一方面，传声器1162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1180处理后，经RF电路1110以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器1120以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1170可以帮助对象收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为对象提供了无线的宽带互联网访问。虽然图9示出了WiFi模块1170，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成。

处理器1180是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1120内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器1180可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器1180可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、对象界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1180中。

手机还包括给各个部件供电的电源1190（比如电池），优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1180逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，此处不做赘述。

在本申请实施例中，该终端所包括的处理器1180用于执行如图3所示实施例以及图3对应的各个实施例。

本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述图3所示实施例描述的方法中终端设备所执行的步骤。

本申请实施例中还提供一种包括程序的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述图3所示实施例描述的方法中终端设备所执行的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如至少两个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到至少两个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个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（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种定位信息质量评估的方法，其特征在于，包括：

获取待评估路线，其中，所述待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识，所述待评估路段包括至少一个待评估定位点，所述待评估定位点包括待评估定位信息；所述待评估定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从所述多条预设路段中确定多条目标路段，其中，每条预设路段对应一个路段标识，且所述多条目标路段的路段标识与所述多条待评估路段的路段标识相同，每条预设路段具有对应的路段指纹特征；

从所述每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，其中，所述路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

对每条待评估路段的高度信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的高程特征；所述高程特征呈现普拉斯分布；

对每条待评估路段的方向信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的方向特征；所述方向特征呈现高斯分布；

对每条待评估路段的位置信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的横向偏移量；所述横向偏移量用于计算所述待评估路段所包括的所述待评估定位点所对应的所述待评估定位信息到道路的投影距离；

基于每条待评估路段对应的高程特征与所述目标路段对应的高程特征，通过第一概率分布模型获取所述待评估路线的第一预测概率；

基于每条待评估路段对应的方向特征与所述目标路段对应的方向特征，通过第二概率分布模型获取所述待评估路线的第二预测概率；

基于每条待评估路段对应的横向偏移量与所述目标路段对应的横向偏移量，通过第三概率分布模型获取所述待评估路线的第三预测概率；

基于所述第一预测概率、所述第二预测概率以及所述第三预测概率，获取所述待评估路线的质量评估结果；其中，所述质量评估结果用于表征所述每条待评估路段对应的路段指纹特征与所述每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预设路线集合，其中，所述预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识，所述预设路线由所述多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，所述预设路段包括至少一个采集定位点，所述采集定位点包括采集定位信息，所述采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

对每条预设路段的采集定位信息进行特征化处理，得到每条预设路段对应的路段指纹特征；

基于所述每条预设路段对应的高程特征的拉普拉斯分布，确定所述第一概率分布模型的分布参数，以得到所述第一概率分布模型；

基于所述每条预设路段对应的方向特征的高斯分布，确定所述第二概率分布模型的分布参数，以得到所述第二概率分布模型；

基于所述每条预设路段对应的横向偏移量的高斯分布/混合高斯分布，确定所述第三概率分布模型的分布参数，以得到所述第三概率分布模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一预测概率、所述第二预测概率以及所述第三预测概率，获取所述待评估路线的质量评估结果，包括：

计算所述第一预测概率、所述第二预测概率以及所述第三预测概率的联合概率；

若所述联合概率大于或等于预设阈值，则确定所述待评估路线的质量评估结果为所述每条待评估路段对应的路段指纹特征与所述每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度满足预设条件；

若所述联合概率小于所述预设阈值，则确定所述待评估路线的质量评估结果为所述每条待评估路段对应的路段指纹特征与所述每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度不满足预设条件。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个采集定位点，其中，所述采集定位点包括采集定位信息，所述采集定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

基于所述多个采集定位点构建预设路线集合，其中，所述预设路线集合包括多条预设路线，每条预设路线对应一个路线标识，所述预设路线由所述多条预设路段组成，每条预设路段对应一个路段标识，所述预设路段包括至少一个所述采集定位点。

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：

对所述多条预设路线进行区块划分处理，得到区块集合，其中，所述区块集合包括多个区块，每个区块对应一个区块标识，所述区块包括至少一条所述预设路线；

基于所述预设路线集合以及所述区块集合，生成第一对应关系，其中，所述第一对应关系为所述每个区块的区块标识与每条预设路线的路线标识之间的对应关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述待评估路线对应一个路线标识；

在所述获取待评估路线之后，所述方法还包括：

基于所述待评估路线对应的路线标识，通过所述第一对应关系确定所述待评估路线对应的目标区块；

获取所述目标区块所包括的所有预设路段；

所述通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从所述多条预设路段中确定目标路段，包括：

通过多条待评估路段对应的路段标识，与所述目标区块所包括的所有预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从所述目标区块所包括的所有预设路段中确定目标路段。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对每条预设路段的定位信息进行特征化处理，得到所述每条预设路段对应的路段指纹特征，其中，所述路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

基于所述预设路线集合、所述区块集合以及所述每条预设路段对应的路段指纹特征，生成第二对应关系，其中，所述第二对应关系为每个区块的区块标识与所述每条预设路段对应的路段指纹特征的对应关系。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述待评估路线对应一个路线标识；

在所述获取待评估路线之后，所述方法还包括：

基于所述待评估路线对应的路线标识，通过所述第一对应关系确定所述待评估路线对应的目标区块；

基于所述目标区块的区块标识，通过所述第二对应关系确定所述目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征；

所述从所述每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取所述每条目标路段对应的路段指纹特征，包括：

从所述与所述目标区块对应的至少一个预设路段所对应的路段指纹特征中，获取所述每条目标路段对应的路段指纹特征。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待评估路线，包括：

基于导航指令确定待选择规划路线集合，其中，所述导航指令携带出发地以及目的地，所述待选择规划路线集合包括多条所述出发地到所述目的地之间的规划路线，每条规划路线对应一个规划路线标识；

基于路线选择指令从所述待选择规划路线集合中确定所述待评估路线，其中，所述路线选择指令携带目标规划路线标识，所述目标规划路线标识指示所述待评估路线。

10.一种定位信息质量评估装置，其特征在于，所述定位信息质量评估装置包括：

获取模块，用于获取待评估路线，其中，所述待评估路线由多条待评估路段组成，每条待评估路段对应一个路段标识，所述待评估路段包括至少一个待评估定位点，所述待评估定位点包括待评估定位信息；所述待评估定位信息包括位置信息、高度信息以及方向信息；

匹配模块，用于通过多条待评估路段对应的路段标识与多条预设路段对应的路段标识进行匹配处理，从所述多条预设路段中确定多条目标路段，其中，每条预设路段对应一个路段标识，且所述多条目标路段的路段标识与所述多条待评估路段的路段标识相同，每条预设路段具有对应的路段指纹特征；

所述获取模块，还用于从所述每条预设路段对应的路段指纹特征中，获取每条目标路段对应的路段指纹特征，其中，所述路段指纹特征包括高程特征、方向特征以及横向偏移量；

处理模块，用于对每条待评估路段的高度信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的高程特征；对每条待评估路段的方向信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的方向特征；对每条待评估路段的位置信息进行特征化处理，得到每条待评估路段对应的横向偏移量；所述高程特征呈现普拉斯分布；所述方向特征呈现高斯分布；所述横向偏移量用于计算所述待评估路段所包括的所述待评估定位点所对应的所述待评估定位信息到道路的投影距离；

所述获取模块，还用于基于每条待评估路段对应的高程特征与所述目标路段对应的高程特征，通过第一概率分布模型获取所述待评估路线的第一预测概率；基于每条待评估路段对应的方向特征与所述目标路段对应的方向特征，通过第二概率分布模型获取所述待评估路线的第二预测概率；基于每条待评估路段对应的横向偏移量与所述目标路段对应的横向偏移量，通过第三概率分布模型获取所述待评估路线的第三预测概率；基于所述第一预测概率、所述第二预测概率以及所述第三预测概率，获取所述待评估路线的质量评估结果；其中，所述质量评估结果用于表征所述每条待评估路段对应的路段指纹特征与所述每条目标路段对应的路段指纹特征之间的相似度。

11.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、收发器、处理器以及总线系统；

其中，所述存储器用于存储程序；

所述处理器用于执行所述存储器中的程序，以实现权利要求1至9中任一项所述的方法；

所述总线系统用于连接所述存储器以及所述处理器，以使所述存储器以及所述处理器进行通信。

12.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至9中任一项所述的方法。

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