本发明涉及人工智能，尤其涉及一种区域边界生成方法、装置、存储介质、电子设备及程序产品。
背景技术：
1、在城市规划、物流配送和地理信息系统中，准确识别和划分兴趣面(area ofinterset，aoi)边界为提高服务效率和资源关联具有重要意义。
2、在实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在以下技术问题：目前兴趣面边界一般可通过如下两种方式实现：其一为人工实地采集社区边界，以在地理信息系统中绘制社区所在兴趣面的边界，存在成本高、效率低的问题。其二为通过卫星读取自动识别建筑物的位置和边界，以生成兴趣面边界，由于卫星地图单一数据源导致边界识别准确度差的问题。
技术实现思路
1、本发明提供了一种区域边界生成方法、装置、存储介质、电子设备及程序产品，提高区域边界的准确性，降低区域边界的绘制成本。
2、根据本发明的一方面，提供了一种区域边界生成方法，包括：
3、获取预设时间段内的配送轨迹和配送信息，所述配送信息包括位置信息和时间信息；
4、基于所述配送信息中的位置信息确定待处理区域，基于所述配送信息中的时间信息对所述配送轨迹进行切分处理，得到所述待处理区域对应的轨迹图；
5、获取地图数据，将所述待处理区域的轨迹图和所述地图数据进行图像融合，得到融合数据；
6、基于边界生成模型对所述融合数据处理，得到所述待处理区域对应的区域边界。
7、可选的，所述配送信息中的位置信息包括妥投定位信息和/或配送对象的原始地址信息；
8、所述基于所述配送信息中的位置信息确定待处理区域，包括：基于实体识别模型对所述妥投定位信息和/或所述配送对象的原始地址信息进行实体词识别，得到实体位置信息；在所述实体位置信息中确定待处理区域。
9、可选的，所述配送轨迹包括时间戳和各所述时间戳对应的位置点数据；所述配送信息中的所述时间信息包括妥投时间戳；预设时间段内的配送轨迹为至少一个，任一所述配送轨迹对应至少一个所述配送信息；
10、所述基于所述配送信息中的时间信息对所述配送轨迹进行切分处理，得到所述待处理区域对应的轨迹图，包括：将所述待处理区域的区域信息与所述配送信息进行匹配，基于匹配成功的配送信息中的所述妥投时间戳确定每一所述配送轨迹在所述待处理区域内对应的起始时间戳和结束时间戳；基于每一所述配送轨迹在所述待处理区域内对应的所述起始时间戳和所述结束时间戳分别对每一所述配送轨迹进行切分处理，得到所述待处理区域对应的至少一个轨迹段；基于所述至少一个轨迹段生成所述待处理区域的轨迹图。
11、可选的，所述基于所述至少一个轨迹段生成所述待处理区域的轨迹图，包括：确定所述待处理区域的所述至少一个轨迹段形成的初始图像，对所述初始图像进行网格化处理；基于所述初始图像中每一网格中轨迹段数量确定所述网格中的像素数值，基于所述初始图像中每一网络的像素数值得到所述待处理区域的轨迹图。
12、可选的，所述融合数据包括四通道数据，所述四通道数据包括地图数据中三通道颜色数据和所述轨迹图中的像素数值。
13、可选的，在将所述待处理区域的轨迹图和所述地图数据进行图像融合之前，还包括：对所述待处理区域的轨迹图和所述地图数据进行对齐处理。
14、可选的，所述边界生成模型的训练方法包括：
15、创建生成器和判别器，对所述生成器和判别器进行训练，将训练好的生成器作为所述边界生成模型，其中，对所述生成器和判别器进行训练，包括：获取样本时间段内的配送轨迹和配送信息，基于所述样本时间段内的配送轨迹和配送信息生成至少一个样本区域的轨迹图，并基于所述至少一个样本区域的轨迹图分别与地图数据融合得到所述至少一个样本区域的融合数据；将所述样本区域的融合数据输入至所述生成器中，得到所述样本区域的预测边界；基于所述判别器对所述样本区域的预测边界和实际边界进行判定，得到判定结果，基于所述判定结果生成损失函数，基于所述损失函数对所述生成器和所述判别器进行模型参数调节。
16、根据本发明的另一方面，提供了一种区域边界生成装置，包括：
17、信息获取模块，用于获取预设时间段内的配送轨迹和配送信息，所述配送信息包括位置信息和时间信息；
18、轨迹图生成模块，用于基于所述配送信息中的位置信息确定待处理区域，基于所述配送信息中的时间信息对所述配送轨迹进行切分处理，得到所述待处理区域对应的轨迹图；
19、融合模块，用于获取地图数据，将所述待处理区域的轨迹图和所述地图数据进行图像融合，得到融合数据；
20、边界生成模块，用于基于边界生成模型对所述融合数据处理，得到所述待处理区域对应的区域边界。
21、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
22、至少一个处理器；以及
23、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
24、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的区域边界生成方法。
25、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的区域边界生成方法。
26、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本发明任一实施例所述的区域边界生成方法。
27、本发明实施例的技术方案，通过预设时间段内的配送信息识别待处理区域，以及通过配送信息和配送轨迹生成待处理区域的轨迹图，将待处理区域的轨迹图和待处理区域的地图数据融合，得到金融数据，通过轨迹图和地图数据的融合，提高了信息的多源性，减少了单一数据源导致的信息量导致信息不全部对边界准确性的影响。通过边界生成模型对融合数据进行分析处理，得到待处理区域的区域边界，实现自动化处理，降低了对人工的依赖，提高边界生成的自动化，降低了边界生成成本。
28、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种区域边界生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配送信息中的位置信息包括妥投定位信息和/或配送对象的原始地址信息；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配送轨迹包括时间戳和各所述时间戳对应的位置点数据；所述配送信息中的所述时间信息包括妥投时间戳；预设时间段内的配送轨迹为至少一个，任一所述配送轨迹对应至少一个所述配送信息；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个轨迹段生成所述待处理区域的轨迹图，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述融合数据包括四通道数据，所述四通道数据包括地图数据中三通道颜色数据和所述轨迹图中的像素数值。
6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，在将所述待处理区域的轨迹图和所述地图数据进行图像融合之前，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边界生成模型的训练方法包括：
8.一种区域边界生成装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的区域边界生成方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的区域边界生成方法。
