区域确定方法、装置、设备及介质与流程

文档序号:37237366发布日期:2024-03-06 16:59阅读:14来源:国知局
区域确定方法、装置、设备及介质与流程

本技术属于智慧旅游产品,尤其涉及一种区域确定方法、装置、设备及介质。


背景技术:

1、现实生活中,用户经常通过文字搜索选择合适的旅游地点,但是对于一些用户自己也不知道名字的景区,这种情况下用户显然无法提供有效的文字信息进行搜索。另外,在用户所选择某些目的地可能受到管控的情况下,用户的出行计划也会受到影响。


技术实现思路

1、本技术实施例提供一种区域确定方法、装置、设备及介质,能够提供可靠的出行计划,避免用户的出行计划受到影响。

2、第一方面,本技术实施例提供一种区域确定方法,方法包括:

3、获取多个区域的区域对象信息和区域实际感染信息,区域对象信息包括区域对象总数量、第一目标对象的对象数量以及第二目标对象的对象数量,第一目标对象表征区域内具有疾病传染风险的对象,第二目标对象表征预设时间内经过预设管控区域的对象;

4、针对多个区域中的每个区域,基于区域对应的区域对象总数量以及第一目标对象的对象数量,确定区域对应的第一预测感染率;

5、将区域对应的第二目标对象的对象数量输入感染预测模型,确定区域对应的第二预测感染率;

6、基于区域对应的目标感染率,从多个区域中确定目标感染率小于预设阈值的目标区域,目标感染率是基于区域实际感染信息、第一预测感染率和第二预测感染率确定的。

7、在第一方面的一种可选的实施方式中,第一目标对象包括至少两个具有不同感染等级的对象;

8、基于区域对应的区域对象总数量以及第一目标对象的对象数量,确定区域对应的第一预测感染率,包括:

9、针对至少两个对象中的每个对象,将对象的对象数量输入疾病感染模型,得到对象的对象数量变化率;

10、基于第一预设权重对至少两个对象分别对象数量变化率进行加权求和处理,得到区域对应的第一预测感染率。

11、在第一方面的一种可选的实施方式中,区域实际感染信息包括实际感染率;

12、基于区域对应的目标感染率,从多个区域中确定目标感染率小于预设阈值的目标区域,包括:

13、确定第一预测感染率与实际感染率之间的差值为第一差值;

14、确定第二预测感染率与实际感染率之间的差值为第二差值;

15、基于第二预设权重对第一差值和第二差值进行加权求和处理,得到目标感染率;

16、从多个区域中确定目标感染率小于预设阈值的目标区域。

17、在第一方面的一种可选的实施方式中,其特征在于,在获取多个区域的区域对象信息之前,方法还包括:

18、获取第一图像,第一图像包括多个图像区域,并确定多个图像区域中每个图像区域对应的多个像素点的像素点信息,像素点信息包括像素点阶数和像素点灰度值,第一图像是基于用户输入的待处理图像确定的;

19、针对多个图像区域中的每个图像区域,基于像素点信息,从图像区域所包括的多个像素点中确定像素点阶数和像素点灰度值均为最大值的第一特征点,得到多个第一特征点;

20、从预设图像库中筛选得到目标图像,并确定目标图像对应的区域,目标图像对应的多个第二特征点的像素点阶数与多个第一特征点的像素点阶数匹配,目标图像与第一图像的相似度大于预设值,预设图像库包括多张图像及其每张图像对应的区域标签。

21、在第一方面的一种可选的实施方式中,获取第一图像,包括:

22、获取用户输入的待处理图像,待处理图像包括畸变图像;

23、将待处理图像所包括的畸变图像输入图像校正模型,通过图像校正模型对畸变图像进行畸变校正处理,以得到畸变校正后的第一图像。

24、在第一方面的一种可选的实施方式中,获取第一图像,包括:

25、获取用户输入的待处理图像,待处理图像包括至少两张图像,每张图像包括至少一个特征点;

26、基于至少两张图像中每张图像的至少一个特征点,对至少两张图像进行配准,并对至少两张图像进行透视变换处理,以得到处理后的至少两张图像;

27、对至少两张图像进行拼接处理,得到第一图像。

28、在第一方面的一种可选的实施方式中,在将待处理图像所包括的畸变图像输入图像校正模型,通过图像校正模型对畸变图像进行畸变校正处理,以得到畸变校正后的第一图像之前,方法还包括:

29、获取多张待训练图像,每张待训练包括多个像素距离,每个像素距离包括待训练图像所包括的每个像素点距离像素中心点之间的距离;

30、针对每张待训练图像,基于预设的第一像素距离和第二像素距离之间的映射关系,更改待训练图像中所包括的多个像素距离,得到与待训练图像对应的畸变仿真图像,第一像素点距离为无畸变图像的像素距离,第二像素距离为畸变图像对应的像素距离;

31、确定畸变仿真图像为训练样本,并确定畸变仿真图像对应的待训练图像为标签结果,得到多个训练样本及其每个训练样本对应的标签结果;

32、基于多个训练样本及其每个训练样本对应的标签结果对预设的图像校正模型进行训练,以得到训练后的图像校正模型。

33、第二方面,本技术实施例提供了一种区域确定装置,该装置包括:

34、获取模块,用于获取多个区域的区域对象信息和区域实际感染信息,区域对象信息包括区域对象总数量、第一目标对象的对象数量以及第二目标对象的对象数量,第一目标对象表征区域内具有疾病传染风险的对象,第二目标对象表征预设时间内经过预设管控区域的对象;

35、确定模块,用于针对多个区域中的每个区域,基于区域对应的区域对象总数量以及第一目标对象的对象数量,确定区域对应的第一预测感染率;

36、确定模块,还用于将区域对应的第二目标对象的对象数量输入感染预测模型,确定区域对应的第二预测感染率;

37、确定模块,还用于基于区域对应的目标感染率,从多个区域中确定目标感染率小于预设阈值的目标区域,目标感染率是基于区域实际感染信息、第一预测感染率和第二预测感染率。

38、第三方面,提供一种电子设备,包括:存储器,用于存储计算机程序指令;处理器,用于读取并运行存储器中存储的计算机程序指令,以执行第一方面中任一可选的实施方式提供的区域确定方法。

39、第四方面,提供一种计算机存储介质,计算机存储介质上存储有计算机程序指令,计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面中的任一可选的实施方式提供的区域确定方法。

40、第五方面,提供一种计算机程序产品,计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备执行实现第一方面中的任一可选的实施方式提供的区域确定方法。

41、在本技术实施例中,能够获取多个区域的区域对象信息和区域实际感染信息,由于该区域对象信息可以包括区域对象总数量、第一目标对象的对象数量以及第二目标对象的对象数量,基于此,通过针对多个区域中的每个区域,基于该区域对应的区域总数量和第一目标对象的对象数量,确定该区域对应的第一预测感染率,并将区域对应的第二目标对象的对象数量输入感染预测模型,确定该区域对应的第二预测感染率,进而可以基于区域对应的目标感染率,从多个区域中确定目标感染率小于预设阈值的目标区域,其中,目标感染率可以是基于区域实际感染信息、第一预测感染率和第二预测感染率确定的。如此,考虑到了各个区域的疾病感染率,进而可以从多个区域中筛选得到满足用户出行需要的区域,进而可以避免用户的出行受到影响。

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