[发明专利]位置漂移判决方法及系统

权利要求书

1.一种漂移判决方法，其特征在于，包含：

对移动终端上传的NMEA定位信息进行解析，并提取两个以上关键指标的信息；

根据线下和实时上传的海量NMEA信息，以及线下信息数据库，对各个关键指标建立阈值学习模型，其中，分场景建立漂移训练场地，根据三维地图信息，对任意区域内的物理场景进行分类，以区分由于不同场景导致的漂移的情况，预先在地图上分片划分出典型场景块状区域后以对角的经纬度信息和场景类型编号区分，建立索引目录，同时按照各划分场景区域对其中存在的路网数据进行切分，将包含在场景区域内的路网数据用相同场景类型编号进行标记，建立索引目录，并且，按照移动终端类型、场景、指标类型、时间轴的维度进行阈值监督训练，提取出针对各个移动终端类型、场景、以及对应指标的阈值，其中，将对应移动终端类型、场景、应指标的训练数据全部索引出来，按照漂移与否划分成两类，作为训练输入，对所述漂移和不漂移的两类数据分别训练出一套阈值阈值，对数据进行交叉验证，计算召回率与准确率，以F值作为指标；

对应移动终端所在的场景，根据所述阈值学习模型，建立组合漂移判决条件，并对移动终端进行组合漂移判决，其中，在各指标间随机组合，根据各指标给定的阈值，按照与、或规则对所述训练数据计算其召回率与准确率，按照F值评估后选出最优指标组合及其组合运算规则；

将漂移判决结果输出到所述移动终端。

2.如权利要求1所述的漂移判决方法，其特征在于，所述场景包含但不限于：

空旷场景、建筑遮挡场景、高架下场景。

3.如权利要求2所述的漂移判决方法，其特征在于，所述空旷场景对应的所述组合漂移判决条件包含但不限于：精度因子DOP、粗略精度信息。

4.如权利要求2所述的漂移判决方法，其特征在于，所述建筑遮挡场景对应的所述组合漂移判决条件包含但不限于：粗略精度信息、卫星数量变化。

5.如权利要求2所述的漂移判决方法，其特征在于，所述高架下场景对应的所述组合漂移判决条件包含但不限于：粗略精度信息、关键定位卫星信噪比变化。

6.一种漂移判决系统，其特征在于，包含：

关键指标提取模块，用于对移动终端上传的NMEA定位信息进行解析，并提取两个以上关键指标的信息；

阈值学习模型建立模块，用于根据线下和实时上传的海量NMEA信息，以及线下信息数据库，对各个关键指标建立阈值学习模型，其中，分场景建立漂移训练场地，根据三维地图信息，对任意区域内的物理场景进行分类，以区分由于不同场景导致的漂移的情况，预先在地图上分片划分出典型场景块状区域后以对角的经纬度信息和场景类型编号区分，建立索引目录，同时按照各划分场景区域对其中存在的路网数据进行切分，将包含在场景区域内的路网数据用相同场景类型编号进行标记，建立索引目录，并且，按照移动终端类型、场景、指标类型、时间轴的维度进行阈值监督训练，提取出针对各个移动终端类型、场景、以及对应指标的阈值，其中，将对应移动终端类型、场景、应指标的训练数据全部索引出来，按照漂移与否划分成两类，作为训练输入，对所述漂移和不漂移的两类数据分别训练出一套阈值阈值，对数据进行交叉验证，计算召回率与准确率，以F值作为指标；

组合漂移判决模块，用于对应移动终端所在的场景，根据所述阈值学习模型，建立组合漂移判决条件，并对移动终端进行组合漂移判决，其中，在各指标间随机组合，根据各指标给定的阈值，按照与、或规则对所述训练数据计算其召回率与准确率，按照F值评估后选出最优指标组合及其组合运算规则；

输出模块，用于将漂移判决结果输出到所述移动终端。

7.如权利要求6所述的漂移判决系统，其特征在于，所述场景包含但不限于：

空旷场景、建筑遮挡场景、高架下场景。

8.如权利要求7所述的漂移判决系统，其特征在于，所述空旷场景对应的所述组合漂移判决条件包含但不限于：精度因子DOP、粗略精度信息。