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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利车辆轨迹的检测方法、系统、设备、介质及产品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：CN119272153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411784798.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权车辆轨迹的检测方法、系统、设备、介质及产品是由李国强;樊继萍;王震坡设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆轨迹的检测方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车辆轨迹的检测方法、系统、设备、介质及产品，涉及车辆轨迹检测领域，该方法包括：获取待检测车辆轨迹序列；利用训练后的生成对抗网络对所述待检测车辆轨迹序列进行轨迹异常检测，得到残差损失和鉴别损失，基于所述残差损失和所述鉴别损失得到所述待检测车辆轨迹序列的异常值，根据所述异常值得到所述待检测车辆轨迹序列的检测结果。本申请可对车辆轨迹进行高精准的实时检测。

本发明授权车辆轨迹的检测方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种车辆轨迹的检测方法，其特征在于，所述车辆轨迹的检测方法包括：获取待检测车辆轨迹序列；利用训练后的生成对抗网络对所述待检测车辆轨迹序列进行轨迹异常检测，得到残差损失和鉴别损失，其中，生成对抗网络包括生成器和鉴别器；所述生成器和鉴别器均包括输入层、神经网络层、全连接层和输出层，所述神经网络层由多个相同或不同的神经网络组成，神经网络为循环神经网络或卷积神经网络或长短时记忆网络；所述生成对抗网络的训练过程，包括：构建数据集，数据集包括多个车辆正常轨迹序列以及对应的标签；获取噪声序列，将所述噪声序列输入至生成器，得到虚假轨迹序列并赋予对应的标签；将所述虚假轨迹序列输入至鉴别器，得到第一鉴别结果；基于所述第一鉴别结果和所述虚假轨迹序列的标签构建生成器的损失函数，采用反向传播算法最小化所述生成器的损失函数，更新所述生成器的参数；所述生成器的损失函数为：；将所述车辆正常轨迹序列输入至鉴别器，得到第二鉴别结果；根据所述第一鉴别结果及第二鉴别结果构建交叉熵损失函数，采用反向传播算法最小化所述交叉熵损失函数，更新所述鉴别器的参数；鉴别器交叉熵损失函数为：；其中，是生成器的损失函数，是鉴别器交叉熵损失函数，是样本数量，是鉴别器输出的鉴别结果，是标签，表示数据集中第个样本；基于所述残差损失和所述鉴别损失得到所述待检测车辆轨迹序列的异常值，根据所述异常值得到所述待检测车辆轨迹序列的检测结果；所述残差损失的计算公式为:；其中，是残差损失，是待检测车辆轨迹序列，是生成器生成的虚假轨迹序列，是噪声序列；所述鉴别损失的计算公式为：；其中，是鉴别损失，是鉴别器对待检测车辆轨迹序列的中间层特征统计信息，是鉴别器对虚假轨迹序的中间层特征统计信息。

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