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龙图腾网获悉卓宇智能科技有限公司申请的专利一种顾及地形特征的大范围轨迹潜在区域估计方法、装置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：CN116049337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310112939.6，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种顾及地形特征的大范围轨迹潜在区域估计方法、装置是由史文中;余跃;彭琳雅设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及地形特征的大范围轨迹潜在区域估计方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种顾及地形特征的大范围轨迹潜在区域估计方法、装置，所述方法通过获取目标用户轨迹所在区域对应的地形特征信息，获取基于全球定位系统和行人航迹推算算法确定的轨迹特征信息；将地形特征信息和轨迹特征信息输入到混合深度学习网络，得到目标用户轨迹上各所述位置点分别对应的不确定性轨迹误差；根据地形特征信息和各不确定性轨迹误差，确定目标用户轨迹对应的潜在区域。由于本发明根据地形特征信息和轨迹特征信息确定的潜在区域，考虑了环境的复杂性以及全球定位系统更新时所带来的误差，解决了现有的潜在区域预测模型由于忽略全球定位系统的时变测量误差和城市地形环境的影响，导致所预测的运动轨迹潜在区域不够精确的问题。

本发明授权一种顾及地形特征的大范围轨迹潜在区域估计方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种顾及地形特征的大范围轨迹潜在区域估计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标用户轨迹所在区域对应的地形特征信息，其中，所述地形特征信息包括所述目标用户轨迹上各位置点的坡度、坡向以及坡高； 获取基于全球定位系统和行人航迹推算算法确定的轨迹特征信息，其中，所述轨迹特征信息包括基于所述全球定位系统和所述行人航迹推算算法分别确定的用来描述目标用户轨迹变化的信息； 将所述地形特征信息和所述轨迹特征信息输入到混合深度学习网络，得到所述目标用户轨迹上各所述位置点分别对应的不确定性轨迹误差； 根据所述地形特征信息和各所述不确定性轨迹误差，确定所述目标用户轨迹对应的潜在区域，包括：获取所述目标用户轨迹上各所述位置点对应的坐标位置； 当所述位置点对应的地形特征信息中坡度不等于零时，确定所述潜在区域形状为椭圆；根据所述地形特征信息确定椭圆的长半轴值，将所述位置点的位置坐标作为所述椭圆的圆心，将所述位置点对应的不确定轨迹误差作为椭圆的短半轴值，确定所述位置点对应的潜在区域；其中，根据椭圆方差求解目标用户轨迹上某个位置点对应的潜在区域的方法为：将该位置点的坡度值乘以预设系数得到椭圆长半轴值，将该位置点所对应的不确定性轨迹误差作为椭圆的短半轴，以获取到的该位置点的坐标位置作为椭圆的圆心；根据上述值求解该位置点的潜在区域，公式为；式中，x0，y0为椭圆的圆心，和分别表示长半轴和短半轴的值；当得到单个位置点的潜在区域后，计算得到该位置点的潜在区域和上一个位置点的潜在区域的并集，该并集的求解方法为：求解相邻的两个位置点对应的椭圆的交点x1,y1和x2,y2；根据上述两个椭圆的交点以及椭圆圆心，计算椭圆到其中一个交点的角度值；求解相邻的两个位置点对应的椭圆并集面积：，求解整个不确定性区域的面积； 当所述位置点对应的地形特征信息中坡度等于零时，确定所述潜在区域形状为圆；将所述位置点的位置坐标作为所述圆的圆心，将所述位置点对应的不确定轨迹误差作为圆的半径，确定所述位置点对应的潜在区域；其中，求解圆形潜在区域的方法为：以该位置点的位置坐标为圆心，将该位置点对应的不确定性轨迹误差作为圆的半径构造潜在区域，公式为：；式中，a，b为圆心的位置坐标，r为圆的半径；当得到单个位置点的潜在区域后，计算得到该位置点的潜在区域和上一个位置点的潜在区域的并集，该并集的求解方法还包括：求解相邻两个位置点对应的圆的交点：；式中，x0，y0表示圆的两个交点的中点，x1，y1和x2，y2分别表示两个圆形区域的交点坐标；求解相邻的两个圆形区域并集的面积：，求解整个潜在区域的面积；式中，和分别表示两个圆的圆心到交点的角度值，r1和r2分别为两个圆的半径，d为两圆圆心之间的距离； 计算各所述位置点对应的潜在区域的并集区域，将所述并集区域作为所述目标用户轨迹对应的潜在区域。

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