[发明专利]基于tensorflow的数据处理方法及终端、差分定位平台

权利要求书

1.一种差分定位方法，其特征在于，包括：

提取用户的轨迹信息；

基于所提取的轨迹信息平面地图上描点，形成对应的轨迹图片集合；

将所述轨迹图片集合输入tensorflow卷积神经网络模型中训练，得到训练数据；

基于所述训练数据进行差分定位运算，获得差分定位数据。

2.根据权利要求1所述的差分定位方法，其特征在于，所述提取用户的轨迹信息之前还包括：

获取用户的数据，所述数据包括预期轨迹数据及真实轨迹数据。

3.根据权利要求2所述的差分定位方法，其特征在于，所述提取用户的轨迹信息包括：

从所述预期轨迹数据中提取对应的轨迹信息；

从所述真实轨迹数据中提取对应的轨迹信息。

4.根据权利要求1所述的差分定位方法，其特征在于，所述将所述轨迹图片集合输入tensorflow卷积神经网络模型中训练，得到训练数据包括：

将所述轨迹图片集合分为测试集及训练集；

将所述测试集及训练集输入至tensorflow卷积神经网络模型中进行训练，得到训练数据。

5.根据权利要求4所述的差分定位方法，其特征在于，所述将所述测试集及训练集输入至卷积神经网络模型中进行训练，得到训练数据具体为：

将所述测试集及训练集输入至所述tensorflow卷积神经网络模型进行训练迭代，提取轨迹图像特征，得到对应的训练数据。

6.一种差分定位平台，其特征在于，包括：

提取单元，用于提取用户的轨迹信息；

描点单元，用于基于所提取的轨迹信息平面地图上描点，形成对应的轨迹图片集合；

训练单元，用于将所述轨迹图片集合输入tensorflow卷积神经网络模型中训练，得到训练数据；

定位单元，用于基于所述训练数据进行差分定位运算，获得差分定位数据。

7.一种存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行如下步骤：

提取用户的轨迹信息；

基于所提取的轨迹信息平面地图上描点，形成对应的轨迹图片集合；

将所述轨迹图片集合输入tensorflow卷积神经网络模型中训练，得到训练数据；

基于所述训练数据进行差分定位运算，获得差分定位数据。

8.一种服务终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任意一项所述的差分定位方法的步骤。