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申请/专利权人：松立控股集团股份有限公司
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种基于时空图嵌入的车辆轨迹数据补全方法，基于LSTM模型，通过注意力机制充分提取车辆轨迹数据之间的时间关联信息，并通过GCN模块学习实时路况信息的轨迹流图嵌入，得到交通路网的空间信息，将两者结合进行轨迹点补全，得到准确的车辆轨迹数据，通过结合LSTM模型和GCN，能够更准确地捕捉复杂轨迹数据的时空依赖关系，提高轨迹数据补全的准确性，提高了计算效率，增强了实时性，能够应对不同类型的轨迹缺失提供稳定的补全效果。
主权项：1.一种基于时空图嵌入的车辆轨迹数据补全方法，其特征在于，包括以下步骤:S1、数据采集：通过车载定位设备和道路监控设备获取车辆每个位置点的精确经纬度信息，获得不同时刻的车辆位置数据；S2、数据处理：将得到的车辆位置数据以天为单位进行划分，即将每天的车辆位置数据作为一条轨迹，将轨迹数据以一定比例进行遮盖，形成低采样率的轨迹，得到轨迹数据；S3、轨迹流图构建：将轨迹数据形成轨迹集合，构建轨迹流图；S4、GCN空间信息嵌入：利用GCN图卷积网络编码轨迹点的转换模式和属性，得到轨迹点的GCN嵌入表示；S5、时空信息嵌入：将轨迹点进行嵌入表示，并结合轨迹点的GCN嵌入表示，得到时空信息嵌入表示；S6、LSTM时空轨迹补全：将嵌入的轨迹点输入LSTM模型进行轨迹数据补全，得到匹配在目前交通路网上的预测轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 松立控股集团股份有限公司 基于时空图嵌入的车辆轨迹数据补全方法
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