CN113032681B - 用于地图搜索的方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开公开了用于地图搜索的方法、装置、电子设备和介质,涉及数据处理领域,尤其涉及智能交通领域。其中,用于地图搜索的方法具体实现方案为:分别对来自多种数据源的输入信息进行特征提取,得到多个输入特征;基于所述多个输入特征生成检索条件;以及基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理领域,尤其涉及智能交通领域,具体涉及一种用于地图搜索的方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
当在电子地图上进行搜索时,通常支持文本输入,对输入的文本关键词进行语义理解,进而进行关键词召回,再排序给出结果。
发明内容
本公开提供了一种用于地图搜索的方法、用于地图搜索的装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。
根据本公开的一方面,提供了一种用于地图搜索的方法,包括:分别对来自多种数据源的输入信息进行特征提取,得到多个输入特征;基于所述多个输入特征生成检索条件;以及基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索。
根据本公开的另一方面,提供了一种用于地图搜索的装置,包括:特征提取模块、检索条件生成模块以及搜索模块。所述特征提取模块用于分别对来自多种数据源的输入信息进行特征提取,得到多个输入特征。所述检索条件生成模块用于基于所述多个输入特征生成检索条件。所述搜索模块用于基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索。
根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器。所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序包括计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
根据本公开的实施例,通过融合来自多种数据源的不同输入信息,可以实现更准确、更自然的地图检索。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1示意性示出了根据本公开实施例的用于地图搜索的方法100的流程图;
图2示意性示出了根据本公开实施例的用于地图搜索的方法的示意图;
图3示意性示出了根据本公开实施例的用于生成检索条件的方法300的流程图;
图4示意性示出了根据本公开实施例的用于生成检索条件的方法的示意图;
图5示意性示出了根据本公开实施例的用于地图搜索的装置500的示意性框图;以及
图6示意性示出了根据本公开实施例的适于处理地图数据的计算机***的方框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
当使用文本输入在电子地图上进行搜索时,这种交互形式对例如行车的安全和效率构成很大的影响。此外,当使用语音交互在电子地图上进行搜索时,这种交互方式受到环境的极大约束。例如,在车辆环境噪音很大的情况下,无法准确地传达的语音信息。
本公开的实施例提供了一种用于地图搜索的处理方法,该方法例如可以在服务器、客户端或者云端运行。这里的客户端可以是可执行本公开的技术方案的任何客户端,例如车辆、手机等终端设备上的客户端。该方法包括:分别对来自多种数据源的输入信息进行特征提取,得到多个输入特征;基于该多个输入特征生成检索条件;以及基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索。
图1示意性示出了根据本公开实施例的用于地图搜索的方法100的流程图。
如图1所示,该方法100可以包括以下操作S110~S130。
在操作S110,分别对来自多种数据源的输入信息进行特征提取,得到多个输入特征。
在操作S120,基于该多个输入特征生成检索条件。
在操作S130,基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索。
根据本公开的实施例,数据源例如可以是各种传感器。传感器例如包括但不限于摄像头、麦克风、雷达(如激光雷达)、陀螺仪等等。数据源也可以是临时或永久存储数据的存储设备,或是能够从其获得用于地图搜索的数据的任何其他数据源。
在本公开的一些实施例中,该多个输入特征中的部分或全部可以表征用户周围环境的环境特征,例如路面状况、用户兴趣点(Point of Interest,POI)等。在本公开的另一些实施例中,当用户正在驾驶车辆时,该多个输入特征中的部分或全部还可以表征车辆的状态,例如电量、油量(耗油)、轮胎气压等。在本公开的其他实施例中,输入特征中的部分或全部也可以表征对于地图检索有关的信息,在此不再赘述。
根据本公开的实施例,通过利用来自多种数据源的不同输入信息来生成检索条件,可以实现更准确的地图检索。
根据本公开的实施例,所生成的检索条件是复合检索条件,组合了从多种数据源得到的多个输入特征,操作S130基于该复合检索条件来进行电子地图搜索。
在一些实施例中,在生成检索条件(S120)并基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索(S130)之后,还可以包括内容召回和结果排序操作,下文将对此进一步详细说明。
图2示意性示出了根据本公开实施例的用于地图搜索的方法的示意图。
如图2所示,多种数据源包括但不限于激光雷达、摄像头、麦克风、文本输入、车辆数据、定位***等。
在操作S210,可以对从上述的多种数据源得到的输入信息分别进行特征提取,从而得到对应的多个输入特征。在操作S220,可以基于所得到的该多个输入特征来生成检索条件。由于通过多个输入特征来生成检索条件,且该多个输入特征来自于多种数据源,所生成的检索条件具有多维丰富的语义。在操作S230,利用操作S220获得的检索条件来执行电子地图的检索。此后,在操作S240,对操作S240的结果进行内容召回,以得到符合操作S220生成的检索条件的一条或多条检索结果。然后,在操作S250,当得到多条检索结果时,按照预定规则对所得到的多条检索结果进行排序,以输出给用户。
图2中的内容召回S240和结果排序S250可按照任何合适的内容召回和结果排序方式执行,在本公开中不对其进行限制。
图3示意性示出了根据本公开实施例的用于生成检索条件的方法的流程图。
如图3所示,该方法可以包括以下操作S310~S320。
在操作S310,根据从多种数据源提取出的多个输入特征来确定多个检索参数,其中每个检索参数是根据该多个输入特征中的一个或多个来确定的。
在本公开的一些实施例中,操作S310为可选操作。例如使用文本输入装置来输入文本的实施例中,可以对经由文本输入装置输入的关键词进行语义理解,将语义理解的结果作为检索参数,无需经过S310的操作。
在操作S320,通过融合该多个检索参数来生成检索条件。
通过将基于输入特征来确定多个适合于检索的检索参数,能够更准确快速地得到检索结果。
在本公开的一些实施例中,操作S320可以包括:将多个检索参数进行组合,形成复合的检索条件。
例如,在一个示例中,通过基于用户的眼部姿态确定用户的注视方向为车辆行驶方位正前方,通过用户周围的建筑物的信息确定建筑物的形状(例如3D形状)和/或建筑物与车辆(用户)的距离,基于定位信息确定车辆的位置为A市的B街道,基于用户的嘴唇动作确定用户通过语音输入的关键词为(办公大厦是)C大厦。则形成的复合检索条件是:注视方向(车辆行驶方位正前方),周围建筑物的3D形状,周围建筑物与车辆的距离,位置(A市的B街道),用户输入(C大厦)。由此,本公开实施例的技术方案使得检索条件更加丰富,使得检索更加准确。
在本公开的一些实施例中,可以为上述复合检索条件中的各个检索参数分配不同的权重,以突出其中的某些因数。例如,可以为注视方向赋予最大的权重,使得在地图检索的内容召回阶段,当注视方向的结果(车辆行驶方位正前方)与用户输入(C大厦)发生冲突时,只对在指定注视方向内的信息进行召回,从而更准确地命中用户意图。
图4示意性示出了根据本公开实施例的用于生成检索条件的方法的示意图。
图4中包括了多种数据源及其对应的特征和检索参数。然而需要注意的是,图4仅是用于说明本公开技术方案的一个示例。在特定的实现中,不一定会用到图4中示出了所有数据源及其对应的特征提取和检索参数确定操作。此外,在另一些特定的实现中,也可能用到在图4中未示出的数据源及其对应的特征提取和检索参数确定操作。本领域技术人员根据本公开还能得到其他的实现方式。这些实现方式同样包括在本公开的范围之内。
根据本公开实施例,多种数据源可以包括图像采集装置410(例如,车内载摄像头)。该图像采集装置410朝向要进行地图检索的用户,获取该用户的图像或视频。来自多种数据源的输入信息中的至少一项可以包括来自图像采集装置410的针对用户的图像信息。所提取出的多个输入特征中的至少一个可以包括用户的嘴唇动作和用户的人脸角度和/或眼部姿态。
在此情况下,可以从该针对用户的图像信息中提取用户的嘴唇动作,或者可以提取用户的人脸角度和/或眼部姿态,或者二者都提取。
根据本公开的一些实施例,可以基于用户的嘴唇动作确定用户的语音输入。当由于环境噪音很大而无法准确地传达的语音信息的情况下,可替代用户的语音输入或作为用户的语音输入的补充,基于用户的嘴唇动作确定用户的语音输入并将其作为检索参数,可以更准确地确定用户的意图。
根据本公开的一些实施例,可以基于用户的眼部姿态确定用户的注视方向。通过确定用户的注视方向,可获取用户的兴趣点(Point of Interest,POI),从而也可以更准确地确定用户的意图。这在用户处于陌生环境中进行地图检索时是特别有用的。当用户处于陌生环境中时,他/她通常难以准确地确定和/或描述目的地,从而使得地图检索难以进行下去。例如,在午餐时间,处于陌生环境中的用户想要找一家餐馆就餐。这时,可以通过用户注视其感兴趣的位置(例如风景优美的河岸,视野开阔的楼宇等)并获得用户的注视方向作为检索参数,使得检索出来的结果能够更准确地满足用户的需要。
根据本公开的实施例,多种数据源还可以包括用于语音输入的语音输入装置420,例如但不限于麦克风。可以对从语音输入装置420接收到的语音信息进行音频特征提取,并通过语音识别来获取关键词作为检索参数。
根据本公开的实施例,多种数据源可以包括用于文本输入的文本输入装置430,例如但不限于,硬件键盘、虚拟键盘、触摸屏等。可以对经由文本输入装置430输入的关键词进行语义理解,将语义理解的结果作为检索参数。
根据本公开的实施例,多种数据源还可以包括用于获得定位信息的定位装置440,包括但不限于,全球导航卫星***(Global Navigation Satellite System,GNSS)(例如中国的北斗卫星导航***、欧洲的伽利略(Galileo)卫星导航***、美国的全球定位***(Global Positioning System,GPS)或者任何合适的卫星导航***),基于移动通信网络的定位***,或其他任何可用于提供准确位置的定位***。可以将从定位装置接收到的位置坐标进行位置语义化,以作为搜索参数使用。
根据本公开实施例,多种数据源还可以包括例如车辆自身的一个或多个传感器450,包括但不限于油量传感器、电池电量传感器、胎压传感器或其他任何能够感测车辆状况的传感器。多种数据源还可以存储车辆历史数据的车辆数据库。来自多种数据源的输入信息中的至少一项可以包括来自车辆的该一个或多个传感器450的传感器信息和/或来自车辆数据库(未示出)的车辆相关信息。所提取出的多个输入特征中的至少一个可以包括车辆的当前运行数据和车辆的历史数据。
可以从传感器信息提取车辆的当前运行数据,和/或从车辆相关信息中提取车辆的历史数据。然后,可以基于车辆的当前运行数据和/或车辆的历史数据确定车辆的车辆状况。
例如,在一些实施例中,车辆的传感器是电池电量传感器。基于从电池电量传感器接收到的电量信息,可以确定车辆当前的状况,例如电量是充足、不足还是即将耗尽,并可以根据所确定的状况采取不同的措施。例如,在电量即将耗尽的情况下,基于该状态主动搜索周围的充电设施,并将“电量即将耗尽”的状况和搜索到的充电设施通知给用户。例如,如果车辆电池电量不足但并未到即将耗尽的程度,则可以将该状况作为搜索参数之一,与通过其他途径获得其他搜索参数(例如,用户输入的关键词(餐馆))相结合使用,向用户推荐例如具有充电设施或靠近充电设施的餐馆。需要注意的是,上述的电量等级“充足”、“不足”和“即将耗尽”仅是为了说明本公开技术方案而提出的示例。在具体的实现中,也可以包括更多或更少的等级或者以其他方式定义的等级,并且也可以采用其他根据电量等级来进行对应地图检索的其他具体实现。本申请不受具体示例的限制。
虽然以上采用车辆的电池电量为了来进行说明,但本领域技术人员理解的是,上述示例也可应用于表征车辆的状况的其他指标,包括但不限于油量、胎压等,在此不再赘述。
在一些实施例中,车辆的历史数据也可被用于车辆的状况的确定。车辆的历史数据包括但不限于车型、车辆参数、表征车辆的油耗的时间变化的历史油耗数据、表征车辆的耗电的时间变化的历史耗电数据、表征车辆的胎压的时间变化的历史胎压数据、或表征车辆的状况的其他指标的历史数据中的一项或多项。例如,如果历史数据表明车辆在电量下降到50%时会在短时间内耗尽,则基于50%的电量可以将车辆的状况确定为电量“即将耗尽”,而如果历史数据表明车辆在电量下降到50%时仍然能够使用较长时间,则基于50%的电量可以将车辆的状况确定为电量“不足”,并对应地采取不同的措施。
当在地图检索时考虑了车辆状况(例如油量、耗电、胎压灯),提供了更安全的驾驶体验。
虽然图4中未示出,根据本公开实施例,多种数据源还可以包括图像采集装置(例如,车载或机载摄像头),用于检测形变的形变传感器和存储路网信息的路网数据源等。来自多种数据源的输入信息可以包括以下至少之一:来自图像采集装置的图像信息、来自车辆的形变传感器的形变信息和来自路网数据源的道路信息。所提取出的多个输入特征可以包括以下至少之一:路面视觉特征、路面曲线特征和路网特征。所确定的多个检索参数中的至少一个可以包括表示道路的路面颠簸状况的路面颠簸参数。
可以从来自图像采集装置的图像信息中提取路面视觉特征,从来自形变传感器的形变信息提取路面曲线特征,和/或从来自路网数据源的道路信息提取路网特征。这里所述的路网数据源可以是存储路网数据的数据库和/或服务器,具有丰富路网信息的高精地图,或可从其获取路网数据的任何设备。
基于所提取出的路面视觉特征、路面曲线特征和路网特征中的一个或多个,可以确定表示所述路面颠簸状况的路面颠簸参数。
在将由提取出的路面视觉特征、路面曲线特征、路网特征等中的一个或多个得到的路面状况(例如路面颠簸指数)用于电子地图的检索时,能够用于为用户推荐驾乘体验更好的路线,避开存在某些危险的路面,例如坑洼不平的路面等。
根据本公开实施例,多种数据源还可以包括雷达装置(例如激光雷达)。来自多种数据源的输入信息中的至少一项可以包括来自雷达装置的雷达信息。所提取出的多个输入特征中的至少一个可以包括用户周围的建筑物的信息。
在此情况下,可以从雷达信息中提取用户周围的建筑物的信息,且然后可基于所提取的用户周围的建筑物的信息确定该建筑物的形状和/或建筑物与用户的距离。
车载雷达例如可以检测周围一定距离内的建筑物的信息(如三维信息),探测到建筑物的距离,结合上述确定用户的注视方向的示例,可以实现更精细的(注视)方位确定。
以上针对不同的场景对本公开的实施例进行了描述。然而需要注意的是,这些分别描述的场景仅是示例,本公开的实施例也可以涵盖上述场景的各种组合。
图5示意性示出了根据本公开实施例的用于地图搜索的装置500的示意性框图。
如图5所示,该装置500包括特征提取模块510、检索条件生成模块520以及搜索模块530。
特征提取模块510用于分别对来自多种数据源的输入信息进行特征提取,得到多个输入特征。这里的数据源例如可以是各种传感器(例如,摄像头、麦克风、雷达(如激光雷达)、陀螺仪等等),也可以是临时或永久存储数据的存储设备,或是能够从其获得用于地图搜索的数据的任何其他数据源。
检索条件生成模块520用于基于该多个输入特征生成检索条件。在本公开的一些实施例中,该多个输入特征中的一些可以表征用户周围环境的环境特征,例如路面状况、用户兴趣点(Point of Interest,POI)等。在本公开的另一些实施例中,当用户正在驾驶车辆时,该多个输入特征中的一些还可以表征车辆的状态,例如电量、油量(耗油)、胎压等。在本公开的其他实施例中,输入特征也可以表征对于地图检索有关的量,在此不再赘述。
搜索模块530用于基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索。
根据本公开的实施例,通过利用来自多种数据源的不同输入信息来生成检索条件,可以实现更准确的地图检索。
根据本公开的实施例,检索条件生成模块520包括检索参数确定单元和检索条件生成单元。检索参数确定单元用于根据多个输入特征来确定多个检索参数,其中每个检索参数是根据该多个输入特征中的一个或多个来确定的。检索条件生成单元用于通过融合多个检索参数来生成检索条件。
通过将基于输入特征来确定多个适合于检索的检索参数,能够更准确快速地得到检索结果。
根据本公开的实施例,用于地图搜索的装置500与上述实施例中用于地图搜索的方法是相对应的,用于地图搜索的装置500可以用于实现用于地图搜索的方法。关于用于地图搜索的装置500的描述可以参考用于地图搜索的方法,在此不再赘述。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品,通过利用来自多种数据源的不同输入信息来生成检索条件,可以实现更准确的地图检索。
该电子设备包括:至少一个处理器;以及与该至少一个处理器通信连接的存储器。存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行上述的方法。
计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令,该指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
计算机程序产品包括计算机程序,计算机程序包括计算机可执行指令,该指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
根据本公开的实施例,通过融合来自多种数据源的不同输入信息,可以实现更准确、更自然的地图检索。
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图6所示,设备600包括计算单元601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
设备600中的多个部件连接至I/O接口605,包括:输入单元606,例如键盘、鼠标等;输出单元607,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元608,例如磁盘、光盘等;以及通信单元609,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理,例如用于地图搜索的方法。例如,在一些实施例中,用于地图搜索的方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元608。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时,可以执行上文描述的用于地图搜索的方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行用于地图搜索的方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的***和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (9)
1.一种用于地图搜索的方法,包括:
分别对来自多种数据源的输入信息进行特征提取,得到多个输入特征;
基于所述多个输入特征生成检索条件;以及
基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索,
其中,所述基于所述多个输入特征生成检索条件包括:
根据所述多个输入特征来确定多个检索参数,其中每个检索参数是根据所述多个输入特征中的一个或多个来确定的;
通过融合所述多个检索参数来生成检索条件,
其中,所述来自多种数据源的输入信息包括以下至少之一:来自图像采集装置的图像信息、来自车辆的形变传感器的形变信息和来自路网数据源的道路信息,所述多个输入特征包括以下至少之一:路面视觉特征、路面曲线特征和路网特征,所述多个检索参数中的至少一个包括表示所述道路的路面颠簸状况的路面颠簸参数;
其中,所述特征提取包括以下至少之一:从所述图像信息中提取路面视觉特征,从所述形变信息提取路面曲线特征,以及从所述道路信息提取路网特征;
其中,所述确定多个检索参数包括:基于所述路面视觉特征、所述路面曲线特征和所述路网特征中的一个或多个来确定表示所述路面颠簸状况的路面颠簸参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,
所述来自多种数据源的输入信息包括以下至少之一:来自文本输入装置的文本信息、来自语音输入装置的声音信息和来自定位装置的位置信息中的至少一项。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,
所述来自多种数据源的输入信息中的至少一项包括来自图像采集装置的针对用户的图像信息,所述多个输入特征中的至少一个包括所述用户的嘴唇动作和所述用户的人脸角度和/或眼部姿态;
所述特征提取包括:从所述图像信息中提取所述用户的嘴唇动作和所述用户的人脸角度和/或眼部姿态中的至少一项;
所述确定多个检索参数包括:基于所述用户的嘴唇动作确定所述用户的语音输入,和/或基于所述用户的人脸角度和/或眼部姿态确定用户的注视方向。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,
所述来自多种数据源的输入信息中的至少一项包括来自雷达装置的雷达信息,所述多个输入特征中的至少一个包括用户周围的建筑物的信息,
所述特征提取包括:从所述雷达信息中提取所述用户周围的建筑物的信息;
所述确定多个检索参数包括:基于所述用户周围的建筑物的信息确定所述建筑物的形状和/或所述建筑物与所述用户的距离。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,
所述来自多种数据源的输入信息中的至少一项包括来自车辆的一个或多个传感器的传感器信息和/或来自车辆数据库的车辆相关信息,所述多个输入特征中的至少一个包括所述车辆的当前运行数据和所述车辆的历史数据,
所述特征提取包括:从所述传感器信息提取所述车辆的当前运行数据,和/或从所述车辆相关信息中提取所述车辆的历史数据;
所述确定多个检索参数包括:基于所述车辆的当前运行数据和/或所述车辆的历史数据确定所述车辆的车辆状况。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,通过融合所述多个检索参数来生成检索条件包括:
将所述多个检索参数进行组合,形成复合的检索条件。
7.一种用于地图搜索的装置,包括:
特征提取模块,用于分别对来自多种数据源的输入信息进行特征提取,得到多个输入特征;
检索条件生成模块,用于基于所述多个输入特征生成检索条件; 以及
搜索模块,用于基于所生成的检索条件在电子地图中进行搜索,
其中,所述基于所述多个输入特征生成检索条件包括:
根据所述多个输入特征来确定多个检索参数,其中每个检索参数是根据所述多个输入特征中的一个或多个来确定的;
通过融合所述多个检索参数来生成检索条件,
其中,所述来自多种数据源的输入信息包括以下至少之一:来自图像采集装置的图像信息、来自车辆的形变传感器的形变信息和来自路网数据源的道路信息,所述多个输入特征包括以下至少之一:路面视觉特征、路面曲线特征和路网特征,所述多个检索参数中的至少一个包括表示所述道路的路面颠簸状况的路面颠簸参数;
其中,所述特征提取包括以下至少之一:从所述图像信息中提取路面视觉特征,从所述形变信息提取路面曲线特征,以及从所述道路信息提取路网特征;
其中,所述确定多个检索参数包括:基于所述路面视觉特征、所述路面曲线特征和所述路网特征中的一个或多个来确定表示所述路面颠簸状况的路面颠簸参数。
8. 一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104864878A (zh) * | 2015-05-22 | 2015-08-26 | 汪军 | 基于电子地图的路况物理信息绘制及查询方法 |
CN107368553A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-21 | 北京奇虎科技有限公司 | 基于活动状态提供搜索建议词的方法及装置 |
CN110210384A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-06 | 北京科技大学 | 一种道路全局信息实时提取与表示*** |
CN110702132A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-17 | 速度时空信息科技股份有限公司 | 基于道路标记点和道路属性的微路网地图数据的采集方法 |
CN111289009A (zh) * | 2018-12-10 | 2020-06-16 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 车辆、车机设备及其车机设备兴趣点输入搜索方法 |
CN111291739A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-06-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 面部检测、图像检测神经网络训练方法、装置和设备 |
CN111949814A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-11-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 搜索方法、装置、电子设备和存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103455480B (zh) * | 2012-05-28 | 2017-03-08 | 深圳市腾讯计算机***有限公司 | 一种基于电子地图的位置检索方法及装置 |
-
2021
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104864878A (zh) * | 2015-05-22 | 2015-08-26 | 汪军 | 基于电子地图的路况物理信息绘制及查询方法 |
CN107368553A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-21 | 北京奇虎科技有限公司 | 基于活动状态提供搜索建议词的方法及装置 |
CN111289009A (zh) * | 2018-12-10 | 2020-06-16 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 车辆、车机设备及其车机设备兴趣点输入搜索方法 |
CN110210384A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-09-06 | 北京科技大学 | 一种道路全局信息实时提取与表示*** |
CN110702132A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-17 | 速度时空信息科技股份有限公司 | 基于道路标记点和道路属性的微路网地图数据的采集方法 |
CN111291739A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-06-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 面部检测、图像检测神经网络训练方法、装置和设备 |
CN111949814A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-11-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 搜索方法、装置、电子设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Luo XianGang 等.The Application and Realization of Map Search Engine in WEBGIS.2009 International Conference on Environmental Science and Information Application Technology.2009,全文. * |
韩宇彬.元搜索技术在地图搜索中的应用.中国优秀硕士学位论文全文数据库.2007,全文. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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