基于自适应学习算法的SUMO路网坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质

本发明提供一种基于自适应学习算法的SUMO路网坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据处理技术领域，所述方法包括：从路网数据中提取出节点信息、边缘信息与车道信息；基于节点信息，生成点几何对象；基于边缘信息，生成道路边缘的线几何对象；基于车道信息，生成面几何对象；使用融合多种异构机器学习算法的集成学习模型，将几何对象的二维坐标转换为WGS84空间坐标；若转换得到的WGS84空间坐标异常，则进行插值修复、基于预设几何约束进行修复，或者基于网络拓扑连通性进行修复；基于WGS84空间坐标，更新路网数据。本发明可以捕捉复杂路网的非线性变形，提高转换精度。