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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利基于层次化时空嵌入变压器模型的目的地预测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：CN119646321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411470181.4，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权基于层次化时空嵌入变压器模型的目的地预测方法及系统是由刘毅志;周翔宇;陈奇宏;赵肄江;廖祝华设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层次化时空嵌入变压器模型的目的地预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层次化时空嵌入变压器模型的目的地预测方法及系统，本发明包括：将部分轨迹对应的区域粗粒度网格划分和时空编码获得表示轨迹大致走向的粗粒度时空轨迹图像，利用CNN预测提取目的地网格区域；提取GPS轨迹点，将目的地网格区域细粒度网格划分和时空编码获得精细化的目的地区域轨迹图像、再利用特征金字塔变压器FPT提取目的地区中GPS轨迹点的运动特征，使用全连接网络和Softmax分类器预测候选目的地的概率并确定输出的候选目的地。本发明旨在从轨迹数据中提取时空信息以预测目的地，解决现有方法所面临的数据稀疏、时间信息缺失和多尺度特征提取不足的问题。

本发明授权基于层次化时空嵌入变压器模型的目的地预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次化时空嵌入变压器模型的目的地预测方法，其特征在于，包括将给定的部分轨迹和候选目的地集合利用训练好的层次化时空嵌入变压器模型进行目的地预测，所述层次化时空嵌入变压器模型进行目的地预测包括：将给定的部分轨迹对应的区域进行粗粒度网格划分和时空编码获得表示轨迹大致走向的粗粒度时空轨迹图像，将粗粒度时空轨迹图像利用卷积神经网络CNN预测得到目的地网格区域；根据目的地网格区域提取目的地区域的GPS轨迹点，将目的地网格区域进行细粒度网格划分和时空编码获得精细化的目的地区域轨迹图像；将精细化的目的地区域轨迹图像利用特征金字塔变压器FPT提取目的地区中GPS轨迹点的运动特征，所述特征金字塔变压器FPT由特征金字塔网络、特征映射模块和Transformer编码器组成；将目的地区中GPS轨迹点的运动特征使用全连接网络和Softmax分类器预测给定的候选目的地集合中每个候选目的地的概率，返回概率排名前的指定数量个候选目的地作为预测结果输出； 所述将给定的部分轨迹对应的区域进行粗粒度网格划分是指将城市划分层级采用给定的粗粒度参数m将给定的部分轨迹对应的区域划分为的网格单元，所述将目的地网格区域进行细粒度网格划分是指将城市划分层级采用给定的细粒度参数n将给定的部分轨迹对应的区域划分为的网格单元，其中，且n大于m； 所述将粗粒度时空轨迹图像利用卷积神经网络CNN预测得到目的地网格区域时，所述卷积神经网络CNN预测得到目的地网格区域包括：将粗粒度时空轨迹图像通过卷积和池化操作提取空间特征，其中卷积操作使用多个卷积核对图像中的局部模式进行识别，池化操作用于降低特征图的空间维度；将提取的空间特征随后被送入全连接层进行特征整合形成更高层次的抽象表示，最后用Softmax分类器预测得到目的地网格区域。

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