线路数据处理方法、装置、设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种线路数据处理方法和装置、一种电子设备和一种存储介质。

背景技术：

线路通常是指运动物体所经过的路线，不同的运载工具往往对应不同的线路，如公共汽车、长途汽车等往往对应客运线路，高铁列车、普通列车等往往对应铁路线路，飞机飞行也对应一定的航线，航线是飞机飞行的路线，也可称为空中交通线。

各种运载工具对应的服务提供方往往具有各自的线路，如各航空公司对应有一定的航线，针对所具有的航线设置航班。

但是，每个服务提供方通常是彼此独立提供服务的，如航空公司在各航线对应的航班、客流等各不相同，因此很难以确定各线路实际的情况，如客流量等，对于服务提供方合理布局造成一定的难度，而仅能够通过市场调研，主观评估来确定线路情况，准确率较低。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种线路数据处理方法，以提高线路分析的准确性。

相应的，本申请实施例还提供了一种线路数据处理装置、一种电子设备以及一种存储介质，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种线路数据处理方法，所述方法包括：从线路服务提供方的服务端获取线路数据；按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定；对目标线路的线路特征信息进行分析，得到所述目标线路的线路分析结果；依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具的调整信息，并反馈所述调整信息给对应的线路服务提供方的服务端。

本申请实施例还公开了一种线路数据处理方法，所述方法包括：从线路服务提供方的服务端获取线路数据，所述线路服务提供方包括航空类线路服务提供方；按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定；对目标航线的线路特征信息进行分析，得到所述目标航线的航线分析结果；接收目标线路服务提供方的服务端发送的调整请求；依据所述航线分析结果，确定所述目标航线对应的航线调整信息；反馈所述航线调整信息给对应的目标线路服务提供方的服务端。

本申请实施例还公开了一种线路数据处理装置，所述装置包括：数据获取模块，用于从线路服务提供方的服务端获取线路数据；特征提取模块，用于按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定；线路分析模块，用于对目标线路的线路特征信息进行分析，得到所述目标线路的线路分析结果；线路调整模块，用于依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具的调整信息，并反馈所述调整信息给对应的线路服务提供方的服务端。

本申请实施例还公开了一种线路数据处理装置，所述装置包括：获取模块，用于从线路服务提供方的服务端获取线路数据，所述线路服务提供方包括航空类线路服务提供方；线路提取模块，用于按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定；航线分析模块，用于对目标航线的线路特征信息进行分析，得到所述目标航线的航线分析结果；请求接收模块，用于接收目标线路服务提供方的服务端发送的调整请求；航线调整模块，用于依据所述航线分析结果，确定所述目标航线对应的航线调整信息；反馈模块，用于反馈所述航线调整信息给对应的目标线路服务提供方的服务端。

本申请实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器；和存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得所述处理器执行如本申请实施例中一个或多个所述的方法。

本申请实施例还公开了一个或多个机器可读介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得处理器执行如本申请实施例中一个或多个所述的方法。

与现有技术相比，本申请实施例包括以下优点：

在本申请实施例中，从线路服务提供方的服务端获取线路数据，从而能够提供大数据分析的数据基础，然后按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定；对目标线路的线路特征信息进行分析，得到所述目标线路的线路分析结果；基于大数据的线路提取特征并分析，能够准确的对各线路进行分析，再依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具的调整信息，并反馈所述调整信息给对应的线路服务提供方的服务端，合理的调整各线路对应的运载工具，提高分析、线路调整的准确性和合理性。

附图说明

图1是本申请实施例的一种线路评估处理示意图；

图2是本申请的一种线路数据处理方法实施例的步骤流程图；

图3是本申请的另一种线路数据处理方法实施例的步骤流程图；

图4是本申请的又一种线路数据处理方法实施例的步骤流程图；

图5是本申请的一种线路数据处理装置实施例的结构框图；

图6是本申请的一种线路数据处理装置可选实施例的结构框图；

图7是本申请的另一种线路数据处理装置实施例的结构框图；

图8是本申请一实施例提供的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

本申请实施例中可应用于航空、陆运、水运等运输领域，对运输领域提供大数据的支持，进行线路的评估和规划。不同运输方式对应一种或多种运载工具，例如陆运包括公路和铁路，公路的运载工具包括客运车辆和小型车如私家车、出租车等，铁路的运载工具包括高铁、动车、普通列车等，水运的运载工具包括轮船、游轮、摆渡船等，以上是人乘坐为例的运载工具，实际处理中还可包括运输货物的运载工具。不同的运输方式、运载工具可对应不同的线路服务提供方，如对于航空领域，各航空公司(简称航司)、机场公司可为线路服务提供方，又如对于铁路运输，通常铁路公司为线路服务提供方，对于公路运输，各公路客运公司、高速管理方等为线路服务提供方，对于水运领域，船舶公司可为线路服务提供方，另外一些票务服务方也可作为线路服务提供方，票务服务方指的是提供购票服务的服务方。

可从各线路服务提供方处获取数据，从而提供大数据的支持并进行分析，还能够将分析结果反馈给各线路服务提供方，从而为线路服务提供方提供数据服务。本申请实施例对于线路的分析可包括对于已有线路的评估、分析等，也可包括对未开辟线路的分析、规划，从而能够为各线路服务提供方提供数据支持，针对各线路进行规划以及运载工具的调整等处理。例如针对未开辟线路进行开辟与否的建议，针对给线路进行运载工具的排布、设置线路的优先级等，能够基于不同类型的线路服务提供方进行数据支持。其中，运载工具不同，线路类型也不同，与运载工具对应，所述线路类型包括以下至少一种：航空类、铁路类、公路类、水运类。

以航空、铁路等领域的线路的分析为例，如图1所示的线路分析处理示意图，由线路服务提供方提供数据，由线路分析系统进行分析，并向线路服务提供方的服务端反馈分析的结果、调整信息等。目前在航空类中，a航司、b航司有从长春和拉萨间的航线，而各航司均未开辟从长春和乌鲁木齐间的航线、长春和香港间的航线、乌鲁木齐和香港间的航线，在铁路类下，已开辟各地之间的线路。本申请实施例可基于航空、铁路等多种运输方式的数据进行大数据分析，对已开辟和未开辟线路进行分析，打破数据壁垒，为各种线路服务提供方提供分析结果、调整建议等，准确性较高。

在步骤102中，从线路服务提供方的服务端获取线路数据。可从各航空公司、票务平台、机场等线路服务提供方的服务端获取基础数据，也可从其他运输方式的线路服务提供方如铁路公司等的服务端获取数据，作为辅助数据以对航线进行分析。这些线路服务提供方可提供服务端的数据接口，从而可通过数据接口获取基础数据，该基础数据可称为线路数据，包括各起点和终点之间的线路信息。对于航空领域，该线路数据可以包括通过航空方式出行的线路数据，例如包括各航司各条航线的航班数据，每个航班的乘坐数据等，一个示例中，所述线路数据可包括机票数据、航空行程数据、航司数据等。例如可从票务提供方、航司等获取机票数据，可从航司、机场等获取航空行程数据、航司数据等。其中，基于实际的应用场景，可从一个或多个线路服务提供方的服务端获取数据，如针对某个线路服务提供方的线路分析和建议，可仅获取该线路服务提供方的线路数据进行处理，针对全网线路的分析，可从全网各线路服务提供方处获取线路数据。

其中，可定期从各线路服务提供方的服务端获取线路数据，也可实时或需要时进行获取，本申请实施例对此不作限制，可依据需求获取线路数据。对于预先获取线路数据方式，可存储到相应的数据库中，在需要进行分析时从数据库中提取相应的数据，并且数据库中预先存储的线路数据可设置相应的存储规则，如超期清理等，并且每次分析得到的分析结果也可进行存储，在需要时取出使用，例如每个季度、每年进行分析，则每个季度的分析结果可保留在年度分析时使用。

在另外的一些实施例中，其他运输方式对应的线路数据也可作为辅助数据，给目标运输方式提供参考数据，进行线路的分析。因此也可按照需求从其他运输方式对应线路服务提供方的服务端获取线路数据。在另外一些示例中，对于全局的各种运输方式的线路进行分析的过程中，可分别获取每种运输方式的线路数据进行分析，具体可依据需求确定。

以航空方式的线路数据为例，该线路数据包括机票数据、航空行程数据、航司数据。铁路方式为例，该线路数据包括火车票数据、铁路行程数据，铁路数据等。

其中，机票数据包括各航空公司各航班的机票数据，包括航班信息、机票数量、机票总价、机票平均价，以及不同等级机票的数量和价格信息等，当然针对每张机票数据也可包括：乘客的用户信息，如用户姓名、用户标识等数据，还可包括购买机票的票务平台的票务提供方信息等，以及对应飞机的飞机信息，如机型信息等。相应火车票数据为铁路公司各火车的火车票数据的各种信息。

航空行程数据指的是起点到终点的行程数据，可包起点到终点的各航班信息，如出发时间、达到时间等时间信息，航司信息、所使用飞机的飞机信息等。其中，航空行程数据指的是od(origin-destination，起点-终点)之间的运输线路的数据，可以理解为航空出行量等数据。火车行程数据为火车方式下从起点到终点的行程数据，包括从起点到终点的各列车信息。

航司数据指的是航空公司(简称航司)的各种数据，包括每个航司所具有的航线，各航线对应的航班信息，每个航班对应的航班信息等，还包括各航班对应的实际乘坐信息等，如指定航班的乘客数量，机票销售额等各种乘坐信息。铁路数据指的是铁路公司的各种数据，包括所具有的铁路线路、各线路的列车信息等。

从而可基于各个线路服务提供方所提供的与线路相关的各种数据，进行线路的分析，包括线路的流量、增长量等各种内容。在通过数据接口获取线路数据后，还可对数据进行清洗，过滤掉空数据，不符合数据规则的数据等。然后可基于线路数据的分析处理。

然后在步骤104中，按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息。线路通常是按照起点和终点确定的，因此对于线路数据的特征提取、分析处理等，往往也是按照线路进行处理。因此对于所获取的线路数据，可先按照线路划分数子集，每个线路对应一个数据集，对于每个线路的数据集，还可按照线路类型再进行划分，每个线路类型对应一个数据子集，从而可基于数据子集、数据集进行处理。其中，可对分别对每个数据子集中的线路数据进行特征提取，提取方式可按照相应的提取规则确定，如提取某些指定字段的数据，统计某些特征的数值等，得到某一线路下，各线路类型的线路特征信息。

一个可选实施例中，所述按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，包括：按照运载工具确定对应的线路类型，并确定时间范围；按照所述线路类型和时间范围对所述线路对应的线路数据进行筛选，确定对应的采样线路数据；对所述采样线路数据进行特征提取，得到所述线路对应至少一个线路类型的线路特征信息。

线路类型可按照运载工具确定，如飞机、火车、汽车，火车也可划分为高速列车(如高铁、动车组)和普通列车等。其中，不同的运载工具在起点和终点之间的实际线路时不同的，如飞机往往是按照航线飞行，汽车通常是在高速公路线路行驶，火车是在铁路线路行驶，此外，高速列车和普通列车也可能行驶在不同的铁路线路上，因此可按照运载工具划分线路类型。

对于特征的提取，还可按照时间进行处理，例如提取近一年、半年、3个月、一个月、一周的数据等，不同的时间范围也可统计不同的特征。如一周、一个月可能提取数量等特征，而半年、一年可能会提取增长量等特征。因此可选定所要提取特征的一个或多个时间范围，然后按照线路类型和时间范围对所述线路对应的线路数据进行筛选，确定对应的采样线路数据，再针对该采样数据，按照该线路类型和时间范围对应的提取规则进行特征提取，得到该线路类型下的线路特征信息，则针对所提取的线路，可得到至少一个线路类型的线路特征信息。

一个可选实施例中，所述对所述采样线路数据进行特征提取，得到所述线路对应至少一个线路类型的线路特征信息，包括：按照线路类型确定至少一个特征维度；对所述采样线路数据按照至少一个特征维度进行特征提取，得到所述线路对应至少一个线路类型的线路特征信息。针对每个线路类型，可确定要提取的特征维度，如用户维度、票据维度、增长维度、数量维度等，可对采样线路数据按照至少一个特征维度进行特征提取，得到每个特征维度下的线路特征信息，得到所述线路在每个线路类型下的多个特征维度的线路特征信息。

其中，以航空运输方式为例，所述特征维度可包括以下至少一种：用户维度，机场维度，成交量维度，成交额维度，增长率维度。可指定时间范围，如30天、60天、180天等，或者指定最近一个月、一个季度、半年、一年等为时间范围，然后在按照该时间范围、特征维度提取对应线路数据的特征，如提取机票数据、航空行程数据、航司数据中，指定时间范围、特征类型下的特征。

如对于用户维度，可以按照用户维度对线路数据进行特征提取，提取旅客信息，包括旅客数量等。其中，可统计该在指定时间范围内该线路对应的用户数量信息，例如确定线路每天(或其他时间范围)、每个航班的乘客数量，又如确定该线路在设定时间段(如30天、60天、180等)的乘客数量等，乘客数量也就是乘坐航班的用户数量。例如，可以先从航空行程数据中提取该航线对应各航班信息，并确定需要统计的时间范围，然后按照时间范围查询对应航班的机票数据，确定该航班对应的旅客数量，得到该时间范围内航班的用户数量；或者从航空行程数据中提取指定时间范围内航线对应的航班信息，按照所述航班信息查询机票数据，确定所述指定时间范围内线路对应航班的乘客数量等。例如提取指定od最近30天，60天，180天，360天的乘客数量等。

对于机场维度，可提取指定地点或区域范围等的机场数量，如统计中国各城市的机场数量，该机场数量可以直接获取，也可基于各行程数据、航司数据等统计得到。

对于成交量维度，可针对该线路，可从航空行程数据中提取对应各航班信息，然后按照该航班信息查询航司数据，确定指定时间内所述线路对应各航班的成交量信息。其中，成交量是一种供需的表现，指一个时间单位内对某项交易成交的数量，对于航空领域，成交量可依据航班所销售机票的数量确定，如提取出指定od之间最近30天，60天，180天，360天的成交数量，又如提取指定od之间每个航班每天的成交数量等。

对于成交额维度，通常成交额指的是成交金额总数，可以提取线路对应的成交额作为航空特征信息，其中，可从航空行程数据中提取线路对应各航班信息，然后按照该航班信息查询航司数据，确定指定时间内所述线路对应各航班的成交信息，包括每个机票的费用信息如机票金额等，例如一个示例中可将每张机票的费用累加得到，在另外一些示例中可计算出每个航班对应所售机票的平均费用，通过平均费用和成交量可计算出成交额，从而可提取指定od之间每个航班每天的成交额，或者提取出指定od之间最近30天，60天，180天，360天的成交额等。其中，对于成交量的提取可按照上述成交量维度的提取方式类似，从航空行程数据中提取指定时间范围内线路对应的航班信息，按照所述航班信息查询航司数据，确定所述指定时间范围内线路对应航班的成交量信息和机票的费用信息，如每张机票的费用，又如该航班机票的平均费用等。

对于增长率维度，增长率可为成交额、成交量、乘客数量的增长率等，具体可依据需求确定，其中，可确定多于一个指定时间范围内线路对应的成交额、成交量、乘客数量，然后依据所述多于一个指定时间范围内线路对应的线路特征信息，确定对应的增长率信息，所述增长率信息包括至少一项：乘客数量增长率、成交量增长率、成交额增长率；在提取上述用户数量、成交量、成交额等航空特征信息之后，可按照时间先后顺序确定对应的增长率，如每个月、每季度、半年、一年的增长额等，其中增长额可依据需求确定，如确定每个月(季度、年)比上个月(季度、年)的增长，或者该月(季度)比上一年同期的增长等。

上述以线路数据中的航空出行数据的特征，从多个维度提取航空的线路特征信息，实际处理中还可依据需求确定所需的航空特征信息，本申请实施例对此不做限制。上述航空的线路特征信息可用于评价航空公司已有航线的价值，如航空公司自身已有航线的价值，又如其他航空公司的航线的价值等。

在另外一些实施例中，有些起点和终点之间还没有开辟航线，这些航线可基于已有的其他线路类型的线路特征信息进行分析、辅助评估，例如通过铁路火车运输方式评估该线路的价值，从而确定是否开通航线。

对于火车的方式，其维度除了上述用户维度、成交量维度等，还可包括流量维度，其中，用户在乘坐火车时会通过手机、平板电脑等移动设备上网，因此还可通过流量维度评估该线路对应的用户情况，进而评估航线的价值。

本申请实施例中，所述对所述指定时间范围内所述线路对应的线路数据，从至少一个维度提取对应的线路特征信息的步骤包括以下至少一项：

从火车行程数据中提取指定时间范围内线路对应的列车信息，按照所述列车信息查询火车票数据，确定所述指定时间范围内线路对应火车的乘客数量；其中，可从火车行程数据中提取指定时间范围内线路对应的列车信息，可以按照该指定时间范围和线路对火车行程数据进行提取，得到对应的列车信息，在依据该列车信息查询指定时间范围、线路对应的火车票数据，可以确定出一个或多个列车以及各列车所销售的车票数据，从而得到该指定时间范围内线路对应火车的乘客数量。如提取指定od最近30天，60天，180天，360天内乘坐火车的乘客数量等。

从火车行程数据中提取指定时间范围内线路对应的列车信息，按照所述列车信息查询铁路数据，确定所述指定时间范围内线路对应火车的成交量信息；其中，可从火车行程数据中提取指定时间范围内线路对应的列车信息，可以按照该指定时间范围和线路对火车行程数据进行提取，得到对应的列车信息，在依据该列车信息查询指定时间范围、线路对应的铁路数据，得到一个或多个列车以及各列车所销售的车票数据，从而得到指定时间范围内线路对应火车的成交量信息，如提取指定od在最近30天，60天，180天，360天所销售的车票数量等。

从火车行程数据中提取指定时间范围内线路对应的列车信息，按照所述列车信息查询铁路数据，确定所述指定时间范围内线路对应火车的移动信令信息。其中，可从火车行程数据中提取指定时间范围内线路对应的列车信息，可以按照该指定时间范围和线路对火车行程数据进行提取，得到对应的列车信息，在依据该列车信息查询指定时间范围、线路对应的铁路数据，得到乘客使用移动设备的移动信令信息，又如确定各列车沿途的基站信息，基于基站确定乘客使用移动设备的移动信令信息等。

从而可基于实际的线路类型对对应的线路数据进行特性提取，获取所需的各种线路特征信息。

在另外的一些示例中，由于不同线路类型的线路数据通常是由不同的线路服务提供方处获取的，因此还可在获取到线路数据后，按照线路服务提供方进行特征提取，对于提取的数据再按照线路进行聚类，得到各线路在各线路类型下的线路特征信息。该线路特征信息可以保住该线路所具有的特征，如用户量、距离等。

步骤106，对目标线路的线路特征信息进行分析，得到所述目标线路的线路分析结果。

可以按照特征对线路进行分析，所分析内容可依据线路服务提供方的需求确定，如分析线路的年度用户数量、增长量、营业额等，又如分析线路所提供的服务种类等，或者对于未开辟的线路预估该线路可能的用户量等，从而进行业务服务的规划等，基于该线路特征信息可分到所需的各种线路分析结果。以航空领域为例，可对目标航线的线路特征信息进行分析，得到所述目标航线的航线分析结果。

本申请一个可选实施例中，对目标线路的线路特征信息进行分析，得到所述目标线路的线路分析结果，包括：确定目标线路和目标线路类型；按照目标线路类型对所述目标线路的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果。可确定目标线路和目标线路类型，其中，目标线路类型对应的目标线路可以为已开辟线路，也可为未开辟线路，或者针对不同的线路服务提供方而言，有些线路提供方提供来该线路的服务，而有写线路服务提供方没有提供该线路的服务，具体可依据需求确定。

在确定出目标线路和目标线路类型后，可对该目标线路的线路特征信息进行线路分析，其中包括针对目标线路对应的所述目标线路类型的线路特征信息进行线路分析，也包括采用其他线路类型的线路特征进行分析，来辅助目标线路的分析或者预估目标线路的情况等，得到所需的线路分析结果。对于上述基于特征的线路分析，也可通过监督学习等机器学习方式进分析。

一个可选实施例中，所述按照目标线路类型对所述目标线路的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果，包括：通过监督学习的方式对所述目标线路对应目标线路类型的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果。所述通过监督学习的方式对所述目标线路对应目标线路类型的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果，包括：将所述目标线路对应目标线路类型的线路特征信息输入第一线路分析器中，得到所述第一线路分析器输出的线路分析结果，其中，所述第一线路分析器通过监督学习方式训练得到。

其中，在进行分析之前可先训练所需的线路分析器，该线路分析器为通过机器学习方式训练的分析器，线路分析器也可称为线路分析模型、线路映射信息、线路数据集合等，通过对数学模型进行训练得到，例如采用极端梯度提升(extremegradientboosting，xgboost)模型、决策树模型等监督学习模型等进行训练得到第一线路分析器，或者无监督学习方式训练第二线路分析器等。其中，数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型，数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系，采用数学语言，概括地或近似地表述出的一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的某种系统的纯关系结构。数学模型可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程、积分方程或统计学方程及其组合，通过这些方程定量地或定性地描述系统各变量之间的相互关系或因果关系。除了用方程描述的数学模型外，还有用其他数学工具，如代数、几何、拓扑、数理逻辑等描述的模型。数学模型描述的是系统的行为和特征而不是系统的实际结构。

针对监督学习的训练，可从历史数据中提取线路特征信息，提取方式与上述步骤104中类似，从历史数据中提取各线路在各线路类型下的历史线路特征信息，将历史线路特征信息作为训练数据，将训练数据输入到监督学习的数学模型中进行模型训练，得到对应的第一线路分析器。其中，将训练数据中的历史线路特征信息输入到所选取的数学模型后，可得到对应的输出数据，如输出数据某一指定评价信息的分值，又如输出数据为某一分类结果或分类结果的分值等等，然后可基于损失函数、后向传播等方式对输出数据进行计算，调整该数学模型的参数，直到得到的输出数据满足相应模型分析标准，如满足一定的阈值等，可得到所需的第一线路分析器。如分析结果为一定时间对应的成交总额、用户数量等。

在训练得到第一线路分析器之后可进行线路特征信息的分析，因此可将步骤104提取的目标线路对应的目标线路类型下的线路特征信息输入到该第一线路分析器中，通过第一线路分析器进行处理，可得到对应的航线评价信息，如一年的成交总额、每月的客流量等分析结果，以及平均票价、运载工具数量、时间分布等各种分析结果。可基于该线路特征信息进行航线的评估。如图1中，目前a航司、b航司有从长春和拉萨间的航线，可基于该a航司、b航司的航空出行数据进行特征提取以及航线分析，从而确定该长春和拉萨间的航线的航线评价分值为s2。

在另外的一些实施例中，线路在某些目标线路类型下没有开辟，则可通过其他线路类型的特征来对目标线路类型的结果进行估计，分析在目标线路类型下的可能性并提出建议等。可通过无监督学习的方式对线路特征信息进行线路分析，确定对应的线路分析结果。其中，无监督学习也是机器学习的一种方式，其与监督学习的差别在于训练数据没有标记，将训练数据输入到无监督学习的数学模型后，该数学模型可自动进行学习，如通过聚类分析等方式进行无监督学习。

本申请一个可选实施例中，所述按照目标线路类型对所述目标线路的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果，包括：通过无监督学习的方式对所述目标线路对应其他线路类型的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果，所述其他线路类型包括除所述目标线路类型之外的线路类型。所述通过监督学习的方式对所述目标线路对应其他线路类型的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下所述线路类型的线路分析结果，包括：将所述目标线路对应其他线路类型的线路特征信息输入第二线路分析器中，得到所述第二线路分析器输出的线路分析结果，其中，所述第二线路分析器器通过无监督学习方式训练得到。

对于无监督学习的方式，可基于历史数据得到历史线路特征信息，其特征提取步骤与上述步骤104类似，然后可将历史线路特征信息输入到无监督学习的数学模型中，通过处理得到该od之间的分析结果，并通过奖惩机制对该数学模型进行反馈，不断的训练和调整模型，直到得到满足相应模型分析的标准，得到对应的第二线路分析器。而后在步骤106中可将线路特征信息输入到该第二线路分析器中，得到对应的线路分析结果。如图1中，目前各航司均未开辟从长春和乌鲁木齐间的航线、长春和香港间的航线、乌鲁木齐和香港间的航线，可基于火车等运输方式进行线路数据的特征提取以及分析处理，从而确定该长春和乌鲁木齐间的航线的航线评价分值为s1，长春和香港间的航线的航线评价分值为s3，乌鲁木齐和香港间的航线的航线评价分值为s4，将各评价分值作为线路分析结果，后续可基于该评价分值确定是否要开辟该航线，以及航线对应的航班班次推荐等。

并且，对于没有开辟的航线、铁路等线路，还可基于转机、区间的其他线路类型的特征进行分析，得到线路分析结果，该线路分析结果可用于确定是否开辟相应的线路等，上述以火车为例，实际上还可结合多种交通方式相结合的分析，本申请实施例对此不作限制。

一个示例中，第二线路分析器的输出是一个线路的综合评分，该综合评分y＝w1*第一线路特征+w2*第二线路特征+w3*第三线路特征；其中，w1,w2,w3为各线路特征所占的权重，可通过实验测试确定。则通过对多个线路特征的加权计算，可得到该线路的综合评分作为线路分析结果。

以应用于铁路特征的分析为例，该综合评分y＝w1*火车票人数+w2*火车票销售额+w3*手机信令流量。则基于铁路方式对应的线路特征信息可衡量航空、公路等方式对应未开辟该线路的情况下，该线路对于其他线路类型对应的估计结果，给其他方式是否开辟该线路提供建议。

步骤108，依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具的调整信息，并反馈所述调整信息给对应的线路服务提供方的服务端。

在通过监督学习、无监督学习等方式对线路进行分析后，可得到线路分析结果，然后可依据该线路分析结果确定目标线路对应运载工具的调整信息。其中，该线路分析结果可用于确定线路的价值，如包括线路的客流量、线路对应的票价、运营成本、收益，以及客户增长情况等。因此基于该线路分析结果，可对各线路服务提供方对应的线路、运载工具等的调整，包括多种角度的调整，例如对于某些类型下未开辟的线路，可基于线路分析结果确定是否开辟线路，又如对于某些类型下已经开辟的线路，可以基于该线路分析结果进行运载工具的布局、线路的优先级排布以及线路对应定价的处理。

一个示例中，所述依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具进行调整信息，包括：依据所述线路类型对应的线路分析结果，对所述目标线路对应的运载工具进行布局，确定对应的工具排布信息。在进行运载工具的布局时，可确定对应线路类型的线路服务提供方，如航空类对应的航司，公路类对应的运输公司等，从而针对线路类型下选定的线路服务提供方针对目标线路，按照线路分析结果进行运载工具的布局，包括对运载工具的班次排布、运行时间规划等，针对不同的类型还对应有不用的布局，例如针对航空类可布局直达、经停、中转等排布，针对经停、中转还要确定对应的经停位置，中转位置以及中转航班等，还包括航班的型号，不同型号的航班对应运载用户的数量不同。又如，对于铁路类，可确定高铁、普通列车等各类型列车的班次事件、中间停靠的车站等，各列车可运载用户的数量等，从而基于对运载工具的布局，可得到工具排布信息，包括工具型号、班次信息、停靠信息、运载用户数量等各种信息，得到对应线路服务提供方在一定时间(如每天、每周、每月)的工具排布信息，包括单独目标线路的工具排布信息，以及全网线路的工具排布信息等。

另一个示例中，所述依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具进行调整信息，包括：依据所述线路类型对应的线路分析结果，制定所述目标线路对应的费用信息。针对每个线路类型对应的线路分析结果，可确定该线路在一定时间内的票价、成本、收益等各种费用信息，以及客流量等流量信息，因此可基于该线路分析结果指定目标线路的费用信息，如指定不同型号的运载工具对应的票价，也包括运载工具下不同等级座位的票价等，还可指定目标线路下运载工具不同行驶时长、停靠站对应的票价等费用信息，以及在一定时间内票务的促销等信息，从而能够基于线路分析结果动态调整运载工具的费用信息，合理安排线路的规划。

另一个示例中，所述依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具进行调整信息，包括：依据所述线路分析结果，开辟对应线路类型的目标线路；确定所述目标线路对应的运载工具的工具排布信息。本申请实施例中，针对某些运载工具未开辟的线路，或者某些线路服务提供方未开辟的线路，可基于其他运载工具对应线路类型的特征或其他线路服务提供方在该运载工具对应线路类型的特征进行该目标线路的分析，从而能够基于全网的数据提供数据基础。相应的，针对某一线路类型未开辟的线路，或者某个运载工具对应线路服务提供方的未开辟线路，可基于该线路分析结果确定是否能够开辟该线路，开辟线路对应估计的客流量等，需要这类线路开辟分析的线路服务提供方也可设置相应的开辟规则，满足一定开辟规则即可针对该线路服务提供方提供开辟线路的建议，例如估计客流量达到一定用户阈值等，然后可确定开辟该线路类型对应的目标线路，并且可基于该线路分析结果对该目标线路进行布局，确定运载工具对应的工具排布信息，如班次细腻，每个班次对应运载工具的型号，线路时长信息、核载用户数量，票价等信息，还可包括估计的用户数量、收益等信息。

另一个示例中，所述依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具进行调整信息，包括：依据多个目标线路的线路分析结果，对所述多个目标线路进行排序，得到线路排序结果；依据所述线路排序结果，配置对应运载工具的优先级信息。针对每个线路服务提供方，其通过在所服务的线路类型下会为多个线路提供服务，因此针对每个线路服务提供方，也可进行其全网线路的排序并设置线路的优先级等信息，可将该线路服务提供方全网的线路按照对应的线路分析结果进行排序，其中可按照分析结果中的一项内容或多项内容的加权结果进行排序，具体可依据需求确定，从而得到线路排序结果，然后按照线路排序结果可确定线路的优先级信息，并且可配置为线路分配运载工具的优先级信息等，例如各种型号的运载工具提供给各线路的优先级信息等，从而能够基于线路分析智能的优先级的设置以及运载工具的配置等。

在上述各实施例的基础上，本申请实施例还提供了一种线路数据分析方法，能够基于线路服务提供方的数据为基础，通过大数据分析线路的特征，为各个线路服务提供方提供相应的帮助。

参照图2，示出了本申请实施例的一种线路数据分析方法实施例的步骤流程图。

步骤202，从线路服务提供方的服务端获取线路数据。线路服务提供方可为一个或多个，具体可依据需求、应用场景等确定，例如对于自身线路的分析，则可由该线路服务提供方的服务端提供线路数据，对于全网的线路进行分析，则可由全网线路服务提供方的服务端提供线路数据。

步骤204，按照运载工具确定对应的线路类型，并确定时间范围。

步骤206，按照所述线路类型和时间范围对所述线路对应的线路数据进行筛选，确定对应的采样线路数据。

步骤208，对所述采样线路数据进行特征提取，得到所述线路对应至少一个线路类型的线路特征信息。

其中，对所述采样线路数据进行特征提取，得到所述线路对应至少一个线路类型的线路特征信息，包括：按照线路类型确定至少一个特征维度；对所述采样线路数据按照至少一个特征维度进行特征提取，得到所述线路对应至少一个线路类型的线路特征信息。

步骤210，确定目标线路和目标线路类型。

步骤212，按照目标线路类型对所述目标线路的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果。

一个可选实施例中，所述按照目标线路类型对所述目标线路的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果，包括：通过监督学习的方式对所述目标线路对应目标线路类型的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果。进一步包括：将所述目标线路对应目标线路类型的线路特征信息输入第一线路分析器中，得到所述第一线路分析器输出的线路分析结果，其中，所述第一线路分析器通过监督学习方式训练得到。

另一个可选实施例中，所述按照目标线路类型对所述目标线路的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果，包括：通过无监督学习的方式对所述目标线路对应其他线路类型的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果，所述其他线路类型包括除所述目标线路类型之外的线路类型。进一步包括：将所述目标线路对应其他线路类型的线路特征信息输入第二线路分析器中，得到所述第二线路分析器输出的线路分析结果，其中，所述第二线路分析器器通过无监督学习方式训练得到。

步骤214，依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具进行调整信息。

一个示例中，依据所述线路类型对应的线路分析结果，对所述目标线路对应的运载工具进行布局，确定对应的工具排布信息。

另一个示例中，依据所述线路类型对应的线路分析结果，制定所述目标线路对应的费用信息。

另一个示例中，依据所述线路分析结果，开辟对应线路类型的目标线路；确定所述目标线路对应的运载工具的工具排布信息。

另一个示例中，依据多个目标线路的线路分析结果，对所述多个目标线路进行排序，得到线路排序结果；依据所述线路排序结果，配置对应运载工具的优先级信息。

在本申请的一些可选实施例中，系统预先基于各类型的线路服务提供方的线路数据，进行特征提取，可得到各种线路类型对应的线路特征信息，还可基于线路特征信息训练线路分析器，得到第一线路分析器和第二线路分析器。从而能够基于线路分析器提供针对线路的分析服务，还可基于分析结果确定线路相关的调整信息，提供建议给线路服务提供方。因此在一些场景中，还可配置线路分析界面，该线路分析结果参数设置控件，通过参数设置控件可进行线路分析参数的设置，如设置线路类型、所需线路特征信息的时间范围等，还可设置所需的特征类型、所需分析的结果类型等，从而基于对参数的设置调用相应的线路特征信息，并采用对应的线路分析器进行分析，得到相应的线路分析结果。线路服务提供方可设置直接返回线路分析结果，基于该线路分析结果自行进行所需的分析。也可设置需要的调整建议类型，基于该调整建议类型和线路分析结果，可进一步分析线路调整信息后显示，使得用户能够获取所需的线路调整信息。

从而通过上述数据提取以及分析的过程，本申请实施例可实现对得到分析以及调整，以航空领域为例，可对航线价值进行多方面评估，包括航司现有航线的价值评估；本航司没有而其他航司有的航线价值评估；以及，所有航司均未开辟的航线的价值评估。

对于已开辟线路，也可从销售额等角度考虑，将预测各个线路未来一年的成交总额作为目标，将通过特征工程处理所提取的线路特征信息作为影响因素，构建预测模型，从而得到每个航线的价值。

对于未开辟的线路可采用其他线路类型的线路特征信息，而后通过无监督学习的方式进行经验评估，从而得到线路价值等线路分析结果。

通过分析处理可得到线路分析结果如航线评价值等，然后可基于线路分析结果进行对应线路的分析、调整，并且可反馈给各线路服务提供方的服务端，线路服务提供方可依据该线路调整信息进行业务处理。如航司可依据该航线评价信息的评价结果确定是否需要开辟新航线，又如是否需要关闭某些航线以及对不同的航线所采用的促销的业务处理。

在上述实施例的基础上，本申请实施例还提供了一种航线处理方法，能够对本航司已有航线，或本航司没有航线而其他航司具有航线进行评价。

参照图3，示出了本申请的一种航线处理方法实施例的步骤流程图。

步骤302，从线路服务提供方的服务端获取线路数据，所述线路服务提供方包括航空类线路服务提供方。

步骤304，按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息。其中，可选择起点和终点，确定对应的目标航线等。

步骤306，针对已开辟航线，将所述目标航线对应航空类的线路特征信息输入第一线路分析器中，得到所述第一线路分析器输出的航线分析结果，其中，所述第一线路分析器通过监督学习方式训练得到。

步骤308，针对未开辟航线，将所述目标航线对应其他线路类型的线路特征信息输入第二线路分析器中，得到所述第二线路分析器输出的航线分析结果，其中，所述其他线路类型包括除所述航空类之外的线路类型，所述第二线路分析器通过监督学习方式训练得到。

步骤310，接收目标线路服务提供方的服务端发送的调整请求。

步骤312，依据所述航线分析结果，确定所述目标航线对应的航线调整信息。

步骤314，反馈所述航线调整信息给对应的目标线路服务提供方的服务端。

所述依据所述航线分析结果，确定所述目标航线对应的航线调整信息，包括以下至少一种：

依据所述航线分析结果对所述目标线路服务提供方的航班进行布局，确定对应的航班排布信息；

依据所述航线分析结果，确定所述目标线路服务提供方的航班推荐信息；

依据所述航线分析结果，指定所述目标线路服务提供方对应的票价等级信息；

按照所述目标线路服务提供方的多个目标航线的线路分析结果，确定对应的航线排序结果；依据所述航线排序结果，配置对应的航线优先级信息。

本申请各实施例的步骤与上述实施例类似，具体可参照上述实施例的描述。

在上述实施例的基础上，本申请实施例还可以线路为出发点，对于线路服务提供方已有线路进行分析，对于线路服务提供方没有开辟的线路进行预测。

参照图4，示出了本申请的又一种航线处理方法实施例的步骤流程图。

步骤402，依据起点和终点，确定目标线路和线路类型。可以选择起点和终点来线路，然后对线路进行分析。

步骤404，判断所述目标线路是否具有所述线路类型的线路特征信息；若是，即具有所述线路类型的线路特征信息，可执行步骤406；若否，即不具有所述线路类型的线路特征信息，可执行步骤408。

步骤406，通过第一方式分析和所述线路类型的线路特征信息，对所述目标线路进行分析，得到对应的线路分析结果。

其中，第一分析方式可包括监督学习的方式，因此可通过第一线路分析器对所述线路类型的线路特征信息进行分析，得到对应的线路分析结果。

步骤408，通过第二方式和所述其他线路类型的线路特征信息，对所述目标线路进行分析，得到对应的线路分析结果。

其中，第二分析方式可包括无监督学习的方式，因此可通过第二线路分析器对所述其他线路类型的线路特征信息进行分析，得到对应的线路分析结果。

本申请各实施例的步骤与上述实施例类似，具体可参照上述实施例的描述。

本申请实施例可以大数据为依托，进行各种线路类型所对应线路分析和调整，结合第三方全行业线路数据，通过数据集成，更加全面的对航线、铁路线路等各类型线路进行价值评估、特征分析。并且能够从行业所面临的实际问题出发，通过机器学习预测和经验等多角度进行算法建模，实现航线价值评估。

相比于目前所采用的市场调研，主观评估方式，本申请实施例可进行客观的数据化的评估、分析、调整线路。该线路分析系统可构造评估引擎，依托公共运输方式，在大数据基础上，构建线路价值评估算法，从而从全市场角度为航空公司提供一种量化的线路分析处理方法。可以作为线路服务提供方未来发展战略的重要任务之一，即通过线路价值评估、分析进行线路的规划，从而确定未来的收益及市场竞争力。

本申请实施例的线路分析是在智能数据产品公共出行项目基础上，进行的线路服务提供方数据化产品孵化，该算法主要是基于大数据，自主研发，通过api接口方式为线路服务提供方等合作伙伴提供产品服务。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。

在上述实施例的基础上，本实施例还提供了一种线路数据处理装置，应用于终端设备、服务器等电子设备中。

参照图5，示出了本申请的一种线路数据处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

数据获取模块502，用于从线路服务提供方的服务端获取线路数据。

特征提取模块504，用于按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定。

线路分析模块506，用于对目标线路的线路特征信息进行分析，得到所述目标线路的线路分析结果。

线路调整模块508，用于依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具的调整信息，并反馈所述调整信息给对应的线路服务提供方的服务端。

综上，从多个线路服务提供方的服务端获取线路数据，从而能够提供大数据分析的数据基础，然后按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定；对目标线路的线路特征信息进行分析，得到所述目标线路的线路分析结果；基于大数据的线路提取特征并分析，能够准确的对各线路进行分析，再依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具的调整信息，并反馈所述调整信息给对应的线路服务提供方的服务端，合理的调整各线路对应的运载工具，提高分析、线路调整的准确性和合理性。

参照图6，示出了本申请的一种线路数据处理装置可选实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

数据获取模块502，用于从线路服务提供方的服务端获取线路数据。

特征提取模块504，用于按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定。

线路分析模块506，用于对目标线路的线路特征信息进行分析，得到所述目标线路的线路分析结果。

线路调整模块508，用于依据所述线路分析结果，确定所述目标线路对应的运载工具的调整信息，并反馈所述调整信息给对应的线路服务提供方的服务端。

其中，所述特征提取模块504，包括：数据确定子模块5042和提取子模块5044；

所述数据确定子模块5042，用于按照运载工具确定对应的线路类型，并确定时间范围；按照所述线路类型和时间范围对所述线路对应的线路数据进行筛选，确定对应的采样线路数据.

所述提取子模块5044，用于对所述采样线路数据进行特征提取，得到所述线路对应至少一个线路类型的线路特征信息。

所述提取子模块5044，用于按照线路类型确定至少一个特征维度；对所述采样线路数据按照至少一个特征维度进行特征提取，得到所述线路对应至少一个线路类型的线路特征信息。

所述线路分析模块506，用于确定目标线路和目标线路类型；按照目标线路类型对所述目标线路的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果。

可选的，所述线路分析模块506包括：第一分析子模块5062和第二分析子模块5064，其中：

所述第一分析子模块5062，用于通过监督学习的方式对所述目标线路对应目标线路类型的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果。

所述第二分析子模块5064，用于通过无监督学习的方式对所述目标线路对应其他线路类型的线路特征信息进行线路分析，确定目标线路下目标线路类型的线路分析结果，所述其他线路类型包括除所述目标线路类型之外的线路类型。

可选的，所述第一分析子模块5062，用于将所述目标线路对应目标线路类型的线路特征信息输入第一线路分析器中，得到所述第一线路分析器输出的线路分析结果，其中，所述第一线路分析器通过监督学习方式训练得到。

所述第二分析子模块5064，用于将所述目标线路对应其他线路类型的线路特征信息输入第二线路分析器中，得到所述第二线路分析器输出的线路分析结果，其中，所述第二线路分析器器通过无监督学习方式训练得到。

所述线路调整模块508，包括：布局子模块5082、制定子模块5084、开辟子模块5086和优先级设置子模块5088，其中：

所述布局子模块5082，用于依据所述线路类型对应的线路分析结果，对所述目标线路对应的运载工具进行布局，确定对应的工具排布信息。

所述制定子模块5084，用于依据所述线路类型对应的线路分析结果，制定所述目标线路对应的费用信息。

所述开辟子模块5086，用于依据所述线路分析结果，开辟对应线路类型的目标线路；确定所述目标线路对应的运载工具的工具排布信息。

所述优先级设置子模块5088，用于依据多个目标线路的线路分析结果，对所述多个目标线路进行排序，得到线路排序结果；依据所述线路排序结果，配置对应运载工具的优先级信息。

所述线路类型包括以下至少一种：航空类、铁路类、公路类、水运类。

在上述实施例的基础上，本实施例还提供了一种线路数据处理装置，应用于航空领域的终端设备、服务器等电子设备中。

参照图7，示出了本申请的另一种线路数据处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

获取模块702，用于从线路服务提供方的服务端获取线路数据，所述线路服务提供方包括航空类线路服务提供方。

线路提取模块704，用于按照线路对所述线路数据进行特征提取，确定对应线路的线路特征信息，其中，所述线路依据起点和终点确定。

航线分析模块706，用于对目标航线的线路特征信息进行分析，得到所述目标航线的航线分析结果。

请求接收模块708，用于接收目标线路服务提供方的服务端发送的调整请求。

航线调整模块710，用于依据所述航线分析结果，确定所述目标航线对应的航线调整信息。

反馈模块712，用于反馈所述航线调整信息给对应的目标线路服务提供方的服务端。

一个可选实施例中，所述航线分析模块706，用于针对已开辟航线，将所述目标航线对应航空类的线路特征信息输入第一线路分析器中，得到所述第一线路分析器输出的航线分析结果，其中，所述第一线路分析器通过监督学习方式训练得到。

另一个可选实施例中，所述航线分析模块706，用于针对未开辟航线，将所述目标航线对应其他线路类型的线路特征信息输入第二线路分析器中，得到所述第二线路分析器输出的航线分析结果，其中，所述其他线路类型包括除所述航空类之外的线路类型，所述第二线路分析器通过监督学习方式训练得到。

所述航线调整模块710，用于依据所述航线分析结果对所述目标线路服务提供方的航班进行布局，确定对应的航班排布信息；和/或，依据所述航线分析结果，确定所述目标线路服务提供方的航班推荐信息；和/或，依据所述航线分析结果，指定所述目标线路服务提供方对应的票价等级信息。和/或，按照所述目标线路服务提供方的多个目标航线的线路分析结果，确定对应的航线排序结果；依据所述航线排序结果，配置对应的航线优先级信息。

本申请实施例可以大数据为依托，进行各种线路类型所对应线路分析和调整，结合第三方全行业线路数据，通过数据集成，更加全面的对航线、铁路线路等各类型线路进行价值评估、特征分析。并且能够从行业所面临的实际问题出发，通过机器学习预测和经验等多角度进行算法建模，实现航线价值评估。

相比于目前所采用的市场调研，主观评估方式，本申请实施例可进行客观的数据化的评估、分析、调整线路。该线路分析系统可构造评估引擎，依托公共运输方式，在大数据基础上，构建线路价值评估算法，从而从全市场角度为航空公司提供一种量化的线路分析处理方法。可以作为线路服务提供方未来发展战略的重要任务之一，即通过线路价值评估、分析进行线路的规划，从而确定未来的收益及市场竞争力。

本申请实施例的线路分析是在智能数据产品公共出行项目基础上，进行的线路服务提供方数据化产品孵化，该算法主要是基于大数据，自主研发，通过api接口方式为线路服务提供方等合作伙伴提供产品服务。

本申请实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本申请实施例中各方法步骤的指令(instructions)。

本申请实施例提供了一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。本申请实施例中，所述电子设备包括终端设备、服务器(集群)等各类型的设备。

本公开的实施例可被实现为使用任意适当的硬件，固件，软件，或及其任意组合进行想要的配置的装置，该装置可包括终端设备、服务器(集群)等电子设备。图8示意性地示出了可被用于实现本申请中所述的各个实施例的示例性装置800。

对于一个实施例，图8示出了示例性装置800，该装置具有一个或多个处理器802、被耦合到(一个或多个)处理器802中的至少一个的控制模块(芯片组)804、被耦合到控制模块804的存储器806、被耦合到控制模块804的非易失性存储器(nvm)/存储设备808、被耦合到控制模块804的一个或多个输入/输出设备810，以及被耦合到控制模块804的网络接口812。

处理器802可包括一个或多个单核或多核处理器，处理器802可包括通用处理器或专用处理器(例如图形处理器、应用处理器、基频处理器等)的任意组合。在一些实施例中，装置800能够作为本申请实施例中所述终端设备、服务器(集群)等设备。

在一些实施例中，装置800可包括具有指令814的一个或多个计算机可读介质(例如，存储器806或nvm/存储设备808)以及与该一个或多个计算机可读介质相合并被配置为执行指令814以实现模块从而执行本公开中所述的动作的一个或多个处理器802。

对于一个实施例，控制模块804可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器802中的至少一个和/或与控制模块804通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。

控制模块804可包括存储器控制器模块，以向存储器806提供接口。存储器控制器模块可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。

存储器806可被用于例如为装置800加载和存储数据和/或指令814。对于一个实施例，存储器806可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的dram。在一些实施例中，存储器806可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(ddr4sdram)。

对于一个实施例，控制模块804可包括一个或多个输入/输出控制器，以向nvm/存储设备808及(一个或多个)输入/输出设备810提供接口。

例如，nvm/存储设备808可被用于存储数据和/或指令814。nvm/存储设备808可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(hdd)、一个或多个光盘(cd)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(dvd)驱动器)。

nvm/存储设备808可包括在物理上作为装置800被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问可不必作为该设备的一部分。例如，nvm/存储设备808可通过网络经由(一个或多个)输入/输出设备810进行访问。

(一个或多个)输入/输出设备810可为装置800提供接口以与任意其他适当的设备通信，输入/输出设备810可以包括通信组件、音频组件、传感器组件等。网络接口812可为装置800提供接口以通过一个或多个网络通信，装置800可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信，例如接入基于通信标准的无线网络，如wifi、2g、3g、4g、5g等，或它们的组合进行无线通信。

对于一个实施例，(一个或多个)处理器802中的至少一个可与控制模块804的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器802中的至少一个可与控制模块804的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装(sip)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器802中的至少一个可与控制模块804的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器802中的至少一个可与控制模块804的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统(soc)。

在各个实施例中，装置800可以但不限于是：服务器、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)等终端设备。在各个实施例中，装置800可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，装置800包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(lcd)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(asic)和扬声器。

其中，检测装置中可采用主控芯片作为处理器或控制模块，传感器数据、位置信息等存储到存储器或nvm/存储设备中，传感器组可作为输入/输出设备，通信接口可包括网络接口。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本申请所提供的一种线路数据处理方法和装置，一种电子设备和一种存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。