北京百度网讯科技有限公司徐志林获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利等车时间的预测方法及装置、机器学习模型的训练方法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：CN114781719B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210422728.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权等车时间的预测方法及装置、机器学习模型的训练方法是由徐志林;荣岳成;丁健;徐之冕;杨仕喜;罗卫;王高远设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本等车时间的预测方法及装置、机器学习模型的训练方法在说明书摘要公布了：本公开提供了等车时间的预测方法及装置、机器学习模型的训练方法，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为从电子地图中获取特征数据，其中，特征数据包括：从电子地图中获取特征数据，其中，特征数据包括：当前时刻的时间特征以及目标车站的站点信息，当前时刻为目标对象通过电子地图检索目标车站的时刻；依据特征数据确定等车时长，其中，等车时长为从当前时刻起至目标车辆到达目标车站所需的时长。
本发明授权等车时间的预测方法及装置、机器学习模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种等车时间的预测方法，包括： 从电子地图中获取特征数据，其中，所述特征数据包括：当前时刻的时间特征以及目标车站的站点信息，所述当前时刻为目标对象通过所述电子地图检索所述目标车站的时刻； 将所述特征数据输入至预先训练好的机器学习模型进行预测，得到所述等车时长，其中，所述等车时长为从所述当前时刻起至目标车辆到达所述目标车站所需的时长，所述机器学习模型为多任务模型，其中，所述机器学习模型的主任务为预测各车站对应的等车时长，所述机器学习模型的辅助任务为预测间隔真值，所述间隔真值为所述目标车辆与所述目标对象之间的距离，用于训练所述机器学习模型的参数包括：定位热度特征、站点转移热度特征、检索热度特征、历史车辆到站特征、车辆行驶线路特征； 其中，所述定位热度特征为各所述车站以及各所述车辆行驶线路的查询热度统计值；所述站点转移热度特征为各所述车辆行驶线路包括的不同车站之间的转移次数；所述检索热度特征为各所述车辆行驶路线被检索的展现量；所述历史车辆到站特征为各所述车辆在预设历史时长内的到站信息；所述车辆行驶线路特征包括各所述车辆行驶线路包括的车站数量以及各所述车辆行驶线路的长度。
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