WO2023236522A1 - 夜间步行导航方法、装置、设备、存储介质及程序产品 - Google Patents

夜间步行导航方法、装置、设备、存储介质及程序产品 Download PDF

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WO2023236522A1
WO2023236522A1 PCT/CN2022/143076 CN2022143076W WO2023236522A1 WO 2023236522 A1 WO2023236522 A1 WO 2023236522A1 CN 2022143076 W CN2022143076 W CN 2022143076W WO 2023236522 A1 WO2023236522 A1 WO 2023236522A1
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WO
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walking
night
candidate
safety index
section
Prior art date
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PCT/CN2022/143076
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English (en)
French (fr)
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翟铭阳
卢振
杨建忠
曹婷婷
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北京百度网讯科技有限公司
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    • 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
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/343—Calculating itineraries, i.e. routes leading from a starting point to a series of categorical destinations using a global route restraint, round trips, touristic trips

Definitions

  • Embodiments of the present disclosure provide a night walking navigation method, device, electronic equipment, computer-readable storage medium and computer program product.
  • an embodiment of the present disclosure proposes a night walking navigation device, including: a walking navigation start/end determination unit configured to determine the walking navigation starting point and walking navigation end point according to the obtained night walking travel request; candidate walking The route determination unit is configured to determine each candidate walking route based on the walking navigation starting point and the walking navigation end point; the nighttime safe walking route determining unit is configured to determine the nighttime safe walking route based on the nighttime walking safety level of each candidate walking route; The walking navigation content output unit is configured to output nighttime walking navigation content corresponding to the safe walking route at night.
  • Figure 1 is an exemplary system architecture in which the present disclosure may be applied
  • Figure 4 is a flow chart of a method for determining trajectory characteristics and determining a first safety index provided by an embodiment of the present disclosure
  • Figure 7 is a flow chart of a method for determining store characteristics and determining a fourth safety index provided by an embodiment of the present disclosure
  • Figure 8 is a schematic flowchart of another method for determining the safety level of walking at night provided by an embodiment of the present disclosure
  • the collection, storage, use, processing, transmission, provision and disclosure of user personal information are in compliance with relevant laws and regulations and do not violate public order and good customs.
  • Figure 1 shows an exemplary system architecture 100 in which embodiments of the night walking navigation method, device, electronic device and computer-readable storage medium of the present disclosure can be applied.
  • the system architecture 100 may include terminal devices 101, 102, 103, a network 104 and a server 105.
  • the network 104 is a medium used to provide communication links between the terminal devices 101, 102, 103 and the server 105.
  • Network 104 may include various connection types, such as wired, wireless communication links, or fiber optic cables, among others.
  • terminal devices 101, 102, 103 Users can use terminal devices 101, 102, 103 to interact with the server 105 through the network 104 to receive or send messages, etc.
  • Various applications for information communication between the terminal devices 101, 102, 103 and the server 105 may be installed, such as data transmission applications, navigation applications, instant messaging applications, etc.
  • the server 105 can provide various services through various built-in applications. Taking a navigation application that can provide travel navigation services as an example, the server 105 can achieve the following effects when running the navigation application: First, the terminal device receives the message through the network 104 101 incoming nighttime walking travel request; then, determine the walking navigation starting point and walking navigation endpoint based on the nighttime walking travel request; then, determine each candidate walking route based on the walking navigation starting point and the walking navigation endpoint; next step, According to the night walking safety degree of each candidate walking route, a safe night walking route is determined; finally, the night walking navigation content corresponding to the safe night walking route is sent to the terminal device 101 through the network 104. So that the user of the terminal device 101 can safely reach the destination through a safe walking route at night through the navigation guidance information displayed on the display screen of the terminal device 101.
  • the night walking navigation method provided by the subsequent embodiments of the present disclosure is generally executed by the server 105 with strong computing power and a lot of computing resources.
  • the night walking navigation device is generally also installed in the server 105 .
  • the terminal devices 101, 102, and 103 can also complete the above tasks through the navigation applications installed on them.
  • Each operation performed by the server 105 then outputs the same result as the server 105.
  • the terminal device can be allowed to perform the above operations. , thereby appropriately reducing the computing pressure of the server 105.
  • the night walking navigation device can also be installed in the terminal devices 101, 102, and 103.
  • the exemplary system architecture 100 may not include the server 105 and the network 104.
  • FIG. 2 is a flow chart of a night walking navigation method provided by an embodiment of the present disclosure.
  • the process 200 includes the following steps:
  • Step 201 Determine the walking navigation starting point and walking navigation end point based on the obtained night walking travel request
  • This step is intended for the execution subject of the night walking navigation method (for example, the server 105 shown in Figure 1) to determine the walking navigation starting point and walking navigation end point based on the night walking travel request (ie, the navigation call request) passed in by the user.
  • the starting point of walking navigation can be the user's current location point, or a location point set by the user.
  • the end point of walking navigation is usually set by the user.
  • this step aims to determine each candidate walking route based on the walking navigation starting point and walking navigation end point by the above-mentioned execution subject.
  • multiple routes that can be navigated from the walking navigation start point to the walking navigation end point can be generated based on the walking navigation start point and the walking navigation end point.
  • Step 203 Determine a safe walking route at night based on the safety level of each candidate walking route at night;
  • Step 204 Output nighttime walking navigation content corresponding to the safe nighttime walking route.
  • this step aims to have the above execution subject output the night walking navigation content corresponding to the safe walking route at night.
  • the night walking navigation content will be transmitted in the form of instructions to the terminal device of the user who initiates the night walking trip request, so that the terminal device can present the corresponding navigation guidance interface or issue a navigation guidance voice by parsing the received instructions, and then Direct the corresponding user along the corresponding walking route.
  • Step 301 Obtain at least one of the trajectory features, image features, road state features and store features of each walking section that constitutes each candidate walking route;
  • Step 303 In response to obtaining the image features, determine the second safety index of the corresponding walking section for walking at night according to the image features;
  • Step 305 In response to obtaining the store characteristics, determine the fourth safety index of the corresponding walking section for walking at night according to the store characteristics;
  • Steps 302 to 305 respectively provide the step of using the corresponding type of features to determine the safety index of walking at night for the corresponding walking section if the features of the corresponding type are included. That is, steps 302 to 305 are intended to independently determine the safety index of each feature for walking on the walking section at night.
  • this step is intended for the above-mentioned execution subject to determine the safety index of each walking section based on at least one of the first safety index, the second safety index, the third safety index and the fourth safety index.
  • the sum of the comprehensive safety indexes of each walking section that constitutes each candidate walking route is determined as the nighttime walking safety level of the corresponding candidate walking route. That is, by accumulating the comprehensive safety indexes of multiple walking sections included in the candidate walking route, the final comprehensive safety index and the nighttime walking safety level of the corresponding candidate walking route are obtained.
  • walking sections can also be weighted by combining the weight idea when calculating the sum.
  • Figure 4 is a flow chart of a method for determining trajectory characteristics and determining a first safety index provided by an embodiment of the present disclosure, that is, using trajectory characteristics to determine whether each walking section is a safe road for walking at night, including the following steps:
  • Step 401 Determine each walking section that constitutes each candidate walking route
  • Step 402 Determine the number of nighttime trajectories in each walking section based on historical trajectory data
  • the daytime and nighttime trajectory amounts on a walking section drop sharply, it can indicate that the PV (Present Value, a measurement attribute used to represent the road in this disclosure) during the day is very high, but the PV at night is very low. Low, which means there are fewer people walking at night.
  • the calculation method can be that the proportion of the number of nighttime trajectories to the number of daytime trajectories is less than 50%.
  • Step 403 Determine the average nighttime driving speed of each walking section based on historical driving speed data
  • Step 404 Determine the first safety index of the corresponding walking section for walking at night based on at least one of the night trajectory and the night average driving speed.
  • this step aims to determine the first safety index of the corresponding walking section for walking at night based on at least one of the night trajectories and the nighttime average driving speed, that is, the number of night trajectories accounts for ratio and the average driving speed at night are directly proportional to the first safety index. That is, the higher the proportion of night trajectories, the higher the first safety index, the higher the average driving speed at night, the higher the first safety index, and the higher the first safety index, which means that the safety of walking on this walking section at night is The higher the sex.
  • multi-user low PV road sections can also be clustered, that is, for multi-users, all trajectories, low PV roads are not suitable for walking. For example, walking PV is below 10. Then, more sub-trajectory features are combined to improve the accuracy of the finally determined first safety index. In the same way, when combining multiple sub-trajectory characteristics to determine the first safety index, the idea of weighting can also be combined to improve accuracy.
  • Figure 5 is a flow chart of a method for determining image features and determining a second safety index provided by an embodiment of the present disclosure, that is, using image features to determine whether each walking section is a safe road for walking at night, including the following steps:
  • Step 501 Determine each walking section that constitutes each candidate walking route
  • Step 502 Obtain the image database captured by the driving recorder on the passing walking section;
  • the driving recorder installed on the vehicle can photograph and record the image information of the walking section near the passing section, so the image database can be obtained accordingly.
  • Step 503 Determine the street light characteristics and construction characteristics of each pedestrian section according to the image database
  • the street light feature is mainly used to indicate whether there are street lights on the pedestrian section, and to determine the density of street lights if there are street lights.
  • the presence of street lights and the greater the number of existing street lights means that the visibility of the pedestrian section is higher. The higher the number, the higher the safety of walking at night on this walking section.
  • the construction characteristics are mainly used to indicate whether construction obstacles are placed on the pedestrian section that will affect the safety of users walking at night, and the number of construction obstacles if they exist.
  • the absence of construction obstacles and the smaller number of existing construction obstacles means that the walking section has fewer risk factors, and thus the walking safety of the walking section at night is higher.
  • Step 504 Determine the second safety index of the corresponding pedestrian section for walking at night based on at least one of street light characteristics and construction characteristics.
  • the street light characteristics represent the existing street light density, which is directly proportional to the second safety index;
  • the construction characteristics represent the number of existing construction obstacles, which is inversely proportional to the second safety index.
  • Figure 6 is a flow chart of a method for determining road state characteristics and determining a third safety index provided by an embodiment of the present disclosure, that is, using road state characteristics to determine whether each walking section is a safe road for walking at night, including the following steps:
  • Step 601 Determine each walking section that constitutes each candidate walking route
  • Step 602 Determine at least one of the density of public transportation stations, road paving methods, construction status, density of surveillance cameras, number of non-motorized lanes, and average number of illegal incidents in each pedestrian section according to the road network database;
  • the density of public transportation stations can include: the density of bus or subway stations (for example, represented by the number of bus or subway stations within 30 meters nearby) and the density of shared bicycle parking areas (for example, whether there is a parking area within 100 meters nearby), that is, the density The higher it is, the safer it is to walk on that section of the walk at night. Because if a shared bicycle parking area is set up, it can usually indicate that the road section has a large flow of people.
  • the road paving method refers to the specific state of the pedestrian section using cement roads, brick roads, or unpaved roads. It is mainly used to indicate whether different road paving methods are suitable for users to walk on the pedestrian section at night, that is, the road paving method. The smoother the indicated surface, the safer it is to walk at night on that walking section.
  • the number of non-motorized lanes is mainly used to indicate the number of dedicated bicycle lanes. If there are dedicated bicycle lanes or the more there are, it means that you may ride on the pedestrian road, thereby increasing the risk factor for users walking on this road section. .
  • the average number of illegal incidents is based on historical data to determine the number of illegal incidents that occurred in the walking section before. For example, crawling the accident locations in the past 3 years and counting the number of accidents on the road section within 3 years. It can be seen that the lower the average number of illegal incidents, the safer it is to walk on this walking section at night. You can also choose to lower the priority of participating in navigation path planning on the road sections where accidents occurred within 3 years.
  • Step 603 Determine the third safety index of the corresponding pedestrian section for walking at night based on at least one of the following: public transportation station density, road paving method, construction status, surveillance camera density, number of non-motorized lanes, and average number of illegal incidents.
  • Step 701 Determine each walking section that constitutes each candidate walking route
  • the PV values of stores open at night can also be combined.
  • the passenger flow of shops along the street whose evening business hours are later than the current route planning time can be calculated by increasing the number of sub-store characteristics. , improve the accuracy of the fourth safety index.
  • HMM Hidden Markov Model
  • the candidate walking route with the highest night walking safety level under each night walking preference is determined as the safe night walking route under the corresponding night walking preference.
  • a variety of different night walking preferences can include the highest visibility, the shortest distance, the best road conditions, etc. to better meet the needs of different users.
  • the present disclosure provides an embodiment of a night walking navigation device.
  • the device embodiment corresponds to the method embodiment shown in Figure 2.
  • the device is specifically Can be used in various electronic devices.
  • the night walking navigation device 900 of this embodiment may include: a walking navigation start/end point determining unit 901, a candidate walking route determining unit 902, a night safe walking route determining unit 903, and a night walking navigation content output unit 904.
  • the walking navigation start/end determination unit 901 is configured to determine the walking navigation starting point and walking navigation end point according to the obtained night walking travel request
  • the candidate walking route determination unit 902 is configured to determine the walking navigation starting point and walking navigation end point according to the obtained night walking travel request.
  • the nighttime safe walking route determination unit 903 is configured to determine a nighttime safe walking route according to the nighttime walking safety level of each candidate walking route;
  • the nighttime walking navigation content output unit 904 is configured to output information related to nighttime safety Night walking navigation content corresponding to walking routes.
  • the night walking navigation device 900 may also include:
  • a feature acquisition unit configured to acquire at least one of trajectory features, image features, road state features and shop features of each walking section constituting each candidate walking route;
  • the first safety index determination unit is configured to, in response to obtaining the trajectory characteristics, determine the first safety index of the corresponding walking section for walking at night according to the trajectory characteristics;
  • the second safety index determination unit is configured to determine, in response to acquiring the image features, the second safety index of the corresponding walking section for walking at night based on the image features;
  • the fourth safety index determination unit is configured to determine the fourth safety index of the corresponding walking section for walking at night according to the store characteristics in response to obtaining the store characteristics;
  • the nighttime walking safety level determination unit is configured to determine the nighttime walking safety level of each candidate walking route based on the comprehensive safety index of each walking section constituting each candidate walking route.
  • the first safety index determination unit is further configured to:
  • the first safety index for walking at night is determined for the corresponding walking section; among them, the proportion of nighttime trajectories and the average nighttime driving speed are both proportional to the first safety index.
  • the feature acquisition unit may include an image feature acquisition subunit that acquires image features of each walking section that constitutes each candidate walking route.
  • the image feature acquisition subunit may be further configured to:
  • the second safety index of walking at night is determined for the corresponding pedestrian section; among them, the street light characteristics represent the existing street light density, which is proportional to the second safety index; the construction characteristics represent the existing construction The number of obstacles is inversely proportional to the second safety index.
  • the third safety index determination unit can be further configured to:
  • the third safety index for walking at night on the corresponding pedestrian section Based on at least one of the density of public transportation stations, road paving methods, construction status, density of surveillance cameras, number of non-motorized lanes, and average number of illegal incidents, determine the third safety index for walking at night on the corresponding pedestrian section; among them, public transportation Site density, ground flatness represented by road paving methods, and surveillance camera density are all directly proportional to the third safety index.
  • the number of construction obstacles, the number of non-motorized lanes, and the average number of illegal incidents represented by the construction status are all related to the third safety index.
  • the safety index is directly proportional to the relationship.
  • the feature acquisition unit may include a store feature acquisition subunit that acquires store features of each walking section that constitutes each candidate walking route, and the store feature acquisition subunit may be further configured to:
  • the night walking safety level determination unit may be further configured to:
  • the candidate walking route with the highest night walking safety level under each night walking preference is determined as the safe night walking route under the corresponding night walking preference.
  • the present disclosure also provides a computer program product, which when executed by a processor can implement the night walking navigation method described in any of the above embodiments.
  • the device 1000 includes a computing unit 1001 that can execute according to a computer program stored in a read-only memory (ROM) 1002 or loaded from a storage unit 1008 into a random access memory (RAM) 1003 Various appropriate actions and treatments. In the RAM 1003, various programs and data required for the operation of the device 1000 can also be stored.
  • Computing unit 1001, ROM 1002 and RAM 1003 are connected to each other via bus 1004.
  • An input/output (I/O) interface 1005 is also connected to bus 1004.
  • I/O interface 1005 Multiple components in the device 1000 are connected to the I/O interface 1005, including: input unit 1006, such as a keyboard, mouse, etc.; output unit 1007, such as various types of displays, speakers, etc.; storage unit 1008, such as a magnetic disk, optical disk, etc. ; and communication unit 1009, such as a network card, modem, wireless communication transceiver, etc.
  • the communication unit 1009 allows the device 1000 to exchange information/data with other devices through computer networks such as the Internet and/or various telecommunications networks.
  • part or all of the computer program may be loaded and/or installed onto device 1000 via ROM 1002 and/or communication unit 1009.
  • the computer program When the computer program is loaded into the RAM 1003 and executed by the computing unit 1001, one or more steps of the night walking navigation method described above may be performed.
  • the computing unit 1001 may be configured to perform the night walking navigation method in any other suitable manner (eg, by means of firmware).
  • Various implementations of the systems and techniques described above may be implemented in digital electronic circuit systems, integrated circuit systems, field programmable gate arrays (FPGAs), application specific integrated circuits (ASICs), application specific standard products (ASSPs), systems on a chip implemented in a system (SOC), load programmable logic device (CPLD), computer hardware, firmware, software, and/or a combination thereof.
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • ASICs application specific integrated circuits
  • ASSPs application specific standard products
  • SOC system
  • CPLD load programmable logic device
  • computer hardware firmware, software, and/or a combination thereof.
  • These various embodiments may include implementation in one or more computer programs executable and/or interpreted on a programmable system including at least one programmable processor, the programmable processor
  • the processor which may be a special purpose or general purpose programmable processor, may receive data and instructions from a storage system, at least one input device, and at least one output device, and transmit data and instructions to the storage system, the at least one input device, and the at least one output device.
  • An output device may be a special purpose or general purpose programmable processor, may receive data and instructions from a storage system, at least one input device, and at least one output device, and transmit data and instructions to the storage system, the at least one input device, and the at least one output device.
  • An output device may be a special purpose or general purpose programmable processor, may receive data and instructions from a storage system, at least one input device, and at least one output device, and transmit data and instructions to the storage system, the at least one input device, and the at least one output device.
  • Program code for implementing the methods of the present disclosure may be written in any combination of one or more programming languages. These program codes may be provided to a processor or controller of a general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing device, such that the program codes, when executed by the processor or controller, cause the functions specified in the flowcharts and/or block diagrams/ The operation is implemented.
  • the program code may execute entirely on the machine, partly on the machine, as a stand-alone software package, partly on the machine and partly on a remote machine or entirely on the remote machine or server.
  • a machine-readable medium may be a tangible medium that may contain or store a program for use by or in connection with an instruction execution system, apparatus, or device.
  • the machine-readable medium may be a machine-readable signal medium or a machine-readable storage medium.
  • Machine-readable media may include, but are not limited to, electronic, magnetic, optical, electromagnetic, infrared, or semiconductor systems, devices or devices, or any suitable combination of the foregoing.
  • machine-readable storage media would include one or more wire-based electrical connections, laptop disks, hard drives, random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM or flash memory), optical fiber, portable compact disk read-only memory (CD-ROM), optical storage device, magnetic storage device, or any suitable combination of the above.
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • EPROM or flash memory erasable programmable read only memory
  • CD-ROM portable compact disk read-only memory
  • magnetic storage device or any suitable combination of the above.
  • the systems and techniques described herein may be implemented on a computer having a display device (eg, a CRT (cathode ray tube) or LCD (liquid crystal display) monitor) for displaying information to the user ); and a keyboard and pointing device (eg, a mouse or a trackball) through which a user can provide input to the computer.
  • a display device eg, a CRT (cathode ray tube) or LCD (liquid crystal display) monitor
  • a keyboard and pointing device eg, a mouse or a trackball
  • Other kinds of devices may also be used to provide interaction with the user; for example, the feedback provided to the user may be any form of sensory feedback (e.g., visual feedback, auditory feedback, or tactile feedback); and may be provided in any form, including Acoustic input, voice input or tactile input) to receive input from the user.
  • the systems and techniques described herein may be implemented in a computing system that includes back-end components (e.g., as a data server), or a computing system that includes middleware components (e.g., an application server), or a computing system that includes front-end components (e.g., A user's computer having a graphical user interface or web browser through which the user can interact with implementations of the systems and technologies described herein), or including such backend components, middleware components, or any combination of front-end components in a computing system.
  • the components of the system may be interconnected by any form or medium of digital data communication (eg, a communications network). Examples of communication networks include: local area network (LAN), wide area network (WAN), and the Internet.
  • Computer systems may include clients and servers.
  • Clients and servers are generally remote from each other and typically interact over a communications network.
  • the relationship of client and server is created by computer programs running on corresponding computers and having a client-server relationship with each other.
  • the server can be a cloud server, also known as cloud computing server or cloud host. It is a host product in the cloud computing service system to solve the management difficulties existing in traditional physical host and virtual private server (VPS, Virtual Private Server) services. Large, weak business scalability.
  • VPN Virtual Private Server
  • the walking navigation starting point and walking navigation end point are determined after receiving the night walking travel request, multiple candidate walking routes are determined based on the walking navigation starting point and walking navigation end point, and then each candidate walking route is determined by The route's safety level for walking at night, that is, by considering the safety impact on walking at night, candidate walking routes that are safer to walk at night are determined as safe walking routes at night, thereby providing users with higher safety Navigation content to protect the personal and property safety of users walking at night.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

一种夜间步行导航方法（200），该方法包括：根据获取到的夜间步行出行请求，确定步行导航起点和步行导航终点（201）；根据步行导航起点和步行导航终点，确定各候选步行路线（202）；根据各候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线（203）；输出与夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容（204）。该方法通过确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度，即通过考虑因处于夜间对步行造成的安全性影响，进而将在夜间能够较为安全步行的候选步行路线确定为夜间安全步行路线，能够为用户提供安全性较高的导航内容，保障夜间步行用户的人身财产安全。还提供了一种夜间步行导航装置（900）、电子设备（1000）、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

Description

夜间步行导航方法、装置、设备、存储介质及程序产品
本专利申请要求于2022年6月6日提交的、申请号为202210630382.0、发明名称为“夜间步行导航方法、装置、设备、存储介质及程序产品”的中国专利申请的优先权，该申请的全文以引用的方式并入本申请中。
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，具体涉及图像分析、导航规划、步行导航等技术领域，尤其涉及一种夜间步行导航方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术
地图的发展进入到了电子地图时代，在互联网的冲击下，用户对地图的导航和使用体验提出了更高的要求。
步行导航是与骑行导航、乘车出行导航、驾车出行导航并列的一种常见出行方式导航。但日间步行导航实际上与夜间步行导航，存在较大不同。
发明内容
本公开实施例提出了一种夜间步行导航方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
第一方面，本公开实施例提出了一种夜间步行导航方法，包括：根据获取到的夜间步行出行请求，确定步行导航起点和步行导航终点；根据步行导航起点和步行导航终点，确定各候选步行路线；根据各候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线；输出与夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容。
第二方面，本公开实施例提出了一种夜间步行导航装置，包括：步行导航起/终点确定单元，被配置成根据获取到的夜间步行出行请求，确定步 行导航起点和步行导航终点；候选步行路线确定单元，被配置成根据步行导航起点和步行导航终点，确定各候选步行路线；夜间安全步行路线确定单元，被配置成根据各候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线；夜间步行导航内容输出单元，被配置成输出与夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容。
第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的夜间步行导航方法。
第四方面，本公开实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的夜间步行导航方法。
第五方面，本公开实施例提供了一种包括计算机程序的计算机程序产品，该计算机程序在被处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的夜间步行导航方法。
本公开所提供的夜间步行导航方案，根据接收到夜间步行出行请求后确定出步行导航起点和步行导航终点，基于步行导航起点和步行导航终点确定出多条候选步行路线，然后通过确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度，即通过考虑因处于夜间对步行造成的安全性影响，进而将在夜间能够较为安全步行的候选步行路线确定为夜间安全步行路线，进而能够为用户提供安全性较高的导航内容，保障夜间步行用户的人身财产安全。
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
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本公开可以应用于其中的示例性***架构；
图2为本公开实施例提供的一种夜间步行导航方法的流程图；
图3为本公开实施例提供的夜间步行导航方法中一种确定夜间步行安全程度的方法的流程图；
图4为本公开实施例提供的一种确定轨迹特征和确定第一安全指数的方法的流程图；
图5为本公开实施例提供的一种确定图像特征和确定第二安全指数的方法的流程图；
图6为本公开实施例提供的一种确定道路状态特征和确定第三安全指数的方法的流程图；
图7为本公开实施例提供的一种确定店铺特征和确定第四安全指数的方法的流程图；
图8为本公开实施例提供的另一种确定夜间步行安全程度的方法的流程示意图；
图9为本公开实施例提供的一种夜间步行导航装置的结构框图；
图10为本公开实施例提供的一种适用于执行夜间步行导航方法的电子设备的结构示意图。
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。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
图1示出了可以应用本公开的夜间步行导航方法、装置、电子设备 及计算机可读存储介质的实施例的示例性***架构100。
如图1所示，***架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104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101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103和服务器105上可以安装有各种用于实现两者之间进行信息通讯的应用，例如数据传输类应用、导航类应用、即时通讯类应用等。
终端设备101、102、103和服务器105可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，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；当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中，其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器；服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。
服务器105通过内置的各种应用可以提供各种服务，以可以提供出行导航服务的导航类应用为例，服务器105在运行该导航类应用时可实现如下效果：首先，通过网络104接收到终端设备101传入的夜间步行出行请求；然后，根据该夜间步行出行请求确定步行导航起点和步行导航终点；接着，根据所述步行导航起点和所述步行导航终点，确定各候选步行路线；下一步，根据各所述候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线；最后，将与所述夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容通过网络104发送至终端设备101。以使终端设备101的使用这可以通过显示在终端设备101显示屏上的导航指引信息，安全的通过夜间安全步行路线到达目的地。
由于地图导航操作需要占用较多的运算资源和较强的运算能力，因此本公开后续各实施例所提供的夜间步行导航方法一般由拥有较强运算 能力、较多运算资源的服务器105来执行，相应地，夜间步行导航装置一般也设置于服务器105中。但同时也需要指出的是，在终端设备101、102、103也具有满足要求的运算能力和运算资源时，终端设备101、102、103也可以通过其上安装的导航类应用完成上述本交由服务器105做的各项运算，进而输出与服务器105同样的结果。尤其是在同时存在多种具有不同运算能力的终端设备的情况下，但导航类应用判断所在的终端设备拥有较强的运算能力和剩余较多的运算资源时，可以让终端设备来执行上述运算，从而适当减轻服务器105的运算压力，相应的，夜间步行导航装置也可以设置于终端设备101、102、103中。在此种情况下，示例性***架构100也可以不包括服务器105和网络104。
应该理解，图1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。
请参考图2，图2为本公开实施例提供的一种夜间步行导航方法的流程图，其中流程200包括以下步骤：
步骤201：根据获取到的夜间步行出行请求，确定步行导航起点和步行导航终点；
本步骤旨在由夜间步行导航方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)根据用户传入的夜间步行出行请求(即导航调用请求)，确定步行导航起点和步行导航终点。其中，步行导航起点可以是用户的当前位置点，也可以是用户自行设置的某个位置点，步行导航终点则通常为用户自行设置。
其中，夜间步行出行请求，是指在当地时间为夜间的时段内发出的步行出行请求，夜间时段可根据当前的地理位置和当前的季节自行确定，一个核心判断方式为：当前时间下，自然光光照强度和视野能见度是否较低。
步骤202：根据步行导航起点和步行导航终点，确定各候选步行路线；
在步骤201的基础上，本步骤旨在由上述执行主体根据步行导航起点和步行导航终点，确定各候选步行路线。通常，可基于步行导航起点和步行导航终点，生成多条可从步行导航起点导航至步行导航终点的路线。
即在确定候选步行路线时，通常只考虑到可到达性，而不考虑更多的影 响因素，因此通常可确定出多条候选步行路线。
步骤203：根据各候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线；
在步骤202的基础上，本步骤旨在由上述执行主体根据各候选步行路线的夜间步行安全程度，将夜间步行安全程度较高的候选步行路线确定为夜间安全步行路线。即本步骤旨在充分考虑每条候选步行路线是否能够保障用户在夜间步行时的人身财产安全。
即对应于每条候选步行路线的夜间步行安全程度，将能够较直观或量化的表现出用户夜间通过按这条步行路线步行的安全性，进而能够较好的保障用户在夜间步行时的人身财产安全。
步骤204：输出与夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容。
在步骤203的基础上，本步骤旨在由上述执行主体输出与夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容。通常情况下，夜间步行导航内容将以指令的方式传输至发起夜间步行出行请求的用户的终端设备上，以由终端设备通过解析接收到的指令呈现对应的导航指引界面或发出导航指引语音，进而指导相应的用户沿相应的步行路线行进。
本公开实施例提供的夜间步行导航方法，根据接收到夜间步行出行请求后确定出步行导航起点和步行导航终点，基于步行导航起点和步行导航终点确定出多条候选步行路线，然后通过确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度，即通过考虑因处于夜间对步行造成的安全性影响，进而将在夜间能够较为安全步行的候选步行路线确定为夜间安全步行路线，进而能够为用户提供安全性较高的导航内容，保障夜间步行用户的人身财产安全。
为了加深对如何确定出每条候选步行路线的夜间步行安全程序的理解，本实施例还通过图3示出了一种确定夜间步行安全程度的方法的流程图，其中流程300包括以下步骤：
步骤301：获取构成各候选步行路线的各步行路段的轨迹特征、图像特征、道路状态特征和店铺特征中的至少一种；
考虑到每条候选步行路线，通常都是由多个不同的步行路段拼接而 成，因此本实施例将从最小的步行路段作为考虑单位，获取每个步行路段的轨迹特征、图像特征、道路状态特征和店铺特征中的至少一种。
应当理解的是，轨迹特征、图像特征、道路状态特征和店铺特征，均是从该步行路段的不同维度确定出的用于体现该步行路段在夜间步行时的安全程度。当然，除了本实施例列举出的四种外，还可能有其它维度的特征同样可以参与确定该步行路段在夜间步行时的安全程度，此处不再一一列举，在不超过本公开所提供的核心构思的情况下，也应属于本公开的保护范围。
步骤302：响应于获取到轨迹特征，根据轨迹特征中确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数；
步骤303：响应于获取到图像特征，根据图像特征确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数；
步骤304：响应于获取到道路状态特征，根据道路状态特征确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数；
步骤305：响应于获取到店铺特征，根据店铺特征确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数；
步骤302-步骤305，分别在包含相应种类的特征的情况下，各自提供了使用相应种类特征确定相应步行路段在夜间步行的安全指数的步骤。即步骤302-步骤305旨在独立的确定出每种特征对在该步行路段夜间步行的安全指数。
步骤306：根据第一安全指数、第二安全指数、第三安全指数和第四安全指数中的至少一项，确定每个步行路段的综合安全指数；
在步骤302-步骤305的基础上，本步骤旨在由上述执行主体根据第一安全指数、第二安全指数、第三安全指数和第四安全指数中的至少一项，确定每个步行路段的综合安全指数。
通常情况下，由于不同种类特征对最终的综合安全指数的贡献不同，因此为了更好的结合实际情况，还可以预先确定出每个安全指数的加权权重，以便通过加权计算法来得到更准确的综合安全指数。
例如可以综合上述各种类特征，通过构建机器学习模型训练各特征的权重，输出该综合安全指数，即表示多大程度上推荐该道路作为夜间 出行的道路。
步骤307：基于构成每条候选步行路线的各步行路段的综合安全指数，确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度。
在步骤306的基础上，本步骤旨在由上述执行主体基于构成每条候选步行路线的各步行路段的综合安全指数(相当于图8所示的道路安全感知系数)，确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度。即多个不同的步行路段才构成了一条候选步行路线，因此在确定了各步行路段的综合安全指数的情况下，还通过综合该候选步行路线所包含的各步行路段的综合安全指数，才能够得到对应于每条候选步行路线的夜间步行安全程度。
一种包括且不限于的实现方式为：
将构成每条候选步行路线的各步行路段的综合安全指数的加和，确定为相应的候选步行路线的夜间步行安全程度。即通过将候选步行路线所包含的多个步行路段各自的综合安全指数进行累加处理，以最终将得到的综合安全指数和作为相应的候选步行路线的夜间步行安全程度。
当然，除采用累加计算方式外，也可以采用其它类似的计算方式，只要能够起到比较作用即可，同时，不同的步行路段在计算加和时，也可以结合权重思想进行加权。
本实施例通过步骤301-步骤307提供了一种具体的确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度的实现方式，最多同时结合了每个步行路段的四种能够用于确定该路段夜间步行安全性的特征(即轨迹特征、图像特征、道路状态特征、店铺特征)，以尽可能的全面评估每个步行路段的夜间步行安全性，并结合候选步行路线可能所包含的多个步行路段，进而最终得到较为准确的每个候选步行路线的夜间步行安全程度。
为了更具体的说明图3所提及的四种特征是如何确定得到的，下述还分别结合图4-图7，分别对每种特征是如何确定得到、如何确定出相应的安全指数，给出一种具体的实现方式：
图4为本公开实施例提供的一种确定轨迹特征和确定第一安全指数的方法的流程图，即使用轨迹特征判断每一条步行路段是否是夜间步行 时的安全道路，包括如下步骤：
步骤401：确定构成各候选步行路线的各步行路段；
步骤402：根据历史轨迹数据确定各步行路段的夜间轨迹数量占比；
如果一条步行路段上的白天与夜间轨迹量骤降，那么可以表明该步行路段白天的PV(Present Value，在本公开中用于表示该道路的一种计量属性)很高，但夜间的PV很低，也就是说夜间行走的人少。计算方式可以为夜间轨迹数量占日间轨迹数量的比例小于50％。
步骤403：根据历史行驶速度数据确定各步行路段的夜间平均行驶速度；
夜间行走时，对同一用户来说，用户A在某些路段的步行速度低于用户A在其他路段的步行速度，占总平均速度的70％以下。可以认为该路段具有不适合步行的特征，如地上结冰。累计一个月以上的多用户的低速路段聚类，可得到所有的不适宜步行路段。
步骤404：根据夜间轨迹和夜间平均行驶速度中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数。
在步骤402和步骤403的基础上，本步骤旨在由上述执行主体根据夜间轨迹和夜间平均行驶速度中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数，即夜间轨迹数量占比和夜间平均行驶速度，均与第一安全指数成正比关系。即夜间轨迹数量占比越高、第一安全指数越高，夜间平均行驶速度越高、第一安全指数越高，而第一安全指数越高，也就意味着夜间步行在该步行路段的安全性越高。
除步骤402和步骤403提及的两种子轨迹特征外，还可以对多用户的低PV路段聚类，即对多用户即全部轨迹，低PV道路不适宜步行路段。如步行PV在10以下。进而结合更多的子轨迹特征提升最终确定出的第一安全指数的准确性。同理，在同时结合多种子轨迹特征确定该第一安全指数时，也可以结合加权的思想来提升准确性。
图5为本公开实施例提供的一种确定图像特征和确定第二安全指数的方法的流程图，即使用图像特征判断每一条步行路段是否是夜间步行时的安全道路，包括如下步骤：
步骤501：确定构成各候选步行路线的各步行路段；
步骤502：获取行车记录仪对经过的步行路段拍摄得到的图像数据库；
设置在车辆上的行车记录仪可对经过路段附近的步行路段进行拍摄和图像信息的记录，因此可以据此获取该图像数据库。
步骤503：根据图像数据库确定各步行路段的路灯特征和施工特征；
其中，路灯特征主要是用于指示该步行路段上是否存在路灯，以及在存在路灯的情况下确定路灯密度，而有路灯存在、存在的路灯数量越多，也就意味着该步行路段的可见度越高，进而该步行路段的夜间步行安全性就越高。
其中，施工特征主要是用于指示该步行路段上是否放置有影响用户夜间步行安全的施工障碍物，以及存在时的施工障碍物数量。而没有施工障碍物存在、存在的施工障碍物数量越少，也就意味着该步行路段的危险因素越少，进而该步行路段的夜间步行安全性就越高。
步骤504：根据路灯特征和施工特征中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数。
其中，路灯特征表示存在的路灯密度，与第二安全指数成正比关系；施工特征表示存在的施工障碍物数量，与第二安全指数成反比关系。
图6为本公开实施例提供的一种确定道路状态特征和确定第三安全指数的方法的流程图，即使用道路状态特征判断每一条步行路段是否是夜间步行时的安全道路，包括如下步骤：
步骤601：确定构成各候选步行路线的各步行路段；
步骤602：根据路网数据库确定各步行路段的公共交通站点密度、道路铺设方式、施工状态、监控摄像头密度、非机动车道数量、平均违法事件发生数量中的至少一项；
其中，公共交通站点密度可以包括：公交或地铁站点密集程度(例如附近30m内存在公交或地铁站点个数来表示)和共享单车停车区域密度(例如附近100米是否设置有停车区域)，即密度越高、夜间步行在该步行路段的安全性就越高。因为如果设立有共享单车停车区域，则通 常可以表明该路段人流量大。
其中，道路铺设方式指该步行路段具体是采用了水泥路、砖路还是未铺设的具体状态，主要用于表征不同的道路铺放方式对该步行路段是否适宜用户在夜间行走，即道路铺设方式所指示的地面平整度越高、夜间步行在该步行路段的安全性就越高。
其中，施工状态主要是用于指示该步行路段上是否处于施工状态，若未处于施工状态，也就意味着该步行路段的危险因素越少，进而该步行路段的夜间步行安全性就越高。
其中，监控摄像头密度越高，也就意味着监控覆盖的越全面，即夜间步行在该步行路段的安全性就越高。
其中，非机动车道数量主要用于表示自行车专用道的数量，如果存在自行车专用道或存在的越多，那么就意味着可能在步行道路骑行，进而增加对步行在该路段的用户的危险系数。
其中，平均违法事件发生数量是根据历史数据确定之前该步行路段发生的违法事件的数量，例如爬取近3年内的事故发生地点，统计3年内的路段上事故发生数量。可知，平均违法事件发生数量越低、夜间步行在该步行路段的安全性就越高。也可以选择降低3年内存在事故发生路段参与导航路径规划的优先级。
步骤603：根据公共交通站点密度、道路铺设方式、施工状态、监控摄像头密度、非机动车道数量、平均违法事件发生数量中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数。
其中，公共交通站点密度、道路铺设方式表示的地面平整度、监控摄像头密度，均与第三安全指数成正比关系，施工状态表示的施工障碍物数量、非机动车道数量和平均违法事件发生数量，均与第三安全指数成正比关系。
图7为本公开实施例提供的一种确定店铺特征和确定第四安全指数的方法的流程图
步骤701：确定构成各候选步行路线的各步行路段；
步骤702：根据店铺分布数据确定各步行路段的夜间营业店铺的数 量和平均店铺等级中的至少一项；
具体的，可以统计路段上，晚间营业时间晚于当前路径规划时间的沿街商铺数量；还可以统计路段上，晚间营业时间晚于当前路径规划时间的沿街商铺的等级。其中，可以为具有连锁商铺、医院药店等民生保障商铺、警察局消防局等政府机构、公园等公共民生设施的沿街商铺，赋予更高的等级。也可以按照夜间非盈利性店铺的店铺等级高于夜间盈利性店铺的店铺等级，即非盈利性店铺通常更具有安全性。
步骤703：根据夜间营业店铺的数量和平均店铺等级中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数。
其中，夜间营业店铺的数量和平均店铺等级，均与第四安全指数成正比。
除步骤702所提供的两个子店铺特征，还可以结合夜间营业店铺的PV值，例如统计路段上晚间营业时间晚于当前路径规划时间的沿街商铺的客流量，以通过增加子店铺特征数量的方式，提升第四安全指数的准确性。
上述结合图4-图7分别示出了如何使用四种不同的特征来确定步行路段的安全指数，每种特征均使用了不同来源的数据，具体如何获取和对这些数据进行处理以便于后续提取特征，本公开还给出了一种具体的方式：
1)获取用户的步行轨迹。通过HMM(Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型)算法进行轨迹和路网的路网匹配计算，得到每条轨迹和路段的对应关系；
2)获取车载摄像头照片和车载GPS轨迹。轨迹处理同上；图像部分通过图像语义分割模型ResNet50(一种残差网络)+PSP(一种语义分割网络)进行网络模型分割，识别挡板、围栏、路面等；
3)根据地理位置计算日落时间。计算方式是根据轨迹的经纬度坐标，计算轨迹所在城市的日落时间。后面仅使用日落时间后的轨迹和图像。这样做的目的是，精确判断用户所在城市，在轨迹发生时间是否在日落之后，精确判断是否是夜间场景。
在上述任意实施例的基础上，针对根据各候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线的步骤，本实施例还提供了一种结合预设的多种夜间步行偏好的优选处理方案，包括下述步骤：
将各候选步行路线划分至预设的多种夜间步行偏好下；
将每种夜间步行偏好下具有最高的夜间步行安全程度的候选步行路线，确定为相应的夜间步行偏好下的夜间安全步行路线。
多种不同的夜间步行偏好，可以包括能见度最高、距离最短、路况最好等多种，以更好的满足不同的用户需求。
在上述任意实施例的基础上，为了尽可能的提升确定出的步行路段的综合安全指数的准确性，还可以通过核查人员对实景图像或到实地进行核实。
一种较完整的方案实现架构，可以参见图8所示的方案整体流程示意图，图中涉及部分以在上述各实施例中提及过，此处不再赘述。
进一步参考图9，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种夜间步行导航装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图9所示，本实施例的夜间步行导航装置900可以包括：步行导航起/终点确定单元901、候选步行路线确定单元902、夜间安全步行路线确定单元903、夜间步行导航内容输出单元904。其中，步行导航起/终点确定单元901，被配置成根据获取到的夜间步行出行请求，确定步行导航起点和步行导航终点；候选步行路线确定单元902，被配置成根据步行导航起点和步行导航终点，确定各候选步行路线；夜间安全步行路线确定单元903，被配置成根据各候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线；夜间步行导航内容输出单元904，被配置成输出与夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容。
在本实施例中，夜间步行导航装置900中：步行导航起/终点确定单元901、候选步行路线确定单元902、夜间安全步行路线确定单元903、夜间步行导航内容输出单元904的具体处理及其所带来的技术效果可分别 参考图2对应实施例中的步骤201-204的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中，夜间步行导航装置900中还可以包括：
特征获取单元，被配置成获取构成各候选步行路线的各步行路段的轨迹特征、图像特征、道路状态特征和店铺特征中的至少一种；
第一安全指数确定单元，被配置成响应于获取到轨迹特征，根据轨迹特征中确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数；
第二安全指数确定单元，被配置成响应于获取到图像特征，根据图像特征确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数；
第三安全指数确定单元，被配置成响应于获取到道路状态特征，根据道路状态特征确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数；
第四安全指数确定单元，被配置成响应于获取到店铺特征，根据店铺特征确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数；
综合安全指数确定单元，被配置成根据第一安全指数、第二安全指数、第三安全指数和第四安全指数中的至少一项，确定每个步行路段的综合安全指数；
夜间步行安全程度确定单元，被配置成基于构成每条候选步行路线的各步行路段的综合安全指数，确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度。
在本实施例的一些可选的实现方式中，特征获取单元可以包括获取构成各候选步行路线的各步行路段的轨迹特征的轨迹特征获取子单元，轨迹特征获取子单元可以被进一步配置成：
确定构成各候选步行路线的各步行路段；
根据历史轨迹数据确定各步行路段的夜间轨迹数量占比；
根据历史行驶速度数据确定各步行路段的夜间平均行驶速度；
对应的，第一安全指数确定单元被进一步配置成：
根据夜间轨迹和夜间平均行驶速度中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数；其中，夜间轨迹数量占比和夜间平均行驶速度，均与第一安全指数成正比关系。
在本实施例的一些可选的实现方式中，特征获取单元可以包括获取构成各候选步行路线的各步行路段的图像特征的图像特征获取子单元，图像 特征获取子单元可以被进一步配置成：
确定构成各候选步行路线的各步行路段；
获取行车记录仪对经过的步行路段拍摄得到的图像数据库；
根据图像数据库确定各步行路段的路灯特征和施工特征；
对应的，第二安全指数确定单元可以被进一步配置成：
根据路灯特征和施工特征中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数；其中，路灯特征表示存在的路灯密度，与第二安全指数成正比关系；施工特征表示存在的施工障碍物数量，与第二安全指数成反比关系。
在本实施例的一些可选的实现方式中，特征获取单元可以包括获取构成各候选步行路线的各步行路段的道路状态特征的道路状态特征获取子单元，道路状态特征获取子单元可以被进一步配置成：
确定构成各候选步行路线的各步行路段；
根据路网数据库确定各步行路段的公共交通站点密度、道路铺设方式、施工状态、监控摄像头密度、非机动车道数量、平均违法事件发生数量中的至少一项；
对应的，第三安全指数确定单元可以被进一步配置成：
根据公共交通站点密度、道路铺设方式、施工状态、监控摄像头密度、非机动车道数量、平均违法事件发生数量中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数；其中，公共交通站点密度、道路铺设方式表示的地面平整度和监控摄像头密度，均与第三安全指数成正比关系，施工状态表示的施工障碍物数量、非机动车道数量和平均违法事件发生数量，均与第三安全指数成正比关系。
在本实施例的一些可选的实现方式中，特征获取单元可以包括获取构成各候选步行路线的各步行路段的店铺特征的店铺特征获取子单元，店铺特征获取子单元可以被进一步配置成：
确定构成各候选步行路线的各步行路段；
根据店铺分布数据确定各步行路段的夜间营业店铺的数量和平均店铺等级中的至少一项；其中，夜间非盈利性店铺的店铺等级高于夜间盈利性店铺的店铺等级；
对应的，第四安全指数确定单元可以被进一步配置成：
根据夜间营业店铺的数量和平均店铺等级中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数；其中，夜间营业店铺的数量和平均店铺等级，均与第四安全指数成正比。
在本实施例的一些可选的实现方式中，夜间步行安全程度确定单元可以被进一步配置成：
将构成每条候选步行路线的各步行路段的综合安全指数的加和，确定为相应的候选步行路线的夜间步行安全程度。
在本实施例的一些可选的实现方式中，夜间安全步行路线确定单元903可以被进一步配置成：
将各候选步行路线划分至预设的多种夜间步行偏好下；
将每种夜间步行偏好下具有最高的夜间步行安全程度的候选步行路线，确定为相应的夜间步行偏好下的夜间安全步行路线。
本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在，本实施例提供的夜间步行导航装置 ，根据接收到夜间步行出行请求后确定出步行导航起点和步行导航终点，基于步行导航起点和步行导航终点确定出多条候选步行路线，然后通过确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度，即通过考虑因处于夜间对步行造成的安全性影响，进而将在夜间能够较为安全步行的候选步行路线确定为夜间安全步行路线，进而能够为用户提供安全性较高的导航内容，保障夜间步行用户的人身财产安全。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时能够实现上述任意实施例所描述的夜间步行导航方法。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种可读存储介质，该可读存储介质存储有计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行时能够实现上述任意实施例所描述的夜间步行导航方法。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，该计 算机程序在被处理器执行时能够实现上述任意实施例所描述的夜间步行导航方法。
图10示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备1000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10所示，设备1000包括计算单元1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的计算机程序或者从存储单元1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中，还可存储设备1000操作所需的各种程序和数据。计算单元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。
设备1000中的多个部件连接至I/O接口1005，包括：输入单元1006，例如键盘、鼠标等；输出单元1007，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1008，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1009，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1009允许设备1000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1001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1001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1001执行上文所描述的各个方法和处理，例如夜间步行导航方法。例如，在一些实施例中，夜间步行导航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1008。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全 部可以经由ROM 1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到设备1000上。当计算机程序加载到RAM 1003并由计算单元1001执行时，可以执行上文描述的夜间步行导航方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1001可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行夜间步行导航方法。
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。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS，Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
根据本公开实施例的技术方案，根据接收到夜间步行出行请求后确定出步行导航起点和步行导航终点，基于步行导航起点和步行导航终点确定出多条候选步行路线，然后通过确定每条候选步行路线的夜间步行安全程度，即通过考虑因处于夜间对步行造成的安全性影响，进而将在夜间能够较为安全步行的候选步行路线确定为夜间安全步行路线，进而 能够为用户提供安全性较高的导航内容，保障夜间步行用户的人身财产安全。
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 (19)

  1. 一种夜间步行导航方法，包括：
    根据获取到的夜间步行出行请求，确定步行导航起点和步行导航终点；
    根据所述步行导航起点和所述步行导航终点，确定各候选步行路线；
    根据各所述候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线；
    输出与所述夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，在根据各所述候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线之前，还包括：
    获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的轨迹特征、图像特征、道路状态特征和店铺特征中的至少一种；
    响应于获取到所述轨迹特征，根据所述轨迹特征中确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数；
    响应于获取到所述图像特征，根据所述图像特征确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数；
    响应于获取到所述道路状态特征，根据所述道路状态特征确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数；
    响应于获取到所述店铺特征，根据所述店铺特征确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数；
    根据所述第一安全指数、所述第二安全指数、所述第三安全指数和所述第四安全指数中的至少一项，确定每个步行路段的综合安全指数；
    基于构成每条所述候选步行路线的各步行路段的综合安全指数，确定每条所述候选步行路线的夜间步行安全程度。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其中，获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的轨迹特征，包括：
    确定构成各所述候选步行路线的各步行路段；
    根据历史轨迹数据确定各所述步行路段的夜间轨迹数量占比；
    根据历史行驶速度数据确定各所述步行路段的夜间平均行驶速度；
    对应的，所述根据所述轨迹特征中确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数，包括：
    根据所述夜间轨迹和所述夜间平均行驶速度中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数；其中，所述夜间轨迹数量占比和所述夜间平均行驶速度，均与所述第一安全指数成正比关系。
  4. 根据权利要求2所述的方法，其中，获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的图像特征，包括：
    确定构成各所述候选步行路线的各步行路段；
    获取行车记录仪对经过的步行路段拍摄得到的图像数据库；
    根据所述图像数据库确定各所述步行路段的路灯特征和施工特征；
    对应的，所述根据所述图像特征确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数，包括：
    根据所述路灯特征和所述施工特征中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数；其中，所述路灯特征表示存在的路灯密度，与所述第二安全指数成正比关系；所述施工特征表示存在的施工障碍物数量，与所述第二安全指数成反比关系。
  5. 根据权利要求2所述的方法，其中，获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的道路状态特征，包括：
    确定构成各所述候选步行路线的各步行路段；
    根据路网数据库确定各所述步行路段的公共交通站点密度、道路铺设方式、施工状态、监控摄像头密度、非机动车道数量、平均违法事件发生数量中的至少一项；
    对应的，所述根据所述道路状态特征确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数，包括：
    根据所述公共交通站点密度、所述道路铺设方式、所述施工状态、所述监控摄像头密度、所述非机动车道数量、所述平均违法事件发生数量中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数；其中，所述公共交 通站点密度、所述道路铺设方式表示的地面平整度和所述监控摄像头密度，均与所述第三安全指数成正比关系，所述施工状态表示的施工障碍物数量、所述非机动车道数量和所述平均违法事件发生数量，均与所述第三安全指数成正比关系。
  6. 根据权利要求2所述的方法，其中，获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的店铺特征，包括：
    确定构成各所述候选步行路线的各步行路段；
    根据店铺分布数据确定各所述步行路段的夜间营业店铺的数量和平均店铺等级中的至少一项；其中，夜间非盈利性店铺的店铺等级高于夜间盈利性店铺的店铺等级；
    对应的，所述根据所述店铺特征确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数，包括：
    根据所述夜间营业店铺的数量和平均店铺等级中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数；其中，所述夜间营业店铺的数量和平均店铺等级，均与所述第四安全指数成正比。
  7. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于构成每条所述候选步行路线的各步行路段的综合安全指数，确定每条所述候选步行路线的夜间步行安全程度，包括：
    将构成每条所述候选步行路线的各步行路段的综合安全指数的加和，确定为相应的候选步行路线的夜间步行安全程度。
  8. 根据权利要求1-7任一项所述的方法，其中，所述根据各所述候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线，包括：
    将各所述候选步行路线划分至预设的多种夜间步行偏好下；
    将每种所述夜间步行偏好下具有最高的夜间步行安全程度的候选步行路线，确定为相应的夜间步行偏好下的夜间安全步行路线。
  9. 一种夜间步行导航装置，包括：
    步行导航起/终点确定单元，被配置成根据获取到的夜间步行出行请求，确定步行导航起点和步行导航终点；
    候选步行路线确定单元，被配置成根据所述步行导航起点和所述步行导航终点，确定各候选步行路线；
    夜间安全步行路线确定单元，被配置成根据各所述候选步行路线的夜间步行安全程度，确定夜间安全步行路线；
    夜间步行导航内容输出单元，被配置成输出与所述夜间安全步行路线对应的夜间步行导航内容。
  10. 根据权利要求9所述的装置，其中，还包括：
    特征获取单元，被配置成获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的轨迹特征、图像特征、道路状态特征和店铺特征中的至少一种；
    第一安全指数确定单元，被配置成响应于获取到所述轨迹特征，根据所述轨迹特征中确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数；
    第二安全指数确定单元，被配置成响应于获取到所述图像特征，根据所述图像特征确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数；
    第三安全指数确定单元，被配置成响应于获取到所述道路状态特征，根据所述道路状态特征确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数；
    第四安全指数确定单元，被配置成响应于获取到所述店铺特征，根据所述店铺特征确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数；
    综合安全指数确定单元，被配置成根据所述第一安全指数、所述第二安全指数、所述第三安全指数和所述第四安全指数中的至少一项，确定每个步行路段的综合安全指数；
    夜间步行安全程度确定单元，被配置成基于构成每条所述候选步行路线的各步行路段的综合安全指数，确定每条所述候选步行路线的夜间步行安全程度。
  11. 根据权利要求10所述的装置，其中，所述特征获取单元包括获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的轨迹特征的轨迹特征获取子单元，所述轨迹特征获取子单元被进一步配置成：
    确定构成各所述候选步行路线的各步行路段；
    根据历史轨迹数据确定各所述步行路段的夜间轨迹数量占比；
    根据历史行驶速度数据确定各所述步行路段的夜间平均行驶速度；
    对应的，所述第一安全指数确定单元被进一步配置成：
    根据所述夜间轨迹和所述夜间平均行驶速度中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第一安全指数；其中，所述夜间轨迹数量占比和所述夜间平均行驶速度，均与所述第一安全指数成正比关系。
  12. 根据权利要求10所述的装置，其中，所述特征获取单元包括获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的图像特征的图像特征获取子单元，所述图像特征获取子单元被进一步配置成：
    确定构成各所述候选步行路线的各步行路段；
    获取行车记录仪对经过的步行路段拍摄得到的图像数据库；
    根据所述图像数据库确定各所述步行路段的路灯特征和施工特征；
    对应的，所述第二安全指数确定单元被进一步配置成：
    根据所述路灯特征和所述施工特征中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第二安全指数；其中，所述路灯特征表示存在的路灯密度，与所述第二安全指数成正比关系；所述施工特征表示存在的施工障碍物数量；与所述第二安全指数成反比关系。
  13. 根据权利要求10所述的装置，其中，所述特征获取单元包括获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的道路状态特征的道路状态特征获取子单元，所述道路状态特征获取子单元被进一步配置成：
    确定构成各所述候选步行路线的各步行路段；
    根据路网数据库确定各所述步行路段的公共交通站点密度、道路铺设方式、施工状态、监控摄像头密度、非机动车道数量、平均违法事件发生数量中的至少一项；
    对应的，所述第三安全指数确定单元被进一步配置成：
    根据所述公共交通站点密度、所述道路铺设方式、所述施工状态、所述监控摄像头密度、所述非机动车道数量、所述平均违法事件发生数量中的至 少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第三安全指数；其中，所述公共交通站点密度、所述道路铺设方式表示的地面平整度和所述监控摄像头密度，均与所述第三安全指数成正比关系，所述施工状态表示的施工障碍物数量、所述非机动车道数量和所述平均违法事件发生数量，均与所述第三安全指数成正比关系。
  14. 根据权利要求10所述的装置，其中，所述特征获取单元包括获取构成各所述候选步行路线的各步行路段的店铺特征的店铺特征获取子单元，所述店铺特征获取子单元被进一步配置成：
    确定构成各所述候选步行路线的各步行路段；
    根据店铺分布数据确定各所述步行路段的夜间营业店铺的数量和平均店铺等级中的至少一项；其中，夜间非盈利性店铺的店铺等级高于夜间盈利性店铺的店铺等级；
    对应的，所述第四安全指数确定单元被进一步配置成：
    根据所述夜间营业店铺的数量和平均店铺等级中的至少一项，确定相应步行路段在夜间步行的第四安全指数；其中，所述夜间营业店铺的数量和平均店铺等级，均与所述第四安全指数成正比。
  15. 根据权利要求10所述的装置，其中，所述夜间步行安全程度确定单元被进一步配置成：
    将构成每条所述候选步行路线的各步行路段的综合安全指数的加和，确定为相应的候选步行路线的夜间步行安全程度。
  16. 根据权利要求9-15任一项所述的装置，其中，所述夜间安全步行路线确定单元被进一步配置成：
    将各所述候选步行路线划分至预设的多种夜间步行偏好下；
    将每种所述夜间步行偏好下具有最高的夜间步行安全程度的候选步行路线，确定为相应的夜间步行偏好下的夜间安全步行路线。
  17. 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1-8中任一项所述的夜间步行导航方法。
  18. 一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的夜间步行导航方法。
  19. 一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述夜间步行导航方法的步骤。
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