本技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種裝卸點識別模型的訓(xùn)練方法、裝卸點識別方法及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代物流運輸中，線上運輸訂單的數(shù)據(jù)通常會被詳細記錄和分析，但大量的線下運輸訂單的數(shù)據(jù)卻未能被有效捕捉和統(tǒng)計。線下運輸訂單的數(shù)據(jù)缺失不僅導(dǎo)致物流信息不完整，也影響了對駕駛員實際工作量和運輸效率的準確評估。因此，識別駕駛員在線下運輸訂單中的裝貨點和卸貨點，從而獲取線下運輸訂單的數(shù)據(jù)，已成為提升物流管理水平的關(guān)鍵技術(shù)問題。

2、在相關(guān)技術(shù)中，通常通過分析線下運輸訂單的軌跡數(shù)據(jù)來識別線下運輸訂單的裝貨點和卸貨點。當(dāng)運輸車輛在某個地點的停留時間超過預(yù)設(shè)的時間閾值時，該地點被認為是一個裝貨點或卸貨點。然而，這種方法容易出現(xiàn)識別誤差，例如，可能將非裝卸貨的休息點(如駕駛員就餐的餐館、臨時休息的地點)誤識別為裝貨點或卸貨點，從而導(dǎo)致裝卸點識別的準確度較低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種裝卸點識別模型的訓(xùn)練方法、裝卸點識別方法及電子設(shè)備，以解決現(xiàn)有技術(shù)中裝卸點識別準確度低的問題。

2、第一方面，本技術(shù)提供一種裝卸點識別模型的訓(xùn)練方法，所述方法包括：

3、獲取多個訓(xùn)練樣本和所述多個訓(xùn)練樣本分別對應(yīng)的類別標(biāo)簽；其中，每個所述訓(xùn)練樣本包括第一軌跡點的融合特征數(shù)據(jù)，所述第一軌跡點的融合特征數(shù)據(jù)包括所述第一軌跡點的行程特征數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)，所述行程特征數(shù)據(jù)包括所述第一軌跡點的車輛速度相關(guān)數(shù)據(jù)、位置相關(guān)數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)向角數(shù)據(jù)和繞路比數(shù)據(jù)，所述業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)包括所述第一軌跡點的裝載數(shù)據(jù)、卸載數(shù)據(jù)、運輸車型數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)；每個所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽用于指示所述第一軌跡點的類別，所述類別標(biāo)簽為休息點標(biāo)簽、裝貨點標(biāo)簽或卸貨點標(biāo)簽；

4、將所述多個訓(xùn)練樣本輸入至初始裝卸點識別模型；

5、基于所述多個訓(xùn)練樣本分別對應(yīng)的類別標(biāo)簽，對所述初始裝卸點識別模型進行訓(xùn)練，直至滿足模型收斂條件，得到目標(biāo)裝卸點識別模型；其中，所述目標(biāo)裝卸點識別模型用于預(yù)測第二軌跡點的類別，第二軌跡點為目標(biāo)運輸訂單對應(yīng)的任一軌跡點。

6、在一種可能的設(shè)計中，在所述獲取多個訓(xùn)練樣本和所述多個訓(xùn)練樣本分別對應(yīng)的類別標(biāo)簽之前，所述方法還包括：

7、獲取多個歷史運輸訂單的訂單數(shù)據(jù)；其中，每個所述歷史運輸訂單的訂單數(shù)據(jù)包括所述歷史運輸訂單的裝貨點位置數(shù)據(jù)、卸貨點位置數(shù)據(jù)、運輸車型數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)，以及所述歷史運輸訂單對應(yīng)的初始軌跡點數(shù)據(jù)集合；所述初始軌跡點數(shù)據(jù)集合包括多個第三軌跡點分別對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)，每個所述第三軌跡點對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)包括所述第三軌跡點的位置數(shù)據(jù)、車輛速度數(shù)據(jù)和采集時間點；

8、對于所述多個歷史運輸訂單中的每個歷史運輸訂單，基于所述歷史運輸訂單對應(yīng)的初始軌跡點數(shù)據(jù)集合，確定所述歷史運輸訂單對應(yīng)的第一軌跡點數(shù)據(jù)集合；其中，所述第一軌跡點數(shù)據(jù)集合包括多個第一軌跡點分別對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)；

9、對于所述多個第一軌跡點中的每個第一軌跡點，基于所述第一軌跡點對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)和所述多個歷史運輸訂單的訂單信息，生成所述訓(xùn)練樣本和所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽。

10、在一種可能的設(shè)計中，所述對于所述多個歷史運輸訂單中的每個歷史運輸訂單，基于所述歷史運輸訂單對應(yīng)的初始軌跡點數(shù)據(jù)集合，確定所述歷史運輸訂單對應(yīng)的第一軌跡點數(shù)據(jù)集合，包括：

11、對于所述多個歷史運輸訂單中的每個歷史運輸訂單，根據(jù)第四軌跡點的車輛速度數(shù)據(jù)、所述第四軌跡點的采集時間點、第五軌跡點的車輛速度數(shù)據(jù)和所述第五軌跡點的采集時間點，確定第一目標(biāo)軌跡點的平均車輛速度；其中，所述第一目標(biāo)軌跡點為所述多個第三軌跡點中的任一第三軌跡點，所述第四軌跡點為所述多個第三軌跡點中位于所述第一目標(biāo)軌跡點前一個的第三軌跡點，所述第五軌跡點為所述多個第三軌跡點中位于所述第一目標(biāo)軌跡點后一個的第三軌跡點；

12、在所述第一目標(biāo)軌跡點的平均車輛速度為零的情況下，確定所述第一目標(biāo)軌跡點為所述第一軌跡點；

13、基于所述歷史運輸訂單對應(yīng)的所述初始軌跡點數(shù)據(jù)集合，以及所述多個第三軌跡點中的第一軌跡點，得到所述歷史運輸訂單對應(yīng)的第一軌跡點數(shù)據(jù)集合。

14、在一種可能的設(shè)計中，所述對于所述多個第一軌跡點中的每個第一軌跡點，基于所述第一軌跡點對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)和所述多個歷史運輸訂單的訂單信息，生成所述訓(xùn)練樣本和所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽，包括：

15、對于所述多個第一軌跡點中的每個第一軌跡點，基于所述第一軌跡點對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)和目標(biāo)歷史運輸訂單對應(yīng)的初始軌跡點數(shù)據(jù)集合，以及所述多個歷史運輸訂單的裝貨點位置數(shù)據(jù)、卸貨點位置數(shù)據(jù)、運輸車型數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)，生成所述訓(xùn)練樣本；其中，所述目標(biāo)歷史運輸訂單為所述多個歷史運輸訂單中所述第一軌跡點所屬的歷史運輸訂單；

16、基于所述第一軌跡點的位置數(shù)據(jù)和采集時間點，以及所述目標(biāo)歷史運輸訂單的裝貨點位置數(shù)據(jù)和卸貨點位置數(shù)據(jù)，生成所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽。

17、在一種可能的設(shè)計中，所述基于所述第一軌跡點對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)和目標(biāo)歷史運輸訂單對應(yīng)的初始軌跡點數(shù)據(jù)集合，以及所述多個歷史運輸訂單的裝貨點位置數(shù)據(jù)、卸貨點位置數(shù)據(jù)、運輸車型數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)，生成所述訓(xùn)練樣本，包括：

18、基于所述第一軌跡點對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)歷史運輸訂單對應(yīng)的初始軌跡點數(shù)據(jù)集合，生成所述第一軌跡點的行程特征數(shù)據(jù)；

19、基于所述第一軌跡點的位置數(shù)據(jù)，以及所述多個歷史運輸訂單的裝貨點位置數(shù)據(jù)、卸貨點位置數(shù)據(jù)、運輸車型數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)，生成所述第一軌跡點的業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)；

20、對所述第一軌跡點的行程特征數(shù)據(jù)和所述第一軌跡點的業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)進行融合處理，得到所述第一軌跡點的融合特征數(shù)據(jù)；

21、基于所述第一軌跡點的融合特征數(shù)據(jù)，生成所述訓(xùn)練樣本。

22、在一種可能的設(shè)計中，所述基于所述第一軌跡點的位置數(shù)據(jù)和采集時間點，以及所述目標(biāo)歷史運輸訂單的裝貨點位置數(shù)據(jù)和卸貨點位置數(shù)據(jù)，生成所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽，包括：

23、基于所述第一軌跡點的位置數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)歷史運輸訂單的裝貨點位置數(shù)據(jù)，確定第一距離；

24、基于所述第一軌跡點的位置數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)歷史運輸訂單的卸貨點位置數(shù)據(jù)，確定第二距離；

25、在所述第一距離小于第一預(yù)設(shè)距離，且所述第一軌跡點的采集時間點位于第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的情況下，確定所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽為裝貨點標(biāo)簽；其中，所述第一預(yù)設(shè)距離為所述歷史運輸訂單的裝貨點對應(yīng)的裝貨區(qū)域的半徑，所述第一預(yù)設(shè)時間段為車輛首次駛?cè)胨鲅b貨區(qū)域的第一時刻與車輛首次駛離所述裝貨區(qū)域的第二時刻之間的時間段；

26、在所述第二距離小于第二預(yù)設(shè)距離，且所述第一軌跡點的采集時間點位于第二預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的情況下，確定所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽為卸貨點標(biāo)簽；其中，所述第二預(yù)設(shè)距離為所述歷史運輸訂單的卸貨點對應(yīng)的卸貨區(qū)域的半徑，所述第二預(yù)設(shè)時間段為運輸車輛首次駛?cè)胨鲂敦泤^(qū)域的第三時刻與運輸車輛首次駛離所述卸貨區(qū)域的第四時刻之間的時間段；

27、在滿足第一預(yù)設(shè)條件的情況下，確定所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽為休息點標(biāo)簽；

28、其中，所述第一預(yù)設(shè)條件包括以下至少一項：

29、所述第一距離不小于所述第一預(yù)設(shè)距離，且所述第二距離不小于所述第二預(yù)設(shè)距離；

30、所述第一距離小于所述第一預(yù)設(shè)距離，且所述第一軌跡點的采集時間點位于所述第一預(yù)設(shè)時間段之外；

31、所述第二距離小于所述第二預(yù)設(shè)距離，且所述第一軌跡點的采集時間點位于所述第二預(yù)設(shè)時間段之外。

32、在一種可能的設(shè)計中，所述模型收斂條件為所述初始裝卸點識別模型在連續(xù)目標(biāo)輪數(shù)的損失函數(shù)均小于目標(biāo)損失函數(shù)；或者，

33、所述初始裝卸點識別模型在連續(xù)目標(biāo)輪數(shù)的損失函數(shù)變化量小于目標(biāo)損失函數(shù)變化量。

34、第二方面，本技術(shù)提供一種裝卸點識別方法，所述方法包括：

35、獲取目標(biāo)運輸訂單對應(yīng)的第二軌跡點數(shù)據(jù)集合；其中，所述第二軌跡點數(shù)據(jù)集合包括多個第二軌跡點分別對應(yīng)的軌跡數(shù)據(jù)；

36、對于所述多個第二軌跡點中的每個第二軌跡點，將所述第二軌跡點的融合特征數(shù)據(jù)輸入至如上第一方面或第一方面各種可能的設(shè)計所述的目標(biāo)裝卸點識別模型，得到所述目標(biāo)裝卸點識別模型輸出的預(yù)測結(jié)果；其中，所述預(yù)測結(jié)果用于指示所述第二軌跡點的類別。

37、第三方面，本技術(shù)提供一種裝卸點識別模型的訓(xùn)練裝置，所述訓(xùn)練裝置包括：

38、存儲器和至少一個處理器；

39、所述存儲器存儲計算機執(zhí)行指令；

40、所述至少一個處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機執(zhí)行指令，使得所述至少一個處理器執(zhí)行如上第一方面或第一方面各種可能的設(shè)計所述的方法。

41、第四方面，本技術(shù)提供一種裝卸點識別裝置，所述裝置包括：

42、存儲器和至少一個處理器；

43、所述存儲器存儲計算機執(zhí)行指令；

44、所述至少一個處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機執(zhí)行指令，使得所述至少一個處理器執(zhí)行如上第二方面所述的方法。

45、第五方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括：存儲器和至少一個處理器；

46、所述存儲器存儲計算機執(zhí)行指令；

47、所述至少一個處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機執(zhí)行指令，使得所述至少一個處理器執(zhí)行如上第一方面、第一方面各種可能的設(shè)計或第二方面所述的方法。

48、第六方面，本技術(shù)實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有計算機執(zhí)行指令，當(dāng)所述計算機執(zhí)行指令被執(zhí)行時，實現(xiàn)如上第一方面、第一方面各種可能的設(shè)計或第二方面所述的方法。

49、本技術(shù)實施例提供的裝卸點識別模型的訓(xùn)練方法，首先，獲取多個訓(xùn)練樣本及其對應(yīng)的類別標(biāo)簽，其中，每個訓(xùn)練樣本包括第一軌跡點的融合特征數(shù)據(jù)，融合特征數(shù)據(jù)包括第一軌跡點的行程特征數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)，行程特征數(shù)據(jù)包括第一軌跡點的車輛速度相關(guān)數(shù)據(jù)、位置相關(guān)數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)向角數(shù)據(jù)和繞路比數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)包括第一軌跡點的裝載數(shù)據(jù)、卸載數(shù)據(jù)、運輸車型數(shù)據(jù)和駕駛員數(shù)據(jù)；每個訓(xùn)練樣本對應(yīng)的類別標(biāo)簽用于指示第一軌跡點的類別，類別標(biāo)簽為休息點標(biāo)簽、裝貨點標(biāo)簽或卸貨點標(biāo)簽；其次，將多個訓(xùn)練樣本輸入至初始裝卸點識別模型；最后，基于多個訓(xùn)練樣本分別對應(yīng)的類別標(biāo)簽，對初始裝卸點識別模型進行訓(xùn)練，直至滿足模型收斂條件，從而得到目標(biāo)裝卸點識別模型。在本技術(shù)中，目標(biāo)裝卸點識別模型的訓(xùn)練依賴于訓(xùn)練樣本包括的第一軌跡點的融合特征數(shù)據(jù)，第一軌跡點的融合特征數(shù)據(jù)通過綜合第一軌跡點的行程特征數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)特征數(shù)據(jù)從多維度描述第一軌跡點，提供了更全面的視角，有助于初始裝卸點識別模型更好地識別和學(xué)習(xí)不同類別軌跡點的特征，提高了目標(biāo)裝卸點識別模型的分類準確性，進而能夠在實際應(yīng)用中通過目標(biāo)裝卸點識別模型進行裝卸點識別時，有效提高裝卸點的識別準確度。