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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶郵電大學(xué)申請的專利一種基于語義軌跡的伴隨車輛識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115359437B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211004516.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/54；該發(fā)明授權(quán)一種基于語義軌跡的伴隨車輛識別方法是由王蓉;劉欣萍;肖云鵬;賈朝龍;王華;羅楠楠;趙雪設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-08-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于語義軌跡的伴隨車輛識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于語義軌跡的伴隨車輛識別方法，屬于智能交通應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括對交通軌跡數(shù)據(jù)集進行處理得到車輛時序軌跡序列，采用MFDC算法進行軌跡數(shù)據(jù)補全，得到車輛補償軌跡序列；對軌跡語義詞匯表與車輛補償軌跡序列進行特征匹配，得到語義軌跡補償序列；計算車輛補償軌跡序列的上下文軌跡點的拐點夾角，優(yōu)化語義軌跡補償序列；采用AT2VEC對優(yōu)化后的語義軌跡補償序列進行向量化處理，生成語義軌跡向量；采用TP?BILSTM算法對語義軌跡向量進行軌跡點補償，并利用多特征注意力機制提取出具有特征影響力的語義軌跡向量；計算出不同車輛的語義軌跡向量之間的相似度，并根據(jù)獨熱編碼識別出同類別的伴隨車輛。

本發(fā)明授權(quán)一種基于語義軌跡的伴隨車輛識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于語義軌跡的伴隨車輛識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取交通軌跡數(shù)據(jù)集和軌跡語義詞匯表；所述交通軌跡數(shù)據(jù)集至少包括緯度特征、經(jīng)度特征、時間特征、車牌特征、車身顏色特征、車輛品牌特征和車輛類別特征；所述軌跡語義詞匯表包括軌跡訪問點的經(jīng)度信息、緯度信息以及相應(yīng)的語義信息； 對所述交通軌跡數(shù)據(jù)集進行處理，基于車輛不同特征得到車輛時序軌跡序列； 采用多特征匹配的數(shù)據(jù)補全方法對所述車輛時序軌跡序列進行軌跡數(shù)據(jù)補全，得到車輛補償軌跡序列； 對所述軌跡語義詞匯表與所述車輛補償軌跡序列進行特征匹配，將軌跡語義詞匯表中的值作為車輛軌跡點的語義標簽，得到語義軌跡補償序列； 計算出所述車輛補償軌跡序列的上下文軌跡點的拐點夾角，利用拐點特征優(yōu)化所述語義軌跡補償序列； 采用多特征向量化模型對優(yōu)化后的語義軌跡補償序列進行向量化處理，提取出語義軌跡補償序列的空間特征向量、時間特征向量、拐點特征向量和語義特征向量，將各個特征向量進行融合，生成語義軌跡向量； 將所述語義軌跡向量按照軌跡對輸入到基于多特征注意力機制的雙向BILSTM模型中，利用注意力機制學(xué)習(xí)上下文軌跡點，并對軌跡點進行補償，從而輸出補償后的語義軌跡向量； 計算出不同車輛的語義軌跡向量之間的相似度，根據(jù)所述相似度進行獨熱編碼，根據(jù)獨熱編碼狀態(tài)識別出同類別的伴隨車輛。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人重慶郵電大學(xué)，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區(qū)南山街道崇文路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。