本技術(shù)涉及計算機(jī)，尤其涉及一種跑步路線推薦方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、悅跑是一種個性化的跑步活動，其核心理念在于通過精心選擇跑步環(huán)境，合理調(diào)整運(yùn)動強(qiáng)度以及注重身心愉悅感，以達(dá)到使個體在跑步過程中感到舒適、快樂且愉悅的目標(biāo)。隨著現(xiàn)代生活節(jié)奏的加快和健康意識的增強(qiáng)，越來越多的人選擇跑步作為一種主要的健身活動。目前大多數(shù)的跑步路線規(guī)劃方式往往基于距離、時間和效率等因素進(jìn)行推薦，但沒有考慮悅跑因素，用戶體驗較差。相關(guān)技術(shù)中，為提高用戶跑步的愉悅性，會考慮路線中環(huán)境、路況等悅跑因素對路線評分并進(jìn)行路線推薦，但不同用戶對于相同路線的愉悅感受不同，這種推薦方式并不適用于所有用戶，用戶可能對路線推薦的體驗感較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的主要目的在于提出一種跑步路線推薦方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在實(shí)現(xiàn)對用戶跑步路線的個性化推薦，提高用戶跑步體驗。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的一方面提出了一種跑步路線推薦方法，包括以下步驟：

3、響應(yīng)于目標(biāo)對象的第一推薦指令，獲取目標(biāo)對象輸入的起點(diǎn)位置、終點(diǎn)位置和對象信息；

4、根據(jù)所述起點(diǎn)位置和所述終點(diǎn)位置確定多條候選跑步路線；

5、根據(jù)所述對象信息選取對應(yīng)的個性化悅跑評分模型，其中，所述個性化悅跑評分模型通過統(tǒng)計分析所述目標(biāo)對象的路線評分?jǐn)?shù)據(jù)得到；

6、根據(jù)所述個性化悅跑評分模型對所述候選跑步路線進(jìn)行評分，得到所述候選跑步路線的悅跑評分；

7、根據(jù)多條所述候選跑步路線的悅跑評分確定推薦路線，并顯示所述推薦路線。

8、在一些實(shí)施例中，在所述響應(yīng)于目標(biāo)對象的第一推薦指令，獲取目標(biāo)對象輸入的起點(diǎn)位置、終點(diǎn)位置和對象信息的步驟之前，所述跑步路線推薦方法還包括以下步驟：

9、響應(yīng)于目標(biāo)對象的推薦模式選擇指令，確定對象推薦模式；

10、當(dāng)所述對象推薦模式為自定義推薦模式，則顯示參數(shù)輸入界面，以獲取第一推薦指令；

11、當(dāng)所述對象推薦模式為相似對象推薦模式，則確定第二推薦指令。

12、在一些實(shí)施例中，所述跑步路線推薦方法還包括以下步驟：

13、響應(yīng)于目標(biāo)對象的第二推薦指令，獲取所述目標(biāo)對象在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的歷史行為數(shù)據(jù)，其中，所述歷史行為數(shù)據(jù)包括歷史跑步路線和所述目標(biāo)對象對所述歷史跑步路線的第一評價結(jié)果；

14、根據(jù)所述歷史跑步路線確定相似對象，并獲取所述相似對象對所述歷史跑步路線的第二評價結(jié)果；

15、根據(jù)所述歷史跑步路線的第一評價結(jié)果和第二評價結(jié)果確定所述目標(biāo)對象對所述歷史跑步路線的偏好值；

16、根據(jù)多條歷史跑步路線的偏好值確定推薦路線，并顯示所述推薦路線。

17、在一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述歷史跑步路線的第一評價結(jié)果和第二評價結(jié)果確定所述目標(biāo)對象對所述歷史跑步路線的偏好值，包括以下步驟：

18、根據(jù)所述目標(biāo)對象對所有所述歷史跑步路線的第一評價結(jié)果和所述相似對象對所有所述歷史跑步路線的第二評價結(jié)果，確定所述目標(biāo)對象與所述相似對象之間的相似度；

19、根據(jù)所述目標(biāo)對象和所述相似對象之間的相似度確定所述相似對象對所述歷史跑步路線的相似權(quán)重；

20、根據(jù)所述相似對象對所述歷史跑步路線的相似權(quán)重和第二評價結(jié)果確定所述相似對象對所述歷史跑步路線的相似得分；

21、綜合所有相似對象對所述歷史跑步路線的相似得分得到所述目標(biāo)對象對所述歷史跑步路線的偏好值。

22、在一些實(shí)施例中，在所述根據(jù)所述對象信息選取對應(yīng)的個性化悅跑評分模型的步驟之前，所述跑步路線推薦方法還包括以下步驟：

23、根據(jù)所述對象信息判斷是否存儲有所述目標(biāo)對象的個性化悅跑評分模型；

24、當(dāng)存儲有所述目標(biāo)對象的個性化悅跑評分模型，則執(zhí)行根據(jù)所述對象信息選取對應(yīng)的個性化悅跑評分模型的步驟；

25、當(dāng)沒有存儲所述目標(biāo)對象的個性化悅跑評分模型，則獲取通用悅跑評分模型，并根據(jù)所述通用悅跑評分模型對所述候選跑步路線進(jìn)行評分以確定推薦結(jié)果。

26、在一些實(shí)施例中，所述個性化悅跑評分模型通過以下步驟得到：

27、獲取所述目標(biāo)對象的路線評分?jǐn)?shù)據(jù)，其中，所述路線評分?jǐn)?shù)據(jù)包括多條預(yù)設(shè)路線和所述目標(biāo)對象對所述預(yù)設(shè)路線的各個悅跑因素的評分值；

28、根據(jù)所述預(yù)設(shè)路線的第一影像數(shù)據(jù)確定各類景觀物的平均占比；

29、根據(jù)所述悅跑因素的評分值和所述景觀物的平均占比進(jìn)行相關(guān)性分析，得到所述景觀物與悅跑因素的相關(guān)性；

30、根據(jù)所述悅跑因素與各類所述景觀物的相關(guān)性確定所述悅跑因素的關(guān)鍵景觀特征；

31、根據(jù)所述悅跑因素的評分值和所述關(guān)鍵景觀特征確定悅跑因素的評分子模型；

32、根據(jù)各個所述悅跑因素的所述評分子模型確定個性化悅跑評分模型。

33、在一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述個性化悅跑評分模型對所述候選跑步路線進(jìn)行評分，得到所述候選跑步路線的悅跑評分，包括以下步驟：

34、獲取所述候選跑步路線的第二影像數(shù)據(jù)；

35、通過目標(biāo)檢測模型對所述第二影像數(shù)據(jù)進(jìn)行景觀物識別，得到景觀物的檢測結(jié)果；

36、根據(jù)所述檢測結(jié)果計算所述景觀物的像素占比；

37、將所有所述景觀物的像素占比輸入所述個性化悅跑評分模型，得到所述候選跑步路線的悅跑評分。

38、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的另一方面提出了一種跑步路線推薦系統(tǒng)，包括：

39、第一模塊，用于響應(yīng)于目標(biāo)對象的第一推薦指令，獲取目標(biāo)對象輸入的起點(diǎn)位置、終點(diǎn)位置和對象信息；

40、第二模塊，用于根據(jù)所述起點(diǎn)位置和所述終點(diǎn)位置確定多條候選跑步路線；

41、第三模塊，用于根據(jù)所述對象信息選取對應(yīng)的個性化悅跑評分模型，其中，所述個性化悅跑評分模型通過統(tǒng)計分析所述目標(biāo)對象的路線評分?jǐn)?shù)據(jù)得到；

42、第四模塊，用于根據(jù)所述個性化悅跑評分模型對所述候選跑步路線進(jìn)行評分，得到所述候選跑步路線的悅跑評分；

43、第五模塊，用于根據(jù)多條所述候選跑步路線的悅跑評分確定推薦路線，并顯示所述推薦路線。

44、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的另一方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器、處理器、存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的程序以及用于實(shí)現(xiàn)所述處理器和所述存儲器之間的連接通信的數(shù)據(jù)總線，所述程序被所述處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例所述的方法。

45、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實(shí)施例的另一方面提出了一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)為計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，用于計算機(jī)可讀存儲，所述存儲介質(zhì)存儲有一個或者多個程序，所述一個或者多個程序可被一個或者多個處理器執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例所述的方法。

46、本技術(shù)提出的跑步路線推薦方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其響應(yīng)于目標(biāo)對象的第一推薦指令，獲取目標(biāo)對象輸入的起點(diǎn)位置、終點(diǎn)位置和對象信息，根據(jù)起點(diǎn)位置和終點(diǎn)位置確定多條候選跑步路線，并根據(jù)對象信息選取對應(yīng)的個性化悅跑評分模型，該個性化悅跑評分模型通過統(tǒng)計分析目標(biāo)對象的路線評分?jǐn)?shù)據(jù)得到，能夠準(zhǔn)確體現(xiàn)用戶的個人偏好，然后根據(jù)個性化悅跑評分模型對候選跑步路線進(jìn)行評分得到候選跑步路線的悅跑評分，根據(jù)各條候選跑步路線的悅跑評分確定并顯示推薦路線。本技術(shù)充分挖掘用戶路線評分?jǐn)?shù)據(jù)中的用戶偏好信息，利用該信息構(gòu)建個性化悅跑評分模型，即使不同用戶對于同一悅跑因素也能分析個性化得分，實(shí)現(xiàn)對用戶跑步路線的個性化推薦，提高用戶跑步體驗。