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龍圖騰網恭喜齊魯工業大學(山東省科學院);山東省計算中心(國家超級計算濟南中心);山東山科智控數字化科技有限公司申請的專利軌跡交通模式分類方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119740101B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510245695.8，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權軌跡交通模式分類方法、裝置、電子設備及存儲介質是由高從慧;郝鳳琦;侯亞文;白金強;郝慧娟;李娟;尹亞南設計研發完成，并于2025-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本軌跡交通模式分類方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明屬于智能交通技術領域，更具體地，涉及一種軌跡交通模式分類方法、裝置、電子設備及存儲介質。所述方法包括：對原始軌跡數據進行前期處理操作，以構建軌跡數據目標集合；將所述軌跡數據目標集合作為訓練數據輸入多級軌跡特征編碼器，并結合自回歸模型，采用對比學習的方法訓練所述多級軌跡特征編碼器；利用訓練完成的多級軌跡特征編碼器提取軌跡數據的高維特征表示，并將該特征表示作為輸入，用于訓練MLP分類器，使其學習軌跡特征與交通模式之間的映射關系，最終用于軌跡交通模式分類。本發明實現了高效、精準的交通模式分類，滿足復雜場景下的應用需求，為智能交通、城市規劃和動態交通管理等領域提供了可靠的技術支持。

本發明授權軌跡交通模式分類方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種軌跡交通模式分類方法，其特征在于，所述方法包括：S1、對原始軌跡數據進行前期處理操作，以構建軌跡數據目標集合；S2、將所述軌跡數據目標集合作為訓練數據輸入多級軌跡特征編碼器，并結合自回歸模型，采用對比學習的方法訓練所述多級軌跡特征編碼器；S3、利用訓練完成的多級軌跡特征編碼器提取軌跡數據的高維特征表示，并以此作為輸入訓練MLP分類器，使其學習軌跡特征與交通模式之間的映射關系，訓練完成后，將軌跡數據的高維特征表示輸入MLP分類器，進行軌跡交通模式分類；其中，所述S2具體包括：S21、將所述軌跡數據目標集合輸入所述多級軌跡特征編碼器中，利用所述多級軌跡特征編碼器的淺層特征提取模塊提取軌跡的局部空間特征并轉換為統一維度的低維潛在特征表示，并利用所述多級軌跡特征編碼器的深層特征提取模塊基于所述低維潛在特征表示獲取軌跡點之間的全局時空依賴關系，生成高維特征表示；S22、將所述高維特征表示輸入自回歸模型，所述自回歸模型基于時間序列的依賴性生成每個時間步的上下文表示，基于每個時間步的上下文表示和真實特征表示構建正樣本，以及，引入動態隊列機制，基于每個時間步的上下文表示和動態隊列中的特征表示構建負樣本；S23、利用所構建的正樣本和負樣本，并基于噪聲對比估計損失函數，采用對比學習的方法訓練所述多級軌跡特征編碼器。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人齊魯工業大學(山東省科學院);山東省計算中心(國家超級計算濟南中心);山東山科智控數字化科技有限公司，其通訊地址為：250000 山東省濟南市長清區西部新城大學科技園；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。