地理瓦片的城市功能属性识别方法、设备、介质以及产品

技术领域

本申请涉及大数据技术，尤其涉及一种地理瓦片的城市功能属性识别方法、设备、介质以及产品。

背景技术

城市功能区的识别与发现能为城市规划、商业选址、地域经济发展分析等等领域提供重要的支持和参考。但在城市日新月异的急速发展下，区域的功能属性也在快速变化。

现有技术中，为了实现对城市功能区的识别，一般都是获取用户的手机定位数据、微博签到数据、出租车数据等活动信息，对活动信息进行数据处理操作，以确定各个区域的城市功能。

但是，由于城市功能不仅仅由人类活动来确定，因此，采用上述方法识别的城市功能区往往准确性不高，无法准确地实现对城市功能区的识别。

发明内容

本申请提供一种地理瓦片的城市功能属性识别方法、设备、介质以及产品，用以解决现有的城市功能区识别准确度不高的问题。

第一方面，本申请提供一种地理瓦片的城市功能属性识别方法，包括：

在预设时间段内的多条车辆行驶轨迹中确定多个上车兴趣点，其中，与所述多个上车兴趣点对应的多个下车兴趣点具有同一功能属性，所述多个上车兴趣点对应的功能属性相同；

根据所述多个上车兴趣点中各上车兴趣点对应的位置信息以及各上车兴趣点对应的多个地理瓦片的位置信息，确定每一地理瓦片对应的活动属性信息；

获取各地理瓦片对应的环境属性信息；

根据各地理瓦片对应的活动属性信息以及环境属性信息，确定各所述地理瓦片对应的城市功能属性。

第二方面，本申请提供一种地理瓦片的城市功能属性识别装置，包括：

在预设时间段内的多条车辆行驶轨迹中确定多个上车兴趣点，其中，与所述多个上车兴趣点对应的多个下车兴趣点具有同一功能属性，所述多个上车兴趣点对应的功能属性相同；

处理模块，用于根据所述多个上车兴趣点中各上车兴趣点对应的位置信息以及各上车兴趣点对应的多个地理瓦片的位置信息，确定每一地理瓦片对应的活动属性信息；

获取模块，用于获取各地理瓦片对应的环境属性信息；

计算模块，用于根据各地理瓦片对应的活动属性信息以及环境属性信息，确定各所述地理瓦片对应的城市功能属性。

第三方面，本申请提供一种地理瓦片的城市功能属性识别设备，包括：存储器，处理器；

存储器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行如第一方面所述的地理瓦片的城市功能属性识别方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的地理瓦片的城市功能属性识别方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的地理瓦片的城市功能属性识别方法。

本申请提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法、设备、介质以及产品，通过根据同一功能属性的多个下车兴趣点对应的多个上车兴趣点确定每一地理瓦片的活动属性信息，根据每一地理瓦片的活动属性信息以及环境属性信息一同对地理瓦片的城市功能属性进行识别操作，从而能够从人类活动和构成环境两方面综合感知地理瓦片的城市功能属性，提高地理瓦片的城市功能属性的识别精度。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本公开基于的系统架构示意图；

图2为本申请实施例一提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图；

图3为本申请实施例二提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图；

图4为本申请实施例三提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的活动属性信息的处理示意图；

图6为本申请实施例四提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图；

图7为本申请实施例五提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图；

图8为本申请实施例六提供的地理瓦片的城市功能属性识别装置的结构示意图；

图9为本公开实施例七提供的地理瓦片的城市功能属性识别设备的结构示意图；

图10为本公开又一实施例提供的地理瓦片的城市功能属性识别设备的结构示意图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

首先对本申请所涉及的名词进行解释：

地理瓦片：是指将一定范围内的地图按照一定的尺寸和格式，按缩放级别或者比例尺，切成若干行和列的正方形栅格图片，对切片后的正方形栅格图片被形象的称为瓦片(Tile)；

城市功能区：是指实现城市经济社会各类只能的重要空间载体，其数量与分布集中地反映了城市的特性，是现代城市发展的一种形式。

针对上述提及的现有的城市功能区识别准确度不高的问题，本公开提供了一种地理瓦片的城市功能属性识别方法、设备、介质以及产品。

需要说明的是，本公开提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法、设备、介质以及产品可运用在各种城市功能区确定的场景中。

实际应用中，不同的区域有不同的功能属性。例如：工作，娱乐，休闲，住宅，餐饮，购物，文教等。城市功能区的识别与发现能为城市规划、商业选址、地域经济发展分析等等领域提供重要的支持和参考。但在城市日新月异的急速发展下，区域的功能属性也在快速变化。为了实现对城市功能区的确定，现有的处理方法一般都是获取大量的用户活动数据，例如手机定位数据、微博签到数据、出租车数据等。在获取到上述用户活动数据之后，对该用户活动数据进行数据分析操作，以对城市功能属性进行识别。但是，由于城市功能属性不仅仅由人类活动来确定，因此，采用上述方法进行人类功能区的确定往往准确性不高。

在解决上述技术问题的过程中，发明人通过研究发现，可以同时采用人类活动数据以及构成环境数据两方面综合确定城市功能区。具体地，可以根据同一功能属性的多个下车兴趣点对应的多个上车兴趣点确定每一地理瓦片的活动属性信息，根据每一地理瓦片的活动属性信息以及环境属性信息一同对地理瓦片的城市功能属性进行识别操作，从而能够从人类活动和构成环境两方面综合感知地理瓦片的城市功能属性，提高地理瓦片的城市功能属性的识别精度。

本申请提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法，旨在解决现有技术的如上技术问题。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图1为本公开基于的系统架构示意图，如图1所示，本公开基于的系统架构至少包括：行驶轨迹数据库11、服务器12以及街景数据库13，其中，服务器12中设置有地理瓦片的城市功能属性识别装置，该地理瓦片的城市功能属性识别装置采用C/C++、Java、Shell或Python等语言编写。行驶轨迹数据库11中存储有大量的车辆行驶轨迹，街景数据库13中存储有多个地理瓦片内的街景数据。其中，该服务器12分别与行驶轨迹数据库11以及街景数据库13通信连接。

图2为本申请实施例一提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：

步骤201、在预设时间段内的多条车辆行驶轨迹中确定多个上车兴趣点，其中，与所述多个上车兴趣点对应的多个下车兴趣点具有同一功能属性，所述多个上车兴趣点对应的功能属性相同。

本实施例的执行主体为地理瓦片的城市功能属性识别装置，该地理瓦片的城市功能属性识别装置可耦合于服务器中。该服务器可以与预设的行驶轨迹数据库通信连接，从而能够从行驶轨迹数据库中调取多条行驶轨迹。

在本实施方式中，为了实现对城市功能区的确定，首先可以确定人类活动数据。首先可以获取多条行驶轨迹，其中，每条行驶轨迹分别对应有上车点以及下车点，每一上车点以及下车点均对应于一个兴趣点(Point of Interest，简称POI)。

可以理解的是，预设的时间段内，下车兴趣点属性相同的行驶轨迹，其对应的上车兴趣点属性也类似。举例来说，上午8点-10点，下车兴趣点为公司的行驶轨迹对应的上车兴趣点大概率为住宅区。晚上6点-8点，下车兴趣点为住宅区的行驶轨迹对应的上车兴趣点大概率为公司。

因此，在获取到多条行驶轨迹之后，可以在多条车辆行驶轨迹中确定多个上车兴趣点，其中，与所述多个上车兴趣点对应的多个下车兴趣点具有同一功能属性，多个上车兴趣点对应的功能属性相同。

步骤202、根据所述多个上车兴趣点中各上车兴趣点对应的位置信息以及各上车兴趣点对应的多个地理瓦片的位置信息，确定每一地理瓦片对应的活动属性信息。

在本实施方式中，为了能够细粒度地实现城市功能区的确定，可以将地图拆分为多个地理瓦片。针对每一地理瓦片，可以根据该地理瓦片对应的位置信息以及多个上车兴趣点的位置信息，确定该地理瓦片对应的活动属性信息。其中，该活动属性信息为根据用户大量的行驶轨迹确定的，其能够准确地反应用户的生活活动特征信息。

可选地，可以通过预设的数据处理方法，对各上车兴趣点对应的位置信息以及各上车兴趣点对应的多个地理瓦片的位置信息进行数据处理，将处理结果确定为每一地理瓦片对应的活动属性信息。或者，也可以将各地理瓦片内上车兴趣点对应的功能属性作为该地理瓦片对应的活动属性信息。本申请对此不做限制。

步骤203、获取各地理瓦片对应的环境属性信息。

在本实施方式中，由于城市功能是可以从人类活动和构成环境两方面综合感知。因此，针对上述划分后的各地理瓦片，还可以确定该地理瓦片对应的环境属性信息。该环境属性信息具体可以为街景信息的向量表达，其可以精准地表征地理瓦片对应的构成环境。

可选地，该环境属性信息具体可以为城市功能属性识别装置根据各地理瓦片的标识从预设的数据库中获取的，也可以为根据各地理瓦片的标识从网络上获取的，或者可以为其他服务器发送的，本申请对此不做限制。

步骤204、根据各地理瓦片对应的活动属性信息以及环境属性信息，确定各所述地理瓦片对应的城市功能属性。

在本实施方式中，在获取到活动属性信息以及环境属性信息之后，既可以根据该活动属性信息以及环境属性信息综合地确定各所述地理瓦片对应的城市功能属性。

本申请提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法，通过根据同一功能属性的多个下车兴趣点对应的多个上车兴趣点确定每一地理瓦片的活动属性信息，根据每一地理瓦片的活动属性信息以及环境属性信息一同对地理瓦片的城市功能属性进行识别操作，从而能够从人类活动和构成环境两方面综合感知地理瓦片的城市功能属性，提高地理瓦片的城市功能属性的识别精度。

图3为本申请实施例二提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图，在实施例一的基础上，步骤201具体包括：

步骤301、从预设的数据服务器中获取预设时间段内多条车辆行驶轨迹以及在所述多条车辆行驶轨迹覆盖范围内的多个兴趣点信息。

步骤302、根据所述多条车辆行驶轨迹中的上车点位置信息、下车点位置信息以及所述多个兴趣点信息中的位置信息，对所述上车点、下车点以及兴趣点进行数据融合操作，以获得各车辆行驶轨迹对应的上车兴趣点以及下车兴趣点。

步骤303、根据所述下车兴趣点对应的功能属性信息对所述各车辆行驶轨迹对应的上车兴趣点进行分类及筛选操作，以获得所述多个上车兴趣点。

在本实施例中，为了确定行驶轨迹对应的上车兴趣点以及下车兴趣点，首先可以对行驶轨迹以及预设的兴趣点信息进行数据融合操作。

具体地，可以从预设的数据服务器中获取预设时间段内多条车辆行驶轨迹以及在多条车辆行驶轨迹覆盖范围内的多个兴趣点信息。根据多条车辆行驶轨迹中的上车点位置信息、下车点位置信息以及多个兴趣点信息中的位置信息对上车点、下车点以及兴趣点进行数据融合操作，以获得各车辆行驶轨迹对应的上车兴趣点以及下车兴趣点。

需要说明的是，为了提高数据融合的效率以及行驶轨迹的数据质量，在数据融合操作之前，还可以对行驶轨迹进行筛选操作。该行驶轨迹具体可以为网约车订单对应的行驶轨迹。首先可以获取大量的网约车订单，删除无效订单，以及行驶轨迹上车点以及下车点附近没有有效POI的订单，获得筛选后的网约车订单。将筛选后的网约车订单中的网约车行驶轨迹作为进行数据融合操作的行驶轨迹。

进一步地，针对每一下车兴趣点，由于兴趣点信息中包含兴趣点对应的功能属性。因此，在获取到各车辆行驶轨迹对应的上车兴趣点以及下车兴趣点之后，可以根据下车兴趣点对应的功能属性信息对各车辆行驶轨迹对应的上车兴趣点进行分类及筛选操作，以获得多个上车兴趣点。举例来说，可以将下车兴趣点属性为公司的多条行驶轨迹中的上车兴趣点作为上述多个上车兴趣点。

进一步地，在实施例一的基础上，步骤302具体包括：

分别确定所述上车点位置信息以及下车点位置信息与各兴趣点之间的距离。

将与所述上车点位置信息之间的距离小于预设的距离阈值的兴趣点确定为所述上车兴趣点，将于所述下车点位置信息之间的距离小于预设的距离阈值的兴趣点确定为所述上车兴趣点。

在本实施例中，上车点与兴趣点之间的位置越近，也即二者之间的关联关系越大，因此，可以分别计算上车点位置信息以及下车点位置信息与各兴趣点之间的距离。将上车点位置信息之间的距离小于预设的距离阈值的兴趣点确定为上车兴趣点，将于下车点位置信息之间的距离小于预设的距离阈值的兴趣点确定为上车兴趣点。

本申请提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法，通过对行驶轨迹以及预设的兴趣点信息进行数据融合操作，从而能够准确地确定多个上车兴趣点，进而能够根据该多个上车兴趣点实现对每一地理瓦片对应的活动属性信息的确定。

图4为本申请实施例三提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图4所示，步骤202具体包括：

步骤401、将所述多个上车兴趣点的功能属性以及标识信息输入至预设的向量转换模型，获得多个上车兴趣点向量信息。

步骤402、根据所述多个上车兴趣点向量信息、各上车兴趣点对应的位置信息以及各上车兴趣点对应的多个地理瓦片的位置信息确定多组待转换数据，其中，每组待转换数据中包括属于同一地理瓦片的两个上车兴趣点向量信息以及属于其他地理瓦片的一个上车兴趣点向量信息。

步骤403、将所述多组待转换数据输入至预设的校正损失函数中，通过所述预设的校正损失函数对多个上车兴趣点向量信息进行校正处理，以获得校正后的多个上车兴趣点向量信息。

步骤404、针对每一地理瓦片，计算所述地理瓦片内的全部校正后的多个上车兴趣点向量信息的平均向量，获得所述每一地理瓦片对应的活动属性向量。

步骤405、将所述活动属性向量确定为活动属性信息。

在本实施例中，为了方便后续的数据处理操作，在获取到多个兴趣点之后，可以对多个兴趣点功能属性以及标识信息进行向量转换操作。具体地，可以将多个兴趣点的功能属性以及标识信息输入至预设的向量转换模型，获得多个上车兴趣点向量信息。其中，该向量转换模型可以为word2vec模型。

进一步地，根据地理学第一定律，我们假设地理距离相近的事物更为相近。因此，为了提高城市功能区计算的准确性，可以对多个上车兴趣点向量信息进行校正操作，使得同一地理瓦片内的上车兴趣点之间的向量表达更近，而非同一地理瓦片内的上车兴趣点之间的向量表达更远。

具体地，可以采用预设的校正损失函数对多个上车兴趣点向量信息进行校正操作。可以将多个上车兴趣点向量信息、各上车兴趣点对应的位置信息以及各上车兴趣点对应的多个地理瓦片的位置信息确定多组待转换数据。其中，每组待转换数据可以为三元组的形式，其具体可以包括同一地理瓦片的两个上车兴趣点向量信息以及属于其他地理瓦片的一个上车兴趣点向量信息。

将多组待转换数据输入至预设的校正损失函数中，通过预设的校正损失函数对多个上车兴趣点向量信息进行校正处理，以获得校正后的多个上车兴趣点向量信息。

可以假设地理瓦片的城市功能属性是该瓦片内的多个上车兴趣点的功能属性的平均。因此，针对每一地理瓦片，计算地理瓦片内的全部校正后的多个上车兴趣点向量信息的平均向量，获得每一地理瓦片对应的活动属性向量。将该活动属性向量确定为活动属性信息。

图5为本申请实施例提供的活动属性信息的处理示意图，如图5所示，可以将多个上车兴趣点的功能属性以及标识信息输入至预设的向量转换模型51中，获得多个上车兴趣点向量信息。根据多个上车兴趣点向量信息确定多组待转换数据，将多组待转换数据输入至预设的校正损失函数52中，获得校正后的多个上车兴趣点向量信息。从而后续可以根据校正后的多个上车兴趣点向量信息确定活动属性信息。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，步骤404具体包括：

确定每一地理瓦片内各兴趣点对应的权重信息。

针对每一地理瓦片，根据所述权重信息对所述地理瓦片内的全部校正后的多个上车兴趣点向量信息进行加权平均操作，以获得所述平均向量。

在本实施例中，针对每一地理瓦片，该地理瓦片内的全部兴趣点均对应有预设的权重信息。因此，可以根据该地理瓦片内各兴趣点对应的权重信息，对每一地理瓦片内全部校正后的多个上车兴趣点向量信息进行加权平均操作，以获得所述平均向量。

本申请提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法，通过对多个上车兴趣点进行向量转换，以及校正操作，从而能够使得同一地理瓦片内的上车兴趣点之间的向量表达更近，而非同一地理瓦片内的上车兴趣点之间的向量表达更远，提高后续城市功能区的划分操作的准确性。

图6为本申请实施例四提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图6所示，步骤203具体包括：

步骤601、采用爬虫技术抓取各地理瓦片对应的环境信息。

步骤602、将所述环境信息输入至预设的深度残差网络模型中，通过所述预设的深度残差网络对所述环境信息进行向量表达处理，以获得所述各地理瓦片对应的环境属性向量。

步骤603、将所述环境属性向量确定为环境属性信息。

在本实施例中，为了实现对环境属性信息的计算，首先可以采用爬虫技术抓取各地理瓦片对应的环境信息。其中，该环境信息具体可以为街景信息。将该环境信息输入至预设的残差网络模型中，通过所述预设的深度残差网络对所述环境信息进行向量表达处理，以获得所述各地理瓦片对应的环境属性向量，将环境属性向量确定为环境属性信息。

本申请提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法，通过采用爬虫技术抓取各地理瓦片对应的环境信息，并对环境信息进行向量转换操作，从而能够准确地确定环境属性信息，为后续的城市功能属性识别操作提供了基础。

图7为本申请实施例五提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图7所示，步骤204具体包括：

步骤701、根据各地理瓦片对应的活动属性信息以及环境属性信息确定多组待处理目标向量，其中，每组待处理目标向量中包括属于同一地理瓦片内的活动属性向量以及环境属性向量以及属于另一地理瓦片内的环境属性向量。

步骤702、将所述多组待处理目标向量输入至预设的校正损失函数中，通过所述预设的校正损失函数对多个活动属性向量和环境属性向量进行校正处理，以获得多个校正后的活动属性向量和环境属性向量。

步骤703、将所述校正后的活动属性向量确定为所述地理瓦片对应的城市功能属性。

在本实施例中，在分别获取到活动属性信息以及环境属性信息之后，可以进一步地对活动属性信息以及环境属性信息进行校正操作。具体地，可以根据各地理瓦片对应的活动属性信息以及环境属性信息确定多组待处理目标向量，其中，每组待处理目标向量为三元组形式，每一三元组中中包括属于同一地理瓦片内的活动属性向量以及环境属性向量以及属于另一地理瓦片内的环境属性向量。将多组待处理目标向量输入至预设的校正损失函数中，通过预设的校正损失函数对多个活动属性向量和环境属性向量进行校正处理，以获得多个校正后的活动属性向量和环境属性向量。将校正后的活动属性向量确定为地理瓦片对应的城市功能属性。

本申请提供的地理瓦片的城市功能属性识别方法，通过对活动属性信息以及环境属性信息进行校正操作，并将校正后的活动属性向量确定为地理瓦片对应的城市功能属性，从而能够迅速的发现地理瓦片级大小的区域的城市功能属性，可以为城市规划、商业选址、地域经济发展分析等等领域和应用提供支持和参考。

图8为本申请实施例六提供的地理瓦片的城市功能属性识别装置的结构示意图，如图8所示，该装置包括：确定模块81、处理模块82、获取模块83以及计算模块84。其中，确定模块81，用于在预设时间段内的多条车辆行驶轨迹中确定多个上车兴趣点，其中，与所述多个上车兴趣点对应的多个下车兴趣点具有同一功能属性，所述多个上车兴趣点对应的功能属性相同。处理模块82，用于根据所述多个上车兴趣点中各上车兴趣点对应的位置信息以及各上车兴趣点对应的多个地理瓦片的位置信息，确定每一地理瓦片对应的活动属性信息。获取模块83，用于获取各地理瓦片对应的环境属性信息。计算模块84，用于根据各地理瓦片对应的活动属性信息以及环境属性信息，确定各所述地理瓦片对应的城市功能属性。

进一步地，在实施例六的基础上，所述确定模块用于：从预设的数据服务器中获取预设时间段内多条车辆行驶轨迹以及在所述多条车辆行驶轨迹覆盖范围内的多个兴趣点信息。根据所述多条车辆行驶轨迹中的上车点位置信息、下车点位置信息以及所述多个兴趣点信息中的位置信息，对所述上车点、下车点以及兴趣点进行数据融合操作，以获得各车辆行驶轨迹对应的上车兴趣点以及下车兴趣点。根据所述下车兴趣点对应的功能属性信息对所述各车辆行驶轨迹对应的上车兴趣点进行分类及筛选操作，以获得所述多个上车兴趣点。

进一步地，在实施例六的基础上，所述确定模块用于：分别确定所述上车点位置信息以及下车点位置信息与各兴趣点之间的距离。将与所述上车点位置信息之间的距离小于预设的距离阈值的兴趣点确定为所述上车兴趣点，将于所述下车点位置信息之间的距离小于预设的距离阈值的兴趣点确定为所述上车兴趣点。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理模块用于：将所述多个上车兴趣点的功能属性以及标识信息输入至预设的向量转换模型，获得多个上车兴趣点向量信息。根据所述多个上车兴趣点向量信息、各上车兴趣点对应的位置信息以及各上车兴趣点对应的多个地理瓦片的位置信息确定多组待转换数据，其中，每组待转换数据中包括属于同一地理瓦片的两个上车兴趣点向量信息以及属于其他地理瓦片的一个上车兴趣点向量信息。将所述多组待转换数据输入至预设的校正损失函数中，通过所述预设的校正损失函数对多个上车兴趣点向量信息进行校正处理，以获得校正后的多个上车兴趣点向量信息。针对每一地理瓦片，计算所述地理瓦片内的全部校正后的多个上车兴趣点向量信息的平均向量，获得所述每一地理瓦片对应的活动属性向量。将所述活动属性向量确定为活动属性信息。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述处理模块用于：确定每一地理瓦片内各兴趣点对应的权重信息。针对每一地理瓦片，根据所述权重信息对所述地理瓦片内的全部校正后的多个上车兴趣点向量信息进行加权平均操作，以获得所述平均向量。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述获取模块用于：采用爬虫技术抓取各地理瓦片对应的环境信息。将所述环境信息输入至预设的深度残差网络模型中，通过所述预设的深度残差网络对所述环境信息进行向量表达处理，以获得所述各地理瓦片对应的环境属性向量。将所述环境属性向量确定为环境属性信息。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述计算模块用于：根据各地理瓦片对应的活动属性信息以及环境属性信息确定多组待处理目标向量，其中，每组待处理目标向量中包括属于同一地理瓦片内的活动属性向量以及环境属性向量以及属于另一地理瓦片内的环境属性向量。将所述多组待处理目标向量输入至预设的校正损失函数中，通过所述预设的校正损失函数对多个活动属性向量和环境属性向量进行校正处理，以获得多个校正后的活动属性向量和环境属性向量。将所述校正后的活动属性向量确定为所述地理瓦片对应的城市功能属性。

图9为本公开实施例七提供的地理瓦片的城市功能属性识别设备的结构示意图，如图9所示，该设备包括：存储器91，处理器92；

存储器91；用于存储所述处理器92可执行指令的存储器；

其中，所述处理器92用于调用所述存储器91中的程序指令执行如上述任一实施例所述的地理瓦片的城市功能属性识别方法。

图10为本公开又一实施例提供的地理瓦片的城市功能属性识别设备的结构示意图，如图10所示，该设备可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，平板设备，个人数字助理等。

装置1000可以包括以下一个或多个组件：处理组件1002，存储器1004，电源组件1006，多媒体组件1008，音频组件1010，输入/输出(I/O)接口1012，传感器组件1014，以及通信组件1016。

处理组件1002通常控制装置1000的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1002可以包括一个或多个处理器1020来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1002可以包括一个或多个模块，便于处理组件1002和其他组件之间的交互。例如，处理组件1002可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1008和处理组件1002之间的交互。

存储器1004被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1000的操作。这些数据的示例包括用于在装置1000上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1004可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1006为装置1000的各种组件提供电力。电源组件1006可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置1000生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1008包括在所述装置1000和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1008包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1000处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1010被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1010包括一个麦克风(MIC)，当装置1000处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1004或经由通信组件1016发送。在一些实施例中，音频组件1010还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1012为处理组件1002和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1014包括一个或多个传感器，用于为装置1000提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1014可以检测到装置1000的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1000的显示器和小键盘，传感器组件1014还可以检测装置1000或装置1000一个组件的位置改变，用户与装置1000接触的存在或不存在，装置1000方位或加速/减速和装置1000的温度变化。传感器组件1014可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1014还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1014还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1016被配置为便于装置1000和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1000可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1016经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1016还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1000可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1004，上述指令可由装置1000的处理器1020执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本申请的另一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述任一实施例所述的地理瓦片的城市功能属性识别方法。

本申请的另一实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的地理瓦片的城市功能属性识别方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。