[发明专利]基于深度学习的稀疏轨迹数据恢复系统及方法在审
| 申请号： | 202210756912.6 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN115017250A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 王帅;梅洛瑜;张心睿;刘尧畅 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F16/29 | 分类号： | G06F16/29;G06Q10/08;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶倩 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的稀疏轨迹数据恢复系统及方法，包括：历史数据选择器模块用于接收用户的历史轨迹集合和当前稀疏轨迹，对历史轨迹数据进行周期性提取和特征归一化处理后，找到与当前稀疏轨迹最相似的历史轨迹；编码器模块通过轨迹数据的序列特征获得稀疏轨迹与历史轨迹的上下文向量，同时通过独热编码对环境上下文特征进行表示，用一个全连接网络学习特征的嵌入得到特征嵌入向量，将其与上下文向量融合作为解码器输入；解码器模块引入注意力机制建模稀疏轨迹与最相似历史轨迹的全局相关性，将稀疏轨迹恢复到目标采样率，与路网匹配任务共享参数，同步进行道路网络的地图匹配，实现稀疏轨迹的数据恢复，完善轨迹路径，提高工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 稀疏 轨迹 数据 恢复 系统 方法 | ||
【主权项】：
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