高速公路停车区域的识别方法及装置、电子设备和介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及智能交通、大数据、人工智能技术领域，具体涉及一种高速公路停车区域的识别方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.电子地图(electronic map)，即数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图。电子地图上绘制有各种类型的地图元素，例如道路、商场、学校、医院、标志性建筑物等等。
3.自驾出行是交通出行的主要方式。在自驾出行的过程中，用户可以使用装有电子地图应用的终端设备(例如手机、平板电脑、车载导航设备等)进行路线导航。电子地图应用可以根据用户指定的出发地和目的地，规划出至少一条导航路线，并预估每条导航路线的驾驶时长。用户可以沿其选定的导航路线驾驶，从而顺利到达目的地。
4.在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。


技术实现要素：

5.本公开提供了一种高速公路停车区域的识别方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
6.根据本公开的一方面，提供了一种高速公路停车区域的识别方法，包括：获取目标区域和经过所述目标区域的车辆的目标行驶轨迹，所述目标行驶轨迹包括多个轨迹点，所述多个轨迹点中的每个轨迹点具有速度信息和方向信息，所述目标行驶轨迹包括位于所述目标区域内的速度信息小于第一阈值的多个连续的轨迹点；以及基于所述多个轨迹点的速度信息和方向信息，判断所述目标区域是否为高速公路停车区域。
7.根据本公开的一方面，提供了第一获取模块，被配置为获取目标区域和经过所述目标区域的车辆的目标行驶轨迹，所述目标行驶轨迹包括多个轨迹点，所述多个轨迹点中的每个轨迹点具有速度信息和方向信息，所述目标行驶轨迹包括位于所述目标区域内的速度信息小于第一阈值的多个连续的轨迹点；以及判断模块，被配置为基于所述多个轨迹点的速度信息和方向信息，判断所述目标区域是否为高速公路停车区域。
8.根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器，该存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，该指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行上述方法。
9.根据本公开的一方面，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上述方法。
10.根据本公开的一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程
序在被处理器执行时实现上述方法。
11.根据本公开的一个或多个实施例，能够自动、高效、准确地识别出高速公路停车区域，从而提高电子地图以及用户导航的准确性。
12.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
13.附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
14.图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；
15.图2示出了根据本公开的实施例的高速公路停车区域的识别方法的流程图；
16.图3示出了根据本公开的实施例的获取车辆行驶轨迹的示意图；
17.图4示出了根据本公开的实施例的目标区域以及相应的目标行驶轨迹的示意图；
18.图5示出了根据本公开的实施例的服务区的识别过程的示意图；
19.图6示出了根据本公开的实施例的高速公路停车区域的识别装置的结构框图；以及
20.图7示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
21.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。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。
22.在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
23.在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
24.在本公开中，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。
25.自驾出行是交通出行的主要方式。在自驾出行的过程中，用户可以使用装有电子地图应用的终端设备(例如手机、平板电脑、车载导航设备等)进行路线导航。电子地图应用可以根据用户输入的起点位置和终点位置，规划出至少一条导航路线，并预估每条导航路线的驾驶时长。用户可以沿其选定的导航路线驾驶，从而顺利到达目的地。
26.导航路线中经常包括高速公路。高速公路中的停车区域，例如能够提供停车、加油、餐饮、超市、住宿等综合服务的服务区，以及仅提供停车服务的小型停车区、大型停车场等，是供用户停车休息的场所，对用户的驾驶体验有重要影响。
27.在电子地图中对高速公路停车区域进行准确描述，是准确规划导航路线以及准确预估路线时长的前提。电子地图中的高速公路停车区域数据的缺失会造成导航路线规划错误或预估时长错误，严重影响用户体验。因此，需要对路网中新增的高速公路停车区域进行及时识别。
28.相关技术中，通常采用采集车采集、用户反馈等人工手段来采集高速公路的图像、视频等信息，然后人工识别新增的高速公路停车区域。这种方法的工作量大，耗时长，效率低。在另一些相关技术中，也可以采集卫星影像，然后从卫星影像中识别出新增的高速公路停车区域。但是，当前民用卫星采集到的卫星影像的精确度较低，同时由于高空俯拍，只能得到二维平面影像，可识别性较差，无法从中准确识别出新增的高速公路停车区域。
29.为此，本公开的实施例提供一种高速公路停车区域的识别方法，能够自动、高效、准确地识别出高速公路停车区域，从而提高电子地图以及用户导航的准确性。
30.下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
31.图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。
32.在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行高速公路停车区域的识别方法的一个或多个服务或软件应用。
33.在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(saas)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。
34.在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。
35.用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来进行导航。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。
36.客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、智能屏设备、自助服务终端设备、服务机器人、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序
和操作系统，例如microsoft windows、apple ios、类unix操作系统、linux或类linux操作系统(例如google chrome os)；或包括各种移动操作系统，例如microsoft windows mobile os、ios、windows phone、android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(pda)等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器(诸如智能眼镜)和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(sms)应用程序，并且可以使用各种通信协议。
37.网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于tcp/ip、sna、ipx等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网(lan)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(wan)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(vpn)、内部网、外部网、公共交换电话网(pstn)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、wi-fi)和/或这些和/或其他网络的任意组合。
38.服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如pc(个人计算机)服务器、unix服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。
39.服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括http服务器、ftp服务器、cgi服务器、java服务器、数据库服务器等。
40.在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。
41.在一些实施方式中，服务器120可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器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。
42.系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音乐文件的信息。数据库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据库例如可以是关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。
43.在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用
程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。
44.图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。
45.为了本公开实施例的目的，在图1的示例中，客户端设备101、102、103、104、105和106中可以包括电子地图应用程序，该电子地图应用程序可以提供基于电子地图的各种功能，例如在线导航、离线路线规划、地点查找等。与此相应地，服务器120可以是该电子地图应用对应的服务器。服务器120中可以包括服务程序，该服务程序可以基于数据库130中已存储的电子地图数据，向客户端设备中运行的电子地图应用程序提供地图服务。可替换地，服务器120也可以将电子地图数据提供给客户端设备，由客户端设备中运行的电子地图应用程序根据本地存储的电子地图数据提供地图服务。
46.具体地，服务器120或客户端设备101、102、103、104、105和106可以执行本公开实施例的高速公路停车区域的识别方法，及时识别出路网中新增的高速公路停车区域并将其添加至电子地图中，使电子地图数据更加准确，从而提高用户导航的准确性，提升用户体验。
47.图2示出了根据本公开实施例的高速公路停车区域的识别方法200的流程图。方法200可以在服务器(例如图1中所示的服务器120)处执行，也可以在客户端设备(例如图1中所示的客户端设备101、102、103、104、105和106)处执行。也即，方法200的各个步骤的执行主体可以是图1中所示的服务器120，也可以是图1中所示的客户端设备101、102、103、104、105和106。
48.如图2所示，方法200包括：
49.步骤210、获取目标区域和经过目标区域的车辆的目标行驶轨迹，目标行驶轨迹包括多个轨迹点，多个轨迹点中的每个轨迹点具有速度信息和方向信息，并且目标行驶轨迹包括位于目标区域内的速度信息小于第一阈值的多个连续的轨迹点；以及
50.步骤220、基于多个轨迹点的速度信息和方向信息，判断目标区域是否为高速公路停车区域。
51.根据本公开的实施例，能够基于车辆的行驶轨迹自动识别出高速公路停车区域，提高了高速公路停车区域识别的效率、实时性和准确性。
52.以下详细描述方法200的各个步骤。
53.在步骤210中，获取目标区域和经过目标区域的车辆的目标行驶轨迹，目标行驶轨迹包括多个轨迹点，多个轨迹点中的每个轨迹点具有速度信息和方向信息，并且目标行驶轨迹包括位于目标区域内的速度信息小于第一阈值的多个连续的轨迹点。
54.应当理解，在车辆行驶的过程中，可以通过卫星定位模块(可以是车载卫星定位模块，也可以是车辆中的用户使用的终端设备中的卫星定位模块)来获取车辆在不同时刻的位置信息，并将不同时刻的位置信息存储在车辆本地或发送至服务器。车辆在不同时刻的位置信息形成该车辆的行驶轨迹。车辆的行驶轨迹包括多个轨迹点，每个轨迹点对应于一个特定的时刻，并且具有相应的位置信息。
55.轨迹点的位置信息用于指示车辆在相应时刻的位置。位置信息例如可以是坐标，例如经纬度坐标、utm(universal transverse mercator grid system，通用横墨卡托格网
系统)坐标等。
56.在本公开的实施例中，除了通过卫星定位模块来获取车辆在不同时刻的位置信息之外，还通过其他传感器模块来获取车辆在不同时刻的速度、方向等信息，并将这些信息与车辆的位置信息一并存储在本地或发送至服务器。相应地，车辆行驶轨迹中的每个轨迹点除了具有位置信息之外，还具有速度信息和方向信息。
57.轨迹点的速度信息用于指示车辆在相应时刻的行驶速度。速度信息的单位通常为km/h或m/s。
58.轨迹点的方向信息用于指示车辆在相应时刻的行驶方向。方向信息可以表示为车辆的行驶方向与基准方向的角度。例如，以东方为基准方向，沿逆时针方向角度增加，方向信息的取值范围为0
°
～360
°
。若车辆向北方行驶，则方向信息为90
°
；若车辆向西南方行驶，则方向信息为225
°
。
59.图3示出了根据本公开的实施例的获取车辆行驶轨迹的示意图。如图3所示，用户可以通过终端设备(例如手机、平板电脑、车载设备等)中的地图应用或嵌入地图sdk(software development kit)的其他应用(例如点餐应用、物流应用等)来进行路线导航，并沿导航路线驾驶车辆。在车辆行驶的过程中，终端设备通过网络310将采集到的位置、速度、方向等信息上传至服务器320。此外，合作用户车辆(例如打车平台的签约车辆)以及全景采集车辆在行驶过程中，也实时采集位置、速度、方向等信息，并通过网络310将这些信息上传至服务器320。基于车辆在不同时刻的位置、速度、方向等信息，可以形成车辆的行驶轨迹。
60.在本公开的实施例中，目标区域为待判断是否为高速公路停车区域的任一区域。目标行驶轨迹是经过该目标区域的车辆的行驶轨迹，并且目标行驶轨迹在目标区域中存在停驻轨迹片段，即存在速度信息小于第一阈值的多个连续的轨迹点。第一阈值通常是一个较小的数值，例如0m/s、0.5m/s等。
61.图4示出了根据本公开的实施例的目标区域以及相应的目标行驶轨迹的示意图。在图4所示的实施例中，目标区域为410位于高速公路420一侧的区域。车辆的行驶轨迹430是目标区域410对应的目标行驶轨迹，图中的箭头表示车辆的行驶方向。目标行驶轨迹430经过目标区域410。目标行驶轨迹430包括轨迹点a-n，并且包括位于目标区域410内的连续的三个速度为0(即小于第一阈值)的轨迹点g-i。轨迹点g-i构成停驻轨迹片段。
62.根据一些实施例，目标区域可以按照以下步骤230-250来得到：
63.步骤230、获取多条车辆行驶轨迹，每条车辆行驶轨迹包括多个轨迹点，每个轨迹点具有速度信息和位置信息；
64.步骤240、基于多条车辆行驶轨迹中的各轨迹点的速度信息，从多条车辆行驶轨迹中确定多个停驻轨迹片段，每个停驻轨迹片段包括速度信息小于所述第一阈值的多个连续的轨迹点；以及
65.步骤250、基于多个停驻轨迹片段中的各轨迹点的位置信息，确定至少一个候选区域，目标区域为至少一个候选区域中的任一候选区域。
66.根据上述实施例，能够从路网中存在的大量位置区域中挖掘出少量候选区域，从而大幅降低后续计算量，提高计算效率以及高速公路停车区域识别的实时性。
67.根据一些实施例，在步骤230中，可以获取待进行地图数据更新的区域(例如国、
省、市等)内的多条车辆行驶轨迹。
68.根据一些实施例，在步骤240中，可以分别提取每条车辆行驶轨迹中的停驻轨迹片段。可以理解，一条车辆行驶轨迹中可能仅包括一个或多个(即至少两个)停驻轨迹片段，也可能不包括停驻轨迹片段。在得到每条车辆行驶轨迹对应的停驻轨迹片段后，可以将各车辆行驶轨迹的停驻轨迹片段汇合(求并集)，得到多个停驻轨迹片段。
69.根据一些实施例，步骤250可以进一步包括以下步骤252-258：
70.步骤252、基于多个停驻轨迹片段中的各轨迹点的位置信息，对多个停驻轨迹片段中的轨迹点进行聚类，以得到多个类簇；
71.步骤254、将所包括的停驻轨迹片段的数量大于第三阈值的类簇确定为目标类簇；
72.步骤256、基于目标类簇中的各轨迹点的位置信息，确定目标类簇所在的位置区域；以及
73.步骤258、将该位置区域确定为候选区域。
74.根据上述实施例，通过聚类，能够快速挖掘出存在大量停驻行为聚集的位置区域，得到疑似高速公路停车区域(包括服务区、停车场等)的候选区域，提高高速公路停车区域识别的准确性和效率。
75.根据一些实施例，在步骤252中，可以采用密度聚类算法来对多个停驻轨迹片段中的轨迹点进行聚类。密度聚类算法例如可以是dbscan(density-based spatial clustering of application with noise，具有噪声的基于密度的聚类)算法。通过聚类，可以得到多个类簇。
76.在步骤254中，可以统计每个类簇所包括的停驻轨迹片段的数量，将所包括的停驻轨迹片段的数量大于第三阈值(例如100)的类簇确定为疑似高速公路停车区域的目标类簇。具体地，可以获取每个类簇中的各轨迹点对应的停驻轨迹片段，将各轨迹点对应的停驻轨迹片段汇合(求并集)，从而得到该类簇所对应的停驻轨迹片段的集合。随后，通过统计集合中的元素的数量，可以得到每个类簇所包括的停驻轨迹片段的数量。
77.在通过上述步骤250确定了至少一个候选区域后，可以将这些候选区域中的任一候选区域作为步骤210中的待识别的目标区域。
78.进一步地，根据一些实施例，可以将目标区域中的最长停驻轨迹片段所对应的车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹，最长停驻轨迹片段为所包括的轨迹点的数量最多的停驻轨迹片段。
79.根据上述实施例，目标行驶轨迹对应的停驻轨迹片段是目标区域中的所包括的轨迹点数量最多的停驻轨迹片段，因此目标行驶轨迹是经过目标区域的最具代表性的车辆行驶轨迹。基于目标行驶轨迹来识别高速公路停车区域，能够在保证识别准确性的前提下提高识别效率。
80.在步骤220中，基于多个轨迹点的速度信息和方向信息，判断目标区域是否为高速公路停车区域。
81.根据一些实施例，步骤220进一步包括以下步骤222-226：
82.步骤222、基于多个轨迹点的速度信息，提取目标行驶轨迹在目标区域内的速度变化趋势；
83.步骤224、基于多个轨迹点的方向信息，提取目标行驶轨迹在目标区域内的方向变
化趋势；以及
84.步骤226、至少基于速度变化趋势和方向变化趋势，判断目标区域是否为高速公路停车区域。
85.车辆在驶入/驶离高速公路停车区域时，速度和方向的变化趋势存在一定规律。因此，根据上述实施例，基于速度和方向的变化趋势，能够实现高速公路停车区域的自动、准确识别。
86.根据一些实施例，针对步骤226，可以响应于确定速度变化趋势和方向变化趋势满足以下条件，确定目标区域为高速公路停车区域：
87.条件1、速度变化趋势为由第一预设值减小至第一阈值，并且由第一阈值增大至第二预设值；
88.条件2、方向变化趋势存在变化。
89.车辆在驶入以及驶离高速公路停车区域的过程中，其速度信息通常符合“降速
→
停驻
→
起速”的变化趋势，并且，方向信息(角度)的变化趋势通常不是单一值(例如仅减小，或仅增大)，而是多个值，即变化趋势存在变化(例如先减小后增大再减小)。因此，当上述条件1和条件2同时满足时，确定目标区域为高速公路停车区域，由此可以快速、准确地识别高速公路停车区域。
90.车辆在高速公路上的行驶速度较大，在市区和乡村道路上的行驶速度较小，因此，通过合理设置条件1中的第一预设值和第二预设值(例如将第一预设值和第二预设值设置为较大的数值)，能够有效过滤市区停车场、乡村田野等与高速公路无关的停车场景，从而准确识别出高速公路停车区域。应当理解，第一预设值和第二预设值可以相同，也可以不同。
91.针对高速公路停车区域，车辆通常在较短的时间内存在连续的驶入、停驻、驶出行为，即，先由高速公路路段驶入停车区域，在停车区域停留一段时间后，再由停车区域驶入高速公路路段中，这在方向信息上体现为变化趋势的变化，即方向变化趋势存在多个值。例如，可以参考图4，以东方为基准方向，逆时针方向为方向信息增加的方向，则目标行驶轨迹430在目标区域410中的方向变化趋势为：先减小后增大再减小。而针对城市红绿灯区域的车辆停驻行为，其方向信息通常仅存在单一的变化趋势(例如右转、直行等)，不会出现变化趋势的变化。因此，通过条件2，能够有效过滤城市红绿灯等与高速公路无关的停车场景，从而准确识别处高速公路停车区域。
92.根据另一些实施例，步骤220还可以包括以下步骤228：
93.步骤228、基于多个轨迹点的方向信息，提取目标行驶轨迹在目标区域内的最大方向差，最大方向差为目标区域内的最大方向信息与最小方向信息的差。
94.相应地，针对步骤226，可以响应于确定速度变化趋势、方向变化趋势和最大方向差满足以下条件，确定目标区域为高速公路停车区域：
95.条件1、速度变化趋势为由第一预设值减小至第一阈值，并且由第一阈值增大至第二预设值；
96.条件2、方向变化趋势存在变化；
97.条件3、最大方向差大于第二阈值。
98.条件1和条件2可以参见上文描述，此处不再赘述。
99.车辆在驶入以及驶离高速公路停车区域的过程中，其方向信息的变化范围通常较大。车辆在由高速公路的主路驶入辅路，以及由辅路驶回主路的过程中，其方向信息的变化范围通常较小。因此，通过合理设置条件3中的第二阈值(例如可以将第二阈值设置为30
°
)，能够有效过滤车辆“由主路驶入辅路、在辅路短暂停驻、由辅路驶回主路”的停车场景，从而准确识别出高速公路停车区域。
100.图5示出了根据本公开实施例的高速公路服务区的识别过程500的示意图。如图5所示，过程500包括步骤501-508。
101.在步骤501中，获取海量的轨迹信息，并且对获取到的轨迹进行预处理，以提高其质量，从而提高服务区识别的准确性。预处理例如可以包括轨迹去噪(去除存在gps漂移的轨迹)、轨迹平滑、轨迹抽稀等处理。步骤501获取以及处理的轨迹不仅包括车辆的行驶轨迹，还包括摩托车、自行车等其他交通工具的轨迹，以及行人的轨迹等。
102.在步骤502中，从步骤501所得到的海量轨迹中提取出车辆的行驶轨迹。车辆行驶轨迹的提取例如可以采用经训练的神经网络模型来实现。具体地，神经网络模型的输入为轨迹的特征(例如轨迹的平均速度、速度的方差、速度的分布情况等)，输出为该轨迹是否为车辆行驶轨迹的判断结果。
103.在步骤503中，获取待进行地图数据更新的区域，例如省、市等。
104.在步骤504中，获取上述区域内的大量车辆行驶轨迹，从这些车辆行驶轨迹中提取出停驻轨迹片段，随后对停驻轨迹片段中的各轨迹点进行密度聚类，得到多个类簇。
105.在步骤505中，判断当前类簇所包括的停驻轨迹片段的数量是否达到阈值。若否，则执行步骤506，获取下一个类簇，然后继续执行步骤505的判断。若是，则执行步骤507。
106.在步骤507中，将当前类簇所在的位置区域作为待识别的目标区域，取该区域中的最长轨迹(即最长停驻轨迹片段所对应的车辆行驶轨迹)作为目标行驶轨迹，提取其速度变化趋势和方向变化趋势，并基于速度变化趋势和方向变化趋势来判断目标区域是否为服务区。
107.在步骤508中，若判定目标区域为服务区，则基于该服务区来更新电子地图数据，使电子地图数据能够包括最新的、最准确的服务区信息。
108.本公开实施例的高速公路停车区域的识别方法具有以下优点：
109.1、时效性高。用户的轨迹每小时每分钟都在源源不断地上报至服务器，通过轨迹挖掘，可以将识别高速公路停车区域的时效性提高到天级、小时级甚至分钟级，实现实时识别。
110.2、成本低。只需要对轨迹进行挖掘，不需要依赖人工进行全景采集。
111.3、准确性高。由于用户的轨迹信息是道路要素的真实反馈，因此通过对轨迹特征的精确判断，可以有效挖掘出高速公路停车区域这一道路要素。
112.根据本公开的实施例，还提供了一种高速公路停车区域的识别装置。图6示出了根据本公开实施例的高速公路停车区域的识别装置300的结构框图。如图6所示，装置600包括：
113.第一获取模块610，被配置为获取目标区域和经过所述目标区域的车辆的目标行驶轨迹，所述目标行驶轨迹包括多个轨迹点，所述多个轨迹点中的每个轨迹点具有速度信息和方向信息，所述目标行驶轨迹包括位于所述目标区域内的速度信息小于第一阈值的多
个连续的轨迹点；以及
114.判断模块620，被配置为基于所述多个轨迹点的速度信息和方向信息，判断所述目标区域是否为高速公路停车区域。
115.根据本公开的实施例，能够基于车辆的行驶轨迹自动识别出高速公路停车区域，提高了高速公路停车区域识别的效率、实时性和准确性。
116.根据一些实施例，判断模块620包括：第一提取单元，被配置为基于所述多个轨迹点的速度信息，提取所述目标行驶轨迹在所述目标区域内的速度变化趋势；第二提取单元，被配置为基于所述多个轨迹点的方向信息，提取所述目标行驶轨迹在所述目标区域内的方向变化趋势；以及判断单元，被配置为至少基于所述速度变化趋势和所述方向变化趋势，判断所述目标区域是否为高速公路停车区域。
117.根据一些实施例，所述判断单元进一步被配置为响应于确定所述速度变化趋势和所述方向变化趋势满足以下条件，确定所述目标区域为高速公路停车区域：所述速度变化趋势为由第一预设值减小至所述第一阈值，并且由所述第一阈值增大至第二预设值；以及所述方向变化趋势存在变化。
118.根据一些实施例，判断模块620还包括：第三提取单元，被配置为基于所述多个轨迹点的方向信息，提取所述目标行驶轨迹在所述目标区域内的最大方向差，所述最大方向差为所述目标区域内的最大方向信息与最小方向信息的差，并且，所述判断单元进一步被配置为响应于确定所述速度变化趋势、所述方向变化趋势和所述最大方向差满足以下条件，确定所述目标区域为高速公路停车区域：所述速度变化趋势为由第一预设值减小至所述第一阈值，并且由所述第一阈值增大至第二预设值；所述方向变化趋势存在变化；以及所述最大方向差大于第二阈值。
119.根据一些实施例，装置600还包括：第二获取模块，被配置为获取多条车辆行驶轨迹，每条车辆行驶轨迹包括多个轨迹点，每个轨迹点具有速度信息和位置信息；第一确定模块，被配置为基于所述多条车辆行驶轨迹中的各轨迹点的速度信息，从所述多条车辆行驶轨迹中确定多个停驻轨迹片段，每个停驻轨迹片段包括速度信息小于所述第一阈值的多个连续的轨迹点；第二确定模块，被配置为基于所述多个停驻轨迹片段中的各轨迹点的位置信息，确定至少一个候选区域，所述目标区域为所述至少一个候选区域中的任一候选区域。
120.根据一些实施例，所述第二确定模块包括：聚类单元，被配置为基于所述多个停驻轨迹片段中的各轨迹点的位置信息，对所述多个停驻轨迹片段中的轨迹点进行聚类，以得到多个类簇；第一确定单元，被配置为将所包括的停驻轨迹片段的数量大于第三阈值的类簇确定为目标类簇；第二确定单元，被配置为基于所述目标类簇中的各轨迹点的位置信息，确定所述目标类簇所在的位置区域；以及第三确定单元，被配置为将所述位置区域确定为所述候选区域。
121.根据一些实施例，所述目标行驶轨迹为所述目标区域中的最长停驻轨迹片段所对应的车辆行驶轨迹，所述最长停驻轨迹片段为所包括的轨迹点的数量最多的停驻轨迹片段。
122.应当理解，图6中所示装置600的各个模块或单元可以与参考图2描述的方法200中的各个步骤相对应。由此，上面针对方法200描述的操作、特征和优点同样适用于装置600及其包括的模块以及单元。为了简洁起见，某些操作、特征和优点在此不再赘述。
123.虽然上面参考特定模块讨论了特定功能，但是应当注意，本文讨论的各个模块的功能可以分为多个模块，和/或多个模块的至少一些功能可以组合成单个模块。例如，上面描述的第一获取模块610和判断模块620在一些实施例中可以组合成单个模块。
124.还应当理解，本文可以在软件硬件元件或程序模块的一般上下文中描述各种技术。上面关于图6描述的各个模块可以在硬件中或在结合软件和/或固件的硬件中实现。例如，这些模块可以被实现为计算机程序代码/指令，该计算机程序代码/指令被配置为在一个或多个处理器中执行并存储在计算机可读存储介质中。可替换地，这些模块可以被实现为硬件逻辑/电路。例如，在一些实施例中，模块610、620中的一个或多个可以一起被实现在片上系统(system on chip,soc)中。soc可以包括集成电路芯片(其包括处理器(例如，中央处理单元(central processing unit,cpu)、微控制器、微处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)等)、存储器、一个或多个通信接口、和/或其他电路中的一个或多个部件)，并且可以可选地执行所接收的程序代码和/或包括嵌入式固件以执行功能。
125.根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
126.参考图7，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备1000的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，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，个人数字助理、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。
127.如图7所示，电子设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(ram)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、rom702以及ram 703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。
128.电子设备700中的多个部件连接至i/o接口705，包括：输入单元706、输出单元707、存储单元708以及通信单元709。输入单元706可以是能向设备700输入信息的任何类型的设备，输入单元706可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元707可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元708可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元709允许设备700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，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙
tm
设备、802.11设备、wi-fi设备、wimax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
129.计算单元701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701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701执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200。例如，在一些实施例中，方法200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708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到ram 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的方法200的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200。
130.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(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系统上执行和/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，可以从存储系统、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系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
131.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。
132.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系统、装置或设备使用或与指令执行系统、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、或半导体系统、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。
133.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，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。
134.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(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系统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系统中。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)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
135.计算机系统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，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
136.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，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，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。
137.虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。