[发明专利]一种跨link道路识别方法及一种识别跨link道路的方法

权利要求书

1.一种跨link道路识别网络的训练方法，所述方法包括：

获取道路数据集合，所述道路数据集合包含多个三元组的道路信息，及每个三元组分别对应的标签，所述标签用于表示所述三元组是否为跨link道路数据；所述道路数据集合包括训练数据子集和测试数据子集；所述三元组包括相连接的三条link；

通过所述训练数据子集训练跨link道路识别网络；所述跨link道路识别网络的输入为道路关系图，输出为跨link道路的识别结果；所述道路关系图包括多个节点以及连接节点的边，每个节点用于表征三元组，每条边用于表征两个三元组之间的道路关系；所述道路关系用于表征两个三元组的是否存在相同的道路信息或用于表征两个三元组中link的位置关系；

根据所述跨link道路识别网络对所述测试数据子集进行预测，确定所述测试数据子集中所述跨link道路识别网络的识别结果与标签不符的错分数据；

针对所述错分数据，获取所述道路关系图的更新信息，所述更新信息包括：错分数据对应的节点数据、以及错分数据对应的边数据；

基于所述更新信息重新训练所述跨link道路识别网络。

2.根据权利要求1所述的方法，所述获取道路数据集合，包括：

获取相连接的三条link；

在所述三条link符合预设道路条件的情况下，将所述三条link作为所述道路数据集合中的所述三元组，所述预设道路条件包括：所述三条link中的中间link的道路长度小于长度阈值，且中间link与三条link中的任一其他link的夹角大于预设的夹角阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，所述道路关系图包括多个道路关系子图，每个道路关系子图包括多个节点和以及连接节点的边，不同道路关系子图中的所述连接节点的边代表不同道路关系。

4.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述跨link道路识别网络对所述测试数据子集进行预测，确定所述测试数据子集中所述跨link道路识别网络的识别结果与标签不符的错分数据，包括：

针对所述测试数据子集，从每个的道路关系对应的道路数据中抽取部分道路数据，将抽取出的道路数据组成预测数据；

根据所述跨link道路识别网络对所述预测数据进行预测，确定所述预测数据中所述跨link道路识别网络的识别结果与标签不符的错分数据。

5.根据权利要求1所述的方法，

所述道路关系包括以下至少一项：是否是同一道路类型、是否是同一道路构成、是否是同一道路类型、是否属于同一城市或是否具有上下游关系；和/或；

所述道路信息包括以下至少一项：道路等级、道路类型、道路构成、道路所属城市、和其他三元组的上下游关系、道路长度、道路宽度、车道数、道路出度、道路入度、道路方向、道路角度。

6.根据权利要求1所述的方法，所述针对所述错分数据，获取所述道路关系图的更新信息，包括：

确定错分数据占预测数据的错分比例；所述预测数据为测试数据子集的一部分或全部；

在所述错分比例大于预设比例阈值的情况下，获取所述道路关系图的更新信息。

7.根据权利要求1所述的方法，

所述方法还包括：针对所述测试数据子集，统计每个三元组包括的link的车流量，确定每个三元组包括的三个link的车流量平均值所属的车流量范围；

所述针对所述错分数据，获取所述道路关系图的更新信息，包括：

针对每个车流量范围，执行：

确定该车流量范围对应的错分数据占预测数据的错分比例；

在该错分比例大于该车流量范围对应的的比例阈值的情况下，获取所述道路关系图的更新信息；

其中，车流量范围对应的道路数据的车流量平均值越大，该车流量范围对应的比例阈值越低。

8.根据权利要求1所述的方法，所述获取所述道路关系图的更新信息，包括：

通过关系网络，获取所述道路关系图的更新信息；其中，所述关系网络的输入为道路关系图中节点或边的特征向量，输出为更新后的节点数据或边数据。