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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于注意力机制的车辆轨迹时空重构方法及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：CN116578661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310578357.7，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于注意力机制的车辆轨迹时空重构方法及系统是由郑林江;陈鑫;刘卫宁设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的车辆轨迹时空重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力机制的车辆轨迹时空重构方法及系统，属于自动车辆识别轨迹的时空重构技术领域。该方法包括以下步骤：S1、针对当前轨迹的空间轨迹，将其进行轨迹嵌入表达；S2、对多种历史轨迹进行嵌入表达；S3、采用一个基于注意力机制的时间序列预测模型，预测当前轨迹所对应的时间序列，并组合为时空轨迹；S4、利用真实数据训练整体模型，并在测试集中进行轨迹重构，最后根据预测结果和实际数据，对预测误差进行评价分析。本发明能够准确高效地重构车辆的时空轨迹，相对于现有的技术方案来说，本发明技术方案具有更高的准确率和效率，本方案具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于注意力机制的车辆轨迹时空重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的车辆轨迹时空重构方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、针对当前轨迹的空间轨迹，将其进行轨迹嵌入表达； S2、对多种历史轨迹进行嵌入表达； S3、采用一个基于注意力机制的时间序列预测模型，预测当前轨迹所对应的时间序列，并组合为时空轨迹； S4、利用真实数据训练整体模型，并在测试集中进行轨迹重构，最后根据预测结果和实际数据，对预测误差进行评价分析； 在步骤S2中，对历史轨迹进行嵌入表达，对于一对给定的相邻采集点对CA,CB之间的一条确定的路径，其历史轨迹集合表示为TH＝{Tr1,Tr2,…,TrN}，考虑到其中的一条轨迹Tri，其内部时空位置的密度远低于路径空间点的密度，使用轨迹聚合方法将所有的历史轨迹聚合为一条完整的时空轨迹，具体包括： S21、历史轨迹聚合： 将路径内的空间位置按照空间片切分，而后对于一个确定的空间片上，找到所有在该时间片上的时间点，使用这些轨迹点的平均时间作为聚合后轨迹在该空间片上的时间；因此，对历史轨迹集合TH，聚合后的轨迹可表示如下： 其中Tri表示历史轨迹集合TH中的第i条轨迹，N表示轨迹集合中的轨迹数量，表示轨迹聚合操作，具体来说，针对一个固定位置的点，找到所有经过该位置的时间，使用所用经过该位置的时间的平均值作为该点的时间；对每一个位置点聚合时间后，将位置点按位置顺序排序，即得到聚合后的轨迹； S22、同周期的历史轨迹聚合： 对同周期的历史轨迹的定义如下：给定一个相邻点对CA,CB及其之间的一条路径内的历史轨迹集合TH＝{Tr1,Tr2,…,TrN}，对于一条待重构的轨迹[asA,atA,asB,atB]，找到所有与该轨迹出发时间atA周期相同的历史轨迹，这些轨迹的集合即同周期的历史轨迹，表示为TC＝{Tr1,Tr2,…,TrM}，其中m表示集合中的轨迹数量，Tri表示集合中的一条轨迹，对该同周期的历史轨迹进行聚合，操作公式如下所示： S23、同状态的历史轨迹聚合： 对同状态的历史轨迹的定义如下：给定一个相邻点对CA,CB及其之间的一条路径内的历史轨迹集合TH＝{Tr1,Tr2,…,TrN}；对于一条待重构的轨迹[asA,atA,asB,atB]，首先根据行程时间atB-atA计算出该行程的通行状态，然后对于TH中的所有轨迹，根据其行程时间计算出每一条轨迹的通行状态，将所有与待重构轨迹相同状态的轨迹集合，表示为TS＝{Tr1,Tr2,…,TrO}，其中O表示集合中的轨迹数量，Tri表示集合中的一条轨迹，对该同状态的历史轨迹进行聚合，操作如以下公式所示，其中所表示轨迹聚合： S24、历史轨迹融合： 对已聚合的三种历史轨迹，为了让模型能捕获到轨迹内部的时空关系以及轨迹之间的时空关系，使用一个拼接操作将轨迹融合，并作为模型的历史轨迹输入H，具体操作如下述所示： 由上述使用的三种历史轨迹可知，在历史轨迹集合中是包含有同周期的历史轨迹集合和同状态的历史轨迹集合的，而之所以还要将其单独提取出来，是为了在神经网络中加强这两种轨迹的权重，因为待重构的轨迹与这两种轨迹有着更高的相似性。

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