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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利有向路网上基于同质区域划分的学习型轨迹索引和查询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：CN117194434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202311235731.X，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权有向路网上基于同质区域划分的学习型轨迹索引和查询方法是由韩京宇;刘阳;郎杭;武凡设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本有向路网上基于同质区域划分的学习型轨迹索引和查询方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种有向路网上基于同质区域划分的学习型轨迹索引和查询方法，通过为每个有向路段分别设置后续数组，记录通行量比值；从路网中心有向路段开始深度优先搜索，确定有向路段的唯一序号；有向路段先按照长度划分为若干个类，再按照车道数划分为若干个一阶同质区域类，在每个一阶同质区域类内的所有有向路段，划分为若干个二阶同质区域类，在每个二阶同质区域类内，确定轨迹点在二阶同质区域类内的序号；为每个二阶同质区域类，训练得到三维空间的分段线性模型作为轨迹点存放位置预测器；进行轨迹查询，返回原始查询结果集；该方法能够保证每个二阶同质区域类内的轨迹数据均匀分布，能够提高查询性能和预测精度，能够提高索引查询效率。

本发明授权有向路网上基于同质区域划分的学习型轨迹索引和查询方法在权利要求书中公布了：1.一种有向路网上基于同质区域划分的学习型轨迹索引和查询方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、为每个有向路段设置后续数组，扫描路网上的所有轨迹数据，并在后续数组中记录通行量比值；扫描结束后，从路网中心有向路段开始深度优先搜索，根据深度优先搜索的顺序确定唯一的有向路段号； S2、有向路段先按照长度划分为若干个类，每个类再按照车道数划分为若干个一阶同质区域类，在每个一阶同质区域类内的全部有向路段，按照其前驱有向路段的长度和车道数划分为若干个二阶同质区域类，并确定二阶同质区域类的顺序；然后，在每个二阶同质区域类内，将轨迹点先按照时间排序，再按照路网位置排序，确定轨迹点在二阶同质区域类内的序号； S21、统计所有有向路段的总长度，设定为有向路段划分类数，每个类所包含的有向路段总长度平均为； S22、将有向路段按长度升序排序，然后累加有向路段长度，如果累加长度大于等于，则前面累加的有向路段算作一个类，后续从下一个有向路段重新累加，以此类推，最后划分出个类； S23、在经过步骤S22划分后的每个有向路段类中，根据车道数划分为2类，车道数小于等于设定数分为一类，大于等于设定数分为另一类，因此，所有有向路段被分为个一阶同质区域类； S24、在每个一阶同质区域类中，统计所有有向路段的前驱有向路段流量之和，记作，设为二阶同质有向路段类数，每个类所包含的前驱有向路段总流量平均为； S25、将有向路段按前驱有向路段流量升序排序，然后累加前驱有向路段流量，如果累加前驱有向路段流量大于等于，则之前累加的有向路段算作一个类，后续从下一个有向路段重新累加； S26、重复上述步骤S24-S25，将每个一阶同质区域类划分成个二阶同质区域类，所以将路网中所有有向路段划分为个二阶同质区域类； S3、为每个二阶同质区域类，训练得到三维空间的分段线性模型作为轨迹点存放位置预测器，即学习型轨迹索引，训练时输入是轨迹点，输出是轨迹点的二阶同质区域类内的存放位置序号； S31、在每个二阶同质区域内，训练一个三维空间的分段线性模型，输入轨迹点，其中，表示路网位置，表示时间，输出代表轨迹点的区域内序号； S32、设置一个最大误差阈值，将排序好的轨迹点，第一个点和最后一个点连成一条三维直线，使用最小二乘法求得三维直线方程： ， 其中，为三维直线上的任意一个点，为三维直线的方向向量，将上述方程转换得到方程组： ， 接着遍历所有中间点，代入上述方程组得出和,其中和分别为三维直线在平面和平面上的投影点的坐标值，计算预测值，计算预测误差，并记录最大预测误差和最大误差点； S33、如果最大预测误差大于，则在最大误差点进行分段，并将误差点加入左半段和右半段中点少的那半段，在左半段和右半段重复步骤S32和S33，直到最大预测误差小于则停止分段，最终得到分段线性模型； S4、获取原始查询的路网范围和时间范围，进行轨迹查询，根据二阶同质区域类，将查询分解成多个子查询，调用相应的分段线性模型进行预测，获取子查询结果集，进行筛选后，组合所有子查询结果集，返回原始查询结果集。

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