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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种基于数据分词的车流量数据处理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：CN114970519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210267797.6，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种基于数据分词的车流量数据处理方法是由侯璐;耿运鑫;韩灵怡;杨昊俊设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分词的车流量数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分词的车流量数据处理方法，包括以下步骤：步骤1，数据处理及分词，所述数据为车流量数据且由公路上部署的传感器采集得到，定义数据集为X；步骤2，模型构建：步骤3，前置任务设计及预训练损失函数定义，设计MTP前置任务对步骤2所述模型进行训练以学习车流量数据的内在特征并得到数据的表征向量；步骤4，依据下游任务微调，在微调阶段，针对不同下游任务的目标将最后一层全连接层替换为对应的输出层；本发明通过自监督学习的方式训练模型，数据无需集中存储与再经专业人士标注，省去了数据标注所需的时间和专业知识，节省了人力物力的同时还能够使海量数据得到充分、高效的利用，并得到具备泛化性的模型。

本发明授权一种基于数据分词的车流量数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分词的车流量数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据处理及分词，所述数据为车流量数据且由公路上部署的传感器采集得到，定义数据集为每条数据长度记为N，定义为一条数据中的第i个点；步骤2，模型构建；步骤3，前置任务设计及预训练损失函数定义，设计MTP前置任务对步骤2所述模型进行训练以学习车流量数据的内在特征并得到数据的表征向量，MTP前置任务，预训练任务为预测被随机遮罩的词，被遮罩的词是随机选择的，通过强迫预训练模型利用大量无标签车流量数据以自监督学习的方式解决前置任务，前置任务在于随机遮罩的最小单位是包含一串连续点的一整个词而非单个点；步骤4，依据下游任务微调，在微调阶段，针对不同下游任务的目标将最后一层全连接层替换为对应的输出层，使用少量任务相关且有标注的数据作为输入，在预训练阶段得到关于车流量数据的一致性表征再通过不同任务特定的输出层得到任务下模型的输出。

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