(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211053618.5 (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 合肥四维图新科技有限公司 地址 230088 安徽省合肥市高新区创新大 道2800号创新产业园二期F5 栋1001 (72)发明人 王辉　肖良富　张海洋　范争光　 宋向勃　 (74)专利代理 机构 北京晋德允升知识产权代理 有限公司 1 1623 专利代理师 王戈 (51)Int.Cl. G06F 16/23(2019.01) G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/29(2019.01) (54)发明名称 电子地图数据与地图采集数据的匹配方法、 装置及设备 (57)摘要 本说明书实施例中公开了一种电子地图数 据与地图采集数据的匹配方法、 装置及设备。 该 方案可以包括： 获取地图数据采集设备采集的地 图采集数据； 根据地图采集数据中的目标道路段 处的第一地图要素的相关数据， 和电子地图数据 中的目标道路段处的第二地图要素的相关数据， 确定地图要素数据集合； 根据地图要素数据集 合， 构建无向加权图； 从无向加权图中， 确定 出权 重值之和最大的第一目标完全子图， 得到电子地 图数据与地图采集数据之间的匹配结果。 如此， 提高了地图采集数据与电子地图数据的匹配结 果的准确性， 降低了匹配结果的准确性对地图数 据采集设备采集的绝对精度的依赖性。 权利要求书4页 说明书15页 附图2页 CN 115408410 A 2022.11.29 CN 115408410 A 1.一种电子地图数据与地图采集数据的匹配方法， 其特 征在于， 包括： 获取地图数据采集设备采集的地图采集数据； 根据所述地图采集数据中的目标道路段处的第 一地图要素的相关数据， 和电子地图数 据中的所述目标道路段处的第二 地图要素的相关数据， 确定地图要素 数据集合； 根据所述地图要素数据集合， 构建无向加权 图； 所述无向加权 图的顶点的权重值用于 反映所述顶点对应的所述第一地图要素与所述顶点对应的所述第二地图要素之间的相似 度； 所述无向加权图的连接边用于反映与所述连接边对应的两个顶点的地图要素位置 关系 之间的差异度位于预设差异度范围内； 所述地图要素位置 关系为任一顶点对应的所述第一 地图要素相对于所述任一顶点对应的所述第二 地图要素的位置关系； 从所述无向加权 图中， 确定出所述权重值之和最大的第一目标完全子 图， 得到所述电 子地图数据与所述 地图采集数据之间的匹配结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述地图要素数据集合， 构建无 向加权图， 具体包括： 针对任意一个所述第一地图要素， 从所述第二地图要素中， 确定出与所述第一地图要 素的要素类型相同的目标第二 地图要素； 若所述第一地图要素与任意一个所述目标第二地图要素之间的距离值位于预设距离 范围内， 则利用所述第一地图要 素与所述任意一个所述目标第二地图要 素构建所述无向加 权图中的一个顶点。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述地图要素数据集合， 构建无 向加权图， 具体包括： 针对所述无向加权图中的每个顶点， 根据 所述顶点对应的所述第 一地图要素的相关数 据和所述顶点对应的所述第二地图要 素的相关数据， 确定所述顶点对应的所述第一地图要 素和所述顶点对应的所述第二 地图要素之间的有向距离； 针对所述无向加权图中的任意两个顶点， 若所述任意两个顶点对应的所述有向距离之 间的差异度位于所述预设差异度范围内， 则在所述任意两个顶点之间构建一条所述连接 边。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述地图要素数据集合， 构建无 向加权图， 具体包括： 针对所述无向加权图中的任意一个顶点， 计算所述顶点对应的所述第 一地图要素和所 述顶点对应的所述第二 地图要素之间的地图要素属性相似度； 根据所述顶点对应的所述第 二地图要素的类别及长度中的至少一种， 计算所述顶点的 重要程度值； 计算所述 地图要素属性相似度与所述重要程度值之积， 得到所述顶点的权 重值。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述计算所述顶点对应的所述第 一地图要 素和所述顶点对应的所述第二 地图要素之间的地图要素属性相似度， 具体包括： 确定所述顶点对应的所述第一 地图要素 具有的目标属性； 针对每个所述目标属性， 采用与所述目标属性的类型对应的预设属性相似度计算规 则， 计算所述目标属性的目标属性相似度； 计算所述目标属性的目标属性相似度的平均值， 得到所述顶点对应的所述第 一地图要权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115408410 A 2素和所述顶点对应的所述第二 地图要素之间的地图要素属性相似度。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述采用与 所述目标属性的类型对应的预 设属性相似度计算 规则， 计算所述目标属性的目标属性相似度， 具体包括： 若所述目标属性的类型为连续型属性， 则根据所述顶点对应的所述第 一地图要素和所 述顶点对应的所述第二地图要 素之间的地图要素相似度， 确定所述目标属性的第一目标属 性相似度； 所述 地图要素相似度与所述第一目标属性相似度呈正相关； 若所述目标属性的类型为离散型属性， 则根据所述顶点对应的所述第 一地图要素的要 素类型与所述顶点对应的所述第二地图要 素的要素类型， 确定所述目标属性的第二目标属 性相似度； 当所述第二 目标属性相似度为第一预设值时， 所述顶点对应的所述第一地图要 素的要素类型与所述顶点对应的所述第二地图要 素的要素类型相同； 当所述第二目标属性 相似度为第二预设值时， 所述顶点对应的所述第一地图要 素的要素类型与所述顶点对应的 所述第二 地图要素的要素类型不同。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述顶点对应的所述第 二地图要 素的类别及长度中的至少一种， 计算所述顶点的重要程度值， 具体包括： 判断所述顶点对应的所述第一 地图要素 是否为点要素； 若所述顶点对应的所述第 一地图要素为点要素， 则确定所述顶点的重要程度值为第 三 预设值； 若所述顶点对应的所述第 一地图要素不为点要素， 则根据 所述顶点对应的所述第 二地 图要素的要素长度， 确定针对所述顶点的重要程度值； 所述顶点对应的所述第二地图要素 的要素长度与所述顶点的重要程度值呈正相关。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从所述无向加权 图中， 确定出所述权 重值之和最大的第一目标完全子图， 具体包括： 获取所述无向加权图中的各完全子图； 确定每个所述完全子图对应的各 所述顶点的权 重值之和； 从所述各完全子图中， 确定所述权 重值之和最大的第一目标完全子图。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述无向加权图中的各完全子 图， 具体包括： 针对所述无向加权图中的每 个顶点， 计算与所述顶点相连接的目标顶点的数量； 根据与所述顶点连接的所述目标顶点的数量， 以及所述顶点的所述权重值， 确定所述 顶点相对于所述目标集合中的其他顶点的被访问顺序； 所述目标集合为所述无向加权图中 的各所述顶点构成的集 合； 基于所述访 问顺序， 根据所述目标集合中的各顶点， 获取所述无向加权 图中的各完全 子图。 10.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述地图要素数据集合， 构建无 向加权图之后， 还 包括： 从所述无向加权 图中， 确定出第二目标完全子 图； 所述第二目标完全子 图为所述无向 加权图的各完全子图中， 权 重值之和仅小于所述第一目标完全子图的完全子图； 基于预设评估标准， 根据所述第一目标完全子 图和所述第二目标完全子 图， 得到针对 所述第一目标完全子图的评价结果； 所述评价结果用于反映所述第一目标完全子图和所述权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115408410 A 3