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　　1.本发明涉及地图采集技术领域，尤其涉及一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法及系统。

　　2.传统地图产业本质上是劳动密集型产业，所有数据的获取的方式，依旧是实地数据采集人员(外业)采集数据，室内处理人员(内业)处理数据。地图表现山川、河流、绿地等要素。主要用于显示，更新需求极低，可一次性获得。近几年出现了包括行车记录仪众包、ai辅助、内业外包等方式，但是本质上依旧摆脱不了劳动密集型的路径依赖。新兴市场基本上都没有类似经过类似中国的几十年工业化进程，导致低端人口工业素养极低，很难组织规模性内业外业团队。地图出海的核心矛盾就是，地图对劳动密集型工作的依赖和当地低工业素养人口之间的矛盾。电子地图作为步骑行导航的必备工具，地图的准确度和精度直接影响行驶的安全性。在实际应用中，道路状况经常发生变化，比如道路施工、交通标识改变等，如果使用的地图更新不及时，也会给车辆行驶带来安全隐患。

　　3.本技术发明人在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

　　4.现有技术中的基于步骑行对地图数据采集的精度低、实时更新速率较慢，进而影响用户体验感的技术问题。

　　5.本技术实施例通过提供一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法及系统，标定第一地图数据待采集区域；根据第一地图数据待采集区域，获得第一区域特征信息，并匹配第一数据采集方式；根据第一数据采集方式，获得第一数据采集主体集合，基于第一便携式集成设备，获得第一数据采集主体集合的第一上传数据集合；将第一上传数据集合输入地图数据校对信息库进行自动差分比对，获得第一比对结果；根据第一比对结果，对第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新。解决了现有技术中的基于步骑行对地图数据采集的精度低、实时更新速率较慢，进而影响用户体验感的技术问题。达到了基于步骑行对第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新，实现了地图数据更新的智能化、及时化，更新地图数据精准度高、速度快，测绘成本支出低，提升用户体验感的技术效果。

　　6.鉴于上述问题，本技术实施例提供一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法及系统。

　　7.第一方面，本技术提供了一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法，其中，所述方法包括：标定第一地图数据待采集区域；根据所述第一地图数据待采集区域，获得第一区域特征信息，并匹配第一数据采集方式；根据所述第一数据采集方式，获得第一数据采集主体集合，其中，所述第一数据采集主体集合服务于所述第一地图数据待采集区域；基于第一

　　便携式集成设备，获得所述第一数据采集主体集合的第一上传数据集合；将所述第一上传数据集合输入地图数据校对信息库进行自动差分比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新。

　　8.另一方面，本技术还提供了一种实现步骑行地图数据采集、更新的系统，其中，所述系统包括：第一标定单元，所述第一标定单元用于标定第一地图数据待采集区域；第一获得单元，所述第一获得单元用于根据所述第一地图数据待采集区域，获得第一区域特征信息，并匹配第一数据采集方式；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一数据采集方式，获得第一数据采集主体集合，其中，所述第一数据采集主体集合服务于所述第一地图数据待采集区域；第三获得单元，所述第三获得单元用于基于第一便携式集成设备，获得所述第一数据采集主体集合的第一上传数据集合；第四获得单元，所述第四获得单元用于将所述第一上传数据集合输入地图数据校对信息库进行自动差分比对，获得第一比对结果；第一执行单元，所述第一执行单元用于根据所述第一比对结果，对所述第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新。

　　9.另一方面，本技术实施例还提供了一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法及系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

　　10.本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

　　11.本技术实施例提供了一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法及系统，标定第一地图数据待采集区域；根据所述第一地图数据待采集区域，获得第一区域特征信息，并匹配第一数据采集方式；根据所述第一数据采集方式，获得第一数据采集主体集合，其中，所述第一数据采集主体集合服务于所述第一地图数据待采集区域；基于第一便携式集成设备，获得所述第一数据采集主体集合的第一上传数据集合；将所述第一上传数据集合输入地图数据校对信息库进行自动差分比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新。解决了现有技术中的基于步骑行对地图数据采集的精度低、实时更新速率较慢，进而影响用户体验感的技术问题。达到了基于步骑行对第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新，实现了地图数据更新的智能化、及时化，更新地图数据精准度高、速度快，测绘成本支出低，提升用户体验感的技术效果。

　　12.上述说明是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。

　　13.图1为本技术实施例一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法的流程示意图；

　　14.图2为本技术实施例一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法中对地图数据校对信息库进行更新的流程示意图；

　　15.图3为本技术实施例一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法中对所述第一规划路径进行更新的流程示意图；

　　16.图4为本技术实施例一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法及系统中获得第

　　17.图5为本技术实施例一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法中获得第一降维数据集的流程示意图；

　　18.图6为本技术实施例一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法中对校对子信息库进行更新管理的流程示意图；

　　19.图7为本技术实施例一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法中对poi数据集合进行特征分类的流程示意图；

　　20.图8为本技术实施例一种实现步骑行地图数据采集、更新的系统的结构示意图；

　　22.附图标记说明：第一标定单元11，第一获得单元12，第二获得单元13，第三获得单元14，第四获得单元15，第一执行单元16，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线.本技术实施例通过提供一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法及系统，解决了现有技术中的基于步骑行对地图数据采集的精度低、实时更新速率较慢，进而影响用户体验感的技术问题。达到了基于步骑行对第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新，实现了地图数据更新的智能化、及时化，更新地图数据精准度高、速度快，测绘成本支出低，提升用户体验感的技术效果。

　　24.下面，将参考附图详细的描述本技术的示例实施例，显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是本技术的全部实施例，应理解，本技术不受这里描述的示例实施例的限制。

　　26.传统地图产业本质上是劳动密集型产业，所有数据的获取的方式，依旧是实地数据采集人员(外业)采集数据，室内处理人员(内业)处理数据。地图表现山川、河流、绿地等要素。主要用于显示，更新需求极低，可一次性获得。近几年出现了包括行车记录仪众包、ai辅助、内业外包等方式，但是本质上依旧摆脱不了劳动密集型的路径依赖。新兴市场基本上都没有类似经过类似中国的几十年工业化进程，导致低端人口工业素养极低，很难组织规模性内业外业团队。地图出海的核心矛盾就是，地图对劳动密集型工作的依赖和当地低工业素养人口之间的矛盾。电子地图作为步骑行导航的必备工具，地图的准确度和精度直接影响行驶的安全性。在实际应用中，道路状况经常发生变化，比如道路施工、交通标识改变等，如果使用的地图更新不及时，也会给行驶带来安全隐患。

　　28.本技术提供了一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法，所述方法应用于实现步骑行地图数据采集、更新系统，其中，所述方法包括：标定第一地图数据待采集区域；根据所述第一地图数据待采集区域，获得第一区域特征信息，并匹配第一数据采集方式；根据所述第一数据采集方式，获得第一数据采集主体集合，其中，所述第一数据采集主体集合服务于所述第一地图数据待采集区域；基于第一便携式集成设备，获得所述第一数据采集主体集合的第一上传数据集合；将所述第一上传数据集合输入地图数据校对信息库进行自动差

　　分比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新。

　　29.在介绍了本技术基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本技术的各种非限制性的实施方式。

　　31.如图1所示，本技术实施例提供一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法，其中，所述方法包括：

　　33.步骤s200：根据所述第一地图数据待采集区域，获得第一区域特征信息，并匹配第一数据采集方式；

　　34.具体而言，所述地图(map)是按照一定的法则，科学地反映出自然和社会经济现象的分布特征及其相互关系。使用便携式设备对步骑行地图数据进行采集、更新，最基本的是清楚需要进行地图更新的目标区域，了解了目标区域才能更好的对该区域新增或者减少的商业街道、写字楼等poi信息进行采集并更新，因此，系统应获得地图的待采集区域，并对该区域进行标注，记为第一地图数据待采集区域。根据所述第一地图数据待采集区域，基于gps定位以及高精度设备，对待采集区域进行图像采集，根据采集的第一区域图像信息，进而对图片进行特征提取，获得第一区域特征信息。所述第一区域特征信息包括第一区域的地势信息、城势、地形、地貌、街道、分支小路、建筑楼宇、公共设施、商场商店以及住宅门址等地点。按照第一区域特征信息，对第一数据采集方式进行匹配。举例而言，若采集区域人口密度较高，无法进行大范围的地图采集，可基于众包方式进行采集，以ai驱动的自动测绘包括：任务发现、分发、定价，以共识博弈交叉验证机制，打造无人干预、全覆盖、准实时更新、自动制图的新一代互联网“活”地图，彻底消灭传统图商庞大的内外业测绘成本支出。比如高德淘金这个app，平台上发布需要采集数据的任务，如果你恰好可以方便完成，就可以领到不同金额的奖赏，进而可以减少测绘支出成本。

　　35.步骤s300：根据所述第一数据采集方式，获得第一数据采集主体集合，其中，所述第一数据采集主体集合服务于所述第一地图数据待采集区域；

　　36.具体而言，系统根据第一区域的特征信息，对第一数据采集方式进行匹配，采集方式不同，第一数据采集主体也不同。所述第一数据采集主体集合服务于所述第一地图数据待采集区域，可以保证数据采集主体对采集区域足够熟悉，进而确保采集数据的真实性。例如，对于商业街道、写字楼等人流量比较密集，或者不能通过车辆的区域，只能通过步行、骑行方式进行数据采集。而外卖骑手、送货上门服务的快递员，对商业街、写字楼等人口密度大的地形比较了解，可通过平台将数据采集任务众包给外卖骑手或快递员，对第一区域进行数据采集，上传到后台的数据，就需要进行处理，如果全部人工识别效率太低，而自动识别技术可以对其中的有效信息，比如：道路指示牌、限速标志、车道线标志、交通信号灯等，进行自动处理，提高了更新地图的速度，确保了采集数据的线：基于第一便携式集成设备，获得所述第一数据采集主体集合的第一上传数据集合；

　　39.步骤s410：根据所述第一便携式集成设备，获得所述第一地图数据待采集区域内

　　40.步骤s420：对所述第一poi图像信息、所述第一poi位置信息以及所述第一poi联系方式进行特征融合，生成第一poi数据特征集合；

　　41.步骤s430：以此类推，获得第二poi数据特征集合，直至获得第n poi数据特征集合；

　　42.步骤s440：根据所述第一poi数据特征集合直至所述第n poi数据特征集合，获得所述第一上传数据集合。

　　43.具体而言，所述第一便携式集成设备集成了ccd相机、激光仪、gps天线，可以实现同时进行高精度地图和三维影像采集。第一区域的数据采集主体，通过使用第一便携式集成设备，对所述第一地图数据待采集区域内的第一poi信息进行信息采集。所述第一poi就是指在地图上任何非地理意义的有意义的点：比如商店，酒吧，加油站，医院，车站等。所述第一poi信息包括第一poi的图像信息、位置信息以及联系方式信息等。数据采集主体对第一poi信息进行采集，进而获得其图像、位置以及联系方式等信息，并对第一poi进行特征融合，使所描述的特征拼接在一起，进行归纳整理，进而生成第一poi数据特征集合。依次对第二poi、第三poi直到第n poi进行数据采集，并对其特征进行融合，进而获得第二poi数据特征集合，直至获得第n poi数据特征集合，并将所述所有poi数据特征集合上传数据集合，采集数据信息量基数大，进而可以提高数据采集的精确度、数据多样性。

　　44.步骤s500：将所述第一上传数据集合输入地图数据校对信息库进行自动差分比对，获得第一比对结果；

　　45.步骤s600：根据所述第一比对结果，对所述第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新。

　　46.具体而言，第一区域的数据采集主体，通过使用第一便携式集成设备，对所述第一地图数据待采集区域内的第一poi信息进行信息采集，获得了所述第一数据采集主体集合的第一上传数据集合后，将所述第一上传数据集合输入地图数据校对信息库中，基于神经网络模型，对采集到的数据与地图数据校对信息库进行差分对比，从而获得对比结果。系统根据所述第一比对结果，对所述第一地图数据待采集区域的地图信息中有变动的地方进行数据采集、更新，实现了地图数据更新的智能化、及时化，使得更新地图的速度快，测绘成本支出降低。

　　48.步骤s710：根据所述第一数据采集主体集合，获得第一数据采集用户；

　　49.步骤s720：获得所述第一数据采集用户的历史配送轨迹热力信息集合；

　　50.步骤s730：基于时间信息作为横坐标x轴，所述历史配送轨迹热力信息集合作为纵坐标y轴，构建所述第一数据采集用户的配送轨迹热力趋势图；

　　51.步骤s740：对所述配送轨迹热力趋势图进行趋势分析，生成新增热力分布区域和骤减热力分布区域；

　　52.步骤s750：获得所述新增热力分布区域对应的新增poi信息、所述骤减热力分布区域对应的骤减poi信息；

　　53.步骤s760：根据所述新增poi信息和所述骤减poi信息对所述地图数据校对信息库进行更新。

　　54.具体而言，根据所述第一数据采集主体集合，从中进行匹配，进而获得第一数据采集用户，所述第一数据采集用户必须是对第一待采集区域十分熟悉，并服务于第一地图数据待采集区域，比如外卖骑手，对商业街、写字楼地形比较了解，可通过将数据采集任务众包给外卖骑手进行数据采集。与企业达成一致的外包、众包人员，需随身携带智能设备来记录自己的相关运动轨迹详情，进而获得第一数据采集用户的历史配送轨迹热力信息，将所有信息进行整理，形成历史配送轨迹热力信息集合。所述配送轨迹热力信息是指用户在第一区域活动时，经过次数较多的地点，轨迹热力会增强，而经过次数较少的地点，轨迹热力较弱，若发现不同时期的热力分布减弱或增强，则对这个地点进行重点采集。基于时间信息作为横坐标x轴，历史配送轨迹热力信息集合作为纵坐标y轴，构建所述第一数据采集用户的配送轨迹热力趋势图，对所述配送轨迹热力趋势图进行趋势分析，生成新增热力分布区域和骤减热力分布区域。分析用户行驶轨迹的热力图，如果某处突然增加了很多用户出行轨迹，或是某个路段的热力突然消失，很可能意味着新增道路或过期道路，这时就可以安排有针对性的采集，若发现地图数据库比对信息某个数据有误，也可以选择报错处理。系统根据用户提供的poi信息，对地图数据校对信息库进行更新，从而确保地图数据的线所示，本技术实施例步骤s800包括：

　　56.步骤s810：基于所述地图数据校对信息库，获得所述第一数据采集用户前往第一目的地的第一规划路径；

　　57.步骤s820：根据所述第一规划路径，获得预估通行数据，所述预估通行数据包括预估通行时间、预估通行岔路口信息；

　　58.步骤s830：基于所述第一便携式集成设备，获得所述第一数据采集用户前往所述第一目的地的实际通行时间、实际通行岔路口信息；

　　59.步骤s840：对所述实际通行时间、所述实际通行岔路口信息进行数据融合，生成实际行驶轨迹数据；

　　60.步骤s850：将所述实际行驶轨迹数据上传至所述地图数据校对信息库，并与所述预估通行数据进行自动差分比对，生成第一偏差数据；

　　62.步骤s870：若所述第一偏差数据不满足所述预设偏差阈值，根据所述实际行驶轨迹数据，对所述第一规划路径进行更新。

　　63.具体而言，系统基于地图数据校对信息库，确定待采集的路径信息。所述第一目的地的第一规划路径是指前往目的地系统进行的路径匹配。对第一规划路径匹配用户进行数据采集，基于神经网络模型，对路径的通行数据进行预估，从而得到预估通行数据。所述预估通行数据包括预估通行时间、预估通行岔路口信息。在前往目的地的路径开通后，用户基于便携式ccd相机、激光仪、gps天线等采集设备，对前往第一目的地的通行时间、通行岔路口信息进行数据采集，并将采集到的数据进行融合，生成实际行驶轨迹数据。将实际行驶轨迹数据上传至地图数据校对信息库，系统对各数据进行偏差值计算，进而获得第一偏差数据，并与预设偏差阈值进行比较。所述预设偏差阈值是根据历史偏差值数据而得到的。若第一偏差数据满足预设偏差阈值，则表明实际通行数据与预估通行数据相近，对第一规划路径不进行更新；若第一偏差数据不满足预设偏差阈值，则表明通行信息不一致，根据实际行

　　驶轨迹数据，快速找到需要进行更新的内容对所述第一规划路径进行更新，从而保证地图采集信息的准确性。

　　66.步骤s920：对所述第一特征数据集进行中心化处理，获得第二特征数据集；

　　68.步骤s940：对所述第一协方差矩阵进行运算，获得所述第一协方差矩阵的第一特征值和第一特征向量；

　　69.步骤s950：将所述第一特征数据集投影到所述第一特征向量，获得第一降维数据集，其中所述第一降维数据集为所述第一特征数据集降维之后获得的特征数据集。

　　70.具体而言，对第一上传数据集合的特征数据进行数值化处理，并构建特征数据集矩阵，获得所述第一特征数据集。继而对所述第一特征数据集中的各特征数据进行中心化处理，首先求解所述第一特征数据集中各特征的平均值，然后对于所有的样本，每一个特征都减去自身的均值，继而获得新的特征值，由新的特征值构成所述第二特征数据集，所述第二特征数据集为一数据矩阵。通过协方差公式：

　　对所述第二特征数据集进行运算，获得所述第二特征数据集的第一协方差矩阵。其中，为所述第二特征数据集中的特征数据；为该特征数据的平均值；为所述第二特征数据集中的样本数据总量。继而通过矩阵运算，求出所述第一协方差矩阵的特征值及特征向量，且每一特征值对应一个特征向量。在求出的所述第一特征向量中，选取最大的前k个特征值及其对应的特征向量，并将所述第一特征数据集中的原始特征投影到所选取的特征向量之上，得到降维之后的所述第一特征数据集。通过主成分分析法对数据库中的特征数据进行降维处理，在保证信息量的前提下，剔除冗余数据，使得数据库中特征数据的样本量减小，且降维后信息量损失最小，从而加快训练模型对于数据的运算速度。

　　步骤s1020：对所述poi数据集合进行特征分类，生成第一特征数据集合、第二特征数据集合直至第m特征数据集合；

　　步骤s1030：基于所述第一特征数据集合，构建第一地图数据校对子信息库，直至基于所述第m数据特征集合，构建第m地图数据校对子信息库；

　　步骤s1040：分别对所述第一地图数据校对子信息库直至所述第m地图数据校对子信息库进行更新管理。

　　具体而言，将所有的的地点彻底分布化、数据库化，获得地图数据校对信息库中的poi数据集合，首要涵盖大街两旁的饭馆、超市、酒店、银行，以及商场、写字楼、地标建筑等信息。对所述poi数据集合进行特征分类，基于欧氏距离，生成第一特征数据集合，依次计算从而获得第二特征数据集合直至第m特征数据集合，基于所述特征数据集合，根据第一特征数据集合、第二特征数据集合直至第m特征数据集合，构建相对应的第一地图数据校对子信息库，直至所述第m地图数据校对子信息库，用户对poi数据进行采集，将数据上传至系统，

　　通过进行自动差分比对，快速找到需要进行更新的内容，并对地图数据校对子信息库进行更新管理。通过对poi数据进行特征分类，使系统对需要更新的内容进行快速定位，实现对信息库的进一步管理。

　　步骤s1023：对所述n个样本点与所述k各中心点进行距离计算，获得欧式距离数据集；

　　步骤s1024：根据所述欧式距离数据集，获得poi分类数据集，所述poi分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离；

　　步骤s1025：根据所述poi分类数据集，获得第一分类结果，对所述poi数据集合进行特征分类。

　　具体而言，对所述poi数据集合进行特征分类，将每个poi数据定义为样本点，共计n个样本点，样本点在地图上是零散分布的，在样本点中选取k个中心点，k小于或等于n，基于欧式距离，计算n个样本点与所述k各中心点的距离。所述欧氏距离是指两点之间的直线距离，即最短距离。将到第一个k中心点最短的距离保存在在栅格数据里，并将距离第一个k中心点最短距离的poi进行整理，形成第一特征数据集合，以此类推，计算每一个样本点到k中心点的距离，根据欧式距离数据集，将所有poi都进行分类，从而获得第二特征数据集合直至第m特征数据集合，实现了对poi的管理分类，使系统对需要更新的内容进行快速定位，实现对信息库的进一步管理。

　　综上所述，本技术实施例所提供的一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法，具有如下技术效果：

　　1.本技术提供了一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法，所述方法应用于一种实现步骑行地图数据采集、更新的系统，其中，所述方法包括：标定第一地图数据待采集区域；根据所述第一地图数据待采集区域，获得第一区域特征信息，并匹配第一数据采集方式；根据所述第一数据采集方式，获得第一数据采集主体集合，其中，所述第一数据采集主体集合服务于所述第一地图数据待采集区域；基于第一便携式集成设备，获得所述第一数据采集主体集合的第一上传数据集合；将所述第一上传数据集合输入地图数据校对信息库进行自动差分比对，获得第一比对结果；根据所述第一比对结果，对所述第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新。解决了现有技术中的基于步骑行对地图数据采集的精度低、实时更新速率较慢，进而影响用户体验感的技术问题。达到了基于步骑行对第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新，实现了地图数据更新的智能化、及时化，更新地图数据精准度高、速度快，测绘成本支出低，提升用户体验感的技术效果。

　　2.通过主成分分析法对数据库中的特征数据进行降维处理，在保证信息量的前提下，剔除冗余数据，使得数据库中特征数据的样本量减小，且降维后信息量损失最小，从而加快训练模型对于数据的运算速度。

　　基于与前述实施例中一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法，同样发明构思，本发明还提供了一种实现步骑行地图数据采集、更新的系统，如图8所示，所述系统包括：

　　第一标定单元11，所述第一标定单元11用于标定第一地图数据待采集区域；

　　第一获得单元12，所述第一获得单元12用于根据所述第一地图数据待采集区域，获得第一区域特征信息，并匹配第一数据采集方式；

　　第二获得单元13，所述第二获得单元13用于根据所述第一数据采集方式，获得第一数据采集主体集合，其中，所述第一数据采集主体集合服务于所述第一地图数据待采集区域；

　　第三获得单元14，所述第三获得单元14用于基于第一便携式集成设备，获得所述第一数据采集主体集合的第一上传数据集合；

　　第四获得单元15，所述第四获得单元15用于将所述第一上传数据集合输入地图数据校对信息库进行自动差分比对，获得第一比对结果；

　　第一执行单元16，所述第一执行单元16用于根据所述第一比对结果，对所述第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新。

　　第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一数据采集主体集合，获得第一数据采集用户；

　　第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述第一数据采集用户的历史配送轨迹热力信息集合；

　　第一构建单元，所述第一构建单元用于基于时间信息作为横坐标x轴，所述历史配送轨迹热力信息集合作为纵坐标y轴，构建所述第一数据采集用户的配送轨迹热力趋势图；

　　第二执行单元，所述第二执行单元用于对所述配送轨迹热力趋势图进行趋势分析，生成新增热力分布区域和骤减热力分布区域；

　　第七获得单元，所述第七获得单元用于获得所述新增热力分布区域对应的新增poi信息、所述骤减热力分布区域对应的骤减poi信息；

　　第三执行单元，所述第三执行单元用于根据所述新增poi信息和所述骤减poi信息对所述地图数据校对信息库进行更新。

　　第八获得单元，所述第八获得单元用于基于所述地图数据校对信息库，获得所述第一数据采集用户前往第一目的地的第一规划路径；

　　第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第一规划路径，获得预估通行数据，所述预估通行数据包括预估通行时间、预估通行岔路口信息；

　　第十获得单元，所述第十获得单元用于基于所述第一便携式集成设备，获得所述第一数据采集用户前往所述第一目的地的实际通行时间、实际通行岔路口信息；

　　第四执行单元，所述第四执行单元用于对所述实际通行时间、所述实际通行岔路口信息进行数据融合，生成实际行驶轨迹数据；

　　第五执行单元，所述第五执行单元用于将所述实际行驶轨迹数据上传至所述地图数据校对信息库，并与所述预估通行数据进行自动差分比对，生成第一偏差数据；

　　第六执行单元，所述第六执行单元用于判断所述第一偏差数据是否满足预设偏差阈值；

　　第七执行单元，所述第七执行单元用于若所述第一偏差数据不满足所述预设偏差

　　第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第一便携式集成设备，获得所述第一地图数据待采集区域内的第一poi图像信息、第一poi位置信息以及第一poi联系方式；

　　第八执行单元，所述第八执行单元用于对所述第一poi图像信息、所述第一poi位置信息以及所述第一poi联系方式进行特征融合，生成第一poi数据特征集合；

　　第十二获得单元，所述第十二获得单元用于以此类推，获得第二poi数据特征集合，直至获得第n poi数据特征集合；

　　第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一poi数据特征集合直至所述第n poi数据特征集合，获得所述第一上传数据集合。

　　第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第一上传数据集合，获得第一特征数据集；

　　第十五获得单元，所述第十五获得单元用于对所述第一特征数据集进行中心化处理，获得第二特征数据集；

　　第十六获得单元，所述第十六获得单元用于获得所述第二特征数据集的第一协方差矩阵；

　　第十七获得单元，所述第十七获得单元用于对所述第一协方差矩阵进行运算，获得所述第一协方差矩阵的第一特征值和第一特征向量；

　　第十八获得单元，所述第十八获得单元用于将所述第一特征数据集投影到所述第一特征向量，获得第一降维数据集，其中所述第一降维数据集为所述第一特征数据集降维之后获得的特征数据集。

　　第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得所述地图数据校对信息库中的poi数据集合；

　　第九执行单元，所述第九执行单元用于对所述poi数据集合进行特征分类，生成第一特征数据集合、第二特征数据集合直至第m特征数据集合；

　　第二构建单元，所述第二构建单元用于基于所述第一特征数据集合，构建第一地图数据校对子信息库，直至基于所述第m数据特征集合，构建第m地图数据校对子信息库；

　　第十执行单元，所述第十执行单元用于分别对所述第一地图数据校对子信息库直至所述第m地图数据校对子信息库进行更新管理。

　　第十一执行单元，所述第十一执行单元用于将所述poi数据集合定义为n个样本点；

　　第十二执行单元，所述第十二执行单元用于基于所述n个样本点，随机选取k个中心点；

　　第十九获得单元，所述第十九获得单元用于对所述n个样本点与所述k各中心点进行距离计算，获得欧式距离数据集；

　　第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述欧式距离数据集，获得poi分类数据集，所述poi分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离；

　　第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述poi分类数据集，获得第一分类结果，对所述poi数据集合进行特征分类。

　　基于与前述实施例中一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法相同的发明构思，本技术实施例还提供了一种实现步骑行地图数据采集、更新的系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得系统以执行第一方面任一项所述的方法。

　　该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线可以通过总线相互连接；总线可以是外设部件互连标总线或扩展工业标准结构总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线可以是一个cpu，微处理器，asic，或一个或多个用于控制本技术方案程序执行的集成电路。通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网，无线局域网，有线可以是rom或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，ram或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器、只读光盘或其他光盘存储、光碟存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

　　其中，存储器301用于存储执行本技术方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本技术上述实施例提供的一种实现步骑行地图数据采集、更新的方法。

　　可选的，本技术实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本技术实施例对此不作具体限定。

　　本技术实施例解决了现有技术中的基于步骑行对地图数据采集的精度低、实时更新速率较慢，进而影响用户体验感的技术问题。达到了基于步骑行对第一地图数据待采集区域的地图信息进行数据采集、更新，实现了地图数据更新的智能化、及时化，更新地图数据精准度高、速度快，测绘成本支出低，提升用户体验感的技术效果。

　　本领域普通技术人员可以理解：本技术中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本技术实施例的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单

　　在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质、光介质、或者半导体介质等。

　　本技术实施例中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(asic)，现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

　　本技术实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于asic中，asic可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。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设备上，使得在计算机或其他可编程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。

　　尽管结合具体特征及其实施例对本技术进行了描述，显而易见的，在不脱离本技术的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。

　　相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本技术的示例性说明，且视为已覆盖本技术范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术意图包括这些改动和变型在内。

　　1.计算机网络安全 2.计算机仿线.网络安全；物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用