CN116776046A - 一种应用于导航***的地图数据更新方法 - Google Patents

一种应用于导航***的地图数据更新方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116776046A
CN116776046A CN202311070182.5A CN202311070182A CN116776046A CN 116776046 A CN116776046 A CN 116776046A CN 202311070182 A CN202311070182 A CN 202311070182A CN 116776046 A CN116776046 A CN 116776046A
Authority
CN
China
Prior art keywords
area
heat
current
index
tourist
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.)
Granted
Application number
CN202311070182.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116776046B (zh
Inventor
杨丽琼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changchun Jingyi Technology Co ltd
Original Assignee
Changchun Jingyi Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changchun Jingyi Technology Co ltd filed Critical Changchun Jingyi Technology Co ltd
Priority to CN202311070182.5A priority Critical patent/CN116776046B/zh
Publication of CN116776046A publication Critical patent/CN116776046A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116776046B publication Critical patent/CN116776046B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003—Maps
    • G09B29/005—Map projections or methods associated specifically therewith

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种应用于导航***的地图数据更新方法，涉及地图更新技术领域，该方法包括收集区域内的地图数据，并对数据进行预处理和特征提取，建立数据集；计算出区域内交通热力值Thv和区域内路网密度值Dr，从而获得区域内交通热力指数Thi；计算出当前区域内生产生活热力值Phv和区域内路网密度值Dr，进一步关联获得当前区域内生产生活热力指数Phi；综合当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi，分析出当前区域综合热力指数Chi，通过与预先设置的第一热力阈值和第二热力阈值进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施。本发明通过对不同区域地图的更新分配不同优先级，以提升效率和节省更多的资源。

Description

一种应用于导航***的地图数据更新方法
技术领域
本发明涉及地图更新技术领域，具体为一种应用于导航***的地图数据更新方法。
背景技术
随着现代社会的快速发展和人们对导航服务的日益需求，导航***已经成为日常生活中不可或缺的一部分。然而，由于道路网络的不断变化和各种顶层地图数据源的更新速度有限，现有的导航***常常出现地图信息不准确、路线规划错误等问题。
在申请公布号为CN101319911A的中国发明申请中，公开了一种导航***的客户端、服务端、及其进行地图更新的方法，其中，客户端向服务端请求地图更新的方法包括：客户端获得当前需要更新的区域，向服务端发送指定区域的更新请求及能反映所请求区域当前的更新状态的版本信息；客户端接收服务端返回的数据，并对其进行解析，得到服务端中发生了更新的相应区域的地图要素数据，根据地图要素数据更新客户端相应区域的地图数据及版本信息。
在以上发明中，由于由客户端向服务端发送指定区域的更新请求及版本信息，服务端只将指定区域中根据版本信息确定的发生了更新的信息发送给客户端，由客户端解析后，根据上述信息更新客户端的地图数据。然而，城市的道路网络和建筑物在不断发展变化，但地图数据更新可能滞后于这些变化。因此，在新建道路、新区域和新建筑物出现时，导航***的地图数据会缺失相关信息，存在更新不及时的问题。
为此，本发明提供了一种应用于导航***的地图数据更新方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种应用于导航***的地图数据更新方法，旨在通过对不同区域地图的更新分配不同优先级，优化对资源的分配，避免人为活动频繁的区域出现地图更新不及时的情况。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种应用于导航***的地图数据更新方法，包括以下步骤：
将地图分割成若干个的区域，通过不同渠道收集区域内的地图数据，并对数据进行预处理和特征提取，建立数据集；
对区域内交通状况进行分析，将人流量Pt、车流量Tr进行关联，获得区域内交通热力值Thv，通过道路数量Nr、区域面积Aa计算出区域内路网密度值Dr，并对区域内交通热力值Thv和区域内路网密度值Dr进行分析，获得区域内交通热力指数Thi；
对区域内的生活生产活动进行分析，获取商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn，计算出当前区域内生产生活热力值Phv，通过对区域内道路数量Nr、区域面积Aa进行计算，获得区域内路网密度值Dr，并将当前区域内生产生活热力值Phv和区域内路网密度值Dr关联，获得当前区域内生产生活热力指数Phi；
综合当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi，进一步分析出当前区域综合热力指数Chi，预先设置第一热力阈值和第二热力阈值，并与热力阈值进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施。
进一步的，区域内交通热力指数Thi的分析过程如下：
从数据集中提取特征数据，获取区域内人流量Pt、车流量Tr、道路数量Nr以及区域面积Aa；
将区域内人流量Pt、车流量Tr进行关联，作无量纲化处理，获得区域内交通热力值Thv，计算公式如下：
；
其中，a1、a2为权重系数，且，/>，/>；
对区域内道路数量Nr、区域面积Aa进行计算，获得区域内路网密度值Dr：
；
区域内路网密度值Dr的计算公式如上所示；
将区域内交通热力值Thv和区域内路网密度值Dr进行分析，作无量纲化处理，进一步计算出区域内交通热力指数Thi，计算公式如下：
；
其中，θ为修正系数，且。
进一步的，所述区域内生产生活热力指数Phi分析过程如下：
从数据集中提取特征数据，获取商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn；
根据商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn计算出当前区域内生产生活热力值Phv，计算公式如下：
；
其中，b1、b2、b3为权重系数，且，/>，/>；
对区域内道路数量Nr、区域面积Aa进行计算，获得区域内路网密度值Dr：
；
区域内路网密度值Dr的计算公式如上所示；
将生产生活热力值Phv和区域内路网密度值Dr进行关联，作无量纲化处理，获得当前区域内生产生活热力指数Phi，计算公式如下：
；
其中，θ为修正系数，且。
进一步的，区域内综合热力指数Chi的分析过程如下：
获取当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi；
根据交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi，计算出当前区域的综合热力指数Chi，计算公式如下：
；
其中，c1、c2为权重系数，且，/>，/>。
进一步的，预先设置第一热力阈值和第二热力阈值，并与当前区域的综合热力指数Chi进行比对，根据不同的比对结果，作出相应的措施，具体为：
当综合热力指数Chi<第一热力阈值时，表示当前区域人为活动频繁程度较低，则将当前区域地图更新频率优先级设置为低优先级；
当第一热力阈值≤综合热力指数Chi≤第二热力阈值时，表示当前人为活动频繁程度一般，则将当前区域地图更新频率优先级设置为中优先级；
当综合热力指数Chi>第二热力阈值时，表示当前人为活动频繁程度较高，则将当前区域地图更新频率优先级设置为高优先级。
进一步的，对于旅游热点区域进行单独分析，获取旅游热点区域的年平均旅游人次Anp、年平均车流量Anc、网络搜索量Wsv以及旅游淡旺季指数Lp，计算出当前旅游区域的旅游热力指数Rsi，并通过与预先设置的旅游热力阈值进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施。
进一步的，旅游区域的旅游热力指数Rsi的分析过程如下：
从数据集中提取特征数据，获取旅游热点区域的年平均旅游人次Anp、年平均车流量Anc、网络搜索量Wsv以及旅游淡旺季指数Lp；
根据当前季节判断是旅游淡季还是旅游旺季，并根据不同的季节分配不同的数值，设置淡季旺季/>；
将年平均旅游人次、年平均车流量、网络搜索量以及旅游淡旺季指数Lp进行关联，计算出当前旅游区域的旅游热力指数Rsi，计算公式如下：
；
其中，α、β、γ为权重系数，且，/>，/>，/>为修正系数，且/>。
进一步的，预先设置旅游热力阈值，并与旅游热力指数Rsi进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施，具体为：
当旅游热力指数Rsi<旅游热力阈值时，说明当前旅游区域热度低，则对当前旅游区域的更新频率优先级设置为低优先级；
当旅游热力指数Rsi≥旅游热力阈值时，说明当前旅游区域热度高，则对当前旅游区域的更新频率优先级设置为高优先级。
本发明提供了一种应用于导航***的地图数据更新方法，具备以下有益效果：
（1）通过将同一建筑群、地标建筑、路口以及路段划分到一个区域内，有利于统计和分析，避免由于将其拆分到不同区域造成数据统计不准确；通过对数据进行预处理和特征提取，减少不必要的数据干扰，提取相关有效信息，有利于提高数据的质量和完整性，便于后续分析；
（2）通过对当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi进行综合分析，获得当前区域的综合热力指数Chi，并与预先设置的第一热力阈值和第二热力阈值进行比对，根据比对结果作出相应的措施，以此来更好地调节资源，避免人为活动频繁的区域出现地图更新不及时的情况，大幅提升了效率，以及节省更多的资源；
（3）通过对当前旅游区域的相关数据进行分析，获得当前旅游区域的旅游热力指数Rsi，并与预先设置的旅游热力阈值进行比对，根据比对结果为旅游热度更高的区域分配更高的优先级，从而优化对资源的分配，提高地图更新的效率，改善用户体验。
附图说明
图1为本发明导航***的地图数据更新方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种应用于导航***的地图数据更新方法，包括以下步骤：
步骤一：将地图分割成若干个的区域，通过不同渠道收集区域内的地图数据，并对数据进行预处理和特征提取，建立数据集；
所述步骤一包括以下内容：
步骤101：对地图进行分割，分成若干个的区域，令同一建筑群、地标、路口以及路段属于一个区域内；
步骤102：通过官方网站、统计数据以及市场调研等渠道收集区域内的地图数据，并对数据进行数据清洗、数据去重以及数据缺失填充的预处理操作；
步骤103：对预处理过的数据进行特征提取，提取出需要的特征数据，并建立数据集。
需要说明的是，区域内建筑的数量、地标、路口以及路段都会对区域内的活动造成很大影响，会导致人流量以及车流量的增加或减少，因此需要将这些尽可能地划分到一个区域，以免对分析结果造成影响。
结合步骤101至步骤103的内容：
通过将同一建筑群、地标建筑、路口以及路段划分到一个区域内，有利于统计和分析，避免由于将其拆分到不同区域造成数据统计不准确；通过对数据进行预处理和特征提取，减少不必要的数据干扰，提取相关有效信息，有利于提高数据的质量和完整性，便于后续分析。
步骤二：对区域内交通状况进行分析，将人流量Pt、车流量Tr进行关联，获得区域内交通热力值Thv，通过道路数量Nr、区域面积Aa计算出区域内路网密度值Dr，并对区域内交通热力值Thv和区域内路网密度值Dr进行分析，获得区域内交通热力指数Thi；
所述步骤二包括以下内容：
步骤201：从数据集中提取特征数据，获取区域内人流量Pt、车流量Tr、道路数量Nr以及区域面积Aa；
步骤202：将区域内人流量Pt、车流量Tr进行关联，作无量纲化处理，获得区域内交通热力值Thv，计算公式如下：
；
其中，a1、a2为权重系数，且，/>，/>；
步骤203：对区域内道路数量Nr、区域面积Aa进行计算，获得区域内路网密度值Dr：
；
区域内路网密度值Dr的计算公式如上所示；
步骤204：将区域内交通热力值Thv和区域内路网密度值Dr进行分析，作无量纲化处理，进一步计算出区域内交通热力指数Thi，计算公式如下：
；
其中，θ为修正系数，且。
需要说明的是，当区域内的人流量和车流量越大，区域内的道路数量越多，区域内的交通热力指数越大，反之则越小，当区域内的交通热力指数越大，说明区域内的生产生活活动越频繁，地图更新的频率需要更快。
结合步骤201至步骤204的内容：
通过对区域内人流量Pt、车流量Tr、道路数量Nr以及区域面积Aa进行分析，获得当前区域的交通热力指数Thi，可以快速判断当前区域的人为活动是否频繁，以及当前区域的繁华程度，从而对当前区域地图更新频率的确定作出更加准确的评估。
步骤三：对区域内的生活生产活动进行分析，获取商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn，计算出当前区域内生产生活热力值Phv，通过对区域内道路数量Nr、区域面积Aa进行计算，获得区域内路网密度值Dr，并将当前区域内生产生活热力值Phv和区域内路网密度值Dr关联，获得当前区域内生产生活热力指数Phi；
所述步骤三包括以下内容：
步骤301：从数据集中提取特征数据，获取商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn；
步骤302：根据商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn计算出当前区域内生产生活热力值Phv，计算公式如下：
；
其中，b1、b2、b3为权重系数，且，/>，/>；
步骤303：对区域内道路数量Nr、区域面积Aa进行计算，获得区域内路网密度值Dr：
；
区域内路网密度值Dr的计算公式如上所示；
步骤304：将生产生活热力值Phv和区域内路网密度值Dr进行关联，作无量纲化处理，获得当前区域内生产生活热力指数Phi，计算公式如下：
；
其中，θ为修正系数，且。
需要说明的是，当区域内商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn越多时，当前区域内的生产生活热力指数Phi越高，说明当前区域的人为活动愈频繁，因此，当前区域的地图更新频率则需要越快。
结合步骤301至步骤304的内容：
通过对当前区域内商铺数量Sn、住宅数量Hn、企事业单位数量Cn、道路数量Nr以及区域面积Aa进行分析，获得当前区域的生产生活热力指数Phi，可以快速评估当前区域人为活动的频繁程度，从而对当前区域地图更新频率作出快速判断。
步骤四：综合当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi，进一步分析出当前区域内综合热力指数Chi，预先设置第一热力阈值和第二热力阈值，并与热力阈值进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施；
所述步骤四包括以下内容：
步骤401：获取当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi；
步骤402：根据交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi，计算出当前区域的综合热力指数Chi，计算公式如下：
；
其中，c1、c2为权重系数，且，/>，/>；
步骤403：预先设置第一热力阈值和第二热力阈值，并与当前区域的综合热力指数Chi进行比对，根据不同的比对结果，作出相应的措施，具体为：
当综合热力指数Chi<第一热力阈值时，表示当前区域人为活动频繁程度较低，则将当前区域地图更新频率优先级设置为低优先级；
当第一热力阈值≤综合热力指数Chi≤第二热力阈值时，表示当前人为活动频繁程度一般，则将当前区域地图更新频率优先级设置为中优先级；
当综合热力指数Chi>第二热力阈值时，表示当前人为活动频繁程度较高，则将当前区域地图更新频率优先级设置为高优先级。
需要说明的是，当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi越高，则综合热力指数Chi越高，反之则越低，综合热力指数Chi的高低直接反映了当前区域人为活动的频繁程度，对于人为活动频繁程度越高的区域，地图更新的频率则需要越快。
结合步骤401至步骤403的内容：
通过对当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi进行综合分析，获得当前区域的综合热力指数Chi，并与预先设置的第一热力阈值和第二热力阈值进行比对，根据比对结果作出相应的措施，以此来更好地调节资源，来对不同区域的地图进行更新，避免人为活动频繁的区域出现地图更新不及时的情况，大幅提升了效率，避免资源的浪费。
步骤五：对于旅游热点区域进行单独分析，获取旅游热点区域的年平均旅游人次Anp、年平均车流量Anc、网络搜索量Wsv以及旅游淡旺季指数Lp，计算出当前旅游区域的旅游热力指数Rsi，并通过与预先设置的旅游热力阈值进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施。
所述步骤五的具体内容包括：
步骤501：从数据集中提取特征数据，获取旅游热点区域的年平均旅游人次Anp、年平均车流量Anc、网络搜索量Wsv以及旅游淡旺季指数Lp；
步骤502：根据当前季节判断是旅游淡季还是旅游旺季，并根据不同的季节分配不同的数值，设置淡季旺季/>；
步骤503：将年平均旅游人次、年平均车流量、网络搜索量以及旅游淡旺季指数Lp进行关联，计算出当前旅游区域的旅游热力指数Rsi，计算公式如下：
；
其中，α、β、γ为权重系数，且，/>，/>，/>为修正系数，且/>；
步骤504：预先设置旅游热力阈值，并与旅游热力指数Rsi进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施，具体为：
当旅游热力指数Rsi<旅游热力阈值时，说明当前旅游区域热度低，则对当前旅游区域的更新频率优先级设置为低优先级；
当旅游热力指数Rsi≥旅游热力阈值时，说明当前旅游区域热度高，则对当前旅游区域的更新频率优先级设置为高优先级。
需要说明的是，当年平均旅游人次、年平均车流量以及网络搜索量越高时，当前旅游区域的旅游热力指数越高，反之则越低，当前旅游区域的旅游热力指数的高低反映了当前旅游区域的热度高低，热度越高的旅游区域，地图需要更快地更新。
结合步骤501至步骤504的内容：
通过对当前旅游区域的相关数据进行分析，获得当前旅游区域的旅游热力指数Rsi，并与预先设置的旅游热力阈值进行比对，根据比对结果为旅游热度更高的区域分配更高的优先级，从而优化对资源的分配，提高地图更新的效率，改善用户体验。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
将地图分割成若干个区域，通过不同渠道收集区域内的地图数据，并对数据进行预处理和特征提取，建立数据集；
对区域内交通状况进行分析，将人流量Pt、车流量Tr进行关联，获得区域内交通热力值Thv，通过道路数量Nr、区域面积Aa计算出区域内路网密度值Dr，并对区域内交通热力值Thv和区域内路网密度值Dr进行分析，获得区域内交通热力指数Thi；
区域内交通热力指数Thi的分析过程如下：
对区域内交通热力值Thv和区域内路网密度值Dr进行分析，作无量纲化处理，进一步计算出区域内交通热力指数Thi，计算公式如下：
；
其中，θ为修正系数，且；
对区域内的生活生产活动进行分析，获取商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn，计算出当前区域内生产生活热力值Phv，通过对区域内道路数量Nr、区域面积Aa进行计算，获得区域内路网密度值Dr，并将当前区域内生产生活热力值Phv和区域内路网密度值Dr关联，获得当前区域内生产生活热力指数Phi；
综合当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi，进一步分析出当前区域综合热力指数Chi，预先设置第一热力阈值和第二热力阈值，并与热力阈值进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施。
2.根据权利要求1所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，所述区域内交通热力值Thv的分析过程如下：
从数据集中提取特征数据，获取区域内人流量Pt、车流量Tr、道路数量Nr以及区域面积Aa；将区域内人流量Pt、车流量Tr进行关联，作无量纲化处理，获得区域内交通热力值Thv，计算公式如下：
；
其中，a1、a2为权重系数，且，/>，/>。
3.根据权利要求1所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，所述区域内路网密度值Dr的分析过程如下：
对区域内道路数量Nr、区域面积Aa进行计算，获得区域内路网密度值Dr：
；
区域内路网密度值Dr的计算公式如上所示。
4.根据权利要求1所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，
所述区域内生产生活热力值Phv分析过程如下：
从数据集中提取特征数据，获取商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn；根据商铺数量Sn、住宅数量Hn以及企事业单位数量Cn计算出当前区域内生产生活热力值Phv，计算公式如下：
；
其中，b1、b2、b3为权重系数，且，/>，/>。
5.根据权利要求1所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，所述区域内生产生活热力指数Phi分析过程如下：
将生产生活热力值Phv和区域内路网密度值Dr进行关联，作无量纲化处理，获得当前区域内生产生活热力指数Phi，计算公式如下：
；
其中，θ为修正系数，且。
6.根据权利要求1所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，区域内综合热力指数Chi的分析过程如下：
获取当前区域的交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi；
根据交通热力指数Thi和生产生活热力指数Phi，计算出当前区域的综合热力指数Chi，计算公式如下：
；
其中，c1、c2为权重系数，且，/>，/>。
7.根据权利要求1所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，预先设置第一热力阈值和第二热力阈值，并与当前区域的综合热力指数Chi进行比对，根据不同的比对结果，作出相应的措施，具体为：
当综合热力指数Chi<第一热力阈值时，将当前区域地图更新频率优先级设置为低优先级；
当第一热力阈值≤综合热力指数Chi≤第二热力阈值时，将当前区域地图更新频率优先级设置为中优先级；
当综合热力指数Chi>第二热力阈值时，将当前区域地图更新频率优先级设置为高优先级。
8.根据权利要求1所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，对于旅游热点区域进行单独分析，获取旅游热点区域的年平均旅游人次Anp、年平均车流量Anc、网络搜索量Wsv以及旅游淡旺季指数Lp，计算出当前旅游区域的旅游热力指数Rsi，并通过与预先设置的旅游热力阈值进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施。
9.根据权利要求8所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，旅游区域的旅游热力指数Rsi的分析过程如下：
从数据集中提取特征数据，获取旅游热点区域的年平均旅游人次Anp、年平均车流量Anc、网络搜索量Wsv以及旅游淡旺季指数Lp；根据当前季节判断是旅游淡季还是旅游旺季，并根据不同的季节分配不同的数值，设置淡季，旺季/>；
将年平均旅游人次、年平均车流量、网络搜索量以及旅游淡旺季指数Lp进行关联，计算出当前旅游区域的旅游热力指数Rsi，计算公式如下：
；
其中，α、β、γ为权重系数，且，/>，/>，/>为修正系数，且/>。
10.根据权利要求9所述的一种应用于导航***的地图数据更新方法，其特征在于，预先设置旅游热力阈值，并与旅游热力指数Rsi进行比对，根据不同的比对结果作出相应的措施，具体为：
当旅游热力指数Rsi<旅游热力阈值时，对当前旅游区域的更新频率优先级设置为低优先级；
当旅游热力指数Rsi≥旅游热力阈值时，对当前旅游区域的更新频率优先级设置为高优先级。
CN202311070182.5A 2023-08-24 2023-08-24 一种应用于导航***的地图数据更新方法 Active CN116776046B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311070182.5A CN116776046B (zh) 2023-08-24 2023-08-24 一种应用于导航***的地图数据更新方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311070182.5A CN116776046B (zh) 2023-08-24 2023-08-24 一种应用于导航***的地图数据更新方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116776046A true CN116776046A (zh) 2023-09-19
CN116776046B CN116776046B (zh) 2023-12-08

Family

ID=87989937

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311070182.5A Active CN116776046B (zh) 2023-08-24 2023-08-24 一种应用于导航***的地图数据更新方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116776046B (zh)

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160078758A1 (en) * 2014-09-12 2016-03-17 Umm Al-Qura University Automatic update of crowd and traffic data using device monitoring
CN106767855A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 常州机电职业技术学院 一种电子地图数据更新方法及***
CN111708854A (zh) * 2020-05-27 2020-09-25 中国平安财产保险股份有限公司 片区生成方法、装置、设备及存储介质
CN112015748A (zh) * 2020-10-21 2020-12-01 广州宸祺出行科技有限公司 一种区域实时订单与运力的供需关系可视化方法和***
CN112559663A (zh) * 2020-12-15 2021-03-26 北京百度网讯科技有限公司 Poi数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品
CN113808387A (zh) * 2021-07-30 2021-12-17 张承梅 一种公路智慧交通导流***
CN114008409A (zh) * 2019-06-12 2022-02-01 株式会社电装 地图数据生成装置
CN114372068A (zh) * 2021-12-31 2022-04-19 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 地图更新方法和地图更新装置
CN114689036A (zh) * 2022-03-29 2022-07-01 深圳海星智驾科技有限公司 地图更新方法、自动驾驶方法、电子设备及存储介质
CN114705202A (zh) * 2022-03-30 2022-07-05 阿波罗智联(北京)科技有限公司 地图更新及自动驾驶方法、装置、设备、介质及程序产品
CN114780556A (zh) * 2022-03-28 2022-07-22 北京地平线机器人技术研发有限公司 用于地图的更新频率确定方法及装置
CN115808178A (zh) * 2021-09-13 2023-03-17 北京四维图新科技股份有限公司 导航地图的更新方法、装置及自动驾驶***
CN115906260A (zh) * 2022-12-13 2023-04-04 南京祥泰***科技有限公司 一种建筑热力图控制***
CN116051675A (zh) * 2022-12-30 2023-05-02 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 停车场地图生成方法、装置、设备和存储介质
WO2023108523A1 (zh) * 2021-12-16 2023-06-22 华为技术有限公司 一种更新地图的方法和装置
CN116563968A (zh) * 2023-04-25 2023-08-08 中国科学院深圳先进技术研究院 基于风险热力地图的智能巡检方法、装置及电子设备

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160078758A1 (en) * 2014-09-12 2016-03-17 Umm Al-Qura University Automatic update of crowd and traffic data using device monitoring
CN106767855A (zh) * 2016-12-23 2017-05-31 常州机电职业技术学院 一种电子地图数据更新方法及***
CN114008409A (zh) * 2019-06-12 2022-02-01 株式会社电装 地图数据生成装置
CN111708854A (zh) * 2020-05-27 2020-09-25 中国平安财产保险股份有限公司 片区生成方法、装置、设备及存储介质
CN112015748A (zh) * 2020-10-21 2020-12-01 广州宸祺出行科技有限公司 一种区域实时订单与运力的供需关系可视化方法和***
CN112559663A (zh) * 2020-12-15 2021-03-26 北京百度网讯科技有限公司 Poi数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品
CN113808387A (zh) * 2021-07-30 2021-12-17 张承梅 一种公路智慧交通导流***
CN115808178A (zh) * 2021-09-13 2023-03-17 北京四维图新科技股份有限公司 导航地图的更新方法、装置及自动驾驶***
WO2023108523A1 (zh) * 2021-12-16 2023-06-22 华为技术有限公司 一种更新地图的方法和装置
CN114372068A (zh) * 2021-12-31 2022-04-19 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 地图更新方法和地图更新装置
CN114780556A (zh) * 2022-03-28 2022-07-22 北京地平线机器人技术研发有限公司 用于地图的更新频率确定方法及装置
CN114689036A (zh) * 2022-03-29 2022-07-01 深圳海星智驾科技有限公司 地图更新方法、自动驾驶方法、电子设备及存储介质
CN114705202A (zh) * 2022-03-30 2022-07-05 阿波罗智联(北京)科技有限公司 地图更新及自动驾驶方法、装置、设备、介质及程序产品
CN115906260A (zh) * 2022-12-13 2023-04-04 南京祥泰***科技有限公司 一种建筑热力图控制***
CN116051675A (zh) * 2022-12-30 2023-05-02 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 停车场地图生成方法、装置、设备和存储介质
CN116563968A (zh) * 2023-04-25 2023-08-08 中国科学院深圳先进技术研究院 基于风险热力地图的智能巡检方法、装置及电子设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
尹衍群 等: "基于LBS的汕头市小公园历史街区活力评判研究", 城市建筑, no. 17, pages 61 - 66 *
王能钱: "基于区域人流特征的城市功能用地属性识别方法研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑, no. 03 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116776046B (zh) 2023-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yin et al. Group-wise itinerary planning in temporary mobile social network
Carlos et al. Density estimation and adaptive bandwidths: a primer for public health practitioners
WO2016155372A1 (zh) 预测空气质量指数的方法与装置
CN110555544B (zh) 一种基于gps导航数据的交通需求估计方法
CN106291764B (zh) 基于大数据和气象分析场的气象预报方法和***
Zirak et al. Urban models enrichment for energy applications: Challenges in energy simulation using different data sources for building age information
CN102968494A (zh) 通过微博采集交通信息的***及方法
CN110222959A (zh) 一种基于大数据的城市就业可达性测算方法及***
He et al. Using tencent user location data to modify night-time light data for delineating urban agglomeration boundaries
CN111506408B (zh) 基于关联数据集合的边缘计算任务调度方法
CN116776046B (zh) 一种应用于导航***的地图数据更新方法
Wang et al. Multidimensional spatiotemporal evolution detection on China’s rural poverty alleviation
CN110633910A (zh) 一种旅游公路服务设施营地布局方法
KR102526361B1 (ko) 지역단위의 폭염 및 한파에 대한 지표면효과 분석 시스템 및 방법
WO2024036939A1 (zh) 一种既有民居建筑适应性再利用评估方法、***和装置
CN115205699B (zh) 一种基于cfsfdp改进算法的地图图斑聚类融合处理方法
CN116720750A (zh) 综合能源站设备容量规划方法、装置、终端及存储介质
Putri et al. A distributed system for finding high profit areas over big taxi trip data with MognoDB and spark
CN106446194A (zh) 一种地理区域的采集参数确定方法及装置
CN114007186B (zh) 定位方法及相关产品
CN111710157B (zh) 一种出租车热点区域的提取方法
CN114493953A (zh) 一种异地患者就医的影响因素的分析方法
CN111476409A (zh) 一种新航线开通的预测方法、***及设备
CN117325875B (zh) 一种基于个性驾驶特征的车辆长时速度预测方法
CN117314198B (zh) 历史文化街区功能更新综合分析方法及***

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant