[发明专利]出行方式识别系统、方法、装置及模型训练方法、装置在审
| 申请号： | 201910994735.3 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110728459A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 刘冬梅;查文斌;张劲泉;张晓亮;赵琳;郭宇奇;侯德藻;汪林;王文静;王海鹏;乔国梁;丁丽媛;王晶 | 申请（专利权）人： | 交通运输部公路科学研究所 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11250 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李博洋 |
| 地址： | 100088*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种出行方式识别系统、方法、装置及模型训练方法、装置，该系统包括，卷积神经网络、基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络、级联层、输出层；卷积神经网络用于根据输入数据生成第一轨迹信息；基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络用于根据输入数据生成第二轨迹信息，第二轨迹信息包括加权向前轨迹信息和加权向后轨迹信息；级联层用于将第一轨迹信息和第二轨迹信息级联，并将级联后的第一轨迹信息和第二轨迹信息输入输出层；输出层用于根据级联后的第一轨迹信息和第二轨迹信息生成识别结果。该系统将各轨迹数据分配不同的权重，使系统对数据进行识别时减小无关数据带来的影响，提高了系统对轨迹信息处理的效率与准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 轨迹信息 级联 输出层 记忆神经网络 卷积神经网络 注意力机制 加权 出行方式识别 轨迹数据 模型训练 信息处理 减小 权重 向后 分配 | ||
【主权项】：
1.一种出行方式识别系统，其特征在于，包括，卷积神经网络、基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络、级联层、输出层；/n所述卷积神经网络用于根据输入数据生成第一轨迹信息；/n所述基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络用于根据所述输入数据生成第二轨迹信息，所述第二轨迹信息包括加权向前轨迹信息和加权向后轨迹信息；/n所述级联层用于将所述第一轨迹信息和所述第二轨迹信息级联，并将级联后的第一轨迹信息和第二轨迹信息输入所述输出层；/n所述输出层用于根据所述级联后的第一轨迹信息和第二轨迹信息生成识别结果。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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