一种位置点处理方法和相关装置

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种位置点处理方法和相关装置。

背景技术

浮动车辆数据(Floating Car Data，FCD)技术是一种新型的交通信息检测技术，其核心是利用具有GPS定位功能的浮动车辆(主要是城市出租车和私家车)采集车辆的位置点。通过采集的位置点可以计算浮动车辆的速度，以此确定道路的交通情况。

实现FCD技术的设备成本很低，在车辆中基本实现了普及，但是，FCD技术的数据采集精度较为粗糙，通过FCD技术采集的位置点的可信度不高，其中有一部分位置点与车辆的真实位置并不相符。

相关技术中，主要通过人为设定的规则速度来分辨通过FCD技术采集的位置点，当基于位置点计算的车辆速度未处于人为设定的规则速度内，则认定该位置点与车辆真实位置不符。然而这种方式的精确性较低，容易出现错判和漏判。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种位置点处理方法和相关装置，减少了相关技术中错判、漏判问题的出现，提高了确定可信第二类位置点的精度。

本申请实施例公开了如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供一种位置点处理方法，所述方法包括：

获取目标道路的第一类位置点和第二类位置点，其中，所述第一类位置点是n辆车辆中的m辆车辆上传的，所述第二类位置点是所述n辆车辆通过浮动车辆数据技术上传的，所述第一类位置点的精度高于所述第二类位置点的精度，n>m；

基于所述第一类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第一速度；

基于所述第二类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第二速度；

若所述第一速度和所述第二速度间的速度差异满足阈值条件，确定所述第二类位置点为可信的位置点。

另一方面，本申请实施例提供一种位置点处理装置，所述装置包括：第一获取单元、第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元；

所述第一获取单元，用于获取目标道路的第一类位置点和第二类位置点，其中，所述第一类位置点是n辆车辆中的m辆车辆上传的，所述第二类位置点是所述n辆车辆通过浮动车辆数据技术上传的，所述第一类位置点的精度高于所述第二类位置点的精度，n>m；

所述第一确定单元，用于基于所述第一类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第一速度；

所述第二确定单元，用于基于所述第二类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第二速度；

所述第三确定单元，用于若所述第一速度和所述第二速度间的速度差异满足阈值条件，确定所述第二类位置点为可信的位置点。

另一方面，本申请实施例提供了一种用于位置点处理的设备，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述方面所述的方法。

另一方面，本申请实施例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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述方面所述的方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述方面的各种可选实现方式中提供的方法。

由上述技术方案可以看出，针对获取的目标道路对应的第一类位置点和第二类位置点，可以确定出通过浮动车辆数据技术上传第二类位置点的n辆车辆，以及n辆车辆中上传第一类位置点的m辆车辆，其中第一类位置点的精度高于第二类位置点。在确定第二类位置点是否与真实位置相符时，基于第一类位置点确定n辆车辆对应目标道路的第一速度，基于第二类位置点确定n辆车辆对应目标道路的第二速度。由于第一类位置点的精度相对较高，故基于第一类位置点确定出的第一速度更符合目标道路的实际路况，可以作为确定可信第二类位置点的依据。若第一速度和第二速度之间的速度差异不大，可以满足阈值条件，此时确定用于得到第二速度的第二类位置点为可信的位置点，第二类位置点能够体现出上传时车辆的真实位置。由此，通过精度较高的第一类位置点筛选第二类位置点，使得筛选过程中引入了道路实际路况这一维度作为确定依据，减少了相关技术中错判、漏判问题的出现，提高了确定可信第二类位置点的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种位置点方法的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的一种位置点处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种应用位置点处理方法的场景示意图；

图4为本申请实施例提供的一种位置点处理方法的流程图；

图5为本申请实施例提供的一种车辆位置点的示意图；

图6为本申请实施例提供的一种目标道路的示意图；

图7为本申请实施例提供的一种位置点处理装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的服务器的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。

为了能够在通过FCD技术采集的位置点中，筛选出与车辆的真实位置不相符的位置点，相关技术中，主要通过人为设定的规则进行筛选。当通过FCD技术采集的位置点计算出的车辆速度未在人为设定的规则速度内，则认定该位置点与车辆的真实位置不相符，为不可信的位置点；当通过FCD技术采集的位置点计算出的车辆速度在人为设定的规则速度内，则认定该位置点与车辆的真实位置相符，为可信的位置点。但是，人为设定的规则速度较为死板，无法反应道路的实际路况，通过人为设定的规则对通过FCD技术采集的位置点筛选可信的位置点，容易出现将不可信的位置点判断为可信的位置点(错判)、将可信的位置点作为不可信的位置点从而没有筛选出来(漏判)等情况，精确性较低。

基于此，本申请提供了一种位置点处理方法和相关装置，用于提高通过FCD技术采集的位置点的精确性，减少错判、漏判问题的出现。

本申请实施例提供的位置点处理方法可以应用于具有位置点处理能力的设备，例如可以是具有位置点处理功能的终端设备或服务器。该方法可以通过终端设备或服务器独立执行，也可以应用于终端设备和服务器通信的网络场景，通过终端设备和服务器配合执行。其中，终端设备可以为智能手机、笔记本电脑、台式电脑、车载电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称PDA)、平板电脑等设备。服务器可以理解为是应用服务器，也可以为Web服务器，在实际部署时，该服务器可以为独立服务器，也可以为集群服务器。

本申请实施例提供的视频识别方法是基于人工智能实现的，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

在本申请实施例中，对第一类位置点和第二类位置点的相关处理可以应用到大数据处理等技术。

为了便于理解本申请的技术方案，接下来将结合一种实际应用场景，对本申请实施例提供的一种位置点处理方法进行说明。

参见图1，该图为本申请实施例提供的一种位置点方法的应用场景示意图。在本申请实施例中，主要以服务器100作为位置点处理设备，独立执行本申请实施例提供的位置点处理方法进行说明。

确定目标道路的交通情况时，服务器100可以获得目标道路上的第一类位置点和第二类位置点。如图1所示，以目标道路上第一类位置点和第二类位置点共有8个，分别来源于A车、B车和C车三辆车辆为例进行说明。三辆车辆均能够通过FCD技术向服务器100上传车辆的第二类位置点。B车不仅可以上传第二类位置点，还可以上传第一类位置点。其中，第一类位置点是B车并不是通过FCD技术上传的第一类位置点，而是采用了其他精度较高的技术采集、上传的，故第一类位置点的精度高于第二类位置点的精度。

随着车辆在目标道路上行驶，车辆会随着行驶位置变化上传多个位置点。如图1所示，在目标道路上，A车上传了两个第二类位置点，分别是以白色圆形所示的点1和点5。B车辆上传了两个第一类位置点和两个第二类位置点，其中，第一类位置点以黑色三角形所示的点3和点6，第二类位置点以黑色圆形所示的点2和点8。C车上传了两个第二类位置点，分别是以条形填充的圆形所示的点4和点7。

服务器100可以基于第一类位置点，即基于点3和点6确定三辆车辆对应目标道路的第一速度。服务器100还可以基于第二类位置点，即基于点1、点2、点4、点5、点7和点8确定对应目标道路的第二速度。由于第一类位置点的精度相对第二类位置点的精度较高，因此基于第一类位置点确定出的第一速度更符合目标道路的实际路况，可以作为确定第二类位置点是否可信的依据。若第一速度和第二速度之间的速度差异不大，可以满足阈值条件，此时第二类位置点：点1、点2、点4、点5、点7和点8为可信的第二类位置点。若第一速度和第二速度之间的速度差异较大，无法满足阈值条件，此时第二类位置点：点1、点2、点4、点5、点7和点8为不可信的第二类位置点。

由此，通过引入了道路实际路况这一维度作为确定依据，即通过精度较高的第一类位置点确定第二类位置点是否为可信的第二类位置点，使得确定出的可信的第二类位置点与车辆的真实位置更相符，提高了精确性，减少了错判、漏判等问题的出现。

参见图2，该图为本申请实施例提供的一种位置点处理方法的流程示意图。如图2所示，该位置点处理方法包括以下步骤：

S201：获取目标道路的第一类位置点和第二类位置点。

车辆在行驶过程中，一般会通过FCD技术不断上传车辆的行驶位置。由于通过FCD技术采集的位置点的可信度较低，以此确定的道路的交通情况准确度较低。相关技术中，主要通过人为设定的规则速度来分辨通过FCD技术采集的位置点，但是人为设定的规则速度较为死板，而道路上行驶的车辆的速度灵活多变，从而容易出现错判和漏判的问题，通过FCD技术采集的位置点精确度较低。

基于此，本申请实施例不仅获取目标道路上通过FCD技术上传的第二类位置点，还会获取比第二类位置点精度高的第一类位置点，以便使用精度高的第一类位置点筛选出第二类位置点中可信的第二类位置点。其中，目标道路是具有至少一条车道的一个方向上的道路。本申请实施例不具体限定获取第一类位置点的方式，例如，通过车辆无线通信技术(Vehicle to Everything，V2X)获取第一类位置点。

第一类位置点的精度高于第二类位置点的精度，实现上传第一类位置点的设备的成本高于实现上传第二类位置点的设备成本，因此，道路上行驶的车辆中部分车辆具有上传第一类位置点的功能，使得第一类位置点的精度高但数量少，而第二类位置点的精度低但数量多。为了能够使用大量的数据实现预测道路车流量、拥堵率、车辆引导等功能，可以使用少量的第一类位置点筛选出第二类位置点中与真实位置不相符的位置点。可以理解的是，能够上传第一类位置点的车辆也能够上传第二类位置点。

在确定目标道路后，目标道路上具有多个位置点，可以通识别位置点携带的相关标识等方式分辨出多个位置点中，具有n辆车辆通过FCD技术上传了第二类位置点，n辆车辆中的m辆车辆通过其它技术上传了第一类位置点，m

S202：基于所述第一类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第一速度。

第一类位置点可以体现车辆在上传时所处的位置，通过车辆的行驶位置可以获得该车辆在目标道路上对应的行驶速度。本申请不具体限定根据第一类位置点确定车辆在目标道路的行驶速度的方式，以一辆车辆为例，下面介绍两种通过第一类位置点确定车辆在目标道路的行驶速度的方式。

方式一：根据车辆的两个第一类位置点获得该车辆在这两个第一类位置点之间的位移，同时根据第一类位置点的采样时间获得该车辆在两个第一类位置点之间的行驶时间，进而确定出在两个第一类位置点之间该车辆的行驶速度。

方式二：若车辆在上传第一类位置点时，同时将该车辆当前的行驶速度进行上传，则该车辆根据某个第一类位置点便可以确定该车辆在该第一类位置点时对应的行驶速度。

由此，在获得m辆车辆上传的第一类位置点后，可以通过m辆车辆上传的第一类位置点确定m辆车辆分别对应的行驶速度。在目标道路上，为了车辆之间不发生碰撞，即所有车辆均正常行驶的情况下，车辆之间的行驶速度相差不大，因此m辆车辆可以作为目标道路上所有车辆的抽样样本，使用m辆车辆在目标道路上的行驶速度表征n辆车辆在目标道路上的行驶速度，即基于m辆车辆上传的第一类位置点确定n辆车辆对应目标道路的第一速度。

S203：基于所述第二类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第二速度。

第二类位置点是车辆通过FCD技术上传的位置点，可以体现车辆在上传时所处的位置，根据第二类位置点可以获得在目标道路上该车辆对应的行驶速度。由于FCD技术的核心是利用具有GPS定位功能的浮动车辆(主要是城市出租车和私家车等在目标道路上行驶的车辆)采集车辆的位置点，所以可以采用与S202中的方式一相同的方式获得任意一辆车辆在目标道路上的行驶速度。具体地，针对任意一辆车辆，可以根据该车辆的两个第二类位置点获得该车辆在这两个第二类位置点之间的位移，两个第二类位置点可以是相邻的位置点，也可以是不相邻的位置点。根据第二类位置点的采样时间获得该车辆在两个第二类位置点之间的上传间隔，进而确定出在这两个第二类位置点之间该车辆的行驶速度。

由此，在获得n辆车辆上传的第二类位置点后，可以通过n辆车辆上传的第二类位置点确定n辆车辆分别对应的行驶速度，进而确定n辆车辆对应目标道路的第二速度。

本申请实施例不具体限定执行S202和S203的先后顺序。例如，可以先执行S202后执行S203，或者可以先执行S203后执行S202，又或者可以同时执行S202和S203。

S204：若所述第一速度和所述第二速度间的速度差异满足阈值条件，确定所述第二类位置点为可信的位置点。

第一速度是根据第一类位置点确定的n辆车辆在目标道路的行驶速度，第二速度是根据第二类位置点确定的n辆车辆在目标道路的行驶速度。虽然第一速度和第二速度是通过不同技术采集的位置点确定的行驶速度，但二者均是表征n辆车辆对应目标道路的车辆行驶速度，属于针对同一对象(n辆车辆)的，且表征同一物理含义的两个数值。

由于第一类位置点的精度高于第二类位置点的精度，因此第一速度的可信度高于第二速度的可信度，进而可以将第一速度作为判定第二速度是否可信的依据。即使表征同一物理含义的第一速度与第二速度的速度值出现差异，该速度差异也应该处于合理的范围内，否则在第一速度可信的情况下，如果速度差异超出合理范围，可以确定第二速度不可信，进而确定用于得到第二速度的第二类位置点不可信。

在本申请实施例中通过阈值条件作为衡量合理范围的依据，若该速度差异满足阈值条件，则确定第二速度可信，第二类位置点为可信的位置点；若该速度差异不满足阈值条件，则确定第二速度不可信，第二类位置点为不可信的位置点。

由此，可以通过第一类位置点筛选出第二类位置点是否为可信的位置点，从而提高通过FCD技术采集的第二类位置点的可信的准确程度。相比于仅通过人为设定的规则速度来分辨通过FCD技术采集的第二类位置是否可信，通过第一类位置点确定的第一速度来分辨通过FCD技术采集的第二类位置是否可信，能够更加符合目标道路的实际路况，从而减少错判、漏判等情况的出现。

本申请实施例不具体限定阈值条件。例如，可以将经验值作为阈值条件，或者将法规规定的目标道路的最高法定车速和最低法定车速作为阈值条件，在后续实施例中会进行具体说明，此处不再赘述。

由上述技术方案可以看出，针对获取的目标道路对应的第一类位置点和第二类位置点，可以确定出通过浮动车辆数据技术上传第二类位置点的n辆车辆，以及n辆车辆中上传第一类位置点的m辆车辆，其中第一类位置点的精度高于第二类位置点。在确定第二类位置点是否与真实位置相符时，基于第一类位置点确定n辆车辆对应目标道路的第一速度，基于第二类位置点确定n辆车辆对应目标道路的第二速度。由于第一类位置点的精度相对较高，故基于第一类位置点确定出的第一速度更符合目标道路的实际路况，可以作为确定可信第二类位置点的依据。若第一速度和第二速度之间的速度差异不大，可以满足阈值条件，此时确定用于得到第二速度的第二类位置点为可信的位置点，第二类位置点能够体现出上传时车辆的真实位置。由此，通过精度较高的第一类位置点筛选第二类位置点，使得筛选过程中引入了道路实际路况这一维度作为确定依据，减少了相关技术中错判、漏判问题的出现，提高了确定可信第二类位置点的精度。

由于目标道路可能具有多条车道，每条车道的上的车辆行驶速度可能不同。例如，在高速公路上，若目标道路具有2条车道，车辆行驶方向左侧车道的最低车速为每小时100公里，车辆行驶方向右侧车道的最低车速为每小时60公里。为了满足公路限速标准，左侧车道的车辆的行驶速度会高于右侧车道的车辆的行驶速度。由此，可以通过提高第二类位置点是否可信的判断依据，即提高第一速度的准确性，提高可信第二类位置点的精度。下面以目标道路包括w条车道具体进行说明。

由于第一类位置点的精度较高，不仅可以体现车辆所在的道路，还可以体现车辆在所在道路的车道信息。因此可以通过m辆车辆的第一类位置点携带的车道信息，确定m辆车辆在w条车道的车辆分布信息。为了方便说明，将w条车道中每一条车道分别标记为车道1,2,…,w；确定车道1,2,…,w上能够上传第一类位置点的车辆的数量，分别是m

不仅可以根据第一类位置点携带的车道信息确定车辆分布信息，还可以根据第一类位置点携带的车速信息确定w条车道分别对应的车道平均速度。下面以确定车道1对应的车道平均速度为例进行说明。根据第一类位置点携带的车道信息可以确定车道1上能够上传第一类位置点的车辆数量m

最后，可以根据车辆分布信息和车道平均速度，确定n辆车辆对应目标道路的第一速度。由于任何一辆车辆等可能的出现在目标道路的任一条车道，因此能够上传第一类位置点的车辆在目标道路的车辆分布信息可以近似等效为所有车辆在目标道路的车辆分布信息，即m辆车的车辆分布信息可以等效为n辆车的车辆分布信息，在车道1,2,…,w上行驶的车辆数量分别为np

同时，在目标道路上，为了车辆之间不发生碰撞，即所有车辆均正常行驶的情况下，在同一条车道上行驶的车辆之间的行驶速度相差不大，因此m辆车辆可以作为目标道路上所有车辆的抽样样本，近似认为m辆车辆在每一条车道的车道平均速度与n辆车辆在每一条车道的车道平均速度，进而根据n辆车辆在每一条车道的车道平均速度确定n辆车辆对应目标道路的第一速度v

由此，对于目标道路具有多条车道的道路场景，通过考虑目标道路上每一条车道对应车道平均速度，和每一条车道上车辆实际分布情况，使获得的第一速度更贴合实际场景下的车辆速度，从而提高第一速度的准确性，提高可信第二类位置点的精度。

不仅可以通过提高第一速度的准确性提高可信第二类位置点的精度，还可以通过使阈值条件更加符合车辆实际行驶的情况提高可信第二类位置点的精度。下面对确定阈值条件进行说明。

由于第一速度和第二速度属于具有同一物理含义的两个数值，因此第一速度和第二速度的差异不会超过道路上限车速和道路下限车速的差值。无论多少辆车辆在目标道路上行驶，每一辆车辆的行驶速度应该处于道路上限车速和道路下限车速之间。假如目标道路上只有一辆车行驶，那么第一速度v

但是目标道路上的车速不仅与道路上限车速和道路下限车速有关，还与目标道路上车辆的数量有关。由于车辆之间存在竞争关系，随着目标道路上车辆的增多，目标道路上车辆的速度会越来越低。可以理解的是，在目标道路上，任何一辆车均不可能做到“只要行驶速度在道路上限车速和道路下限车速之间就能为所欲为地开车”，而是当车辆逐渐增多时，为了车辆之间不发生碰撞，在目标道路上对每一辆车的容忍度就越小。也就是说，v

由此，可以将道路上限车速和道路下限车速的道路限速差值作为阈值条件。在确定阈值条件时，先获取目标道路上的道路上限车速和道路下限车速，然后根据道路上限车速和道路下限车速的道路限速差值确定阈值条件。

本申请实施例不具体限定获得道路车速限制数值的方式。例如，从交通管理部门云平台获取道路车速限制数值，或者通过车辆内部摄像头识别道路上车速限制的标识获取道路车速限制数值，又或者通过地图导航等软件获取道路车速限制数值。

本申请实施例不具体限定根据道路上限车速和道路下限车速的道路限速差值确定阈值条件的方式。下面以两种方式为例进行说明。

方式一：基于n辆车辆的总速度确定阈值条件。

若第一速度v

|v

方式二：基于n辆车辆的平均速度确定阈值条件。

若第一速度v

由于目标道路可能具有多条车道，每条车道的上道路上限车速和道路下限车速一般不同，每条车道的上的车辆行驶速度一般也不同。由此，可以通过考虑车辆在每条车道的车辆分布信息动态确定阈值条件。下面以目标道路包括w条车道具体进行说明。

获取w条车道分别对应的车道上限车速和车道下限车速，其中，w条车道分别对应的车道上限车速分别记为v

根据车辆分布信息和车道上限车速确定目标道路的道路上限车速，参见下式：

v

根据车辆分布信息和车道下限车速确定目标道路的道路下限车速，参见下式：

v

由此，对于目标道路具有多条车道的道路场景，通过考虑每条车道的车辆分布信息和道路上限车速、道路下限车速均可能不同，使获得的阈值条件更贴合实际场景下的最大公共资源容忍度，从而提高阈值条件的准确性，提高可信第二类位置点的精度。

采用相关技术中提供的方法和本申请实施例提供的方法进行十次实验，实验结果如下表。

以第一次实验结果为例，采用相关技术筛选出来的第二类位置点的数量与本申请实施例筛选出来的第二类位置点的数量的比值均小于1，即采用本申请实施例提供的方法筛选出的第二类位置点更多、更准确。

当目标道路上具有多个第二类位置点，且若该目标道路上第一速度和第二速度的速度差异不满足阈值条件，确定第二类位置点为不可信的位置点时，为了避免将整个目标道路上的第二类位置点全部判断为不可信的位置点，即为了避免将目标道路上可信第二类位置点评判为不可信的位置点，从而筛选没有筛选出来的漏判情况，可以将目标道路切分为多个子道路，对多个子道路中的任意一个子道路作为目标道路，再次执行获取n辆车辆对应于目标道路的第一类位置点和第二类位置点的步骤，进而判断每一段子道路中第二类位置点是否为可信的位置点。由此，避免将整个目标道路中的第二类位置点全部判断为不可信的情况，进一步提高筛选出可信第二类位置点的数量。

为了本领域技术人员更加清楚本申请实施例，将结合具体场景对本申请实施例提供的位置点处理方法进行介绍。该方法可以应用在原厂车载信息服务、售后时长车载信息服务、互联汽车、环保驾驶等场景中。

参见图3，该图为本申请实施例提供的一种应用位置点处理方法的场景示意图。图3所示的一种车辆测试场景，目标路上有5辆正在行驶的车辆，分别标记为车辆1-车辆5，每一辆车均具有实现FCD技术的设备，可以上传第二类位置点，其中车辆2和车辆5具有实现V2X技术的设备，可以上传第一类位置点。每一辆车等可能的出现在目标车道中的任意一个位置，每一辆车辆均遵守交通法规。

参见图4，该图为本申请实施例提供的一种位置点处理方法的流程图。

S401：具有实现V2X技术的设备的车辆上传第一类位置点，具有实现FCD技术的设备的车辆上传第二类位置点。

5辆车辆均可以通过蜂窝网络或其他方式将自身的第一类位置点和/或第二类位置点上传至车辆网云平台中。例如，车辆2可以通过V2X协议上传第一类位置点，车辆3可以通过GPS上传第二类位置点。同时，车辆之间也可以通过网络进行信息的传输。

S402：车辆的车载电脑获取目标道路的第一类位置点和第二类位置点。

第一类位置点是图3中车辆2和车辆5通过V2X技术上传的，第二类位置点是图3中所有车辆通过FCD技术上传的，m＝2，n＝5。V2X数据的特点是能给出车辆行驶的车道信息，数据误差小。FCD数据的特点是数据粗糙，无法给出车道级信息，数据误差大，由此，第一类位置点的精度高于所述第二类位置点的精度。

参见图5，该图为本申请实施例提供的一种车辆位置点的示意图。在图5中，目标道路具有两条车道，w＝2。为了方便说明，将行驶方向左侧的车道称为第一车道，将行驶方向右侧的车道称为第二车道。

第一车道中，车辆1上传了两个第二类位置点，分别是以白色圆形所示的点1和点5。车辆2上传了两个第一类位置点和两个第二类位置点，其中，第一类位置点以黑色正三角形所示的点3和点6，第二类位置点以黑色圆形所示的点2和点8。车辆3上传了两个第二类位置点，分别是以条形填充的圆形所示的点4和点7。

在第二车道中，车辆4上传了两个第二类位置点，分别是以白色正方形所示的点9和点12。车辆5上传了两个第一类位置点和两个第二类位置点，其中，第一类位置点以黑色倒三角所示的点11和点14，第二类位置点以黑色正方形所示的点10和点13。

S403：根据第一类位置点携带的车道信息，确定2辆车辆在2条车道的车辆分布信息。

在第一车道中，有1辆可以上传第一类位置点的车辆，m

S404：根据第一类位置点携带的车速信息，确定2条车道分别对应的车道平均速度。

在第一车道中，车辆2上传了第一类位置点点2和点8，通过点2和点8可以确定车辆2的速度，具体参见S202，在此不再赘述。由于车辆1、车辆2和车辆3行驶在第一车道中，三辆车辆的速度几乎相近，因此车辆2的行驶速度可以表征第一车道的车道平均速度v

S405：根据车辆分布信息和车道平均速度，确定5辆车辆对应目标道路的第一速度。

假设v

S406：基于第二类位置点确定5辆车辆对应所述目标道路的第二速度。

参见图5，在第一车道中，可以通过点1和点5获得车辆1的平均速度v

S407：获取2条车道分别对应的车道上限车速和车道下限车速。

车辆的车载电脑可以通过路边单元或感知装置从交通部门云平台(ITS平台)获取第一车道的车道上限车速v

S408：根据车辆分布信息和车道上限车速确定目标道路的道路上限车速。

S409：根据车辆分布信息和车道下限车速确定目标道路的道路下限车速。

S410：根据道路上限车速和道路下限车速的道路限速差值确定阈值条件。

若基于n辆车辆的总速度确定阈值条件，则阈值条件如下式：

v

若基于n辆车辆的平均速度确定阈值条件，则阈值条件如下式：

S411：若第一速度和第二速度间的速度差异不满足阈值条件，确定第二类位置点为不可信的位置点。

|v

v

由于50(公里/小时)>40(公里/小时)，因此|v

S412：将目标道路切分为2个子道路。

如图6所示，该图为本申请实施例提供的一种目标道路的示意图。将目标道路从中间切分，为了方便说明，将图示的左边道路称为第一子道路，将图示的右边道路成为第二子道路。

S413：确定2个子道路中的任意一个子道路作为目标道路，执行获取n辆车辆对应于目标道路的第一类位置点和第二类位置点的步骤。

将第一子道路作为目标道路，再次判断车辆1、车辆4和车辆5上传的第二类位置点是否为可信的位置点。

将第二子道路作为目标道路，再次判断车辆2和车辆3上传的第二类位置点是否为可信的位置点。

针对上述实施例提供的位置点处理方法，本申请实施例还提供了一种位置点处理装置。

参见图7，该图为本申请实施例提供的一种位置点处理装置的结构示意图。如图7所示，该位置点处理装置包括：第一获取单元701、第一确定单元702、第二确定单元703和第三确定单元704；

所述第一获取单元701，用于获取目标道路的第一类位置点和第二类位置点，其中，所述第一类位置点是n辆车辆中的m辆车辆上传的，所述第二类位置点是所述n辆车辆通过浮动车辆数据技术上传的，所述第一类位置点的精度高于所述第二类位置点的精度，n>m；

所述第一确定单元702，用于基于所述第一类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第一速度；

所述第二确定单元703，用于基于所述第二类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第二速度；

所述第三确定单元704，用于若所述第一速度和所述第二速度间的速度差异满足阈值条件，确定所述第二类位置点为可信的位置点。

作为一种可能的实现方式，所述目标道路包括w条车道，所述第一确定单元701还用于：根据所述第一类位置点携带的车道信息，确定所述m辆车辆在所述w条车道的车辆分布信息；

根据所述第一类位置点携带的车速信息，确定所述w条车道分别对应的车道平均速度；

根据所述车辆分布信息和所述车道平均速度，确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第一速度。

作为一种可能的实现方式，所述装置还包括：

第二获取单元，用于获取所述目标道路的道路上限车速和道路下限车速；

第四确定单元，用于根据所述道路上限车速和所述道路下限车速的道路限速差值确定所述阈值条件。

作为一种可能的实现方式，若所述第一速度为基于所述第一类位置点确定的所述n辆车辆的总速度，所述第二速度为基于所述第二类位置点确定的所述n辆车辆的总速度，所述第四确定单元还用于：

将所述道路上限车速和所述道路下限车速的道路限速差值作为所述阈值条件；

若所述第一速度为基于所述第一类位置点确定的所述n辆车辆的平均速度，所述第二速度为基于所述第二类位置点确定的所述n辆车辆的平均速度，所述根据所述道路上限车速和所述道路下限车速的道路限速差值确定所述阈值条件，包括：

将所述道路上限车速和所述道路下限车速的道路限速差值的1/n作为所述阈值条件。

作为一种可能的实现方式，若所述目标道路包括w条车道，所述第二获取单元还用于：

获取所述w条车道分别对应的车道上限车速和车道下限车速；

根据所述车辆分布信息和所述车道上限车速确定所述目标道路的道路上限车速；

根据所述车辆分布信息和所述车道下限车速确定所述目标道路的道路下限车速。

作为一种可能的实现方式，所述第一类位置点是通过车辆无线通信技术确定的。

作为一种可能的实现方式，所述装置还包括切分单元，具体用于：

若所述第一速度和所述第二速度间的速度差异不满足阈值条件，确定所述第二类位置点为不可信的位置点；

将所述目标道路切分为多个子道路；

确定所述多个子道路中的任意一个子道路作为所述目标道路，执行所述获取n辆车辆对应于目标道路的第一类位置点和第二类位置点的步骤。

本申请实施例提供的位置点处理装置，针对获取的目标道路对应的第一类位置点和第二类位置点，可以确定出通过浮动车辆数据技术上传第二类位置点的n辆车辆，以及n辆车辆中上传第一类位置点的m辆车辆，其中第一类位置点的精度高于第二类位置点。在确定第二类位置点是否与真实位置相符时，基于第一类位置点确定n辆车辆对应目标道路的第一速度，基于第二类位置点确定n辆车辆对应目标道路的第二速度。由于第一类位置点的精度相对较高，故基于第一类位置点确定出的第一速度更符合目标道路的实际路况，可以作为确定可信第二类位置点的依据。若第一速度和第二速度之间的速度差异不大，可以满足阈值条件，此时确定用于得到第二速度的第二类位置点为可信的位置点，第二类位置点能够体现出上传时车辆的真实位置。由此，通过精度较高的第一类位置点筛选第二类位置点，使得筛选过程中引入了道路实际路况这一维度作为确定依据，减少了相关技术中错判、漏判问题的出现，提高了确定可信第二类位置点的精度。

本申请实施例还提供了一种用于位置点处理的设备，下面将从硬件实体化的角度对本申请实施例提供的用于位置点处理的设备进行介绍。

参见图8，图8是本申请实施例提供的一种服务器结构示意图，该服务器1400可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessing units，CPU)1422(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1432，一个或一个以上存储应用程序1442或数据1444的存储介质1430(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1432和存储介质1430可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1430的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1422可以设置为与存储介质1430通信，在服务器1400上执行存储介质1430中的一系列指令操作。

服务器1400还可以包括一个或一个以上电源1426，一个或一个以上有线或无线网络接口1450，一个或一个以上输入输出接口1458，和/或，一个或一个以上操作系统1441，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于该图8所示的服务器结构。

其中，CPU 1422用于执行如下步骤：

获取目标道路的第一类位置点和第二类位置点，其中，所述第一类位置点是n辆车辆中的m辆车辆上传的，所述第二类位置点是所述n辆车辆通过浮动车辆数据技术上传的，所述第一类位置点的精度高于所述第二类位置点的精度，n>m；

基于所述第一类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第一速度；

基于所述第二类位置点确定所述n辆车辆对应所述目标道路的第二速度；

若所述第一速度和所述第二速度间的速度差异满足阈值条件，确定所述第二类位置点为可信的位置点。

可选的，CPU 1422还可以执行本申请实施例中位置点处理方法任一具体实现方式的方法步骤。

针对上文描述的位置点处理方法，本申请实施例还提供了一种用于位置点处理的终端设备，以使上述位置点处理方法在实际中实现以及应用。

参见图9，图9为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该终端设备可以为包括手机、平板电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，简称PDA)等任意终端设备，以终端设备为手机为例：

图9示出的是与本申请实施例提供的终端设备相关的手机的部分结构的框图。参考图9，该手机包括：射频(Radio Frequency，简称RF)电路1510、存储器1520、输入单元1530、显示单元1540、传感器1550、音频电路1560、无线保真(wireless fidelity，简称WiFi)模块1570、处理器1580、以及电源1590等部件。本领域技术人员可以理解，图9中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图9对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

RF电路1510可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1580处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路1510包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，简称LNA)、双工器等。此外，RF电路1510还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，简称GSM)、通用分组无线服务(GeneralPacket Radio Service，简称GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，简称CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，简称WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，简称LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，简称SMS)等。

存储器1520可用于存储软件程序以及模块，处理器1580通过运行存储在存储器1520的软件程序以及模块，从而实现手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器1520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元1530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1530可包括触控面板1531以及其他输入设备1532。触控面板1531，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1531上或在触控面板1531附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板1531可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1580，并能接收处理器1580发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1531。除了触控面板1531，输入单元1530还可以包括其他输入设备1532。具体地，其他输入设备1532可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元1540可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1540可包括显示面板1541，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，简称LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，简称OLED)等形式来配置显示面板1541。进一步的，触控面板1531可覆盖显示面板1541，当触控面板1531检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1580以确定触摸事件的类型，随后处理器1580根据触摸事件的类型在显示面板1541上提供相应的视觉输出。虽然在图9中，触控面板1531与显示面板1541是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1531与显示面板1541集成而实现手机的输入和输出功能。

手机还可包括至少一种传感器1550，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1541的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板1541和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路1560、扬声器1561，传声器1562可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1560可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1561，由扬声器1561转换为声音信号输出；另一方面，传声器1562将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1560接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1580处理后，经RF电路1510以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器1520以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1570可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图9示出了WiFi模块1570，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器1580是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1520内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1520内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器1580可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器1580可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1580中。

手机还包括给各个部件供电的电源1590(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1580逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在本申请实施例中，该手机所包括的存储器1520可以存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器。

该手机所包括的处理器1580可以根据所述程序代码中的指令执行上述实施例提供的位置点处理方法。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，该计算机程序用于执行上述实施例提供的位置点处理方法。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述方面的各种可选实现方式中提供的位置点处理方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(英文：read-only memory，缩写：ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，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，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。