CN115166790A - 道路数据的处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种道路数据的处理方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：确定车辆行驶轨迹中包括的至少一个轨迹分段；确定车辆行驶轨迹在目标地图中对应的目标区域范围，获取目标地图中属于目标区域范围的至少一个道路分段；若至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合；在不属于至少一个第一分段集合的轨迹分段和不属于至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合。可以将车辆行驶轨迹匹配到包含目标路网的目标地图中，以此实现基于车辆行驶轨迹重新确定出与车辆实际行驶的道路相符的、由分段集合中的道路分段构成的路径。

Description

道路数据的处理方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种道路数据的处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

车辆在行驶过程中是依靠车辆中安装的定位装置进行定位的，该定位装置例如是全球定位系统(Global Positioning System，简写为GPS)。而由于定位技术的限制，通过定位装置定位得到的车辆位置与车辆实际所在位置之间可能存在一定误差。

相关技术中，在获得多个连续的车辆位置之后，设备可以根据这些车辆位置确定车辆的车辆行驶轨迹。由于定位得到的车辆位置并不是完全精确的，因此基于车辆位置所确定出的车辆行驶轨迹也相应并不是完全准确的。比如说，有两条离得比较近的道路A和道路B，某车辆实际是行驶在道路B中的，但是由于定位误差的存在，最终可能被设备处理成该车辆是行驶在道路A中的，那么这样的一段车辆行驶轨迹就是与实际情况不符的。

在另一方面，在车辆行驶的过程中，会通过车辆中安装的传感器采集传感信息，这些传感信息是与采集它们时车辆所在的采集道路相关联的。后续会基于传感信息以及采集道路做一些数据挖掘的工作。而由于定位误差的存在，往往会导致传感信息匹配到错误的道路上，这将会影响后续的数据挖掘工作的准确性。因此，相关技术中亟需一种能够将车辆的车辆行驶轨迹正确的匹配到实际行驶的道路中的技术方案。

发明内容

本发明实施例提供一种道路数据的处理方法、装置、设备和存储介质，用以实现将车辆的车辆行驶轨迹正确的匹配到实际行驶的道路。

第一方面，本发明实施例提供一种道路数据的处理方法，该方法包括：

确定车辆行驶轨迹中包括的至少一个轨迹分段；

确定所述车辆行驶轨迹在目标地图中对应的目标区域范围，获取所述目标地图中属于所述目标区域范围的至少一个道路分段；

若所述至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合，所述第一分段集合包括一一对应的所述第一道路分段和所述第一轨迹分段，所述第一轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中的每一个轨迹分段；

基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，所述第二分段集合包括一一对应的第二道路分段和第二轨迹分段。

可选地，所述第一轨迹分段与任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第一相似度；

所述第一轨迹分段的各关键点分别和所述任一道路分段的各关键点之间的第二相似度；

基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段对应的属性信息确定的第三相似度。

可选地，所述第一相似度是基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间的欧氏距离确定的。

可选地，所述第一轨迹分段的关键点包括所述第一轨迹分段的两个端点，所述任一道路分段的关键点包括所述任一道路分段的两个端点；

所述第二相似度是基于所述第一轨迹分段的各端点分别和所述任一道路分段的各端点之间的距离确定的。

可选地，所述若所述至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合，包括：

若所述至少一个道路分段与所述第一轨迹分段之间的相似度的最大值大于第一预设阈值，则将所述最大值对应的第一道路分段与所述第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

可选地，所述基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，包括：

若所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中存在与第二轨迹分段之间的相似度满足第二预设条件的第二道路分段，则将所述第二道路分段与所述第二轨迹分段确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段，所述第二轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段中的每一个轨迹分段。

可选地，所述第二轨迹分段与所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第二轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第四相似度；

所述第二轨迹分段的各关键点分别和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段的各关键点之间的第五相似度；

基于所述第二轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段对应的属性信息确定的第六相似度。

可选地，所述第一分段集合中具有一一对应关系的第一轨迹分段和第一道路分段相对应的端点间具有匹配关系；

所述基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，包括：

若所述第二轨迹分段的两个端点和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段的两个端点中存在具有匹配关系的端点，则提高所述第二轨迹分段和所述任一道路分段之间的相似度；

若所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段与所述第二轨迹分段之间的相似度的最大值大于第二预设阈值，则将所述最大值对应的第二道路分段与所述第二轨迹分段，确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

可选地，在确定第二分段集合之后，所述方法还包括：

获取所述第一分段集合以及所述第二分段集合中各轨迹分段对应的道路采集数据，所述道路采集数据是车辆沿所述车辆行车轨迹在行驶过程中进行采集的；

将所述各轨迹分段对应的道路采集数据关联到所述第一分段集合以及所述第二分段集合中对应的道路分段。

第二方面，本发明实施例提供一种道路数据的处理装置，包括：

确定模块，用于确定车辆行驶轨迹中包括的至少一个轨迹分段；确定所述车辆行驶轨迹在目标地图中对应的目标区域范围，获取所述目标地图中属于所述目标区域范围的至少一个道路分段；

匹配模块，用于若所述至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合，所述第一分段集合包括一一对应的所述第一道路分段和所述第一轨迹分段，所述第一轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中的每一个轨迹分段；

衍生模块，用于基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，所述第二分段集合包括一一对应的第二道路分段和第二轨迹分段。

可选地，所述第一轨迹分段与任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第一相似度；

所述第一轨迹分段的各关键点分别和所述任一道路分段的各关键点之间的第二相似度；

基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段对应的属性信息确定的第三相似度。

可选地，所述第一相似度是基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间的欧氏距离确定的。

可选地，所述第一轨迹分段的关键点包括所述第一轨迹分段的两个端点，所述任一道路分段的关键点包括所述任一道路分段的两个端点；

所述第二相似度是基于所述第一轨迹分段的各端点分别和所述任一道路分段的各端点之间的距离确定的。

可选地，所述匹配模块，用于：

若所述至少一个道路分段与所述第一轨迹分段之间的相似度的最大值大于第一预设阈值，则将所述最大值对应的第一道路分段与所述第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

可选地，所述衍生模块，用于：

若所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中存在与第二轨迹分段之间的相似度满足第二预设条件的第二道路分段，则将所述第二道路分段与所述第二轨迹分段确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段，所述第二轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段中的每一个轨迹分段。

可选地，所述第二轨迹分段与所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第二轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第四相似度；

所述第二轨迹分段的各关键点分别和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段的各关键点之间的第五相似度；

基于所述第二轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段对应的属性信息确定的第六相似度。

可选地，所述第一分段集合中具有一一对应关系的第一轨迹分段和第一道路分段相对应的端点间具有匹配关系；

所述衍生模块，用于：

若所述第二轨迹分段的两个端点和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段的两个端点中存在具有匹配关系的端点，则提高所述第二轨迹分段和所述任一道路分段之间的相似度；

若所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段与所述第二轨迹分段之间的相似度的最大值大于第二预设阈值，则将所述最大值对应的第二道路分段与所述第二轨迹分段，确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

可选地，所述装置还包括关联模块：

获取所述第一分段集合以及所述第二分段集合中各轨迹分段对应的道路采集数据，所述道路采集数据是车辆沿所述车辆行车轨迹在行驶过程中进行采集的；

将所述各轨迹分段对应的道路采集数据关联到所述第一分段集合以及所述第二分段集合中对应的道路分段。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，其中包括处理器和存储器，其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器至少可以实现第一方面中的道路数据的处理方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现第一方面中的道路数据的处理方法。

采用本发明，可以将车辆行驶轨迹划分为至少一个轨迹分段，然后基于各轨迹分段和目标路网中的各道路分段之间的相似度，为各轨迹分段在目标路网中寻找匹配的道路分段。在找到至少一个第一分段集合之后，可以基于该至少一个第一分段集合进行衍生操作，以继续在目标路网中为还不具有对应关系的轨迹分段找到匹配的道路分段，以获得第二分段集合。通过这样的匹配方式，可以将车辆行驶轨迹匹配到包含目标路网的目标地图中，以此实现基于车辆行驶轨迹重新确定出与车辆实际行驶的道路相符的、由第一分段集合以及第二分段集合中的道路分段构成的路径。更进一步地，基于该路径进行后续对车辆采集的道路采集数据的挖掘工作的准确性也会相继提高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种道路数据的处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种车辆行驶轨迹匹配场景示意图；

图3为本发明实施例提供的一种车辆行驶轨迹匹配场景示意图；

图4为本发明实施例提供的一种衍生操作的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种车辆行驶轨迹匹配场景示意图；

图6为本发明实施例提供的一种道路数据的处理装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。

图1为本发明实施例提供的一种道路数据的处理方法的流程图，该方法可以应用于电子设备中，该电子设备可以包括终端、服务器等。如图1所示，该方法包括如下步骤：

101、确定车辆行驶轨迹中包括的至少一个轨迹分段。

102、确定车辆行驶轨迹在目标地图中对应的目标区域范围，获取目标地图中属于目标区域范围的至少一个道路分段。

103、若至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合，第一分段集合包括一一对应的第一道路分段和第一轨迹分段，第一轨迹分段是至少一个轨迹分段中的每一个轨迹分段。

104、基于至少一个第一分段集合，在至少一个轨迹分段中不属于至少一个第一分段集合的轨迹分段和至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，第二分段集合包括一一对应的第二道路分段和第二轨迹分段。

上述车辆行驶轨迹可以包括导航行驶轨迹，导航行驶轨迹可以由导航系统输出。具体来说，导航系统可以跟随车辆实际行驶的轨迹来确定导航行驶轨迹。比如说，导航系统可以规划导航路线，驾驶员可以参考导航路线驾驶车辆行进，但是实际应用中驾驶员驾驶车辆实际行驶的轨迹可能与导向路线有所偏差，对于导航系统来说，在检测到车辆实际行驶的轨迹与导航路线产生偏差之后，可以实时更新、跟随车辆实际行驶的轨迹以确定出导航行驶轨迹。导航行驶轨迹可以更高效的用于轨迹分段的划分。

定位装置可以对车辆进行定位并输出车辆位置，车辆位置经过导航系统的处理可以得到车辆行驶轨迹。其中，定位装置例如可以是GPS等。由于定位误差的存在，在基于车辆中安装的定位装置所确定的车辆行驶轨迹中，可能包含与车辆实际行驶的道路不一致的轨迹部分。采用本发明实施例提供的方法可以将车辆行驶轨迹正确的匹配到车辆实际行驶的道路中，也就是说采用本发明实施例提供的方法可以修正车辆行驶轨迹与车辆实际行驶的道路不一致的情况。

一般来说，车辆行驶轨迹的长度较长，为了便于匹配，可以将车辆行驶轨迹切分为至少一个轨迹分段。在某些可选实施例中，对于一条车辆行驶轨迹来说，可以从车辆行驶轨迹的起始点或者结束点开始依次遍历构成该车辆行驶轨迹的各车辆位置，每当检测到任一车辆位置与路口位置对应，进行一次切分。在另外的可选实施例中，除在遇到路口就对车辆行驶轨迹进行切分之外，还可以基于各车辆位置对应的道路的属性信息发生变化时，进行一次切分。其中，道路的属性信息可以包括限速值等。

举例来说，假设某个车辆行驶经过了路口A和路口B，在路口A和路口B之间没有其他路口，那么路口A和路口B之间的车辆行驶轨迹可以切分为一个轨迹分段S。再进一步地，假设路口A和路口B之间的位置C处发生限速值的变化，路口A到位置C之间的限速值为X1，位置C到路口B之间的限速值为X2，那么路口A和位置C之间的车辆行驶轨迹可以切分为一个轨迹分段S1，位置C和路口B之间的车辆行驶轨迹可以切分为另一个轨迹分段S2。

在另一方面，可以确定车辆行驶轨迹在目标地图中对应的目标区域范围。具体来说，可以确定车辆行驶轨迹的外包围框，该外包围框在目标地图中对应的范围即为目标区域范围。顾名思义，外包围框是能够将整个车辆行驶轨迹都囊括在内的外边界。可以理解的是，车辆行驶轨迹一般来说是不规则的线、弧线构成的，它覆盖有一定的区域面积，相应地可以确定车辆行驶轨迹的外包围框。该外包围框可以是矩形框、正方形框、圆形框等，在本发明实施例中不具体限定外包围框的形状。

上述外包围框在目标地图中对应有一块目标区域范围，该目标区域范围内的道路可以构成目标路网，目标路网中包括有至少一个道路分段。需要说明的是，虽然车辆行驶轨迹中的某些轨迹分段可能与车辆实际行驶的道路不相符，但是即使存在一定的误差，该误差一般来说也会限制在一定范围内。基于此，对于与车辆实际行驶的道路不相符的轨迹分段来说，它与车辆实际行驶的道路相距也不是很远。故而，实际应用中，不会使用整个目标地图中包括的整个路网与行驶轨迹进行匹配，而是基于行驶轨迹确定一定的目标区域范围，车辆实际行驶的道路一般不会超出该目标区域范围，可以使用该目标区域范围内的目标路网与车辆行驶轨迹做匹配。

需要说明的是，在绘制目标地图的过程中，可以预先制定好目标地图中包括的整个路网包括的所有道路分段。这样，在确定目标路网之后，可以直接从上述所有道路分段中获取属于目标路网的至少一个道路分段。理论上，至少一个道路分段中的某些道路分段是能够一一与车辆行驶轨迹包括的各轨迹分段相匹配的。

实际应用中，可以确定至少一个道路分段中是否存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段。若至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则表示该第一道路分段与第一轨迹分段是相匹配的，可以将第一道路分段与第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的分段。

可选地，若至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合的过程可以实现为：若至少一个道路分段与第一轨迹分段之间的相似度的最大值大于第一预设阈值，则将最大值对应的第一道路分段与第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

在确定出各道路分段与第一轨迹分段之间的相似度之后，可以对相似度进行排序，然后选取相似度中的最大值，确定该最大值是否大于第一预设阈值。若该最大值大于第一预设阈值，则可以将最大值对应的第一道路分段与第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的分段。在该过程中通过设定第一预设阈值，将最大值与第一预设阈值进行比较，可以避免将相似度较低的道路分段错误的作为与第一轨迹分段的匹配结果。其中，第一预设阈值可以是一个较大的数值。如果第一预设阈值是以百分数的形式进行计数，则第一预设阈值可以是一个接近1的数值。

另外，为了进一步提高匹配结果的准确性，在某些可选实施例中，若至少一个道路分段与第一轨迹分段之间的相似度的最大值大于第一预设阈值，且至少一个道路分段与第一轨迹分段之间的相似度的次最大值与该最大值之间的差值大于第三预设阈值，则可以将该最大值对应的第一道路分段与第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的分段。其中，次最大值为仅次于最大值的由高到低排列在第二位的相似度的值。通过这样的判定方式，可以避免至少一个道路分段中出现两个及以上的高度与第一轨迹分段相似的道路分段被匹配上第一轨迹分段。如果两个及以上的道路分段都与第一轨迹分段高度相似，则表示该两个及以上的道路分段在一定程度上是极为相似的，因此这些道路分段之间容易产生混淆，进而不将这样的道路分段与第一轨迹分段匹配在一起，可以避免由于这些道路分段之间的相似性导致的错误的匹配结果。

另外，需要说明的是，存在多少个第一轨迹分段，就需要执行多少次确定各道路分段与同一第一轨迹分段之间的相似度的过程。在确定所有的道路分段分别与所有的第一轨迹分段之间的相似度之后，可以得到至少一个第一分段集合。

下面介绍确定第一轨迹分段与至少一个道路分段中的任一道路分段之间的相似度的方式。

第一轨迹分段与任一道路分段之间的相似度可以基于以下至少一项确定：第一轨迹分段和任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第一相似度；第一轨迹分段的各关键点分别和任一道路分段的各关键点之间的第二相似度；基于第一轨迹分段和任一道路分段对应的属性信息确定的第三相似度。

也就是可以通过以下表达式确定第一轨迹分段与任一道路分段之间的相似度：

Y＝X1+X2+X3+……

其中，Y表示第一轨迹分段与任一道路分段之间的相似度；X1表示第一相似度；X2表示第二相似度；X3表示第三相似度。

需要说明的是，可以根据实际需求在表达式右侧相应增加或减少用于计算Y的项目，对此本发明实施例不做限定。

另外，除了可以采用直接将多个项目相加的方式计算Y之外，还可以对多个项目以加权求和的方式计算Y。

可选地，第一相似度可以是基于第一轨迹分段和任一道路分段之间的欧氏距离(Euclidean Distance)确定的。

具体来说，第一轨迹分段可以由多个离散的车辆位置构成，同样地，道路分段也可以由多个离散的空间坐标位置构成，可以基于第一轨迹分段对应的多个车辆位置和任一道路分段对应的多个空间坐标位置，计算第一轨迹分段和任一道路分段之间的欧氏距离。

值得注意的是，计算出的欧氏距离的大小可以反映出第一轨迹分段的形状和上述任一道路分段的形状之间的相似性，以及第一轨迹分段和上述任一道路分段之间的远近关系。比如说，欧氏距离的值较小，那么对应的第一轨迹分段和任一道路分段的形状可能是极为相似的，例如它们都是具有相似角度的折线、具有相似弧度的弧线等等，同时它们之间的距离可能是极为相近的。基于此，欧氏距离越小，第一相似度越高。欧氏距离越大，第一相似度越低。

可选地，第一轨迹分段的关键点包括第一轨迹分段的两个端点，任一道路分段的关键点包括任一道路分段的两个端点；第二相似度是基于第一轨迹分段的各端点分别和任一道路分段的各端点之间的距离确定的。在某些可选实施例中，第二相似度具体可以是基于上述距离中的两个最小值确定的。

可以理解的是，第一轨迹分段实际上可以包括两个端点：第一轨迹分段的起始点A1和结束点B1；任一道路分段实际上也可以包括两个端点：任一道路分段的起始点A2和结束点B2。在进行匹配时，是不区分第一轨迹分段和任一道路分段的起始点、结束点的。因此，在进行匹配时，会将第一轨迹分段的两个端点和任一道路分段的两个端点进行两两组合，即：A1-A2、A1-B2、B1-A2、B1-B2。然后，计算上述两两组合的端点之间的距离，这样就可以得到四组计算结果。接着，对四组计算结果按照由近到远的顺序进行排序，选取排序在前两位的距离用于确定第二相似度。前两位的距离和值越小，第二相似度越高。前两位的距离和值越大，第二相似度越低。

基于上述处理，假设第一轨迹分段与某个道路分段j是相匹配的，那么排序在前两位的距离为A1-A2以及B1-B2对应的计算结果，且这两组计算结果理论上应该接近或者等于0。

另外，值得注意的是，在基于第二相似度确定第一轨迹分段和任一道路分段之间的相似度时，可以适当提高第二相似度在计算第一轨迹分段和任一道路分段之间的相似度的占比，或者说可以适当提高第二相似度的权重，这样最终能够获得一个更加准确的匹配结果。

可选地，在确定第三相似度中使用的属性信息可以包括道路属性信息以及导航属性信息。

其中，道路属性信息可以包括道路等级、道路名称、道路类型、限速值等。道路类型例如可以是高速路、辅路等。在匹配过程中，可以获取第一轨迹分段对应的道路属性信息以及任一道路分段对应的道路属性信息，获取的道路属性信息在一致的情况下得到的第三相似度要高于不一致的情况。比如说，第一轨迹分段对应的道路名称为A，任一道路分段对应的道路名称也为A，则第一轨迹分段和该道路分段之间的第三相似度为第一数值。第一轨迹分段对应的道路名称为A，任一道路分段对应的道路名称为A’，则第一轨迹分段和该道路分段之间的第三相似度为第二数值，且第二数值小于第一数值。

以高速路的应用场景来说明道路属性信息在匹配过程中的应用。假设“是否为高速路”这个维度的相似度的权重为0.05，则有：

(1)某第一轨迹分段的道路属性信息是高速路，某道路分段的道路属性信息也是高速路，那它们对应于“是否为高速路“这个维度的相似度为1。在最终确定综合相似度时，可以将该维度的相似度乘以该维度的权重，即1x0.05，综合相似度增加0.05。

(2)某第一轨迹分段的道路属性信息是高速路，某道路分段的道路属性信息不是高速路，那它们对应于“是否为高速路”这个维度的相似度为0。在最终确定综合相似度时，可以将该维度的相似度乘以该维度的权重，即0x0.05，综合相似度不增加。

在另一方面，导航属性信息可以是导航系统输出的。前文介绍到车辆行驶轨迹可以是导航系统输出的，导航系统除了可以输出车辆行驶轨迹之外，还可以为车辆行驶轨迹中的各轨迹分段附加上对应的导航属性信息。其中，导航属性信息可以包括车辆在第一轨迹分段行驶的过程中导航发出的提示信息，比如提示进行直行、左转、右转、掉头等动作，或者提示当前道路的限速、前方是否上坡、是否要进入高速路、是否进入辅路等。

在实际应用中，可以获取任一道路分段的通行限制信息，基于第一轨迹分段对应的导航属性信息和该任一道路分段的通行限制信息，确定第一轨迹分段和该任一道路分段之间的第三相似度。其中，通行限制信息指示了对应的道路分段所允许执行的行车动作，可以包括是否允许直行、左转、右转、掉头等。因此，可以通过判断任一道路分段是否允许执行第一轨迹分段对应的导航属性信息中引导的行车动作，来确定第一轨迹分段和该任一道路分段之间的第三相似度。

举例来说，导航引导驾驶员在第一轨迹分段尽头连接的路口左转，而某个道路分段尽头连接的路口是禁止左转的，因此可以得出第一轨迹分段和该道路分段是不匹配的，第一轨迹分段和该道路分段之间的第三相似度的计算结果相对较低。

另外值得注意的是，在某些可选实施例中，还可以将第一相似度、第二相似度、第三相似度等转换为对应的得分，然后基于这些得分计算相似度综合得分。根据相似度综合得分满足预设条件与否的情况进行第一轨迹分段和至少一个道路分段之间的匹配。采用相似度综合得分的方式进行匹配的过程与采用相似度的方式进行匹配的过程类似，在此不再赘述具体的匹配过程。

为了便于理解对第一轨迹分段和至少一个道路分段进行匹配的过程，下面结合图2所示的示例详细说明匹配的方式。图2中的Ⅰ图表示目标路网，图示中的圆表示道路分段中的一个端点，两个圆中间的线段表示一个道路分段。图2中的Ⅱ图表示轨迹分段，图示中的圆表示轨迹分段中的一个端点，两个圆中间的线段表示一个轨迹分段。

为了便于描述，在该示例中用“Ⅰ字母”或者“Ⅱ字母”的方式表示Ⅰ图中某个字母所代表的道路分段或者Ⅱ图中某个字母所代表的轨迹分段。Ⅱ图中共有4个轨迹分段，对于每个轨迹分段都需要计算与Ⅰ图中的各道路分段之间的相似度。以Ⅱb为例，需要计算的相似度包括：Ⅱb-Ⅰa、Ⅱb-Ⅰb、Ⅱb-Ⅰc、Ⅱb-Ⅰd、Ⅱb-Ⅰe、Ⅱb-Ⅰf、Ⅱb-Ⅰg、Ⅱb-Ⅰh、Ⅱb-Ⅰi、Ⅱb-Ⅰj。具体可以采用前文介绍的相似度计算方式来计算出上述结果，在此不再赘述具体的计算过程。

在得到Ⅱ图中各轨迹分段分别和Ⅰ图中的各道路分段之间的相似度之后，可以在每组计算结果中确定相似度的最大值大于第一预设阈值的结果，比如得到：Ⅱa-Ⅰb、Ⅱc-Ⅰd。进而，Ⅱ图中的轨迹分段a与Ⅰ图中的道路分段b为第一分段集合中具有一一对应关系的分段，Ⅱ图中的轨迹分段c与Ⅰ图中的道路分段d为第一分段集合中具有一一对应关系的分段。同时，Ⅱ图中的轨迹分段c与Ⅰ图中的道路分段d相对应的端点也完成了匹配，即：Ⅱ1-Ⅰ2、Ⅱ2-Ⅰ3、Ⅱ3-Ⅰ4、Ⅱ4-Ⅰ5。

而对于Ⅱ图中的其他轨迹分段来说，暂未找到与之匹配的道路分段。未找到匹配的道路分段的原因比如说可以是，对应的计算结果中的相似度的最大值未能超过第一预设阈值，或者相似度的最大值和次最大值过于接近等。例如，Ⅱb-Ⅰc、Ⅱb-Ⅰk这两组相似度之间的差值小于第三预设阈值，表示该两组相似度过于接近，因此不将Ⅰ图中的道路分段c或者k作为Ⅱ图中的轨迹分段b的匹配结果。

另外，由于Ⅰ图中的道路分段e和f位于目标路网的末端，这会导致这样的道路分段的长度较短、精度不高、属性信息不明确等问题的产生，往往在这样的情况下无论与Ⅱ图中的任一轨迹分段计算相似度，得到的相似度一般来说都不高，因此也不将Ⅰ图中的道路分段e或者f作为Ⅱ图中的轨迹分段d的匹配结果。

通过上述处理，最终输出的Ⅱ图中各轨迹分段和Ⅰ图中的各道路分段之间的匹配结果如图3中重点标黑的分段所示。

在得到至少一个第一分段集合之后，可以基于至少一个第一分段集合，在至少一个轨迹分段中不属于至少一个第一分段集合的轨迹分段和至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，第二分段集合包括一一对应的第二道路分段和第二轨迹分段。也就是说，在已得到至少一个第一分段集合的情况下，对该至少一个第一分段集合进行衍生操作，以在至少一个轨迹分段和至少一个道路分段中不具有一一对应关系的分段里继续寻找新的能够匹配的分段。

从概括的层面看，该衍生操作可以是一种循环操作，也就是不断的寻找新的具有一一对应关系的分段，然后再基于新的具有一一对应关系的分段衍生出其他的具有一一对应关系的分段。可选地，若至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的道路分段中存在与第二轨迹分段之间的相似度满足第二预设条件的第二道路分段，则将第二道路分段与第二轨迹分段确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段，第二轨迹分段是至少一个轨迹分段中不属于至少一个第一分段集合的轨迹分段中的每一个轨迹分段。

在某些可选实施例中，如图4所示，该衍生操作可以包括如下步骤：

401、确定第二轨迹分段以及至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的道路分段。

402、若至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的道路分段中存在与第二轨迹分段之间的相似度满足第二预设条件的第二道路分段，则将第二道路分段与第二轨迹分段确定为第二分段集合中具有一一对应关系的分段。

403、转至执行步骤401，直到不具有一一对应关系的轨迹分段与任一不具有一一对应关系的道路分段不能形成第二分段集合中的分段。

实际应用中，可以建立已匹配池和待匹配池。将已经确定出的具有一一对应关系的分段放入已匹配池，将暂未匹配上的轨迹分段和道路分段放入待匹配池中。可以在待匹配池中参照已匹配池提供的信息寻找新的具有一一对应关系的分段，在找到新的具有一一对应关系的分段之后将新的具有一一对应关系的分段放入已匹配池，并从待匹配池中删除该新的具有一一对应关系的分段。

在某些可选实施例中，上述若至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的道路分段中存在与第二轨迹分段之间的相似度满足第二预设条件的第二道路分段，则将第二道路分段与第二轨迹分段确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段，第二轨迹分段是至少一个轨迹分段中不属于至少一个第一分段集合的轨迹分段中的每一个轨迹分段的过程可以实现为：确定至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的道路分段分别与第二轨迹分段之间的相似度之后，可以对相似度进行排序，然后选取相似度中的最大值，确定该最大值是否大于第二预设阈值。若该最大值大于第二预设阈值，则可以将最大值对应的第二道路分段与第二轨迹分段确定为第二分段集合中具有一一对应关系的分段。其中，可选地，第二预设阈值可以与前述第一预设阈值相同，或者第二预设阈值也可以与前述第一预设阈值不同。

参照上述处理过程，重复执行步骤401-步骤402，直到不具有一一对应关系的轨迹分段与任一不具有一一对应关系的道路分段不能形成第二分段集合中的分段。或者说，在执行完某次循环过程之后检测到没有衍生出新的具有一一对应关系的分段，此时就可以停止循环操作，所有已经确定出的具有一一对应关系的分段就可以作为最终的输出结果。

可选地，第二轨迹分段与至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：第二轨迹分段和至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第四相似度；第二轨迹分段的各关键点分别和至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的任一道路分段的各关键点之间的第五相似度；基于第二轨迹分段和至少一个道路分段中的不属于至少一个第一分段集合的任一道路分段对应的属性信息确定的第六相似度。

上述第四相似度、第五相似度以及第六相似度对应的确定方式依次与前文中所介绍的第一相似度、第二相似度以及第三相似度的确定方式相类似，可以参照前文中介绍过的第一相似度、第二相似度以及第三相似度的确定方式确定第四相似度、第五相似度以及第六相似度。

在另外的可选实施例中，对于第五相似度来说，还可以采取与确定第二相似度的方式不同的方式确定第五相似度。可选地，第一分段集合中具有一一对应关系的分段相对应的端点间具有匹配关系；第二轨迹分段的关键点包括第二轨迹分段的两个端点，任一道路分段的关键点包括任一道路分段的两个端点。相应地，若第二轨迹分段的两个端点和任一道路分段的两个端点中存在具有匹配关系的端点，则提高第五相似度。

也就是说，在确定第五相似度的过程中，除了按照确定第二相似度那样，确定第二轨迹分段的各端点分别和任一道路分段的各端点之间的距离中的两个最小值，基于该两个最小值确定第五相似度之外，若第二轨迹分段的两个端点和任一道路分段的两个端点中存在具有匹配关系的端点，则可以提高上述确定出的第五相似度。

举例来说，接图3所示的示例，已确定出Ⅱ图中的轨迹分段c与Ⅰ图中的道路分段d为具有一一对应关系的分段，同时得到多组具有匹配关系的端点包括：Ⅱ1-Ⅰ2、Ⅱ2-Ⅰ3、Ⅱ3-Ⅰ4、Ⅱ4-Ⅰ5。在确定Ⅱ图中的轨迹分段b的端点与Ⅰ图中的道路分段c的端点之间的第五相似度的过程中，首先可以计算Ⅱ2-Ⅰ3、Ⅱ3-Ⅰ4、Ⅱ2-Ⅰ4、Ⅱ3-Ⅰ3这些端点之间的距离，然后选择两个最小值：Ⅱ2-Ⅰ3、Ⅱ3-Ⅰ4。假设基于Ⅱ2-Ⅰ3、Ⅱ3-Ⅰ4确定出的第五相似度的值为第一数值，由于Ⅱ2-Ⅰ3、Ⅱ3-Ⅰ4是具有匹配关系的两组端点，进而可以相应将第一数值增加预设Δ得到第二数值，第二数值为最终的第五相似度。

在另一方面，由于Ⅱ图中的轨迹分段c与Ⅰ图中的道路分段d为具有一一对应关系的分段，因此可以确定出Ⅱ4-Ⅰ5为一组具有匹配关系的端点。基于此，在确定Ⅱ图中的轨迹分段d的各端点分别与Ⅰ图中的道路分段f、e的各端点之间的第五相似度时，基于Ⅱ4-Ⅰ5确定的第五相似度会有所提高。同时，由于Ⅱ5与Ⅰ6离得更近，因此相应确定出的第五相似度更高，进而最终可以确定Ⅱ图中的轨迹分段d与Ⅰ图中的道路分段f为具有一一对应关系的分段。

通过上述处理，经过一轮循环过程输出的Ⅱ图中各轨迹分段和Ⅰ图中的各道路分段之间的匹配结果如图5中重点标黑的分段所示。

需要说明的是，由于第一分段集合中不具有一一对应关系的分段之间的综合相似度是基于第二相似度确定出的，可能当时确定出的综合相似度并不高，所以不具有一一对应关系的轨迹分段未能匹配上道路分段。但是后续在参照已经得到确定的匹配的端点再确定这些不具有一一对应关系的分段的第五相似度，并基于第五相似度再次确定综合相似度之后，相应地综合相似度有所提高，进而提高后的综合相似度可能超过第二预设阈值，然后对应的分段就可以满足预设第二条件，从而成为衍生的第二分段集合中具有一一对应关系的分段。

另外，每执行一次循环过程，可以将衍生出的新的具有一一对应关系的分段放入已匹配池，同时从待匹配池中删除该新的具有一一对应关系的分段。同时结合上述方式，每执行一次循环过程，都可能会给已匹配池带来新的变化，即已匹配池中又加入了新的具有一一对应关系的分段。已匹配池的变化会激励待匹配池中又产生新的能匹配上的轨迹分段和道路分段。因为随着已匹配池中新的具有一一对应关系的分段的出现，又会有基于新的具有匹配关系的端点计算出的第五相似度得到提高。

在某些可选实施例中，上述车辆行驶轨迹可以是基于目标地图生成的，通过再将车辆行驶轨迹匹配到目标地图，可以对车辆行驶轨迹中与车辆实际行驶的道路不符的分段进行修正。而在另外的可选实施例中，上述车辆行驶轨迹也可以是基于原始地图生成的，可以同样采用本发明实施例提供的方法将基于原始地图生成的车辆行驶轨迹匹配到与之不同源的目标地图中，其中，原始地图与目标地图不同。原始地图和目标地图可以是采用两种不同的方式构建出的地图，它们各自对应的建图体系不同，因此难以简单地凭借车辆行驶轨迹中各轨迹分段对应的道路名称就将它们一一匹配到不同源的目标地图中。故而，为了提高匹配的准确性，可以采用本发明实施例提供的方法将车辆行驶轨迹匹配到目标地图中。这样，在车辆行驶经过车辆行驶轨迹所采集的传感信息也就可以对应到目标地图中，进而可以基于这些传感信息进行目标地图的数据挖掘工作。

在某些应用场景中，采用本发明实施例提供的方法也可以将基于第一地图生成的车辆行驶轨迹匹配到第二地图中，具体匹配方式已在上文中进行过介绍，在此不再赘述。

可选地，在确定第二分段集合之后，还可以获取第一分段集合以及第二分段集合中各轨迹分段对应的道路采集数据，道路采集数据是车辆沿车辆行车轨迹在行驶过程中进行采集的；将各轨迹分段对应的道路采集数据关联到第一分段集合以及第二分段集合中对应的道路分段。

其中，道路采集数据可以包括但不限于传感数据。传感数据可以是通过车辆中安装的传感器采集到的。传感数据例如可以包括行车图像、通过激光雷达采集的点云数据等。

在车辆行驶的过程中，可以通过车辆中安装的传感器采集传感数据，这些传感数据是与采集它们时车辆所在的采集道路相关联的。后续会基于传感数据以及采集道路做一些数据挖掘的工作。比如说，驾驶员驾驶车辆沿车辆行驶轨迹行进，在行进途中通过传感数据探测到道路A正在施工。假设驾驶员驾驶车辆的过程中使用的是A地图，那么也就是说，在A地图的道路A上可以标注正在施工的提示信息。而采用本发明实施例提供的方法，可以在B地图中确定与道路A具有对应关系的道路A’，那么在B地图的道路A’也同样可以应用该传感数据，也就是可以为道路A’标注“正在施工”的提示。

采用本发明，可以将车辆行驶轨迹划分为至少一个轨迹分段，然后基于各轨迹分段和目标路网中的各道路分段之间的相似度，为各轨迹分段在目标路网中寻找匹配的道路分段。在找到至少一个第一分段集合之后，可以基于该至少一个第一分段集合进行衍生操作，以继续在目标路网中为还不具有对应关系的轨迹分段找到匹配的道路分段，以获得第二分段集合。通过这样的匹配方式，可以将车辆行驶轨迹匹配到包含目标路网的目标地图中，以此实现基于车辆行驶轨迹重新确定出与车辆实际行驶的道路相符的、由第一分段集合以及第二分段集合中的道路分段构成的路径。更进一步地，基于该路径进行后续对车辆采集的道路采集数据的挖掘工作的准确性也会相继提高。

以下将详细描述本发明的一个或多个实施例的道路数据的处理装置。本领域技术人员可以理解，这些道路数据的处理装置均可使用市售的硬件组件通过本方案所教导的步骤进行配置来构成。

图6为本发明实施例提供的一种道路数据的处理装置的结构示意图，如图6所示，该装置包括：

确定模块61，用于确定车辆行驶轨迹中包括的至少一个轨迹分段；确定所述车辆行驶轨迹在目标地图中对应的目标区域范围，获取所述目标地图中属于所述目标区域范围的至少一个道路分段；

匹配模块62，用于若所述至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合，所述第一分段集合包括一一对应的所述第一道路分段和所述第一轨迹分段，所述第一轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中的每一个轨迹分段；

衍生模块63，用于基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，所述第二分段集合包括一一对应的第二道路分段和第二轨迹分段。

可选地，所述第一轨迹分段与任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第一相似度；

所述第一轨迹分段的各关键点分别和所述任一道路分段的各关键点之间的第二相似度；

基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段对应的属性信息确定的第三相似度。

可选地，所述第一相似度是基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间的欧氏距离确定的。

可选地，所述第一轨迹分段的关键点包括所述第一轨迹分段的两个端点，所述任一道路分段的关键点包括所述任一道路分段的两个端点；

所述第二相似度是基于所述第一轨迹分段的各端点分别和所述任一道路分段的各端点之间的距离确定的。

可选地，所述匹配模块62，用于：

若所述至少一个道路分段与所述第一轨迹分段之间的相似度的最大值大于第一预设阈值，则将所述最大值对应的第一道路分段与所述第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

可选地，所述衍生模块63，用于：

若所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中存在与第二轨迹分段之间的相似度满足第二预设条件的第二道路分段，则将所述第二道路分段与所述第二轨迹分段确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段，所述第二轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段中的每一个轨迹分段。

可选地，所述第二轨迹分段与所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第二轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第四相似度；

所述第二轨迹分段的各关键点分别和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段的各关键点之间的第五相似度；

基于所述第二轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段对应的属性信息确定的第六相似度。

可选地，所述第一分段集合中具有一一对应关系的第一轨迹分段和第一道路分段相对应的端点间具有匹配关系；

所述衍生模块63，用于：

若所述第二轨迹分段的两个端点和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段的两个端点中存在具有匹配关系的端点，则提高所述第二轨迹分段和所述任一道路分段之间的相似度；

若所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段与所述第二轨迹分段之间的相似度的最大值大于第二预设阈值，则将所述最大值对应的第二道路分段与所述第二轨迹分段，确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

可选地，所述装置还包括关联模块：

获取所述第一分段集合以及所述第二分段集合中各轨迹分段对应的道路采集数据，所述道路采集数据是车辆沿所述车辆行车轨迹在行驶过程中进行采集的；

将所述各轨迹分段对应的道路采集数据关联到所述第一分段集合以及所述第二分段集合中对应的道路分段。

图6所示装置可以执行前述图1至图5所示实施例中提供的道路数据的处理方法，详细的执行过程和技术效果参见前述实施例中的描述，在此不再赘述。

在一个可能的设计中，上述图6所示道路数据的处理装置的结构可实现为一电子设备，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器91、存储器92。其中，所述存储器92上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器91执行时，使所述处理器91至少可以实现如前述图1至图5所示实施例中提供的道路数据的处理方法。

可选地，该电子设备中还可以包括通信接口93，用于与其他设备进行通信。

另外，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如前述图1至图5所示实施例中提供的道路数据的处理方法。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现出来，本发明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用存储介质(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的形式。

本发明实施例提供的道路数据的处理方法可以由某种程序/软件来执行，该程序/软件可以由网络侧提供，前述实施例中提及的电子设备可以将该程序/软件下载到本地的非易失性存储介质中，并在其需要执行前述道路数据的处理方法时，通过CPU将该程序/软件读取到内存中，进而由CPU执行该程序/软件以实现前述实施例中所提供的道路数据的处理方法，执行过程可以参见前述图1至图5中的示意。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (14)

1.一种道路数据的处理方法，其特征在于，包括：

确定车辆行驶轨迹中包括的至少一个轨迹分段；

确定所述车辆行驶轨迹在目标地图中对应的目标区域范围，获取所述目标地图中属于所述目标区域范围的至少一个道路分段；

若所述至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合，所述第一分段集合包括一一对应的所述第一道路分段和所述第一轨迹分段，所述第一轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中的每一个轨迹分段；

基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，所述第二分段集合包括一一对应的第二道路分段和第二轨迹分段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一轨迹分段与任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第一相似度；

所述第一轨迹分段的各关键点分别和所述任一道路分段的各关键点之间的第二相似度；

基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段对应的属性信息确定的第三相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一相似度是基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间的欧氏距离确定的。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一轨迹分段的关键点包括所述第一轨迹分段的两个端点，所述任一道路分段的关键点包括所述任一道路分段的两个端点；

所述第二相似度是基于所述第一轨迹分段的各端点分别和所述任一道路分段的各端点之间的距离确定的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合，包括：

若所述至少一个道路分段与所述第一轨迹分段之间的相似度的最大值大于第一预设阈值，则将所述最大值对应的第一道路分段与所述第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，包括：

若所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中存在与第二轨迹分段之间的相似度满足第二预设条件的第二道路分段，则将所述第二道路分段与所述第二轨迹分段确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段，所述第二轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段中的每一个轨迹分段。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二轨迹分段与所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第二轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第四相似度；

所述第二轨迹分段的各关键点分别和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段的各关键点之间的第五相似度；

基于所述第二轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段对应的属性信息确定的第六相似度。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一分段集合中具有一一对应关系的第一轨迹分段和第一道路分段相对应的端点间具有匹配关系；

所述基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，包括：

若所述第二轨迹分段的两个端点和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段的两个端点中存在具有匹配关系的端点，则提高所述第二轨迹分段和所述任一道路分段之间的相似度；

若所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的任一道路分段与所述第二轨迹分段之间的相似度的最大值大于第二预设阈值，则将所述最大值对应的第二道路分段与所述第二轨迹分段，确定为第二分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定第二分段集合之后，所述方法还包括：

获取所述第一分段集合以及所述第二分段集合中各轨迹分段对应的道路采集数据，所述道路采集数据是车辆沿所述车辆行车轨迹在行驶过程中进行采集的；

将所述各轨迹分段对应的道路采集数据关联到所述第一分段集合以及所述第二分段集合中对应的道路分段。

10.一种道路数据的处理装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定车辆行驶轨迹中包括的至少一个轨迹分段；确定所述车辆行驶轨迹在目标地图中对应的目标区域范围，获取所述目标地图中属于所述目标区域范围的至少一个道路分段；

匹配模块，用于若所述至少一个道路分段中存在与第一轨迹分段之间的相似度满足第一预设条件的第一道路分段，则确定第一分段集合，所述第一分段集合包括一一对应的所述第一道路分段和所述第一轨迹分段，所述第一轨迹分段是所述至少一个轨迹分段中的每一个轨迹分段；

衍生模块，用于基于至少一个第一分段集合，在所述至少一个轨迹分段中不属于所述至少一个第一分段集合的轨迹分段和所述至少一个道路分段中的不属于所述至少一个第一分段集合的道路分段中，确定第二分段集合，所述第二分段集合包括一一对应的第二道路分段和第二轨迹分段。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一轨迹分段与任一道路分段之间的相似度是基于以下至少一项确定的：

所述第一轨迹分段和所述任一道路分段之间在空间维度以及几何维度上的第一相似度；

所述第一轨迹分段的各关键点分别和所述任一道路分段的各关键点之间的第二相似度；

基于所述第一轨迹分段和所述任一道路分段对应的属性信息确定的第三相似度。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述匹配模块，用于：

若所述至少一个道路分段与所述第一轨迹分段之间的相似度的最大值大于第一预设阈值，则将所述最大值对应的第一道路分段与所述第一轨迹分段确定为第一分段集合中具有一一对应关系的轨迹分段和道路分段。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-9中任一项所述的道路数据的处理方法。

14.一种非暂时性机器可读存储介质，其特征在于，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-9中任一项所述的道路数据的处理方法。

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