CN117115381B - 数据处理方法和装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
数据处理方法和装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117115381B CN117115381B CN202311381416.8A CN202311381416A CN117115381B CN 117115381 B CN117115381 B CN 117115381B CN 202311381416 A CN202311381416 A CN 202311381416A CN 117115381 B CN117115381 B CN 117115381B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- points
- road
- position point
- adjacent
- point
- 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.)
- Active
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title abstract description 33
- 238000005381 potential energy Methods 0.000 claims abstract description 234
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 82
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 82
- 210000004907 gland Anatomy 0.000 claims description 31
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 23
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 19
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 5
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 25
- 230000008569 process Effects 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 11
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000005304 joining Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本申请公开了一种数据处理方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，根据位置数据确定相对高程约束条件集合，以相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整多组位置点中各个位置点的相对高程，以使多条道路对应的总势能取值最小，其中，总势能由子势能组成，该子势能的取值与一条道路的平滑程度呈负相关，在多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据。本申请解决了由于现有技术无法确保道路的高程数据具有足够的平滑度，导致道路的高程数据生成质量较差的技术问题。本申请实施例可应用于地图领域以及交通领域等。
Description
技术领域
本申请涉及计算机领域，具体而言，涉及一种数据处理方法和装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着社会的发展，道路交通也随之变得越来越错综复杂，人们在出行时常常需要借助电子地图完成路线规划、路线导航等。由于二维电子地图（包括道路的二维信息，即经度信息以及纬度信息）无法直观显示立交桥、高架路的空间展布，故三维电子地图（包括道路的经度信息、纬度信息以及高度信息）的需求越来越明显。
为了生成用于导航的相对高程数据，现有技术一般采用激光即时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）技术，并结合其他高精度传感器采集绝对高程数据，然后将采集到的绝对高程数据转化为相对高程数据。明显地，该技术的高程数据采集成本非常高。
而其它成本较低的高程数据采集方式一般无法确保道路的高程数据具有足够的平滑度，造成道路的高程数据平滑程度较低，生成的道路高程数据质量较差的技术问题。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据处理方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决由于现有技术无法确保道路的高程数据具有足够的平滑度，导致道路的高程数据生成质量较差的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，其中，所述多条道路上的一条道路与所述多组位置点中的一组位置点对应；根据所述位置数据确定相对高程约束条件集合，其中，所述相对高程约束条件集合包括指示所述多组位置点中两个位置点分别对应的相对高程所需满足的约束条件；以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，其中，所述总势能由一组分势能组成，所述一组分势能中的一个分势能与所述多条道路中的一条道路对应，且由一组子势能组成，所述一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应，所述一个子势能的取值与所述一条道路的平滑程度呈负相关；在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据，其中，所述目标高程数据用于表示所述总势能取值最小的情况下，满足所述约束条件的所述多组位置点中各个位置点的相对高程。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据处理装置，包括：获取模块，用于从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，其中，所述多条道路上的一条道路与所述多组位置点中的一组位置点对应；第一确定模块，用于根据所述位置数据确定相对高程约束条件集合，其中，所述相对高程约束条件集合包括指示所述多组位置点中两个位置点分别对应的相对高程所需满足的约束条件；调整模块，用于以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，其中，所述总势能由一组分势能组成，所述一组分势能中的一个分势能与所述多条道路中的一条道路对应，且由一组子势能组成，所述一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应，所述一个子势能的取值与所述一条道路的平滑程度呈负相关；第二确定模块，用于在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据，其中，所述目标高程数据用于表示所述总势能取值最小的情况下，满足所述约束条件的所述多组位置点中各个位置点的相对高程。
可选地，所述装置用于通过如下方式以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，包括：利用所述多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能，其中，所述一对相邻的位置点对应的子势能被设置为根据所述一对相邻的位置点各自对应的相对高程变化而变化；根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定所述多条道路中每条道路的分势能；根据每个道路对应的分势能确定所述总势能。
可选地，所述装置用于通过如下方式利用所述多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能：获取目标道路上存在的多对相邻的位置点，其中，所述多条道路包括所述目标道路；以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，获取满足所述约束条件的一组初始相对高程，其中，所述一组初始相对高程与所述多对相邻的位置点中的每个位置点具有一一对应关系：根据所述一组初始相对高程确定所述多对相邻的位置点中每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；利用所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定所述每对相邻的位置点对应的子势能。
可选地，所述装置用于通过如下方式根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定所述多条道路中每条道路的分势能：将所述每对相邻的位置点对应的所述子势能之和确定为所述目标道路对应的目标分势能；所述装置用于通过如下方式根据每个道路对应的分势能确定所述总势能：将每个道路视为所述目标道路确定每个道路对应的所述目标分势能；将每个道路对应的所述目标分势能之和确定为所述总势能。
可选地，所述装置用于通过如下方式利用所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定所述每对相邻的位置点对应的子势能：获取所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；将所述初始相对高程之差的平方确定为所述每对相邻的位置点对应的所述子势能。
可选地，所述装置用于通过如下方式以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小：设置第一函数，其中，所述第一函数以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，以所述多条道路对应的总势能取值最小作为目标，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；向所述第一函数输入为所述多组位置点中各个位置点设置的第一相对高程，确定第一输出结果；在所述第一输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以所述相对高程约束条件集合作为约束条件将所述第一相对高程调整为第一目标相对高程，其中，所述第一目标相对高程用于使得所述多条道路对应的总势能取值最小。
可选地，所述装置还用于：设置第二函数，其中，所述第二函数以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程的分散程度最小作为目标，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；为所述第一函数和所述第二函数分别添加权重，生成目标函数，其中，为所述第一函数添加的权重大于为所述第二函数添加的权重；向所述目标函数输入为所述多组位置点中各个位置点设置的第二相对高程，确定第二输出结果；在所述第二输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以所述相对高程约束条件集合作为约束条件将所述第二相对高程调整为第二目标相对高程，其中，所述第二目标相对高程用于使得所述多条道路对应的总势能取值最小。
可选地，所述装置还用于：所述在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据之后，获取所述多条道路中除所述多组位置点之外的其它位置点，其中，所述其它位置点用于表示不具有所述目标高程数据的位置点；确定所述多组位置点以及所述其它位置点之间的位置关联关系；利用插值法根据所述位置关联关系和所述目标高程数据确定所述其它位置点对应的相对高程，并对所述二维路网信息进行更新。
可选地，所述装置用于通过如下方式从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据：依次将所述多组位置点中任意两个点视为所述两个位置点，通过如下步骤生成所述位置数据：从所述二维路网中获取所述两个位置点，确定所述两个位置点之间的位置关联关系；根据所述位置关联关系生成与所述两个位置点对应的位置数据。
可选地，所述装置用于通过如下方式从所述二维路网中获取所述两个位置点，确定所述两个位置点之间的位置关联关系：在所述两个位置点中，获取属于第一道路且与位置点ho相邻的位置点，作为相邻位置点，其中，所述两个位置点包括所述位置点ho，o为正整数，且o小于或等于所述两个位置点对应的总数量，所述道路包括所述位置点ho所属的第一道路；确定所述相邻位置点与所述位置点ho之间具有相邻关联关系；根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系。
可选地，所述装置用于通过如下方式根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系：在所述位置点ho在所述第一道路不具有道路关系的情况下，将所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系；在所述第一道路在所述位置点ho的道路关系为道路压盖关系，在所述两个位置点中获取第一位置点，其中，所述第一位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间存在高度差，且所述第一位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同；确定所述第一位置点与所述位置点ho之间具有压盖关联关系；将所述第一位置点与所述位置点ho之间的压盖关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
可选地，所述装置用于通过如下方式根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系：在所述位置点ho在所述第一道路的道路关系为道路邻接关系，在所述两个位置点中获取属于第二道路的第二位置点，其中，所述第一位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间不存在高度差，且所述第一位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同，所述第二道路属于所述道路；确定所述第二位置点与所述位置点ho之间具有邻接关联关系；将所述第二位置点与所述位置点ho之间的邻接关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述数据处理方法。
根据本申请实施例的又一方面，提供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如以上数据处理方法。
根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过所述计算机程序执行上述的数据处理方法。
在本申请实施例中，采用从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，其中，多条道路上的一条道路与多组位置点中的一组位置点对应，根据位置数据确定相对高程约束条件集合，其中，相对高程约束条件集合包括指示多组位置点中两个位置点分别对应的相对高程所需满足的约束条件，以相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整多组位置点中各个位置点的相对高程，以使多条道路对应的总势能取值最小，其中，总势能由一组分势能组成，一组分势能中的一个分势能与多条道路中的一条道路对应，且由一组子势能组成，一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应，一个子势能的取值与一条道路的平滑程度呈负相关，在多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据，其中，目标高程数据用于表示总势能取值最小的情况下，满足约束条件的多组位置点中各个位置点的相对高程的方式，通过获取二维路网信息，利用调整位置点的相对高程来优化道路的总势能，以确定每个位置点的目标高程数据，达到了在不破坏现有约束条件的前提下，对道路的高程数据进行平滑处理的目的，从而实现了提高道路的高程数据的平滑度，优化道路的高程数据的生成质量的技术效果，进而解决了由于现有技术无法确保道路的高程数据具有足够的平滑度，导致道路的高程数据生成质量较差的技术问题。
此外，基于二维路网中道路的至少两个位置点之间的位置关联关系，计算机设备可以生成相对高程约束条件集合，进而可以生成满足相对高程约束条件集合的至少两个位置点分别对应的相对高程。上述可知，采用本申请，不仅可以节约位置点的高程数据的采集成本，还可以提高位置点的相对高程的准确度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种可选的数据处理方法的应用环境的示意图；
图2是根据本申请实施例的一种可选的数据处理方法的流程示意图；
图3是根据本申请实施例的一种可选的数据处理方法的示意图；
图4是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图；
图5是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图；
图6是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图；
图7是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图；
图8是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图；
图9是根据本申请实施例的一种可选的数据处理装置的结构示意图；
图10是根据本申请实施例的一种可选的数据处理产品的结构示意图；
图11是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，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”等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“具有”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。
首先，在对本申请实施例进行描述的过程中出现的部分名词或者术语适用于如下解释：
绝对高程指的是某点沿铅垂线方向到绝对基面的距离，简称高程。
相对高程指的是某点沿铅垂线方向到某假定水准基面的距离，也称假定高程。在本申请中，道路的相对高程被认为是道路上各点与地面的高度差，设定水准基面是地面。
SD地图，即Standard Definition Map，普通导航电子地图，一般是二维的，没有高程信息。
HD地图，即High Definition Map，高精度地图，可以准确和全面地表征道路特征。
最优化是应用数学的一个分支，主要指在一定条件限制下，选取某种研究方案使目标达到最优的一种方法。
凸优化：也称凸最优化，是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题，凸优化在某种意义上说较一般情形的数学最优化问题要简单。
内点法是一种求解线性规划或非线性凸优化问题的算法。
下面结合实施例对本申请进行说明：
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，可选地，在本实施例中，上述数据处理方法可以应用于如图1所示的由服务器101和终端设备103所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器101通过网络与终端设备103进行连接，可用于为终端设备103或终端设备103上安装的应用程序107提供服务，应用程序107可以是视频应用程序、即时通信应用程序、浏览器应用程序、教育应用程序、游戏应用程序等。可在服务器上或独立于服务器设置数据库105，用于为服务器101提供数据存储服务，例如，游戏数据存储服务器，上述网络可以包括但不限于：有线网络，无线网络，其中，该有线网络包括：局域网、城域网和广域网，该无线网络包括：蓝牙、WIFI及其他实现无线通信的网络，终端设备103可以是配置有应用程序的终端，可以包括但不限于以下至少之一：手机（如Android手机、iOS手机等）、笔记本电脑、平板电脑、掌上电脑、MID（Mobile Internet Devices，移动互联网设备）、PAD、台式电脑、智能电视、智能语音交互设备、智能家电、车载终端、飞行器、虚拟现实（VirtualReality，简称VR）终端、增强现实（Augmented Reality， 简称AR）终端、混合现实（MixedReality，简称MR） 终端等计算机设备，上述服务器可以是单一服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，或者是云服务器。
结合图1所示，上述数据处理方法可以由电子设备执行，该电子设备可以是终端设备或服务器，上述数据处理方法可以由终端设备或服务器分别实现，或由终端设备和服务器共同实现。
上述仅是一种示例，本实施例不做具体的限定。
可选地，作为一种可选的实施方式，如图2所示，上述数据处理方法包括：
S202，从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，其中，多条道路上的一条道路与多组位置点中的一组位置点对应；
可选地，在本实施例中，本申请涉及到地图领域以及交通领域，其中，地图领域以及交通领域的应用场景可以包括但不限于智能交通系统(Intelligent Traffic System，ITS)又称智能运输系统(Intelligent Transportation System)，是将先进的科学技术(信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等)有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。或者；
智能车路协同系统(Intelligent Vehicle Infrastructure CooperativeSystems，IVICS)，简称车路协同系统，是智能交通系统(ITS)的一个发展方向。车路协同系统是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
可选地，在本实施例中，上述二维路网信息可以包括但不限于表示包含道路网格、道路拓扑结构、道路属性等相关信息的二维地图。上述多条道路可以包括但不限于上述二维路网信息所涵盖的道路，例如A街、B路、C巷等。上述多组位置点可以包括但不限于在每个道路上存在的多个位置点集合，如A街上的位置点集合为{P1, P2, P3}，B路上的位置点集合为{P4, P5}，C巷上的位置点集合为{P6, P7, P8, P9}。上述位置数据可以包括但不限于每个位置点的经纬度坐标、所属道路、高度信息等。
需要说明的是，上述位置数据中的高度信息未包括相对高程，至多包括处于相同坐标的位置点之间的高度关系，例如，道路压盖关系或道路邻接关系等。
可选地，在本实施例中，上述道路与位置点对应关系可以包括但不限于将每个道路与多组位置点中的一组位置点进行匹配，以建立它们之间的关联。例如，可以将A街与{P1, P2, P3}对应，B路与{P4, P5}对应，C巷与{P6, P7, P8, P9}对应。
为便于后续理解和说明，本申请实施例可以在图1所示的终端设备处理，当获取到二维路网时，并接收到将二维路网转化为三维路网的生成指令时，终端设备103可以将二维路网作为待处理数据发送至服务器101；本申请将普通导航电子（SD）地图对应的路网称作二维路网，将不包含高程信息，但提供经度信息、纬度信息以及道路之间的道路关系的导航数据，称作二维路网对应的导航数据，下文提及的导航数据均为二维路网对应的导航数据。
进一步，服务器101接收到终端设备103发送的待处理数据（即二维路网）后，可以从二维路网中获取道路的至少两个位置点，其中，至少两个位置点包括以下两个部分：1、道路位于压盖区的点；2、道路的起始点和道路的终止点。进一步，服务器101确定至少两个位置点之间的位置关联关系；根据至少两个位置点之间的位置关联关系，可以生成至少两个位置点对应的相对高程约束条件集合，其中，相对高程约束条件集合用于指示至少两个位置点分别对应的相对高程所需满足的条件。
S204，根据位置数据确定相对高程约束条件集合，其中，相对高程约束条件集合包括指示多组位置点中两个位置点分别对应的相对高程所需满足的约束条件；
可选地，在本实施例中，上述根据位置数据确定相对高程约束条件集合可以在处理位置点时确保其相对高程满足特定的约束条件。在现代地理信息系统中，位置数据的处理变得越来越重要。在许多应用中，不仅需要知道每个位置点的精确位置，还需要确定其相对高程。相对高程是指一个位置点相对于另一个位置点的高度差。相对高程约束条件集合是指一组约束条件，这些约束条件是为了确保多组位置点中的两个位置点的相对高程满足特定要求。下面是一些可能的约束条件示例：
最小高度差：两个位置点之间的相对高程必须大于或等于一个特定的最小值。例如，确保两个位置点之间的高度差不小于10米。
最大高度差：两个位置点之间的相对高程必须小于或等于一个特定的最大值。例如，确保两个位置点之间的高度差不超过50米。
高度差范围：两个位置点之间的相对高程必须在一个指定的范围内。例如，确保两个位置点之间的高度差在20米到30米之间。
相对高程比例：两个位置点之间的相对高程必须满足一个特定的比例关系。例如，确保第一个位置点的高度是第二个位置点高度的两倍。
以上只是一些可能的相对高程约束条件示例。根据具体的应用需求和数据特点，可以制定更多的约束条件来确保位置数据的准确性和一致性。
以图1为例，终端设备103接收到服务器101发送的道路对应的相对高程后，可以对二维路网中的道路进行渲染，生成三维路网，该三维路网包括立体化的道路，即具有空间效果的道路，进一步地，终端设备103可以在其对应的屏幕上显示三维路网。
本申请实施例提出一种根据二维路网生成道路相对高程的方法，该方法需要的原始数据少，无需精密设备采集道路的绝对高程，故可以大幅降低信息采集成本，进而可以高效地生成用于车道级导航的高质量的道路相对高程数据。
需要说明的是，上述服务器101、终端设备103可以为区块链网络中的区块链节点，全文叙述的数据（例如二维路网以及至少两个位置点分别对应的相对高程）可以进行存储，存储方式可以是区块链节点根据数据生成区块，并将区块添加至区块链中进行存储的方式。
区块链是一种分布式数据存储、点对点传输、共识机制以及加密算法等计算机技术的新型应用模式，主要用于对数据按时间顺序进行整理，并加密成账本，使其不可被篡改和伪造，同时可进行数据的验证、存储和更新。区块链本质上是一个去中心化的数据库，该数据库中的每个节点均存储一条相同的区块链，区块链网络可以将节点区分为核心节点、数据节点以及轻节点。核心节点、数据节点以及轻节点共同组成区块链节点。其中核心节点负责区块链全网的共识，也就是说核心节点为区块链网络中的共识节点。对于区块链网络中的交易数据被写入账本的流程可以为，区块链网络中的数据节点或轻节点获取到交易数据，将交易数据在区块链网络中传递（也就是节点以接力棒的方式进行传递），直到共识节点收到该交易数据，共识节点再将该交易数据打包进区块，对该区块执行共识，待共识完成后将该交易数据写入账本。此处以二维路网以及至少两个位置点分别对应的相对高程示例交易数据，服务器101（区块链节点）在通过对交易数据的共识后，根据交易数据生成区块，将区块存储至区块链网络中；而对于交易数据（即二维路网以及至少两个位置点分别对应的相对高程）的读取，则可以由区块链节点在区块链网络中，获取到包含该交易数据的区块，进一步，在区块中获取交易数据。
可以理解的是，本申请实施例提供的方法可以由计算机设备执行，计算机设备包括但不限于终端设备或业务服务器。其中，业务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，还可以是提供云数据库、云服务、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端设备包括但不限于手机、电脑、智能语音交互设备、智能家电、车载终端、飞行器等。其中，终端设备和业务服务器可以通过有线或无线方式进行直接或间接地连接，本申请实施例在此不做限制。
进一步地，请参见图3，图3是根据本申请实施例的一种可选的数据处理方法的示意图。本申请实施例可应用于各种场景，包括但不限于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等。本申请实施例可适用于针对三维电子地图的地图推荐场景、地图分发场景、地图搜索场景等业务场景，这里将不对具体的业务场景进行一一列举。其中，该数据处理场景的实现过程可以在业务服务器中进行，也可以在终端设备中进行，还可以在终端设备和业务服务器中交互进行，此处不做限制。
业务服务器获取不包括道路高程数据的导航数据，该导航数据可以包括道路的二维信息，以及道路之间的道路关系。基于导航数据，业务服务器可以生成二维路网，如图3所示，存在二维路网30a，值得注意的是，本申请不对导航数据的来源进行限定，可以为实际的导航数据，例如行车采集的导航数据；可以是虚构的导航数据，例如，为了构建自动驾驶仿真系统所虚构的导航数据。此外，本申请不对导航数据的数据内容进行限定，也不对道路的道路数量进行限定，也不对道路之间的道路关系进行限定，可以根据实际应用场景设定。
如图3所示，二维路网30a包括道路301a以及道路302a，其中，道路301a以及道路302a之间存在道路压盖关系，具体表现在道路301a的位置点M1与道路302a的位置点M2在二维平面上相交，但位置点M1与位置点M2具有高低关系（压盖关系），即两者分别对应的相对高程不同，如图3中的P(M1)>P(M2)；需要说明的是，本申请实施例的导航数据不提供道路的高程数据，故不提供道路中的位置点的高程数据，但在两个位置点互为压盖点时，可以提供互为压盖点的两个位置点的压盖关系，即P(M1)以及P(M2) 均是未知的，但可以确定P(M1)以及P(M2)的大小关系，其中，P(M1)表示道路301a的位置点M1对应的相对高程，P(M2)表示道路302a的位置点M2对应的相对高程。其中，道路压盖关系可以表征道路在二维平面上存在投影交叉点，但投影交叉点对应的道路中的位置点（可称作压盖点）具有压盖关系。
请再参见图3，业务服务器从二维路网30a中获取道路301a的起始点以及道路301a的终止点，如图3中的位置点K1以及位置点J1，获取道路302a的起始点以及道路302a的终止点，如图3中的位置点G2以及位置点I2；此外，道路301a的位置点M1以及道路302a的位置点M2处于压盖区，故业务服务器获取位置点M1以及位置点M2，将位置点K1、位置点J1、位置点G2、位置点I2、位置点M1以及位置点M2，确定为至少两个位置点30b。
由图3可知，道路301a中包括3个位置点，其中，位置点K1与位置点M1相邻，位置点J1与位置点M1相邻，所以，位置点K1与位置点M1之间具有相邻关联关系，也可以理解为位置点对（K1，M1）具有相邻关联关系；位置点M1与位置点J1之间具有相邻关联关系，也可以理解为位置点对（M1，J1）具有相邻关联关系。道路302a中包括3个位置点，其中，位置点G2与位置点M2相邻，位置点I2与位置点M2相邻，所以，位置点G2与位置点M2之间具有相邻关联关系，也可以理解为位置点对（G2，M2）具有相邻关联关系；位置点M2与位置点I2之间具有相邻关联关系，也可以理解为位置点对（M2，I2）具有相邻关联关系。此外，道路301a中的位置点M1与道路302a中的位置点M2处于同一个压盖区，所以，位置点M1与位置点M2之间具有压盖关联关系（等同于压盖关联关系），也可以理解为位置点对（M1，M2）具有压盖关联关系。
进一步，业务服务器将分别具有相邻关联关系的位置点对（K1，M1）、位置点对（M1，J1）、位置点对（G2，M2）、位置点对（M2，I2），以及具有压盖关联关系的位置点对（M1，M2），确定为至少两个位置点30b之间的位置关联关系30c。
进一步，业务服务器根据具有相邻关联关系的位置点对（K1，M1），可以生成针对位置点对（K1，M1）的相对高程约束条件1；根据具有相邻关联关系的位置点对（M1，J1），可以生成针对位置点对（M1，J1）的相对高程约束条件2；业务服务器根据具有相邻关联关系的位置点对（G2，M2），可以生成针对位置点对（G2，M2）的相对高程约束条件3；根据具有相邻关联关系的位置点对（M2，I2），可以生成针对位置点对（M2，I2）的相对高程约束条件4；业务服务器根据具有压盖关联关系的位置点对（M1，M2），可以生成针对位置点对（M1，M2）的相对高程约束条件5。
请再参见图3，业务服务器将相对高程约束条件1、相对高程约束条件2、相对高程约束条件3、相对高程约束条件4以及相对高程约束条件5，组合成至少两个位置点30b对应的相对高程约束条件集合30d。可以理解的是，一个位置点对具有一个位置关联关系，故一个位置点对对应有一个相对高程约束条件。图3为了便于叙述以及理解，以位置点对的总数量等于5示例，故相对高程约束条件集合30d中包括5个相对高程约束条件。
S206，以相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整多组位置点中各个位置点的相对高程，以使多条道路对应的总势能取值最小，其中，总势能由一组分势能组成，一组分势能中的一个分势能与多条道路中的一条道路对应，且由一组子势能组成，一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应，一个子势能的取值与一条道路的平滑程度呈负相关；
可选地，在本实施例中，可以通过调整多组位置点中各个位置点的相对高程来实现最小总势能的目标。总势能由一组分势能组成，每个分势能与多条道路中的一条道路对应。这意味着每条道路都有一个与之相关联的分势能。例如，可以将某条道路的分势能定义为该道路上各个位置点确定的子势能之和，一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应。这意味着每对相邻位置点之间都有一个与之相关联的子势能。例如，可以将某对相邻位置点的子势能定义为它们之间的相对高程之差的平方。子势能的取值与道路的平滑程度呈负相关。这意味着当道路越平滑时，子势能的取值越小。例如，一条直线道路的子势能将比一条弯曲道路的子势能更小。
需要说明的是，图4是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图，一条道路上的位置点的侧视图如图4所示，如果图4中的每个位置点都与它相邻的点之间存在拉力，并且每个点只能沿着竖直方向移动，所有点由于拉力的作用，例如，位置点408和位置点410之间的子势能所使得位置点408向上移动，位置点410向下移动，直到移动到使得整体曲线更平滑的位置，可以想象有一根橡皮筋把所有点串起来，由于橡皮筋拉力的作用，会把所有点拉到一个更平滑的位置，假设图4中任意相邻的位置点之间都有一根弹簧连接，所有弹簧的原长都是零，因此所有弹簧内部都是拉力（因为实际距离大于原长），经过弹簧势能作用后，图5是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图，如图5所示，各个位置点基本处于一条直线上，相对高程更接近。
在一个示例性的实施例中，如果一条道路上有n个位置点，则可以假设存在n -1个弹簧，所有弹簧构成的系统的总能量是所有弹簧弹性势能的总和V，即：
其中，是各个弹簧的弹性系数，/>是任意两个相邻位置点之间的距离，若假设所有弹簧都具有相同的弹性系数，那么总能量可以排除这个因素的影响，即有：
其中，表示对应位置点的经纬度信息等，/>表示第i+1个位置点的坐标，/>表示第i个点的坐标，/>是两个位置点在俯视图上的距离平方，可以认为是常数，因为在高程平滑的时候只改变位置点的高度，不改变位置点的位置，是两个位置点高度之差的平方，因此可以简化为：
其中，。
此时，如果有m条道路，每条道路上有个位置点，那么总势能即为：
简化操作之后即为：
其中，。
又由于这个系统是一个保守系统，所以系统的平衡条件是系统的总势能最低，即使得V达到最低的各个位置点的位置是系统的平衡位置。
因此可以将V作为一类目标函数，希望V尽可能小，即达到高程曲线尽可能平滑的目的。由于希望V尽可能小，可以忽略掉V中的常数C，即有：
因此，通过使得所有相邻位置点高度之差的平方和尽可能小，以达到使该条道路对应的分势能最小，进而，使该条道路的平滑程度尽可能高。
需要说明的是，针对多条道路对应的情况下，通过最小化总势能的取值，确定多组位置点中各个位置点的相对高程。同时，在满足约束条件的前提下，优化每条道路的平滑程度，以得到最优的目标高程数据。在地理信息系统、测绘和地质勘探等领域，确定位置点的相对高程是一项重要的任务。多组位置点可能对应于多条道路，而每条道路都有各自的地势特征和平滑程度。通过最小化总势能的取值，确定多组位置点的相对高程，并优化每条道路的平滑程度，以得到最佳的目标高程数据。
为了保证实际应用的可行性，需要考虑约束条件。例如，相邻位置点之间的高程差应在一定范围内，以保证路径的可行性和舒适性。还可以设置其他约束条件，如最大坡度、最小曲率等。通过将约束条件加入总势能函数，可以得到满足约束条件的最优相对高程数据。
为了更好地说明本文方法的应用，以下是一个实施例：道路1包括位置点A、位置点B、位置点C；道路2包括位置点D、位置点E、位置点F；假设已知各个位置点的相对高程初始值。通过迭代计算，可以得到每个位置点的最优相对高程。例如：位置点A：相对高程为10m；位置点B：相对高程为15m；位置点C：相对高程为20m；位置点D：相对高程为8m；位置点E：相对高程为12m；位置点F：相对高程为17m。
通过计算总势能的取值，可以验证这组相对高程数据在满足约束条件的前提下，使得总势能最小化。同时，道路1和道路2的平滑程度也得到了优化。通过确定多组位置点中各个位置点的相对高程，以得到最优的目标高程数据。在满足约束条件的前提下，优化每条道路的平滑程度，使得道路的高程变化更加合理和舒适。
S208，在多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据，其中，目标高程数据用于表示总势能取值最小的情况下，满足约束条件的多组位置点中各个位置点的相对高程。
可选地，在本实施例中，可以包括但不限于建立基于最优化方法中的凸优化子领域中的内点法实现总势能取值最小的情况下，各个位置点的相对高程的取值确定。
通过本实施例，采用从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，其中，多条道路上的一条道路与多组位置点中的一组位置点对应，根据位置数据确定相对高程约束条件集合，其中，相对高程约束条件集合包括指示多组位置点中两个位置点分别对应的相对高程所需满足的约束条件，以相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整多组位置点中各个位置点的相对高程，以使多条道路对应的总势能取值最小，其中，总势能由一组分势能组成，一组分势能中的一个分势能与多条道路中的一条道路对应，且由一组子势能组成，一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应，一个子势能的取值与一条道路的平滑程度呈负相关，在多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据，其中，目标高程数据用于表示总势能取值最小的情况下，满足约束条件的多组位置点中各个位置点的相对高程的方式，通过获取二维路网信息，利用调整位置点的相对高程来优化道路的总势能，以确定每个位置点的目标高程数据，达到了在不破坏现有约束条件的前提下，对道路的高程数据进行平滑处理的目的，从而实现了提高道路的高程数据的平滑度，优化道路的高程数据的生成质量的技术效果，进而解决了由于现有技术无法确保道路的高程数据具有足够的平滑度，导致道路的高程数据生成质量较差的技术问题。
此外，基于二维路网中道路的至少两个位置点之间的位置关联关系，计算机设备可以生成相对高程约束条件集合，进而可以生成满足相对高程约束条件集合的至少两个位置点分别对应的相对高程。上述可知，采用本申请，不仅可以节约位置点的高程数据的采集成本，还可以提高位置点的相对高程的准确度。
作为一种可选的方案，以相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整多组位置点中各个位置点的相对高程，以使多条道路对应的总势能取值最小，包括：利用多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能，其中，一对相邻的位置点对应的子势能被设置为根据一对相邻的位置点各自对应的相对高程变化而变化；根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定多条道路中每条道路的分势能；根据每个道路对应的分势能确定总势能。
可选地，在本实施例中，上述属于同一条道路的一对相邻的位置点可以包括但不限于位于同一道路上，地理位置接近，序号相邻的两个位置点，如图4所示，在道路402中，位置点404和位置点406即为上述一对相邻的位置点，位置点406和位置点408即为上述一对相邻的位置点，位置点408和位置点410即为上述一对相邻的位置点，位置点410和位置点412即为上述一对相邻的位置点。
需要说明的是，上述一对相邻的位置点对应的子势能被设置为根据一对相邻的位置点各自对应的相对高程变化而变化可以理解为设置不同的相对高程可以得到不同的子势能，通过使得子势能取值最小，以控制道路更加平滑，也即，目标即为找到使得子势能取值最小的相对高程。
作为一种可选的方案，利用多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能，包括：获取目标道路上存在的多对相邻的位置点，其中，多条道路包括目标道路；以相对高程约束条件集合作为约束条件，获取满足约束条件的一组初始相对高程，其中，一组初始相对高程与多对相邻的位置点中的每个位置点具有一一对应关系；根据一组初始相对高程确定多对相邻的位置点中每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；利用每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定每对相邻的位置点对应的子势能。
可选地，在本实施例中，以相对高程约束条件集合作为约束条件，获取满足条件的一组初始相对高程，并与多对相邻位置点中的每个位置点建立一一对应关系。根据一组初始相对高程计算每对相邻位置点的初始相对高程之差，并利用该差值确定每对相邻位置点的子势能。在获取目标道路上存在的多对相邻位置点时，可以采用以下方法：使用GPS定位技术获取位置点的经纬度坐标，如（39.9085, 116.3972）；利用激光雷达扫描获取位置点的三维坐标，如（10.0, 20.0, 5.0）；利用图像处理技术从卫星遥感图像中提取位置点的像素坐标，如（100, 200）。如图5所示，在道路502中，位置点504和位置点506即为上述一对相邻的位置点，位置点506和位置点508即为上述一对相邻的位置点，位置点508和位置点510即为上述一对相邻的位置点，位置点510和位置点512即为上述一对相邻的位置点。
示例性地，可以通过设置一组初始相对高程，计算多对相邻位置点的初始相对高程之差，具体步骤如下：
S1，根据初始相对高程与位置点的一一对应关系，确定每对相邻位置点的初始相对高程差值；
S2，计算每对相邻位置点初始相对高程之差的平方值。
作为一种可选的方案，根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定多条道路中每条道路的分势能，包括：将每对相邻的位置点对应的子势能之和确定为目标道路对应的目标分势能；根据每个道路对应的分势能确定总势能，包括：将每个道路视为目标道路确定每个道路对应的目标分势能；将每个道路对应的目标分势能之和确定为总势能。
可选地，在本实施例中，上述将每对相邻的位置点对应的子势能之和确定为目标道路对应的目标分势能可以理解为使用求和公式，将目标道路上各对相邻的位置点对应的子势能进行求和，以计算出该道路对应的分势能。上述将每个道路视为目标道路确定每个道路对应的目标分势能；将每个道路对应的目标分势能之和确定为总势能可以理解为使用求和公式，将将每个道路视为目标道路确定每个道路对应的目标分势能进行求和，以计算出多条道路对应的总势能。
作为一种可选的方案，利用每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定每对相邻的位置点对应的子势能，包括：获取每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；将初始相对高程之差的平方确定为每对相邻的位置点对应的子势能。
作为一种可选的方案，以相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整多组位置点中各个位置点的相对高程，以使多条道路对应的总势能取值最小，包括：设置第一函数，其中，第一函数以相对高程约束条件集合作为约束条件，以多条道路对应的总势能取值最小作为目标，以多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；向第一函数输入为多组位置点中各个位置点设置的第一相对高程，确定第一输出结果；在第一输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以相对高程约束条件集合作为约束条件将第一相对高程调整为第一目标相对高程，其中，第一目标相对高程用于使得多条道路对应的总势能取值最小。
可选地，在本实施例中，可以将第一函数视为V，希望V尽可能小，即达到高程曲线尽可能平滑的目的。即有：
其中，V表示总势能，m表示道路条数，n表示一条道路的位置点数据，j表示第j条道路，i表示一条道路上的第i个位置点，表示为第i个位置点设置的相对高程，/>表示为第i+1个位置点设置的相对高程。
作为一种可选的方案，上述方法还包括：设置第二函数，其中，第二函数以相对高程约束条件集合作为约束条件，以多组位置点中各个位置点的相对高程的分散程度最小作为目标，以多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；为第一函数和第二函数分别添加权重，生成目标函数，其中，为第一函数添加的权重大于为第二函数添加的权重；向目标函数输入为多组位置点中各个位置点设置的第二相对高程，确定第二输出结果；在第二输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以相对高程约束条件集合作为约束条件将第二相对高程调整为第二目标相对高程，其中，第二目标相对高程用于使得多条道路对应的总势能取值最小。
可选地，在本实施例中，可以与相关技术进行结合，将多目标优化问题转化为一个单目标优化问题：
其中，w1和w2均为设置的常数，这两个值分别表征了V1和V2所占的比例。在实际实现的过程中，可取kn=1，km=100。即希望所有位置点的相对高程的平方之和尽可能小，同时希望所有相邻位置点的相对高程之差的平方和也尽可能小，同时控制平滑因素对总体目标的影响显著大于位置点高度对总体目标的影响，以此达到高程尽可能平滑的目的。
作为一种可选的方案，在多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据之后，方法还包括：获取多条道路中除多组位置点之外的其它位置点，其中，其它位置点用于表示不具有目标高程数据的位置点；确定多组位置点以及其它位置点之间的位置关联关系；利用插值法根据位置关联关系和目标高程数据确定其它位置点对应的相对高程，并对二维路网信息进行更新。
可选地，在本实施例中，上述多组位置点可以是人工或某些算法选择出的位置点，可以不包括全部位置点，当还存在其它位置点时，可以采用插值法确定出其它位置点的相对高程数据。
在一个示例性的实施例中，在计算出所有选择的位置点的高度之后，再插值计算出道路其它点的高度。图6是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图，如图6所示，对于link1，在计算出C点和F点的高度之后，利用线性插值计算出CF之间所有点的高度。
作为一种可选的方案，从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，包括：
依次将多组位置点中任意两个点视为两个位置点，通过如下步骤生成位置数据：从二维路网中获取两个位置点，确定两个位置点之间的位置关联关系；根据位置关联关系生成与两个位置点对应的位置数据。
具体的，从二维路网对应的导航数据中获取道路，获取道路对应的起始点以及道路对应的终止点；若导航数据中不存在针对道路的相对高程描述信息，则将起始点以及终止点确定为至少两个位置点；若导航数据中存在针对道路的相对高程描述信息，则获取相对高程描述信息所指示的压盖点，将相对高程描述信息所指示的压盖点、起始点以及终止点确定为至少两个位置点；相对高程描述信息所指示的压盖点，用于表明道路对应的道路关系中包括道路压盖关系。
在一个示例性的实施例中，图7是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图，如图7所示，基于导航数据，业务服务器可以生成二维路网，请一并参见图7，如图7所示，存在二维路网30b，包括道路301a、道路302a以及道路303a，其中，道路301a包括位置点L1、位置点N1、位置点Q1以及位置点R1；道路302a包括位置点T2、位置点Q2、位置点U2、位置点V2；道路303a包括位置点X3，位置点N3，位置点U3，位置点Y3；道路304a包括位置点V4，位置点Z4。需要说明的是，本申请所提及的位置点（包括下文叙述的中间位置点）均携带二维位置信息（即经度信息以及纬度信息）。
请再参见图7，业务服务器从二维路网30b中获取道路301a的起始点以及道路301a的终止点，如图7中的位置点L1以及位置点R1，获取道路302a的起始点以及道路302a的终止点，如图7中的位置点T2以及位置点V2；业务服务器获取道路303a的起始点以及道路303a的终止点，如图7中的位置点X3以及位置点Y3，获取道路304a的起始点以及道路304a的终止点，如图7中的位置点V4以及位置点Z4；若导航数据中不存在针对道路的相对高程描述信息，则业务服务器将起始点以及终止点确定为至少两个位置点。
请再参见图7，图7示例导航数据中存在针对道路的相对高程描述信息，并以三个相对高程上下信息示例相对高程描述信息；第一个相对高程上下信息为道路301a的位置点N1与道路303a的位置点N3在二维平面上相交，但位置点N1与位置点N3具有压盖关系，如图7所示例的h(N1)>h(N3)，即两者分别对应的相对高程不同，其中，h(N1)以及h(N3) 均是未知的，h(N1)表示道路301a的位置点N1对应的相对高程，h(N3)表示道路303a的位置点N3对应的相对高程。第二个相对高程上下信息为道路301a的位置点Q1与道路302a的位置点Q2在二维平面上相交，但位置点Q1与位置点Q2具有压盖关系，如图7所示例的h(Q1)>h(Q2)，其中，h(Q1)以及h(Q2) 均是未知的，h(Q1)表示道路301a的位置点Q1对应的相对高程，h(Q2)表示道路302a的位置点Q2对应的相对高程。第三个相对高程上下信息为道路302a的位置点U2与道路303a的位置点U3在二维平面上相交，但位置点U2与位置点U3具有压盖关系，如图7所示例的h(U2)>h(U3)，即两者分别对应的相对高程不同，其中，h(U2)以及h(U3) 均是未知的，h(U2)表示道路302a的位置点U2对应的相对高程，h(U3)表示道路303a的位置点U3对应的相对高程。
因此，业务服务器获取位置点N1、位置点N3、位置点Q1、位置点Q2、位置点U2以及位置点U3，将每条道路对应的起始点、每条道路对应的终止点以及每条道路对应的压盖点，确定为至少两个位置点30c。
本申请实施例不对互为压盖点的位置点所属的道路的数量进行限定，可以根据实际应用场景确定，例如一条盘旋山路或一座盘旋的立体桥，可以存在压盖区，此场景下，一条盘旋山路可以存在压盖点；例如上层道路与下层道路之间存在压盖区（如图4中的道路301a以及道路302a），此场景下，两条道路可以存在压盖点；在城市的立交道路中，甚至可以出现三条或更多数量的道路存在压盖点。
作为一种可选的方案，从二维路网中获取两个位置点，确定两个位置点之间的位置关联关系，包括：在所述两个位置点中，获取属于第一道路且与位置点ho相邻的位置点，作为相邻位置点，其中，所述两个位置点包括所述位置点ho，o为正整数，且o小于或等于所述两个位置点对应的总数量，所述道路包括所述位置点ho所属的第一道路；确定所述相邻位置点与所述位置点ho之间具有相邻关联关系；根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系。
本申请实施例首先以位置点Q1示例位置点ho，则以位置点Q1所属的道路301a示例第一道路；在至少两个位置点30c中，业务服务器获取属于道路301a且与位置点Q1相邻的位置点，即图7中的位置点N1以及位置点R1，故将位置点N1以及位置点R1分别作为位置点Q1的相邻位置点；进一步，业务服务器确定位置点N1与位置点Q1之间具有相邻关联关系，也可以理解为位置点对（N1，Q1）具有相邻关联关系；确定位置点R1与位置点Q1之间具有相邻关联关系，也可以理解为位置点对（Q1，R1）具有相邻关联关系；由于位置点Q1与位置点Q2处于同一个压盖区，所以，业务服务器确定位置点Q1与位置点Q2之间具有压盖关联关系，也可以理解为位置点对（Q1，Q2）具有上下关联关系；由于道路301a在位置点Q1不具有道路邻接关系，故业务服务器可以将位置点N1与位置点Q1之间的相邻关联关系，位置点R1与位置点Q1之间的相邻关联关系，以及位置点Q1与位置点Q2之间的上下关联关系，确定为针对位置点Q1的位置关联关系。
可以理解的是，位置点Q2、位置点N1、位置点N3、位置点U2以及位置点U3分别对应的位置关联关系的确定过程，与上述位置点Q1对应的位置关联关系的确定过程一致，故本申请实施例不进行赘述，请参见上述位置点Q1对应的位置关联关系的确定过程的描述。
本申请实施例再以位置点X3示例位置点ho，则以位置点X3所属的道路303a示例第一道路；在至少两个位置点30c中，业务服务器获取属于道路303a且与位置点X3相邻的位置点，即图7中的位置点N3，故将位置点N3作为位置点X3的相邻位置点；进一步地，业务服务器确定位置点X3与位置点N3之间具有相邻关联关系，也可以理解为位置点对（X3，N3）具有相邻关联关系；由于道路303a在位置点X3不具有道路邻接关系，也不具有道路压盖关系，故业务服务器可以将位置点X3与位置点N3之间的相邻关联关系，确定为针对位置点X3的位置关联关系。
可以理解的是，位置点L1、位置点T2、位置点R1、位置点Y3以及位置点Z4分别对应的位置关联关系的确定过程，与上述位置点X3对应的位置关联关系的确定过程一致，故本申请实施例不进行赘述，请参见上述位置点X3对应的位置关联关系的确定过程的描述。
如图7所示，导航数据中存在针对道路的目标邻接信息，即道路302a的位置点V2与道路304a的位置点V4邻接，两者不具有压盖关系，如图7中的h(V2)=h(V4)，即两者分别对应的相对高程相同，其中，h(V2)以及h(V4) 均是未知的。本申请中的字母“h”表示相对高程，故不再进行解释以及赘述。
本申请实施例再以位置点V4示例位置点ho，则以位置点V4所属的道路304a示例第一道路；在至少两个位置点30c中，业务服务器获取属于道路304a且与位置点V4相邻的位置点，即图7中的位置点Z4，故将位置点Z4作为位置点V4的相邻位置点；进一步地，业务服务器确定位置点V4与位置点Z4之间具有相邻关联关系，也可以理解为位置点对（V4，Z4）具有相邻关联关系；由于道路304a在位置点V4与道路302a（等同于第二道路）具有道路邻接关系，则将位置点V2确定为位置点V4对应的第二位置点，所以，业务服务器可以确定位置点V2与位置点V4之间具有邻接关联关系，也可以理解为位置点对（V2，V4）具有邻接关联关系；由于道路304a在位置点V4不具有道路压盖关系，故业务服务器可以将位置点V2与位置点V4之间的邻接关联关系，以及位置点V4与位置点Z4之间的相邻关联关系，确定为针对位置点V4的位置关联关系。
可以理解的是，针对位置点V2的位置关联关系的确定过程，与上述位置点V4对应的位置关联关系的确定过程一致，故本申请实施例不进行赘述，请参见上述位置点V4对应的位置关联关系的确定过程的描述。
进一步地，业务服务器将每个位置点分别对应的位置关联关系，确定为至少两个位置点之间的位置关联关系30f，如图7中的分别具有相邻关联关系的位置点对（L1，N1）、位置点对（N1，Q1）、位置点对（Q1，R1）、位置点对（T2，Q2）、位置点对（Q2，U2）、位置点对（U2，V2）、位置点对（X3，N3）、位置点对（N3，U3）、位置点对（U3，Y3）、位置点对（V4，Z4），分别具有上下关联关系的位置点对（Q1，Q2）、位置点对（U2，U3）、位置点对（N1，N3），以及具有邻接关联关系的位置点对（V2，V4）。
作为一种可选的方案，根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系，包括：在所述位置点ho在所述第一道路不具有道路关系的情况下，将所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系；在所述第一道路在所述位置点ho的道路关系为道路压盖关系，在所述两个位置点中获取第一位置点，其中，所述第一位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间存在高度差，且所述第一位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同；确定所述第一位置点与所述位置点ho之间具有压盖关联关系；将所述第一位置点与所述位置点ho之间的压盖关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
可以理解的是，以图6为例，一个位置点对仅具有一个位置关联关系，因此，业务服务器可以基于一个位置点对以及其具有的位置关联关系，生成一个相对高程约束条件。其中，具有压盖关联关系的位置点对，需满足压盖区约束条件。假设在A点处link2比link3高，在B点处link1比link2高，在C点处link1比link3高，即压盖区高度约束应该满足：
其中，H是压盖区的理想高度，在测试中发现这个高度取5米较为合理。
作为一种可选的方案，根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系，包括：在所述位置点ho在所述第一道路的道路关系为道路邻接关系，在所述两个位置点中获取属于第二道路的第二位置点，其中，所述第一位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间不存在高度差，且所述第一位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同，所述第二道路属于所述道路；确定所述第二位置点与所述位置点ho之间具有邻接关联关系；将所述第二位置点与所述位置点ho之间的邻接关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
可选地，在本实施例中，以图6为例，link2和link4在D点处邻接，即邻接高度连续约束应该满足：
需要说明的是，上述约束还包括坡度约束，如图6所示，对于link1，其被B点和C点分为了三段，每一段都应该满足坡度约束条件，即：
其中，S是预先设置的最大坡度的正切值，在测试中发现最大坡度取1角度较为合理，dfc、dcb、dbj分别为F点与C点、C点与B点、B点与J点在平面上的距离（可以理解为两点在俯视图上的距离）。在已知位置点经纬度坐标后，这些平面距离可以计算出来，因此是已知量。
同理，对于link2，每一段都应该满足坡度约束条件：
对于link3，每一段都应该满足坡度约束条件：
对于link4，每一段都应该满足坡度约束条件：
则上述目标函数可以更新为：
其中：
因此生成link1、link2、link3和link4相对高程的问题转化为求解以下优化问题：
/>
这样的最优化问题目前有许多成熟的工具可以使用，如凸优化中的内点法等，利用这些工具可以高效进行求解。
下面结合具体的示例，对本申请进行进一步的解释说明：
本申请提出一种基于最优化方法的平滑道路相对高程的方法，通过引入一类描述高程曲线势能的目标函数解决单目标最优化问题，应用本申请，可以同时保证道路高程满足已有的约束条件，以及具有足够的平滑度，可以高效、高质量地生成用于车道级导航的道路相对高程数据。
本申请将道路相对高程生成问题转化为最优化问题，可以低成本生成高质量的道路相对高程数据。道路相对高程数据可以用于车道级导航的渲染，产生立体化的道路效果。
本申请上述第二函数可以包括但不限于为了计算道路的相对高程，为道路的相对高程建立数学模型，该数学模型是一个最优化模型，可以包括但不限于使用Ipopt等开源最优化计算库对这个模型进行求解得到道路的相对高程。
上述第一函数或第二函数使用的约束方程包括但不限于压盖高度约束、坡度约束以及邻接高度连续约束等。约束方程是对道路上的位置点建立的。位置点来自道路的起点、终点以及与其他道路压盖的位置点。
在一个示例性的实施例中，一条道路上的位置点的侧视图如图4所示，
如果图4中的每个点都与它相邻的点之间存在拉力，并且每个点只能沿着竖直方向移动，那么所有点由于拉力的作用，会移动到使得整体曲线更平滑的位置，如图5所示。
需要说明的是，可以想象有一根橡皮筋把所有位置点串起来，由于橡皮筋拉力的作用，会把所有位置点拉到一个更平滑的位置。
在一个示例性的实施例中，如果一条道路上有n个位置点，那么存在n-1个弹簧，所有弹簧构成的系统的总能量是所有弹簧弹性势能的总和，即
其中，是各个弹簧的弹性系数，/>是任意两个相邻位置点之间的距离，若假设所有弹簧都具有相同的弹性系数，那么总能量可以排除这个因素的影响，即有：
其中，表示对应位置点的经纬度信息等，/>表示第i+1个位置点的坐标，/>表示第i个点的坐标，/>是两个位置点在俯视图上的距离平方，可以认为是常数，因为在高程平滑的时候只改变位置点的高度，不改变位置点的位置，是两个位置点高度之差的平方，因此可以简化为：
其中，。
在另一个示例性的实施例中，如果有m条道路，每条道路上有个位置点，那么总势能即为：
简化操作之后即为：
/>
其中，。
又由于这个系统是一个保守系统，所以系统的平衡条件是系统的总势能最低，即使得V达到最低的各个位置点的位置是系统的平衡位置。
因此可以将V作为一类目标函数，希望V尽可能小，即达到高程曲线尽可能平滑的目的。由于希望V尽可能小，可以忽略掉V中的常数C，即有：
如果和上述第二函数结合，则为多目标优化的问题，即希望所有位置点高度的平方之和尽可能小，同时希望所有相邻位置点高度之差的平方和也尽可能小，因此，还可以将多目标优化问题转化为一个单目标优化问题，即引入目标函数：
其中，w1和w2均为设置的常数，这两个值分别表征了V1和V2所占的比例。在实际实现的过程中，可取kn=1，km=100。即平滑因素对总体目标的影响显著大于位置点高度对总体目标的影响，以此达到高程尽可能平滑的目的。
示例性地，以图6为例，对于如图6所示的四条道路，link1、link2和link3分别在A、B、C点处相交，link2和link4在D点处衔接。
假设在A点处link2比link3高，在B点处link1比link2高，在C点处link1比link3高，即压盖区高度约束应该满足：
其中，H是压盖区的理想高度，在测试中发现这个高度取5米较为合理。
link2和link4在D点处邻接，即邻接高度连续约束应该满足：
需要说明的是，上述约束还包括坡度约束，如图6所示，对于link1，其被B点和C点分为了三段，每一段都应该满足坡度约束条件，即：
/>
其中，S是预先设置的最大坡度的正切值，在测试中发现最大坡度取1角度较为合理，dfc、dcb、dbj分别为F点与C点、C点与B点、B点与J点在平面上的距离（可以理解为两点在俯视图上的距离）。在已知位置点经纬度坐标后，这些平面距离可以计算出来，因此是已知量。
同理，对于link2，每一段都应该满足坡度约束条件：
对于link3，每一段都应该满足坡度约束条件：
对于link4，每一段都应该满足坡度约束条件：
则上述目标函数可以更新为：
其中：
因此生成link1、link2、link3和link4相对高程的问题转化为求解以下优化问题：
/>
这样的最优化问题目前有许多成熟的工具可以使用，如凸优化中的内点法等，利用这些工具可以高效进行求解。
在计算出所有位置点的高度之后，再插值计算出道路其他点的高度。比如对于link1，在计算出C点和F点的高度之后，利用线性插值计算出CF之间所有点的高度。
本申请通过将高程平滑融入到最优化模型中，在不破坏现有约束条件的前提下达到对道路高程进行平滑的目的，可以高效、高质量地生成用于车道级导航的下沉道路和高架道路的相对高程数据。图8是根据本申请实施例的又一种可选的数据处理方法的示意图，如图8所示，在未应用申请所提出的技术方案之前，道路在侧视图802上有一些明显的折角，不够平滑，在应用本申请所提出的技术方案之后，道路高程的平滑效果明显改善，如图8中的侧视图804所示。本申请需要的原始数据较少，也不需要额外的先验知识，无需用精密设备采集道路的绝对高程，可大幅降低信息采集成本。
可以理解的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到用户信息等相关的数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述数据处理方法的数据处理装置。如图9所示，该装置包括：
获取模块902，用于从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，其中，所述多条道路上的一条道路与所述多组位置点中的一组位置点对应；
第一确定模块904，用于根据所述位置数据确定相对高程约束条件集合，其中，所述相对高程约束条件集合包括指示所述多组位置点中两个位置点分别对应的相对高程所需满足的约束条件；
调整模块906，用于以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，其中，所述总势能由一组分势能组成，所述一组分势能中的一个分势能与所述多条道路中的一条道路对应，且由一组子势能组成，所述一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应，所述一个子势能的取值与所述一条道路的平滑程度呈负相关；
第二确定模块908，用于在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据，其中，所述目标高程数据用于表示所述总势能取值最小的情况下，满足所述约束条件的所述多组位置点中各个位置点的相对高程。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，包括：利用所述多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能，其中，所述一对相邻的位置点对应的子势能被设置为根据所述一对相邻的位置点各自对应的相对高程变化而变化；根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定所述多条道路中每条道路的分势能；根据每个道路对应的分势能确定所述总势能。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式利用所述多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能：获取目标道路上存在的多对相邻的位置点，其中，所述多条道路包括所述目标道路；以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，获取满足所述约束条件的一组初始相对高程，其中，所述一组初始相对高程与所述多对相邻的位置点中的每个位置点具有一一对应关系：根据所述一组初始相对高程确定所述多对相邻的位置点中每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；利用所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定所述每对相邻的位置点对应的子势能。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定所述多条道路中每条道路的分势能：将所述每对相邻的位置点对应的所述子势能之和确定为所述目标道路对应的目标分势能；所述装置用于通过如下方式根据每个道路对应的分势能确定所述总势能：将每个道路视为所述目标道路确定每个道路对应的所述目标分势能；将每个道路对应的所述目标分势能之和确定为所述总势能。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式利用所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定所述每对相邻的位置点对应的子势能：获取所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；将所述初始相对高程之差的平方确定为所述每对相邻的位置点对应的所述子势能。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小：设置第一函数，其中，所述第一函数以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，以所述多条道路对应的总势能取值最小作为目标，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；向所述第一函数输入为所述多组位置点中各个位置点设置的第一相对高程，确定第一输出结果；在所述第一输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以所述相对高程约束条件集合作为约束条件将所述第一相对高程调整为第一目标相对高程，其中，所述第一目标相对高程用于使得所述多条道路对应的总势能取值最小。
作为一种可选的方案，所述装置还用于：设置第二函数，其中，所述第二函数以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程的分散程度最小作为目标，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；为所述第一函数和所述第二函数分别添加权重，生成目标函数，其中，为所述第一函数添加的权重大于为所述第二函数添加的权重；向所述目标函数输入为所述多组位置点中各个位置点设置的第二相对高程，确定第二输出结果；在所述第二输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以所述相对高程约束条件集合作为约束条件将所述第二相对高程调整为第二目标相对高程，其中，所述第二目标相对高程用于使得所述多条道路对应的总势能取值最小。
作为一种可选的方案，所述装置还用于：所述在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据之后，获取所述多条道路中除所述多组位置点之外的其它位置点，其中，所述其它位置点用于表示不具有所述目标高程数据的位置点；确定所述多组位置点以及所述其它位置点之间的位置关联关系；利用插值法根据所述位置关联关系和所述目标高程数据确定所述其它位置点对应的相对高程，并对所述二维路网信息进行更新。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据：依次将所述多组位置点中任意两个点视为所述两个位置点，通过如下步骤生成所述位置数据：从所述二维路网中获取所述两个位置点，确定所述两个位置点之间的位置关联关系；根据所述位置关联关系生成与所述两个位置点对应的位置数据。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式从所述二维路网中获取所述两个位置点，确定所述两个位置点之间的位置关联关系：在所述两个位置点中，获取属于第一道路且与位置点ho相邻的位置点，作为相邻位置点，其中，所述两个位置点包括所述位置点ho，o为正整数，且o小于或等于所述两个位置点对应的总数量，所述道路包括所述位置点ho所属的第一道路；确定所述相邻位置点与所述位置点ho之间具有相邻关联关系；根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系：在所述位置点ho在所述第一道路不具有道路关系的情况下，将所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系；在所述第一道路在所述位置点ho的道路关系为道路压盖关系，在所述两个位置点中获取第一位置点，其中，所述第一位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间存在高度差，且所述第一位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同；确定所述第一位置点与所述位置点ho之间具有压盖关联关系；将所述第一位置点与所述位置点ho之间的压盖关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
作为一种可选的方案，所述装置用于通过如下方式根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系：在所述位置点ho在所述第一道路的道路关系为道路邻接关系，在所述两个位置点中获取属于第二道路的第二位置点，其中，所述第一位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间不存在高度差，且所述第一位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同，所述第二道路属于所述道路；确定所述第二位置点与所述位置点ho之间具有邻接关联关系；将所述第二位置点与所述位置点ho之间的邻接关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
根据本申请的一个方面，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。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
图10示意性地示出了用于实现本申请实施例的电子设备的计算机系统结构框图。
需要说明的是，图10示出的电子设备的计算机系统1000仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示，计算机系统1000包括中央处理器1001（Central Processing Unit，CPU），其可以根据存储在只读存储器1002（Read-Only Memory，ROM）中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器1003（Random Access Memory，RAM）中的程序而执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器1003中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。中央处理器1001、在只读存储器1002以及随机访问存储器1003通过总线1004彼此相连。输入/输出接口1005（Input /Output接口，即I/O接口）也连接至总线1004。
以下部件连接至输入/输出接口1005：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管（Cathode Ray Tube，CRT）、液晶显示器（Liquid Crystal Display，LCD）等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的存储部分1008；以及包括诸如局域网卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至输入/输出接口1005。可拆卸介质1011，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1010上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。
特别地，根据本申请的实施例，各个方法流程图中所描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被中央处理器1001执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被中央处理器1001执行时，执行本申请实施例提供的各种功能。
根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述数据处理方法的电子设备，该电子设备可以是图1所示的终端设备或服务器。本实施例以该电子设备为终端设备为例来说明。如图11所示，该电子设备包括存储器1102和处理器1104，该存储器1102中存储有计算机程序，该处理器1104被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述电子设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行本申请各实施例中的方法。
可选地，本领域普通技术人员可以理解，图11所示的结构仅为示意，图11其并不对上述电子设备的结构造成限定。例如，电子设备还可包括比图11中所示更多或者更少的组件（如网络接口等），或者具有与图11所示不同的配置。
其中，存储器1102可用于存储软件程序以及模块，如本申请实施例中的数据处理方法和装置对应的程序指令/模块，处理器1104通过运行存储在存储器1102内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的数据处理方法。存储器1102可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1102可进一步包括相对于处理器1104远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中，存储器1102具体可以但不限于用于存储位置点的位置数据等信息。作为一种示例，如图11所示，上述存储器1102中可以但不限于包括上述数据处理装置中的获取模块902、第一确定模块904、调整模块906以及第二确定模块908。此外，还可以包括但不限于上述数据处理装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。
可选地，上述的传输装置1106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置1106包括一个网络适配器（Network Interface Controller，NIC），其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置1106为射频（Radio Frequency，RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
此外，上述电子设备还包括：显示器1108，用于显示上述根据目标高程数据生成的道路；和连接总线1110，用于连接上述电子设备中的各个模块部件。
在其他实施例中，上述终端设备或者服务器可以是一个分布式系统中的一个节点，其中，该分布式系统可以为区块链系统，该区块链系统可以是由该多个节点通过网络通信的形式连接形成的分布式系统。其中，节点之间可以组成点对点网络，任意形式的计算设备，比如服务器、终端等电子设备都可以通过加入该点对点网络而成为该区块链系统中的一个节点。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，电子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，使得该电子设备执行上述数据处理方面的各种可选实现方式中提供的数据处理方法。
可选地，在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以被设置为存储用于执行本申请各实施例中的方法。
可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取器（Random Access Memory，RAM）、磁盘或光盘等。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
上述实施例中的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，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。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存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台电子设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的应用程序，可通过其它的方式实现。其中，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，例如多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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
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，或者也可以分布到多个网络单元上。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。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (26)
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，其中，所述多条道路上的一条道路与所述多组位置点中的一组位置点对应；
根据所述位置数据确定相对高程约束条件集合，其中，所述相对高程约束条件集合包括指示所述多组位置点中两个位置点分别对应的相对高程所需满足的约束条件；
以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，其中，所述总势能由一组分势能组成，所述一组分势能中的一个分势能与所述多条道路中的一条道路对应，且由一组子势能组成，所述一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应，所述一个子势能的取值与所述一条道路的平滑程度呈负相关；
在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据，其中，所述目标高程数据用于表示所述总势能取值最小的情况下，满足所述约束条件的所述多组位置点中各个位置点的相对高程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，包括：
利用所述多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能，其中，所述一对相邻的位置点对应的子势能被设置为根据所述一对相邻的位置点各自对应的相对高程变化而变化；
根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定所述多条道路中每条道路的分势能；
根据每个道路对应的分势能确定所述总势能。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能，包括：
获取目标道路上存在的多对相邻的位置点，其中，所述多条道路包括所述目标道路；
以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，获取满足所述约束条件的一组初始相对高程，其中，所述一组初始相对高程与所述多对相邻的位置点中的每个位置点具有一一对应关系：
根据所述一组初始相对高程确定所述多对相邻的位置点中每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；
利用所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定所述每对相邻的位置点对应的子势能。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定所述多条道路中每条道路的分势能，包括：将所述每对相邻的位置点对应的所述子势能之和确定为所述目标道路对应的目标分势能；
所述根据每个道路对应的分势能确定所述总势能，包括：将每个道路视为所述目标道路确定每个道路对应的所述目标分势能；将每个道路对应的所述目标分势能之和确定为所述总势能。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定所述每对相邻的位置点对应的子势能，包括：
获取所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；
将所述初始相对高程之差的平方确定为所述每对相邻的位置点对应的所述子势能。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，包括：
设置第一函数，其中，所述第一函数以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，以所述多条道路对应的总势能取值最小作为目标，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；
向所述第一函数输入为所述多组位置点中各个位置点设置的第一相对高程，确定第一输出结果；
在所述第一输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以所述相对高程约束条件集合作为约束条件将所述第一相对高程调整为第一目标相对高程，其中，所述第一目标相对高程用于使得所述多条道路对应的总势能取值最小。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
设置第二函数，其中，所述第二函数以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程的分散程度最小作为目标，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；
为所述第一函数和所述第二函数分别添加权重，生成目标函数，其中，为所述第一函数添加的权重大于为所述第二函数添加的权重；
向所述目标函数输入为所述多组位置点中各个位置点设置的第二相对高程，确定第二输出结果；
在所述第二输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以所述相对高程约束条件集合作为约束条件将所述第二相对高程调整为第二目标相对高程，其中，所述第二目标相对高程用于使得所述多条道路对应的总势能取值最小。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据之后，所述方法还包括：
获取所述多条道路中除所述多组位置点之外的其它位置点，其中，所述其它位置点用于表示不具有所述目标高程数据的位置点；
确定所述多组位置点以及所述其它位置点之间的位置关联关系；
利用插值法根据所述位置关联关系和所述目标高程数据确定所述其它位置点对应的相对高程，并对所述二维路网信息进行更新。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，包括：
依次将所述多组位置点中任意两个点视为所述两个位置点，通过如下步骤生成所述位置数据：
从所述二维路网中获取所述两个位置点，确定所述两个位置点之间的位置关联关系；
根据所述位置关联关系生成与所述两个位置点对应的位置数据。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述从所述二维路网中获取所述两个位置点，确定所述两个位置点之间的位置关联关系，包括：
在所述两个位置点中，获取属于第一道路且与位置点ho相邻的位置点，作为相邻位置点，其中，所述两个位置点包括所述位置点ho，o为正整数，且o小于或等于所述两个位置点对应的总数量，所述多条道路包括所述位置点ho所属的第一道路；
确定所述相邻位置点与所述位置点ho之间具有相邻关联关系；
根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系，包括：
在所述位置点ho在所述第一道路不具有道路关系的情况下，将所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系；
在所述第一道路在所述位置点ho的道路关系为道路压盖关系，在所述两个位置点中获取第一位置点，其中，所述第一位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间存在高度差，且所述第一位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同；
确定所述第一位置点与所述位置点ho之间具有压盖关联关系；
将所述第一位置点与所述位置点ho之间的压盖关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置点ho所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系，包括：
在所述位置点ho在所述第一道路的道路关系为道路邻接关系，在所述两个位置点中获取属于第二道路的第二位置点，其中，所述第二位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间不存在高度差，且所述第二位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同，所述第二道路属于所述多条道路；
确定所述第二位置点与所述位置点ho之间具有邻接关联关系；
将所述第二位置点与所述位置点ho之间的邻接关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
13.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据，其中，所述多条道路上的一条道路与所述多组位置点中的一组位置点对应；
第一确定模块，用于根据所述位置数据确定相对高程约束条件集合，其中，所述相对高程约束条件集合包括指示所述多组位置点中两个位置点分别对应的相对高程所需满足的约束条件；
调整模块，用于以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小，其中，所述总势能由一组分势能组成，所述一组分势能中的一个分势能与所述多条道路中的一条道路对应，且由一组子势能组成，所述一组子势能中的一个子势能与一条道路上一对相邻的位置点相对应，所述一个子势能的取值与所述一条道路的平滑程度呈负相关；
第二确定模块，用于在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据，其中，所述目标高程数据用于表示所述总势能取值最小的情况下，满足所述约束条件的所述多组位置点中各个位置点的相对高程。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小：
利用所述多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能，其中，所述一对相邻的位置点对应的子势能被设置为根据所述一对相邻的位置点各自对应的相对高程变化而变化；
根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定所述多条道路中每条道路的分势能；
根据每个道路对应的分势能确定所述总势能。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式利用所述多组位置点中属于同一条道路的一对相邻的位置点各自对应的相对高程确定一对相邻的位置点对应的子势能：
获取目标道路上存在的多对相邻的位置点，其中，所述多条道路包括所述目标道路；
以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，获取满足所述约束条件的一组初始相对高程，其中，所述一组初始相对高程与所述多对相邻的位置点中的每个位置点具有一一对应关系：
根据所述一组初始相对高程确定所述多对相邻的位置点中每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；
利用所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定所述每对相邻的位置点对应的子势能。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式根据每一对相邻的位置点对应的子势能分别确定所述多条道路中每条道路的分势能：
将所述每对相邻的位置点对应的所述子势能之和确定为所述目标道路对应的目标分势能；
所述装置用于通过如下方式根据每个道路对应的分势能确定所述总势能：将每个道路视为所述目标道路确定每个道路对应的所述目标分势能；将每个道路对应的所述目标分势能之和确定为所述总势能。
17.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式利用所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差确定所述每对相邻的位置点对应的子势能：
获取所述每对相邻的位置点对应的初始相对高程之差；
将所述初始相对高程之差的平方确定为所述每对相邻的位置点对应的所述子势能。
18.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，通过调整所述多组位置点中各个位置点的相对高程，以使所述多条道路对应的总势能取值最小：
设置第一函数，其中，所述第一函数以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，以所述多条道路对应的总势能取值最小作为目标，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；
向所述第一函数输入为所述多组位置点中各个位置点设置的第一相对高程，确定第一输出结果；
在所述第一输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以所述相对高程约束条件集合作为约束条件将所述第一相对高程调整为第一目标相对高程，其中，所述第一目标相对高程用于使得所述多条道路对应的总势能取值最小。
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述装置还用于：
设置第二函数，其中，所述第二函数以所述相对高程约束条件集合作为约束条件，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程的分散程度最小作为目标，以所述多组位置点中各个位置点的相对高程作为输入变量；
为所述第一函数和所述第二函数分别添加权重，生成目标函数，其中，为所述第一函数添加的权重大于为所述第二函数添加的权重；
向所述目标函数输入为所述多组位置点中各个位置点设置的第二相对高程，确定第二输出结果；
在所述第二输出结果对应的函数取值不为最小的情况下，以所述相对高程约束条件集合作为约束条件将所述第二相对高程调整为第二目标相对高程，其中，所述第二目标相对高程用于使得所述多条道路对应的总势能取值最小。
20.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还用于：
所述在所述多条道路对应的总势能取值最小的情况下，将所述多组位置点中各个位置点的相对高程确定为目标高程数据之后，获取所述多条道路中除所述多组位置点之外的其它位置点，其中，所述其它位置点用于表示不具有所述目标高程数据的位置点；
确定所述多组位置点以及所述其它位置点之间的位置关联关系；
利用插值法根据所述位置关联关系和所述目标高程数据确定所述其它位置点对应的相对高程，并对所述二维路网信息进行更新。
21.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式从二维路网信息中获取多条道路上多组位置点的位置数据：
依次将所述多组位置点中任意两个点视为所述两个位置点，通过如下步骤生成所述位置数据：
从所述二维路网中获取所述两个位置点，确定所述两个位置点之间的位置关联关系；
根据所述位置关联关系生成与所述两个位置点对应的位置数据。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式从所述二维路网中获取所述两个位置点，确定所述两个位置点之间的位置关联关系：
在所述两个位置点中，获取属于第一道路且与位置点ho相邻的位置点，作为相邻位置点，其中，所述两个位置点包括所述位置点ho，o为正整数，且o小于或等于所述两个位置点对应的总数量，所述多条道路包括所述位置点ho所属的第一道路；
确定所述相邻位置点与所述位置点ho之间具有相邻关联关系；
根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系。
23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系：
在所述位置点ho在所述第一道路不具有道路关系的情况下，将所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系；
在所述第一道路在所述位置点ho的道路关系为道路压盖关系，在所述两个位置点中获取第一位置点，其中，所述第一位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间存在高度差，且所述第一位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同；
确定所述第一位置点与所述位置点ho之间具有压盖关联关系；
将所述第一位置点与所述位置点ho之间的压盖关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
24.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述装置用于通过如下方式根据所述位置点ho在所述第一道路的道路关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定针对所述位置点ho的位置关联关系：
在所述位置点ho在所述第一道路的道路关系为道路邻接关系，在所述两个位置点中获取属于第二道路的第二位置点，其中，所述第二位置点对应的相对高程与所述位置点ho对应的相对高程之间不存在高度差，且所述第二位置点对应的二维位置信息与所述位置点ho对应的二维位置信息相同，所述第二道路属于所述多条道路；
确定所述第二位置点与所述位置点ho之间具有邻接关联关系；
将所述第二位置点与所述位置点ho之间的邻接关联关系，以及所述相邻位置点与所述位置点ho之间的相邻关联关系，确定为针对所述位置点ho的位置关联关系。
25.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的计算机程序，其中，所述计算机程序可被电子设备运行时执行所述权利要求1至12任一项中所述的方法。
26.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至12任一项中所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311381416.8A CN117115381B (zh) | 2023-10-24 | 2023-10-24 | 数据处理方法和装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311381416.8A CN117115381B (zh) | 2023-10-24 | 2023-10-24 | 数据处理方法和装置、存储介质及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117115381A CN117115381A (zh) | 2023-11-24 |
| CN117115381B true CN117115381B (zh) | 2024-02-09 |
Family
ID=88798706
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311381416.8A Active CN117115381B (zh) | 2023-10-24 | 2023-10-24 | 数据处理方法和装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117115381B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117723073B (zh) * | 2024-02-07 | 2024-05-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 高程调整方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107808140A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-03-16 | 浙江大学 | 一种基于图像融合的单目视觉道路识别算法 |
| CN109579859A (zh) * | 2018-05-10 | 2019-04-05 | 北京建筑大学 | 一种高精度导航地图高程数据处理方法及装置 |
| CN111540034A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-14 | 扆亮海 | 一种表现力强的地貌晕渲图洼谷地形填补方法 |
| CN115615442A (zh) * | 2022-10-20 | 2023-01-17 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 道路高程的确定方法、装置、电子设备及计算机程序产品 |
| WO2023051020A1 (zh) * | 2021-09-29 | 2023-04-06 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 三维路网构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116663219A (zh) * | 2023-08-02 | 2023-08-29 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 数据处理方法、装置、设备以及存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9830509B2 (en) * | 2015-06-29 | 2017-11-28 | Nokia Technologies Oy | Method and apparatus for constructing a digital elevation model utilizing ground points captured by ground-based LiDAR |
-
2023
- 2023-10-24 CN CN202311381416.8A patent/CN117115381B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107808140A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-03-16 | 浙江大学 | 一种基于图像融合的单目视觉道路识别算法 |
| CN109579859A (zh) * | 2018-05-10 | 2019-04-05 | 北京建筑大学 | 一种高精度导航地图高程数据处理方法及装置 |
| CN111540034A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-14 | 扆亮海 | 一种表现力强的地貌晕渲图洼谷地形填补方法 |
| WO2023051020A1 (zh) * | 2021-09-29 | 2023-04-06 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 三维路网构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115615442A (zh) * | 2022-10-20 | 2023-01-17 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 道路高程的确定方法、装置、电子设备及计算机程序产品 |
| CN116663219A (zh) * | 2023-08-02 | 2023-08-29 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 数据处理方法、装置、设备以及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Generation of Horizontally Curved Driving Lines in HD Maps Using Mobile Laser Scanning Point Clouds;LingFei Ma etal.;《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》;第12卷(第5期);第1572-1586页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117115381A (zh) | 2023-11-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102160990B1 (ko) | 객체 기반의 3d 도시 모델링 방법 및 이를 구현하는 서버, 그리고 이를 이용하는 시스템 | |
| CN108986207B (zh) | 一种基于真实路面数据的道路及沿线建筑仿真建模方法 | |
| CN117115381B (zh) | 数据处理方法和装置、存储介质及电子设备 | |
| KR102199940B1 (ko) | 3ｄ 엔진을 통한 모바일 3ｄ 디지털 트윈의 3ｄ 지도 구축 방법 | |
| CN105701295A (zh) | Bim模型与三维地理信息系统快速集成展现的方法 | |
| CN107391753B (zh) | 一种基于gis的路产矢量化数据自动生成系统及方法 | |
| CN103512581A (zh) | 一种路径规划方法和装置 | |
| CN111295569B (zh) | 用于生成道路地图的系统和方法 | |
| CN116663219B (zh) | 数据处理方法、装置、设备以及存储介质 | |
| KR101621424B1 (ko) | 토지적성평가를 위한 도시계획정보의 공유 표출 시스템 | |
| CN110321443A (zh) | 三维实景模型数据库构建方法、装置及数据服务系统 | |
| US20230375363A1 (en) | Map tile update method and apparatus | |
| CN116518960B (zh) | 路网更新方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| Kostrikov et al. | Geoinformation approach to the urban geographic system research (case studies of Kharkiv region) | |
| Sabri et al. | A multi-dimensional analytics platform to support planning and design for liveable and sustainable urban environment | |
| US8942956B1 (en) | Method and apparatus for building and presenting network designs | |
| Cader et al. | Overcoming data scarcity for energy access planning with open data–the example of Tanzania | |
| CN117146796A (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质 | |
| KR101571284B1 (ko) | 도시계획정보의 사용자 지향적 표출 시스템 | |
| CN116977574A (zh) | 一种数据处理方法、设备以及计算机可读存储介质 | |
| CN108509720B (zh) | 一种电力管线用附带地质状况切换的坐标系转换方法 | |
| CN116977575A (zh) | 一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| KR20220059706A (ko) | 3차원 지하시설물 가공을 위한 영상 처리 장치 | |
| Kim | Development of Augmented Reality Underground Facility Management System using Map Application Programming Interface and JavaScript Object Notation Communication | |
| CN111383334A (zh) | 用于渲染对象的系统和方法 |
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 |