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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911034516.7 | 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 |
申请日: | 2019-10-29 | 申请/专利权人 | 浙江大学城市学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市湖州街50号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/953搜分类 路线搜索 |
公开/公告日: | 2022-05-10 | 转让价格: | 22000.0元 |
公开/公告号: | CN110990678B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |