基于互学习语义蒸馏的稀疏轨迹模式学习方法

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基于互学习语义蒸馏的稀疏轨迹模式学习方法
申请号:CN202510569067
申请日期:2025-04-30
公开号:CN120492841A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于互学习语义蒸馏的稀疏轨迹模式学习方法,具体涉及轨迹分析的领域。包括:获取轨迹所属路段的空间特征和每个轨迹点的时空特征,根据轨迹点的时空特征和空间特征嵌入,确定每个轨迹点的嵌入向量;构建基于语义的轨迹特征和基于轨迹的语义特征;根据基于语义的轨迹特征确定基于轨迹的语义向量,根据基于轨迹的语义特征确定语义增强的轨迹向量;将基于轨迹的语义向量和语义增强的轨迹向量进行融合、交互,得到轨迹的嵌入向量;将轨迹的嵌入向量、起始发生时间及兴趣点位置,以及提示词输入预训练的LLM文本编码器,得到轨迹模式。基于上述方法,能避免因数据稀疏导致的模式漏检,进而提高轨迹分析的准确性。
技术关键词
模式学习方法 语义向量 轨迹特征 文本编码器 语义特征 路段 注意力 蒸馏 单行道 Word2Vec模型 兴趣点 高斯分布模型 车道 前馈神经网络 节点 参数 标志 生成轨迹