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龙图腾网恭喜中国海洋大学申请的专利一种基于多层次特征提取的自监督轨迹分类方法及系统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：CN119357751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202411895845.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多层次特征提取的自监督轨迹分类方法及系统是由于彦伟;于沁禾;齐建鹏;董军宇设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层次特征提取的自监督轨迹分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及轨迹分类技术领域，尤其是涉及一种基于多层次特征提取的自监督轨迹分类方法及系统。包括获取道路网络和基于GPS的轨迹；将道路网络和基于GPS的轨迹进行轨迹匹配，生成道路网络约束的轨迹，对道路网络约束的轨迹进行轨迹增强；构建轨迹分类模型，将图注意网络和图卷积网络嵌入轨迹分类模型，通过轨迹增强的视图获得位置序列嵌入，将长短时记忆网络嵌入轨迹分类模型，通过所述视图的时间序列获得时间序列嵌入；利用位置序列嵌入和时间序列嵌入对轨迹分类模型进行预训练，优化预训练的模型并进行轨迹分类。解决了传统轨迹分类方法在准确性和效率方面存在的不足问题。

本发明授权一种基于多层次特征提取的自监督轨迹分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层次特征提取的自监督轨迹分类方法，其特征在于，包括：获取道路网络和基于GPS的轨迹；将道路网络和基于GPS的轨迹进行轨迹匹配，生成道路网络约束的轨迹，对道路网络约束的轨迹进行轨迹增强；构建轨迹分类模型，将图注意网络和图卷积网络嵌入轨迹分类模型，通过轨迹增强的视图获得位置序列嵌入，将长短时记忆网络嵌入轨迹分类模型，通过所述视图的时间序列获得时间序列嵌入；利用位置序列嵌入和时间序列嵌入对轨迹分类模型进行预训练；优化预训练的模型并进行轨迹分类；所述将图注意网络和图卷积网络嵌入轨迹分类模型，包括：利用图注意网络作为嵌入模型，根据道路的功能特性初始化道路表示并计算道路之间的注意力权重；利用注意力权重组合邻域特征获得道路输出特征，对图注意网络的最终层取平均值；利用K-means算法对道路的节点聚类并构建子图；利用图卷积网络对子图进行嵌入，将子图嵌入聚合并进行归一化；所述将长短时记忆网络嵌入轨迹分类模型，通过所述视图的时间序列获得时间序列嵌入，包括：获取道路网络约束的轨迹的时间序列中的时间点；对所述时间序列进行时间嵌入；将时间序列中的时间点输入长短时记忆网络并建立时间依赖；利用自注意机制计算同一轨迹上时间点之间的注意分数。

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