[发明专利]基于神经网络的智能导航方法及系统

说明书

本申请提供的基于神经网络的智能导航方法及系统，由于目标终点位置信息中的行驶轨迹是按照每个三维空间坐标点对应的筛选行驶距离进行划分的，因此划分得到的每个行驶轨迹中包括的所有三维空间坐标点对应的筛选异构导航内容相同，当由所对应的筛选异构导航内容加载该行驶轨迹时可以使得该筛选异构导航内容在加载该行驶轨迹中的每个三维空间坐标点时的准确率较高，可以充分发挥每个行驶距离的优势，提高目标终点位置信息的导航精度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及基于神经网络的智能导航方法及系统。

背景技术

随着社会的不断发展，人们外出旅游或者外出办事越来越频繁，通常会采用自驾、通过公用交通或者步行的方式，但是城市在发展，在不断的进行规划，路道不断的进行改善，这样既有容易导致人们迷路，不能到达目的地。

通过人工智能进行导航的方式，这样能给人们带来巨大的方便，但是，在智能导航的过程中，还存在一些缺陷。

发明内容

鉴于此，本申请提供了基于神经网络的智能导航方法及系统。

第一方面，提供一种基于神经网络的智能导航方法，所述方法包括：

获取目标终点位置信息，其中，所述目标终点位置信息中的三维空间坐标点被按照每个三维空间坐标点对应的筛选行驶距离划分为多个行驶轨迹，每个行驶轨迹中包括的三维空间坐标点对应的筛选行驶距离不同，三维空间坐标点对应的筛选行驶距离为所述多个行驶距离中加载该三维空间坐标点的导航时优选的行驶距离；

针对所述目标终点位置信息中的每个行驶轨迹，将该行驶轨迹划分至该行驶轨迹所包括的三维空间坐标点对应的筛选行驶距离进行导航，得到所述目标终点位置信息的导航结果。

进一步地，所述目标终点位置信息中的三维空间坐标点被预先按照以下方式划分为多个行驶轨迹：

针对所述目标终点位置信息中的每个三维空间坐标点，确定该三维空间坐标点对应的筛选行驶距离；

根据所述目标终点位置信息中每个导航内容对应的筛选行驶距离以及每个三维空间坐标点之间的映射关系，确定所述目标三维空间坐标点中每个三维空间坐标点的位置特征，所述位置特征用于表示三维空间坐标点在将被划分至的行驶轨迹中的位置；

根据所述目标终点位置信息中每个三维空间坐标点的位置信息所表示的位置，将所述目标终点位置信息划分为多个行驶轨迹。

进一步地，所述针对所述目标终点位置信息中的每个三维空间坐标点，确定该三维空间坐标点对应的筛选行驶距离，包括：

确定全局导航距离最低的划分方式，所述全局导航距离为在按照划分方式所表示的三维空间坐标点与行驶距离关联关系，将所述目标终点位置信息中的每个三维空间坐标点划分至该三维空间坐标点对应的行驶距离进行导航的情况下，完成所述目标终点位置信息的导航的预估耗时和/或预估占用的平台资源；

针对所述目标终点位置信息中的每个三维空间坐标点，将所述划分方式中该三维空间坐标点对应的行驶距离确定为该三维空间坐标点对应的筛选行驶距离。

进一步地，所述根据所述目标终点位置信息中每个导航内容对应的筛选行驶距离以及每个三维空间坐标点之间的映射关系，确定所述目标三维空间坐标点中每个三维空间坐标点的位置特征，包括：

针对所述目标终点位置信息中的每个三维空间坐标点，根据该三维空间坐标点的每个兴趣路线对应的筛选行驶距离是否相同以及该三维空间坐标点的每个子导航内容对应的筛选行驶距离是否相同，确定该三维空间坐标点的位置特征，其中，所述兴趣路线为输出为该三维空间坐标点输入的三维空间坐标点，所述子导航内容为输入为该三维空间坐标点输出的导航内容。