一种基于深度学习的地图匹配算法
实质审查的生效
摘要

本发明涉及地图匹配技术领域,具体为一种基于深度学习的地图匹配算法,包括四个组件和两个工作步骤,所述四个组件包括轨迹表示学习与增强组件、模式识别与挖掘组件、轨迹匹配与生成组件以及联合优化组件;所述两个工作步骤包括离线训练和在线推理,离线训练步骤中,四个组件协同工作以训练用于地图匹配的深度模型,在线推理步骤中,输入基于点的轨迹推断生成真实的驾驶路线。本模型通过轨迹表示学习解决低频轨迹数据质量较差的问题,利用模式识别和挖掘以更具成本效益的方式推断驾驶路线,提高地图匹配的性能。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的地图匹配算法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114328791A
申请号 :
CN202111654811.X
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-30
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
孟菲陈超江林丽陈超雄罗均蒲华燕李瑞远古富强郭松涛
申请人 :
重庆大学
申请人地址 :
重庆市沙坪坝区沙正街174号
代理机构 :
重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
刘嘉
优先权 :
CN202111654811.X
主分类号 :
G06F16/29
IPC分类号 :
G06F16/29  G06F16/2458  G06K9/62  G06N20/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/29
••地理信息数据库
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/29
申请日 : 20211230
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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