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专利名称：基于增强型循环神经网络的轨迹相似性计算方法申请号：2019110345167 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：路线相似专利发布日：2025/04/07
摘要：本发明涉及一种基于增强型循环神经网络的轨迹相似性计算方法，包括：步骤1、将由经纬度点序列集成的车辆轨迹数据集作为总体数据集；步骤2、采用增强型循环神经网络对轨迹进行网格化处理；步骤3、采用带记忆模块的增强型RNN编码器对当前轨迹序列进行编码；步骤4、建立由种子池导引的网络度量排序学习模型学习轨迹的相似性；步骤5、引入相应的注意力机制计算相似轨迹列表的损失，进行反向传播；步骤6、基于车辆轨迹对引入注意力机制的排序学习模型进行实验。本发明的有益效果是：抛弃了传统的点匹配算法，采用深度学习方法，在传统的RNN模型基础上引入了记忆模块，并使用了注意力机制用以维护相似序列列表，开拓了一个新思路。

专利名称：基于插值和积分的轨迹相似性计算方法申请号：2019102752725 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：路线相似专利发布日：2025/04/07
摘要：本发明涉及一种基于插值和积分的轨迹相似性计算方法，包括步骤：1)基于完备的双射函数将轨迹序列点映射到相同度量的大空间上；2)利用拉格朗日插值函数对已映射的轨迹序列点进行插值拟合得到拟合曲线；3)上述两个内容基础上，应用积分方法计算轨迹序列的相似属性。本发明的有益效果是：克服传统的点匹配算法的低准确率和对于噪声的不均匀采样率的弱抵抗性以及深度学习算法的效率问题。提出了应用拉格朗日插值结合积分的方法，放弃点匹配算法的动态计算方法，采用静态计算方法。定义一个相似性属性，将其“嵌入”每一条轨迹，避免重复计算任两条轨迹的相似性，极大降低了相似性计算的时间复杂度。

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