[发明专利]一种时间估计方法及其装置、设备

说明书

本申请提供了一种时间估计方法及其装置、设备，所述方法包括：基于获取到的起点位置和终点位置，确定第一待估计路线；获取第一待估计路线中包括的每条路段在出发时刻的路段特征；基于所述每条路段的路段特征，确定所述第一待估计路线的第一路线特征；确定每条路段的路段特征对应的目标权值，并将每条路段的路段特征和对应的目标权值进行加权求和，得到所述第一待估计路线的第二路线特征；通过训练好的神经网络模型对所述第一待估计路线的第一路线特征和所述第二路线特征进行处理，得到第一预计到达时间；通过本申请，能够给予地图中不同的路段不同的权值来计算预计到达时间，从而提高地图应用预计达到时间的准确率。

技术领域

本申请涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种时间估计方法及其装置、设备。

背景技术

人工智能(AI，Artificial Intelligence)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法和技术及应用系统。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、智能导航、机器人、智能医疗和智能客服等。其中机器学习作为人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。基于智能导航的广泛应用，人们可以利用在线地图获取到从起点到达终点的各种路线之外，还需要获取完成每条路线所需要的时间，以便选择最优出行路线。

目前，在ETA预估的领域，最常用的算法有基于规则的逐路段累加方法和基于树模型的机器学习算法等。基于规则的逐路段累加方法不仅需要依据人工经验，并且会带来累计误差，准确率低；基于树模型的机器学习算法只考虑了路线的整体特征，也会造成ETA预估不准的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种时间估计方法、装置及存储介质，能够通过给予不同的路段不同的权值来计算预计到达时间，从而提高预计达到时间的准确率。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种时间估计方法，包括：

基于获取到的起点位置和终点位置，确定第一待估计路线；

获取第一待估计路线中包括的每条路段在出发时刻的路段特征；

基于所述每条路段的路段特征，确定所述第一待估计路线的第一路线特征；

确定每条路段的路段特征对应的目标权值，并将每条路段的路段特征和对应的目标权值进行加权求和，得到所述第一待估计路线的第二路线特征；

通过训练好的神经网络模型进行基于所述第一待估计路线的第一路线特征和所述第二路线特征的预测操作，得到第一预计到达时间。

本申请实施例提供一种时间估计装置，所述装置包括：

第一确定模块，用于基于获取到的起点位置和终点位置，确定第一待估计路线；

第一获取模块，用于获取第一待估计路线中包括的每条路段在出发时刻的路段特征；

第二确定模块，用于基于所述每条路段的路段特征，确定所述第一待估计路线的第一路线特征；

加权求和模块，用于确定每条路段的路段特征对应的目标权值，并将每条路段的路段特征和对应的目标权值进行加权求和，得到所述第一待估计路线的第二路线特征；

第一预测模块，用于通过训练好的神经网络模型进行基于所述第一待估计路线的第一路线特征和所述第二路线特征的预测操作，得到第一预计到达时间。