CN115100231A - 一种区域边界的确定方法和装置 - Google Patents
一种区域边界的确定方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115100231A CN115100231A CN202210830300.7A CN202210830300A CN115100231A CN 115100231 A CN115100231 A CN 115100231A CN 202210830300 A CN202210830300 A CN 202210830300A CN 115100231 A CN115100231 A CN 115100231A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- resident
- residence
- point
- sequence
- boundary
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims abstract description 95
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims abstract description 95
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 239000000383 hazardous chemical Substances 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 101150029755 park gene Proteins 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/181—Segmentation; Edge detection involving edge growing; involving edge linking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
- G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30241—Trajectory
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种区域边界的确定方法和装置,涉及智能城市技术领域。该方法的一具体实施方式包括:根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界。该实施方式不仅实现了区域边界的准确确定,而且不受限于兴趣点(POI)的类型和规模,可以更广泛的适用于各种功能区的边界确定。
Description
技术领域
本发明涉及智能城市技术领域,尤其涉及市域治理技术领域,具体涉及一种区域边界的确定方法和装置。
背景技术
城市化是推动社会进步和经济发展的原动力之一,随着城市的精细化发展,使用地图上的兴趣点(Point of Interest,POI)对城市功能区域进行标识,可以为城市的未来规划提供更优的决策分析,也可以为居民的日常出行的疏导和管理提供方便。虽然POI在城市中标记为一个点,然而POI不是一个点的形式存在于客观的世界中,POI的几何边界信息为兴趣面AOI(area of interest),AOI是一个通过GPS经纬度点围成的多边形闭合区域。现有的城市区域边界AOI确定方法通常是通过车辆签到、交通路网、遥感数据使用聚类或者语义分割的方式对区域边界进行确定。
在实现本发明过程中,发明人发现现有技术中存在如下问题:
无法获取细粒度城市功能区域的空间范围,对于密集分布POI的空间范围检测误差较大,得到城市功能区域粒度过大,不能精确的描述功能区域之间的交互,不利于对城市功能区域的应用;对于类型、规模差异性较大的POI,不能很好的进行城市功能区域的确定。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种区域边界的确定方法和装置,基于轨迹数据获取驻留点序列,通过一段时间内的驻留点序列的位置信息,得到目标对象的聚集区域的边界,并将聚集区域的边界进行合并处理,获取区域边界,不仅实现了区域边界的准确确定,而且不受限于POI的类型和规模,可以更广泛的适用于城市各种功能区域的边界确定。
为实现所述目的,根据本发明实施例的一个方面,提供了一种区域边界的确定方法,包括:
根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;
根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;
根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;
根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界。
可选地,根据轨迹数据进行驻留点检测之前,还包括:对轨迹数据进行平滑去噪处理,并根据处理后的轨迹数据更新所述轨迹数据。
可选地,根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列包括:获取设定的区域半径;将在所述区域半径范围内停留时间超过设定的时间阈值的轨迹点作为驻留点,并根据在所述驻留点驻留的目标对象的轨迹数据得到所述目标对象的驻留序列。
可选地,所述驻留序列还包括:驻留目标对象标识和与所述驻留目标对象标识相对应的驻留点标识,所述驻留点标识用于唯一标识一个驻留点;根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界,包括:
步骤1、从选取的驻留序列中取出第一驻留点添加到第一驻留点集合中,并获取所述第一驻留点对应的第一驻留目标对象标识;
步骤2、以所述第一驻留点为圆心,设定的区域半径为半径画圆,得到圆内包括的与所述第一驻留目标对象标识对应的第二驻留点,并将所述第二驻留点添加到所述第一驻留点集合中;
步骤3、对所述第一驻留点集合中的每个第二驻留点,迭代执行上述步骤2,直至得到的圆内不包括与所述第一驻留目标对象标识对应的驻留点;
步骤4、根据所述第一驻留点集合构造第一外接多边形,并将所述第一外接多边形内包括的非第一驻留目标对象标识的第二驻留目标对象标识对应的驻留点,添加到第二驻留点集合中;
步骤5、将所述第二驻留点集合作为选取的驻留序列,对所述第二驻留点集合执行上述步骤1至步骤4,并将得到的第二外接多边形与所述第一外接多边形进行合并得到合并外接多边形;
步骤6、更新所述选取的驻留序列,重复执行上述步骤1至步骤5直至所述驻留序列为空,将得到的每个合并外接多边形作为所述合并外接多边形对应的聚集区域的边界。
可选地,所述步骤5,包括:将所述第二驻留点集合作为选取的驻留序列,对所述第二驻留点集合执行上述步骤1至步骤4,并更新所述第二驻留点集合;将更新后的第二驻留点集合与所述第一驻留点集合进行合并得到合并驻留点集合;根据所述合并驻留点集合,构造外接多边形,得到合并外接多边形。
可选地,根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,包括:根据所述聚集区域的边界,分别计算所述聚集区域两两之间的距离;将距离小于设定的合并距离阈值的聚集区域进行边界合并。
可选地,根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,包括:将每个所述聚集区域作为节点,构建无权无向图;计算两两节点之间的距离;在所述无权无向图中,对距离小于设定的合并距离阈值的两个节点之间加入边,构建联通子图;对所述联通子图对应的节点进行边界合并。
可选地,根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,包括:将所述驻留点位置转化为空间索引,并根据选取的驻留序列包括的空间索引确定所述目标对象的聚集区域。
根据本发明实施例的第二方面,提供一种区域边界的确定装置,包括:
驻留序列获取模块,用于根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;
驻留序列筛选模块,用于根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;
聚集区域获取模块,用于根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;
区域边界获取模块,用于根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界。
根据本发明实施例的第三方面,提供一种区域边界的确定电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例第一方面提供的方法。
根据本发明实施例的第四方面,提供一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的方法。
所述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果:通过根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;根据驻留时间从驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;根据聚集区域的边界,对聚集区域进行边界合并,得到区域边界的技术方案,实现了基于轨迹数据获取驻留点序列,通过一段时间内的驻留点序列的位置信息,得到目标对象的聚集区域的边界,并将聚集区域的边界进行合并处理,获取区域边界,不仅对区域边界进行了准确的确定,而且不受限于POI的类型和规模,可以更广泛的适用于各种功能区域的边界确定。
附图说明
附图用于更好地理解本发明,不构成对本发明的不当限定。其中:
图1是根据本发明实施例的区域边界的确定方法的主要流程的示意图;
图2是本发明实施例的第一驻留点选取示意图;
图3是本发明实施例的第二驻留点获取示意图;
图4是本发明实施例的车辆标识A的驻留点选取示意图;
图5是本发明实施例的第一外接多边形示意图;
图6是本发明实施例以第二驻留点集合为选取的驻留序列进行驻留点选取的示意图;
图7是本发明实施例的一个合并外接多边形的结果示意图;
图8是根据本发明实施例的区域边界的确定装置的主要模块示意图;
图9是本发明实施例可以应用于其中的示例性***架构图;
图10是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明,其中包括本发明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,而不会背离本发明的范围和精神。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。
目前对于区域边界的确定方法无法获取细粒度城市功能区域的空间范围,对于密集分布POI的空间范围检测误差较大,得到城市功能区域粒度过大,不能精确的描述功能区域之间的交互,不利于对城市功能区域的应用;对于类型、规模差异性较大的POI,不能很好的进行城市功能区域确定,不能很好的满足实际应用。
为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明提出一种区域边界的确定方法,基于轨迹数据获取驻留点序列,通过一段时间内的驻留点序列的位置信息,得到目标对象的聚集区域的边界,并将聚集区域的边界进行合并处理,获取区域边界,不仅实现了区域边界的准确确定,而且不受限于POI的类型和规模,可以更广泛的适用于城市各种功能区域的边界确定。
在本发明的实施例介绍中,所涉及的名词及其含义如下:
POI:Point of Interest兴趣点,指电子地图上的任何非地理意义的点,它可以是一栋房子、一个商铺、一个小区门口或一个公交站等;
AOI:Area of Interest兴趣面,指的是电子地图中的兴趣面,用于在地图中表达区域状的地理实体。
图1是根据本发明实施例的区域边界的确定方法的主要流程的示意图,如图1所示,本发明实施例的区域边界的确定方法包括如下的步骤S101至步骤S104。
步骤S101、根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间。
具体地,在城市功能区域边界确定的场景中,区域边界的确定可以通过某些具有功能目的性的目标对象的运行轨迹来获取原始数据源,例如,具有特殊应用功能的手机,根据手机使用者的行动轨迹数据可以表征城市中某个特殊功能区域的分布;用于运输危险化学品的危化品车辆,其运行的车辆轨迹数据可以表征城市中与危险化学品相关的功能区域分布。以轨迹数据作为区域边界的数据源,通过驻留点检测,获取对功能区域边界确定有价值的包括驻留点的经纬度位置信息和驻留开始和离开时间的驻留点序列。
根据本发明的一个实施例,根据轨迹数据进行驻留点检测之前,还包括:对轨迹数据进行平滑去噪处理,并根据处理后的轨迹数据更新所述轨迹数据。
具体地,在轨迹数据的采集过程中,由于设备的异常和传输过程中信息损失,会引起数据的偏差和异常,为了使轨迹数据更平滑更符合当前状态的分布,需要结合轨迹数据的时空属性与客观规律,清除和修正轨迹数据中的噪点,进行平滑去噪处理,并根据处理后的轨迹数据更新初始的轨迹数据。
根据本发明的另一个实施例,根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列包括:获取设定的区域半径;将在所述区域半径范围内停留时间超过设定的时间阈值的轨迹点作为驻留点,并根据在所述驻留点驻留的目标对象的轨迹数据得到所述目标对象的驻留序列。
具体地,此中的目标对象可以是具有移动属性的实体对象,如上述提到的手机、危化品车辆,本实施例中主要以运输危化品的车辆为例进行说明,车辆在指定的区域内持续停留时间大于预设的阈值时,定义车辆在此区域驻留,车辆在一个完整的运输过程中,至少包含一个发货地和收货地,本发明实施例中区域半径通常设为20米,时间阈值可取20~30分钟之间的数值。而上述的轨迹数据通常包括车辆ID、采样时间和采样时车辆的经纬度位置等信息,根据此,设定区域半径为R;根据车辆轨迹的数据信息,在半径R的区域范围内,停留时间超过设定的时间阈值的轨迹点作为驻留点,并将轨迹数据转化为包含车辆ID、驻留点的经纬度位置、驻留开始时间、驻留结束时间等的结构化数据,得到车辆的驻留序列。
通过上述基于车辆目的性的停靠从轨迹数据检测出符合驻留要求的驻留点,可以获取表征与车辆相关的地理功能区域的有效数据源。
步骤S102、根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列。
具体地,轨迹数据是持续更新的,基于上述的驻留序列,选取一段时间内的车辆驻留信息进行区域边界的确定,根据驻留序列中车辆的驻留时间,从中选取指定时间段内的驻留序列,以包含指定时间段内驻留点和对应的空间分布的驻留序列作为确定区域边界的直接数据源。
步骤S103、根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界。
根据本发明的一个实施例,所述驻留序列还包括:驻留目标对象标识和与所述驻留目标对象标识相对应的驻留点标识,所述驻留点标识用于唯一标识一个驻留点;根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界,包括:
步骤1、从选取的驻留序列中取出第一驻留点添加到第一驻留点集合中,并获取所述第一驻留点对应的第一驻留目标对象标识;
步骤2、以所述第一驻留点为圆心,设定的区域半径为半径画圆,得到圆内包括的与所述第一驻留目标对象标识对应的第二驻留点,并将所述第二驻留点添加到所述第一驻留点集合中;
步骤3、对所述第一驻留点集合中的每个第二驻留点,迭代执行上述步骤2,直至得到的圆内不包括与所述第一驻留目标对象标识对应的驻留点;
步骤4、根据所述第一驻留点集合构造第一外接多边形,并将所述第一外接多边形内包括的非第一驻留目标对象标识的第二驻留目标对象标识对应的驻留点,添加到第二驻留点集合中;
步骤5、将所述第二驻留点集合作为选取的驻留序列,对所述第二驻留点集合执行上述步骤1至步骤4,并将得到的第二外接多边形与所述第一外接多边形进行合并得到合并外接多边形;
步骤6、更新所述选取的驻留序列,重复执行上述步骤1至步骤5直至所述驻留序列为空,将得到的每个合并外接多边形作为所述合并外接多边形对应的聚集区域的边界。
具体地,在目标对象为危化品车辆的场景下,驻留目标对象标识为车辆标识,选取的驻留序列中包括有多辆车的驻留点信息,随机选取驻留序列中的驻留点获取对应的车辆标识,确定与此车辆标识相同的车辆聚集区域,生成此车辆标识A的区域的边界B;以相似的方法遍历B中非A的其他车辆的驻留点,生成相关车辆标识的区域的边界Br,将Br和B进行合并,得到A的完整区域的边界Bp;以获取Bp的相似方法遍历驻留序列中其它未访问过的驻留点,得到了驻留序列的所有功能区域的边界集合。
示例性地,以车辆标识分别为A、B、C的三辆车的驻留序列D为例,具体的区域的边界AOI的确定方法如下:
步骤1、对于驻留序列D,从D中随机选取第一驻留点,驻留点标识为PA1,将PA1添加到第一驻留点集合Z1中,即Z1={PA1},记录第一驻留车辆标识为A。
图2是本发明实施例的第一驻留点选取示意图,图中PA1至PA9、PB1至PB3和PC1至PC3分别表示驻留序列D中车辆标识A、B和C的驻留点,选取PA1为第一驻留点。
步骤2、以PA1为圆心,设定的区域半径R为半径画圆,将圆形区域内所有车辆标识为A的驻留点记为第二驻留点,并将第二驻留点添加到第一驻留点集合Z1中,对于圆心驻留点PA1已经在步骤1中添加过了,所以不必再添加圆心PA1。
图3是本发明实施例的第二驻留点获取示意图,图中以PA1为圆心R为半径画圆,圆形区域内的车辆标识为A的驻留点为第二驻留点,图中第二驻留点为PA2和PA4。
步骤3、根据步骤2,以图3为例,此时第一驻留点集合Z1={PA1;PA2;PA4},对第一驻留点集合中新加入的第二驻留点PA2和PA4迭代执行步骤2,直到圆形区域内不再有车辆标识为A的驻留点为止。
图4是本发明实施例的车辆标识A的驻留点选取示意图,图中分别以PA2和PA4为圆心以R为半径,查找圆形区域内的车辆标识A的驻留点,得到第二驻留点PA8、PA3、PA5、PA6、PA7。
步骤4、根据步骤3结合图4可知第一驻留点集合Z1={PA1;PA2;PA4;PA8;PA3;PA5;PA6;PA7},根据第一驻留点集合构造第一外接多边形,图5是本发明实施例的第一外接多边形示意图,在图5中可以看到外接多边形里面包括了车辆标识B和车辆标识C的驻留点PB1、PB2和PC2,将第一外接多边形内包括的非第一驻留车辆标识的第二驻留车辆标识对应的驻留点添加到第二驻留点集合,得到第二驻留点集合Z2={PB1;PB2;PC2}。
步骤5、以第二驻留点集合Z2为选取的驻留序列,重复执行上述步骤1至步骤4,得到第二外接多边形,将第二外接多边形与上述的第一外接多边形进行合并,得到一个合并外接多边形即一个完整的功能区边界AOI。
图6是本发明实施例以第二驻留点集合为选取的驻留序列进行驻留点选取的示意图,经过重复执行上述步骤1至3,得到满足条件的Z2={PB1;PB2;PC2;PC1;PB3}。
需要注意地,对于多边形中存在的有未访问的驻留点时,均需要按照步骤5,以未访问的驻留点为选取的驻留序列,重复执行上述步骤1至步骤4,并进行多边形的合并,直至多边形中不存在有未访问的驻留点。
图7是本发明实施例的一个合并外接多边形的结果示意图,由上述图5的第一外接多边形和图6的第二驻留点集合Z2得到的第二外接多边形进行合并得到。
步骤6、根据上述访问过的选取的驻留序列D的驻留点,对未访问过的其他车辆标识的驻留点,重复执行上述步骤1至步骤5,直到遍历驻留序列D中的所有驻留点,将得到的其他车辆标识相关的合并外接多边形作为对应车辆的聚集区域的边界,得到选取的驻留序列D的所有车辆的聚集区域的边界的集合。
根据本发明的一个实施例,所述步骤5,包括:将所述第二驻留点集合作为选取的驻留序列,对所述第二驻留点集合执行上述步骤1至步骤4,并更新所述第二驻留点集合;将更新后的第二驻留点集合与所述第一驻留点集合进行合并得到合并驻留点集合;根据所述合并驻留点集合,构造外接多边形,得到合并外接多边形。
具体地,对于执行上述步骤1至步骤4得到的第二外接多边形,通常与上述第一外接多边形之间是有重合的,可以采用驻留点集合合并的方法来进行多边形的合并,根据步骤1至步骤4对第二驻留点集合进行更新;建立合并驻留点集合,用于合并更新后的第二驻留点集合和第一驻留点集合;根据合并驻留点集合中的驻留点分布,构造外接多边形,得到合并外接多边形。
通过上述的聚集区域的边界的确定方法,可以有效解决同类型的POI分布密集的情况,例如在一个化工园区内分布有大量的化工相关企业,通过同一辆车辆的不同时间维度的驻留点,将一定范围的区域的所有驻留点归集到一起获得多边形区域;在此区域内的所有驻留点则可以认为是属于同一个POI范围内的驻留点,进行相关多边形的构建和合并;另外新增的驻留点可以对原有多边形进行扩展,通过不断迭代,直到稳定,获得多边形区域为当前POI的部分空间范围。
通过上述目标对象的聚集区域的边界的确定方法,可以根据不同类型,不同规模的POI,设定合适的区域半径和合并距离阈值,以实现适用于不同类型、规模的POI的城市功能区域边界的确定。
根据本发明的另一个实施例,根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,包括:将所述驻留点位置转化为空间索引,并根据选取的驻留序列包括的空间索引确定所述目标对象的聚集区域。
具体地,鉴于上述多个驻留点之间频繁的空间关系计算,为了降低计算复杂度,减少运行时间,根据驻留点位置信息可以建立矩形的空间索引,结合上述半径R根据选取的驻留序列包括的空间索引完成初步选择后,再精确计算来确定目标对象的聚集区域;也可以根据驻留点位置建立足够数据的空间索引,将所述驻留点位置转化为空间索引,并根据选取的驻留序列包括的空间索引确定目标对象的聚集区域,得到容忍精度范围内的车辆聚集区域。
通过上述的空间索引可以有效降低计算复杂度,提高聚集区域的确定效率。
步骤S104、根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界。
具体地,经过上述聚集区域的获取可以初步得到POI的区域,由于POI的规模和空间形状的差异性以及POI空间范围内可能会有不同功能区的划分,所以需要对上述的多个聚集区域进行距离判断和合并,最终得到区域边界。
根据本发明的一个实施例,根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,包括:根据所述聚集区域的边界,分别计算所述聚集区域两两之间的距离;将距离小于设定的合并距离阈值的聚集区域进行边界合并。
具体地,根据城市功能区域的实际分布情况,在目标对象的聚集区域之间的最小距离小于合并距离阈值时,可以认为同属于一个城市功能区域,可以进行合并处理,所以根据聚集区域的边界,进行边界之间的最近距离的判断,在距离小于设定的合并距离阈值的情况下,对近距离的聚集区域的边界进行合并,得到区域边界。
根据本发明的另一个实施例,根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,包括:将每个所述聚集区域作为节点,构建无权无向图;计算两两节点之间的距离;在所述无权无向图中,对距离小于设定的合并距离阈值的两个节点之间加入边,构建联通子图;对所述联通子图对应的节点进行边界合并。
具体地,将上述得到的每个聚集区域作为节点,构建无权无向图G;分别计算两两节点之间的距离d;在d小于设定的合并距离阈值distance的情况下,对两个节点之间加入边,构建联通子图;对G中所有的联通子图对应的多边形进行合并,得到区域边界。
图8是根据本发明实施例的区域边界的确定装置的主要模块示意图。如图8所示,区域边界的确定装置800主要包括驻留序列获取模块801、驻留序列筛选模块802、聚集区域获取模块803和区域边界获取模块804。
驻留序列获取模块801,用于根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;
驻留序列筛选模块802,用于根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;
聚集区域获取模块803,用于根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的区域边界;
区域边界获取模块804,用于根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界。
具体地,所述区域边界的确定装置800还包括去噪模块(图中未示出)用于:根据轨迹数据进行驻留点检测之前,对轨迹数据进行平滑去噪处理,并根据处理后的轨迹数据更新所述轨迹数据。
具体地,所述驻留序列获取模块801还可以用于:获取设定的区域半径;将在所述区域半径范围内停留时间超过设定的时间阈值的轨迹点作为驻留点,并根据在所述驻留点驻留的目标对象的轨迹数据得到所述目标对象的驻留序列。
具体地,所述驻留序列还包括:驻留目标对象标识和与所述驻留目标对象标识相对应的驻留点标识,所述驻留点标识用于唯一标识一个驻留点;所述聚集区域获取模块803还可以用于:从选取的驻留序列中取出第一驻留点添加到第一驻留点集合中,并获取所述第一驻留点对应的第一驻留目标对象标识;以所述第一驻留点为圆心,设定的区域半径为半径画圆,得到圆内包括的与所述第一驻留目标对象标识对应的第二驻留点,并将所述第二驻留点添加到所述第一驻留点集合中;对所述第一驻留点集合中的每个第二驻留点,迭代执行上述步骤2,直至得到的圆内不包括与所述第一驻留目标对象标识对应的驻留点;根据所述第一驻留点集合构造第一外接多边形,并将所述第一外接多边形内包括的非第一驻留目标对象标识的第二驻留目标对象标识对应的驻留点添加到第二驻留点集合中;将所述第二驻留点集合作为选取的驻留序列,对所述第二驻留点集合执行上述步骤1至步骤4,并将得到的第二外接多边形与所述第一外接多边形进行合并得到合并外接多边形;更新所述选取的驻留序列,重复执行上述步骤1至步骤5直至所述驻留序列为空,将得到的每个合并外接多边形作为所述合并外接多边形对应的聚集区域的边界。
具体地,所述聚集区域获取模块803还用于:将所述第二驻留点集合作为选取的驻留序列,对所述第二驻留点集合执行上述步骤1至步骤4,并更新所述第二驻留点集合;将更新后的第二驻留点集合与所述第一驻留点集合进行合并得到合并驻留点集合;根据所述合并驻留点集合,构造外接多边形,得到合并外接多边形。
具体地,所述区域边界获取模块804还可以用于:根据所述聚集区域的边界,分别计算所述聚集区域两两之间的距离;将距离小于设定的合并距离阈值的聚集区域进行边界合并。
具体地,所述区域边界获取模块804还可以用于:将每个所述聚集区域作为节点,构建无权无向图;计算两两节点之间的距离;在所述无权无向图中,对距离小于设定的合并距离阈值的两个节点之间加入边,构建联通子图;对所述联通子图对应的节点进行边界合并。
具体地,聚集区域获取模块803还可以用于:将所述驻留点位置转化为空间索引,并根据选取的驻留序列包括的空间索引确定所述目标对象的聚集区域。
图9是本发明实施例可以应用于其中的示例性***架构图。
如图9所示,***架构900可以包括终端设备901、902、903,网络904和服务器905。网络904用以在终端设备901、902、903和服务器905之间提供通信链路的介质。网络904可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备901、902、903通过网络904与服务器905交互,以接收或发送消息等。终端设备901、902、903上可以安装有各种通讯客户端应用,例如区域边界的确定应用等(仅为示例)。
终端设备901、902、903可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器905可以是提供各种服务的服务器,例如对用户利用终端设备901、902、903所进行的区域边界的确定提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界等处理,并将处理结果(例如边界数据等--仅为示例)反馈给终端设备。
需要说明的是,本发明实施例所提供的区域边界的确定方法一般由服务器905执行,相应地,区域边界的确定装置一般设置于服务器905中。
应该理解,图9中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图10,是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机***1000的结构示意图。图10示出的终端设备或服务器仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示,计算机***1000包括中央处理单元(CPU)1001,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中,还存储有***1000操作所需的各种程序和数据。CPU 1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。
以下部件连接至I/O接口1005:包括键盘、鼠标等的输入部分1006;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1007;包括硬盘等的存储部分1008;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1011,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器1010上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。
特别地,根据本发明公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1001执行时,执行本发明的***中限定的上述功能。
需要说明的是,本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是所述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者所述的任意合适的组合。在本发明中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或所述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者所述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括:驻留序列获取模块、驻留序列筛选模块、聚集区域获取模块和区域边界获取模块。
其中,这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定,例如,区域边界获取模块还可以被描述为“用于根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界的模块”。
另一方面,本发明还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是所述实施例中描述的设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备中。所述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当所述一个或者多个程序被一个该设备执行时,使得该设备包括:根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界。
根据本发明实施例的技术方案,具有如下优点或有益效果:通过根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;根据驻留时间从驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;根据聚集区域的边界,对聚集区域进行边界合并,得到区域边界的技术方案,实现了基于轨迹数据获取驻留点序列,通过一段时间内的驻留点序列的位置信息,得到目标对象的聚集区域的边界,并将聚集区域的边界进行合并处理,获取区域边界,不仅对区域边界进行了准确的确定,而且不受限于POI的类型和规模,可以更广泛的适用于城市各种功能区域的边界确定。
所述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,取决于设计要求和其他因素,可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (11)
1.一种区域边界的确定方法,其特征在于,包括:
根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;
根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;
根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;
根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据轨迹数据进行驻留点检测之前,还包括:
对轨迹数据进行平滑去噪处理,并根据处理后的轨迹数据更新所述轨迹数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,
根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列包括:
获取设定的区域半径;
将在所述区域半径范围内停留时间超过设定的时间阈值的轨迹点作为驻留点,并根据在所述驻留点驻留的目标对象的轨迹数据得到所述目标对象的驻留序列。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述驻留序列还包括:驻留目标对象标识和与所述驻留目标对象标识相对应的驻留点标识,所述驻留点标识用于唯一标识一个驻留点;
根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界,包括:
步骤1、从选取的驻留序列中取出第一驻留点添加到第一驻留点集合中,并获取所述第一驻留点对应的第一驻留目标对象标识;
步骤2、以所述第一驻留点为圆心,设定的区域半径为半径画圆,得到圆内包括的与所述第一驻留目标对象标识对应的第二驻留点,并将所述第二驻留点添加到所述第一驻留点集合中;
步骤3、对所述第一驻留点集合中的每个第二驻留点,迭代执行上述步骤2,直至得到的圆内不包括与所述第一驻留目标对象标识对应的驻留点;
步骤4、根据所述第一驻留点集合构造第一外接多边形,并将所述第一外接多边形内包括的非第一驻留目标对象标识的第二驻留目标对象标识对应的驻留点,添加到第二驻留点集合中;
步骤5、将所述第二驻留点集合作为选取的驻留序列,对所述第二驻留点集合执行上述步骤1至步骤4,并将得到的第二外接多边形与所述第一外接多边形进行合并得到合并外接多边形;
步骤6、更新所述选取的驻留序列,重复执行上述步骤1至步骤5直至所述驻留序列为空,将得到的每个合并外接多边形作为所述合并外接多边形对应的聚集区域的边界。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述步骤5,包括:
将所述第二驻留点集合作为选取的驻留序列,对所述第二驻留点集合执行上述步骤1至步骤4,并更新所述第二驻留点集合;
将更新后的第二驻留点集合与所述第一驻留点集合进行合并得到合并驻留点集合;
根据所述合并驻留点集合,构造外接多边形,得到合并外接多边形。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,包括:
根据所述聚集区域的边界,分别计算所述聚集区域两两之间的距离;
将距离小于设定的合并距离阈值的聚集区域进行边界合并。
7.根据权利要求1或6所述的方法,其特征在于,根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,包括:
将每个所述聚集区域作为节点,构建无权无向图;
计算两两节点之间的距离;
在所述无权无向图中,对距离小于设定的合并距离阈值的两个节点之间加入边,构建联通子图;
对所述联通子图对应的节点进行边界合并。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,包括:
将所述驻留点位置转化为空间索引,并根据选取的驻留序列包括的空间索引确定所述目标对象的聚集区域。
9.一种区域边界的确定装置,其特征在于,包括:
驻留序列获取模块,用于根据轨迹数据进行驻留点检测,得到目标对象的驻留序列,所述驻留序列包括驻留点位置和驻留时间;
驻留序列筛选模块,用于根据所述驻留时间从所述驻留序列中选取指定时间段内的驻留序列;
聚集区域获取模块,用于根据选取的驻留序列包括的驻留点位置确定所述目标对象的聚集区域,并生成所述聚集区域的边界;
区域边界获取模块,用于根据所述聚集区域的边界,对所述聚集区域进行边界合并,得到区域边界。
10.一种移动电子设备终端,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
11.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210830300.7A CN115100231A (zh) | 2022-07-15 | 2022-07-15 | 一种区域边界的确定方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210830300.7A CN115100231A (zh) | 2022-07-15 | 2022-07-15 | 一种区域边界的确定方法和装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115100231A true CN115100231A (zh) | 2022-09-23 |
Family
ID=83296362
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210830300.7A Pending CN115100231A (zh) | 2022-07-15 | 2022-07-15 | 一种区域边界的确定方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115100231A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116911511A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-10-20 | 中建三局信息科技有限公司 | 一种商砼运输车辆实时管理方法、装置、设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-07-15 CN CN202210830300.7A patent/CN115100231A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116911511A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-10-20 | 中建三局信息科技有限公司 | 一种商砼运输车辆实时管理方法、装置、设备及存储介质 |
CN116911511B (zh) * | 2023-09-14 | 2023-12-12 | 中建三局信息科技有限公司 | 一种商砼运输车辆实时管理方法、装置、设备及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109376761B (zh) | 一种地址标识及其经纬度的挖掘方法及装置 | |
CN109359170B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
CN110533055B (zh) | 一种点云数据的处理方法和装置 | |
CN112033420B (zh) | 一种车道地图构建方法和装置 | |
WO2022227303A1 (zh) | 信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
US20150088417A1 (en) | System and Method for Dynamic Path Optimization | |
CN112988933A (zh) | 地址信息管理的方法和装置 | |
CN111311193B (zh) | 公共服务资源的配置方法和装置 | |
CN115100231A (zh) | 一种区域边界的确定方法和装置 | |
CN114519061A (zh) | 地图数据更新方法、装置、电子设备和介质 | |
CN117079148B (zh) | 城市功能区的识别方法、装置、设备和介质 | |
CN117171288B (zh) | 一种栅格地图解析方法、装置、设备和介质 | |
CN114385772A (zh) | 位置信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
WO2023173831A1 (zh) | 引导点的关联信息的更新方法和装置 | |
CN114820960B (zh) | 构建图谱的方法、装置、设备和介质 | |
CN112256811B (zh) | 一种基于图结构的地图信息表示方法及装置 | |
CN113008246B (zh) | 地图匹配方法和装置 | |
CN114814802A (zh) | 一种定位的方法和装置 | |
CN114944056B (zh) | 一种交通可达性的计算方法和装置 | |
CN115115944B (zh) | 地图数据查验方法、装置、电子设备和介质 | |
CN110633334A (zh) | 用于获取信息的方法及装置 | |
CN114199227B (zh) | 一种导航路径的规划方法和装置 | |
CN112396081A (zh) | 一种数据融合方法和装置 | |
CN116347346B (zh) | 一种围栏绘制方法和装置 | |
CN117112587B (zh) | 地图数据处理方法、装置、介质及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |