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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于路网像素化的Wasserstein生成对抗流量数据插补方法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：CN115510174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211197830.9，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于路网像素化的Wasserstein生成对抗流量数据插补方法是由王蓉;李淼妃;赵健宽;蒋建春;王华;郭清旺设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于路网像素化的Wasserstein生成对抗流量数据插补方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于路网像素化的Wasserstein生成对抗流量数据插补方法，包括考虑到交通数据与图像数据具有一定的结构相似性，提出一种交通数据Trajectory2Matrix的表示方法，将交通路网以及轨迹数据进行像素化表示；构建路网流量生成对抗网络模型，考虑到外部因素和隐式空间特征的影响，引入重建路网拓扑结构和多源异质融合模块优化Wasserstein生成对抗网络的生成器，并同时提出一种全新的损失函数对生成的交通流量特征图中缺失的部分进行有效修复；将修复的数据输入路网流量数据生成对抗网络模型的判别器中判断该修复的数据的真实度，若真实度大于设置的阈值则完成修复，否则重新输入路网流量数据生成对抗网络模型进行数据修复；本发明能更好的挖掘缺失路网流量数据的多维的补偿特征，从缺失数据历史数据、缺失道路邻居节点和外部因素三个维度上补偿缺失数据，提高数据修复的鲁棒性和自适应性，也能有效融合动静态外部属性和时间多模特性，进一步提高数据修复的精度。

本发明授权一种基于路网像素化的Wasserstein生成对抗流量数据插补方法在权利要求书中公布了：1.一种基于路网像素化的Wasserstein生成对抗流量数据插补方法，其特征在于，包括以下步骤： 针对交通流轨迹数据的图表示问题，考虑到交通流轨迹的时空特征，将轨迹数据转换为时间-空间的2维特征图表示，获得交通流量特征图，包括： 对获取的轨迹数据进行增密处理，将增密处理后的轨迹点的坐标与路网数据的坐标通过高斯投影到统一坐标下采用基于几何的匹配算法将轨迹坐标与路网数据进行匹配； 将相邻路段的流量时间序列堆叠在一起，得到N×T维的第t时刻检测器测得T维的路段历史流量数据，N为路段的数量，T为时间的维度； 创建表示数据缺失情况的第一掩码矩阵，即第一掩码矩阵中值为1时表示不存在数据缺失，值为0时表示存在数据缺失； 将第一掩码矩阵与第t时刻检测器测得T维的路段历史流量数据相乘得到交通流量特征图； 基于Wasserstein生成对抗网络构建路网流量数据生成对抗网络模型，重建Wasserstein生成对抗网络的生成器并对其进行优化训练，将交通流量特征图输入完成优化训练的生成器对交通流量特征图中缺失部分进行修复，包括： 将待修复的交通流数据以及其相邻的交通流数据、其日周期交通流数据以及周周期交通流量拼接在一起后通过卷积操作提取得到多模态输入数据，再利用多头注意力机制计算多模态输入数据的向量相关性，将多头注意力机制的输出作为交通流数据的历史数据补偿特征； 利用道路节点的历史时间数据的皮尔逊相关系数重建路网拓扑结构，通过图注意力网络，依据缺失节点固有的道路节点邻接关系和重建的路网拓扑结构计算邻居节点的注意力系数，捕获邻居节点的不同维度的对缺失数据修复的信息，作为缺失数据的邻居补偿特征； 构建时间序列因素、时间特征因素和天气因素的序列，通过卷积操作使得这三个序列的维度与缺失路网流量数据的历史数据补偿特征、邻居节点补偿特征维度相同； 将缺失路网流量数据的历史数据补偿特征、邻居节点补偿特征以及时间序列因素、时间特征因素和天气因素的序列拼接起来，沿着通道维度传播提取通道特征作为修复后真实数据的值； 将修复的数据输入路网流量数据生成对抗网络模型的判别器中判断该修复的数据的真实度，若真实度大于设置的阈值则完成修复，否则重新输入路网流量数据生成对抗网络模型进行数据修复。

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