西南科技大学马强获国家专利权
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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于多通道特征学习的轨迹相似性度量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：CN117034025B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310856060.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于多通道特征学习的轨迹相似性度量方法是由马强;金朋竺;高建平;邢玲;吴红海设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多通道特征学习的轨迹相似性度量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多通道特征学习的轨迹相似性度量方法，对轨迹数据预处理、坐标变换和数据增强，得到轨迹正负样本对，提取轨迹点数目特征、轨迹段长度和时间特征、轨迹方向夹角特征，对特征拼接获得多通道特征图，用包含注意力机制的多通道卷积神经网络对轨迹的多通道特征图进行深度学习，最后输出轨迹的相似性得分。本发明针对轨迹特征表示不充分、特征提取困难、注重时序信息而忽略轨迹形状问题，能够有效地提取轨迹数据多通道特征、时序信息和捕捉轨迹形状，提高了轨迹相似性度量的准确性，为轨迹相似性度量提供了一种新的方法和途径。
本发明授权一种基于多通道特征学习的轨迹相似性度量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道特征学习的轨迹相似性度量方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取轨迹数据集，对数据预处理、坐标变换和数据增强，得到轨迹正负样本对； S2：将每条轨迹映射到n×n网格中，分别提取轨迹点数量统计特征、轨迹段长度与时间特征融合特征、以及轨迹方向夹角特征，得到多通道的n×n大小特征图； S3：构建包含注意力机制的多通道卷积神经网络，对轨迹的多通道特征图进行深度学习； S4：将成对的轨迹多通道特征图加载到S3中的多通道卷积神经网络，对网络进行训练、调优，并保存训练好的网络模型； S5：对训练好的模型测试，输出轨迹对间的相似性得分。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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