[发明专利]一种基于深度学习的时空轨迹数据质量增强方法及装置在审
| 申请号： | 202110631405.5 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113592710A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 曹翰林;唐海娜 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;中国科学院大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 应孔月 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的时空轨迹数据质量增强方法及装置，该方法包括：获取预定空间内的原始时空轨迹数据；根据所述原始时空轨迹数据，构建轨迹图像训练对，所述轨迹图像训练对包括低分辨率轨迹图像和相应的高分辨率轨迹图像；以所述低分辨率轨迹图像作为输入，使用图像超分辨率重建技术生成超分辨率轨迹图像；利用基于卷积神经网络的图像嵌入模型将所述超分辨率轨迹图像和与之对应的所述高分辨率轨迹图像到低维向量空间中，得到低维轨迹向量，完成时空轨迹数据质量的增强。本发明将图像超分辨率重建技术引入到轨迹质量增强问题中，有效地缓解了不一致采样率和噪声对轨迹数据质量影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 时空 轨迹 数据 质量 增强 方法 装置 | ||
【主权项】：
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