中国科学院计算技术研究所谷旭凯获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种用于机动目标的轨迹观测数据去噪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：CN116432024B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310226232.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种用于机动目标的轨迹观测数据去噪模型的训练方法是由谷旭凯;孙涛;吴琳;王飞;徐勇军设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于机动目标的轨迹观测数据去噪模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种用于机动目标的轨迹观测数据去噪模型的训练方法，所述模型包括预处理单元和去噪自编码器，所述方法包括：获取训练集，训练集中每个样本包括输入数据和标签，输入数据为传感器在预定时间间隔内观测目标运动轨迹得到的多帧观测数据，标签为对应时间内目标的真实运动轨迹；利用训练集训练模型，并基于计算的损失更新模型的参数，其中，预处理单元对输入数据进行降噪预处理，去噪自编码器对降噪预处理后的输入数据进行编解码，模型基于去噪自编码器编解码后的输出得到去噪后的运动轨迹，本发明实施例通过该训练方法训练得到的模型能对观测数据进行有效去噪的能力，从而提高模型对机动目标的运动轨迹估计的准确性。
本发明授权一种用于机动目标的轨迹观测数据去噪模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于机动目标的轨迹观测数据去噪模型的训练方法，其特征在于，所述模型包括预处理单元和去噪自编码器，所述方法包括： 获取训练集，训练集中每个样本包括输入数据和标签，输入数据为传感器在预定时间间隔内观测目标运动轨迹得到的多帧观测数据，标签为对应时间内目标的真实运动轨迹，每帧观测数据包括传感器在对应帧观测的多个观测点数据； 利用训练集训练模型，并基于计算的损失更新模型的参数，其中，预处理单元对输入数据进行降噪预处理，去噪自编码器对降噪预处理后的输入数据进行编解码，模型基于去噪自编码器编解码后的输出得到去噪后的运动轨迹，所述预处理单元包括：用于对每帧观测数据中的每预定个数的观测点数据进行融合处理的可学习的权重参数矩阵，其中，训练时，基于损失更新去噪自编码器和预处理模块的可学习的权重参数矩阵的参数。
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