[发明专利]模型训练方法、行驶轨迹异常性检测方法、装置和介质有效
| 申请号： | 202011057432.8 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112329815B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 董蒲;曹阳;张金区;缪梓敬 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 常柯阳 |
| 地址： | 510631 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人工智能模型训练方法、车辆行驶轨迹异常性检测方法、装置和存储介质，人工智能模型训练方法包括以轨迹网格序列和轨迹图像分别作为第一人工智能模型和第二人工智能模型的输入，获取输出的序列特征和图像特征，获取分类器输出的异常性检测结果，对第一人工智能模型和第二人工智能模型的参数执行反向计算等步骤。通过训练第一人工智能模型和第二人工智能模型，可以使得第一人工智能模型和第二人工智能模型学习到车辆行驶轨迹的宏观信息和微观信息，当应用第一人工智能模型和第二人工智能模型进行车辆行驶轨迹异常性检测，可以避免阈值敏感，对于轨迹稀疏的区域也能取得较准确的检测结果。本发明广泛应用于空间信息处理技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 行驶 轨迹 异常 检测 装置 介质 | ||
【主权项】：
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