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龙图腾网获悉电信科学技术第五研究所有限公司申请的专利轨迹识别方法、装置、设备及存储介质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：CN114663710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202210443119.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权轨迹识别方法、装置、设备及存储介质是由战永盛;王鹏珍设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨迹识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轨迹识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括基于历史轨迹数据，构建形状模型和位置模型；其中，形状模型为历史轨迹数据中轨迹形状的分类模型，位置模型为历史轨迹数据中轨迹点的分类模型；调用形状模型和位置模型分别对待识别轨迹进行处理，获得所述待识别轨迹的第一概率分布和所述待识别轨迹中轨迹点的第二概率分布；根据第一概率分布和第二概率分布，计算待识别轨迹的整体概率分布；基于所述整体概率分布，确定待识别轨迹的轨迹类型。本发明通过对轨迹形状和位置特征分别建模，进而对轨迹进行识别，解决了使用单一模型时高维数据样本稀疏、抗造能力弱、可解释性差等问题，能够准确与快速的为用户提供识别结果与依据。

本发明授权轨迹识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种轨迹识别方法，其特征在于，包括： 基于历史轨迹数据，构建形状模型和位置模型；其中，所述形状模型为历史轨迹数据中轨迹形状的分类模型，所述位置模型为历史轨迹数据中轨迹点的分类模型； 所述历史轨迹数据包括若干条轨迹和轨迹对应的类别标签，所述轨迹由若干个轨迹点构成，所述轨迹点包括轨迹点的经度、纬度和时间戳； 构建所述位置模型，具体包括： 获取每个类别标签对应轨迹的观测时间戳，提取所述观测时间戳中对应的轨迹点，构建样本集，其中，时间戳较小的样本对应权重会降低； 对样本集进行位置建模，训练基于狄利克雷过程的二维高斯混合模型，以获得每个类别标签对应的位置模型； 调用形状模型和位置模型分别对待识别轨迹进行处理，获得所述待识别轨迹的第一概率分布和所述待识别轨迹中轨迹点的第二概率分布；所述调用形状模型和位置模型分别对待识别轨迹进行处理步骤之前，所述方法还包括根据每个类别标签对应的轨迹点数量，确定所有类别标签的先验概率分布； 根据第一概率分布和第二概率分布，计算待识别轨迹的整体概率分布，表达式具体为： 其中，为形状模型对应的第一概分布，为位置模型对应的第二概率分布，、为权重值； 基于所述整体概率分布，确定待识别轨迹的轨迹类型。

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