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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利一种基于轨迹聚类的城市交通模式识别系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119939325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510433539.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于轨迹聚类的城市交通模式识别系统是由陈喜春;王俊丽;吕斌;程强;程诗雅;杨阳;孙怀宇设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轨迹聚类的城市交通模式识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通模式识别技术领域，具体为一种基于轨迹聚类的城市交通模式识别系统，系统包括轨迹可信度剔除模块、轨迹语义聚类模块、轨迹演化阶段识别模块、动态停驻判别模块和城市交通模式生成模块。本发明，通过对交通轨迹数据进行边界离散率差值分析，并识别连续跨网格异常，有效排除轨迹中的非稳定段，以空间方向分布集中程度为依据，通过计算聚类中心在相邻时间段的轨迹覆盖率差值，量化轨迹的空间演化趋势，实现交通模式在时间维度上的动态刻画，结合轨迹片段间的空间重叠度与停驻持续度双重指标，规避因单一时间或空间指标导致的误判风险，通过轨迹特征与出行特征之间的相似性匹配，实现对城市区域出行功能类型的高效识别。

本发明授权一种基于轨迹聚类的城市交通模式识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轨迹聚类的城市交通模式识别系统，其特征在于，所述系统包括： 轨迹可信度剔除模块获取交通轨迹数据位置点，并划分网格单元，计算轨迹数据的边界离散率差值，判断连续跨网格差值是否超出稳定性阈值，标记并剔除存在三段以上非稳定边界的异常轨迹，生成可信轨迹数据集； 轨迹语义聚类模块基于所述可信轨迹数据集，获取轨迹方向与空间分布特征，计算空间方向分布集中程度，依据空间集中程度高低对轨迹数据进行语义聚类，生成语义轨迹聚类集合； 轨迹演化阶段识别模块调用所述语义轨迹聚类集合，获取聚类中心的轨迹覆盖率，计算相邻时间段轨迹覆盖率差值，将轨迹覆盖率变化划分为平稳、扩散、收缩三类阶段，生成轨迹演化阶段类型； 动态停驻判别模块根据所述轨迹演化阶段类型，获取区域内轨迹片段，计算相邻轨迹片段间的空间重叠度与停驻持续度，将符合条件的轨迹片段标记为动态停驻状态，生成动态停驻区域集合； 城市交通模式生成模块调用所述动态停驻区域集合，识别密集停驻区域，调用区域内轨迹数据，提取时空分布特征，比较区域轨迹停驻特征与出行特征，根据特征相似性对区域轨迹进行交通模式划分，将划分结果定义为通勤型、商业活跃型和交通枢纽型，生成城市交通模式识别信息； 所述城市交通模式识别信息包括交通类型标签、区域交通活跃等级和交通行为属性指示项； 所述城市交通模式生成模块包括： 区域特征提取子模块调用动态停驻区域集合，提取区域内全部轨迹点数据，根据轨迹点的时间标签计算每个时段轨迹密度值，根据空间标签统计轨迹点在空间坐标轴上的分布区间，得到区域轨迹时空特征值； 调用动态停驻区域集合，依次读取每个区域编号对应的轨迹片段集合，提取集合内全部轨迹点的经纬度坐标与时间戳信息，根据时间戳将所有轨迹点按小时维度划分为时间段，统计每个时间段内轨迹点数量并除以该区域面积，得到轨迹密度值； 行为特征匹配子模块根据区域轨迹时空特征值，提取轨迹片段的驻留时长、活动起止时间和移动范围，并提取轨迹片段中的活动半径与路径重合度，采用公式： ； 运算获取区域轨迹在行为指标上的模式匹配度，依据匹配度值与每类行为模板的相似度评分规则建立映射关系，生成交通行为相似度指标； 其中，表示交通行为相似度指标，表示轨迹片段中停驻时段内的高频出现时间数，表示轨迹片段在区域内的路径点重合比例，表示轨迹活动路径的空间离散值，表示轨迹活动半径，表示区域内所有轨迹的平均活动半径； 模式标签生成子模块根据交通行为相似度指标，结合预设的交通功能类型标准区间，判断相似度指标所在区间对应的模式标签，并匹配出通勤型、商业活跃型和交通枢纽型标签，建立城市交通模式识别信息。

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