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申请/专利权人:中国矿业大学
摘要:一种基于GCN‑GRU的露天矿卡车停留区域活动识别方法,属于轨迹数据挖掘领域。方法如下:基于车辆的唯一标识ID和时间,对GPS轨迹数据进行过滤,即数据筛选,以消除无效的数据;基于过滤后的GPS轨迹数据,根据车辆实际的停留时间状况,设置合适的阈值来对轨迹数据进行停留区域识别;基于得到的卡车停留区域,提取其基本特征,将停留区域按照时间顺序相连构建图,并得到邻接矩阵;基于所提取特征和邻接矩阵,使用GCN神经网络对停留区域进行特征嵌入,将停留区域特征转化为特征向量;基于所得到的特征向量,使用GRU神经网络对停留区域序列进行训练,最终得到分类结果。该方法按照时间顺序构建了以停留区域为顶点的邻接矩阵,将GCN神经网络与GRU神经网络模型结合,GCN神经网络能够提取当前停留区域前后停留区域的特征,而GRU神经网络则能够捕捉之前所有停留区域的特征,以此提高了识别准确性。
主权项:1.一种基于GCN-GRU的露天矿卡车停留区域活动识别方法,其特征是:基于车辆的唯一标识ID和时间,对GPS轨迹数据进行过滤,即数据筛选,以消除无效的数据;基于过滤后的GPS轨迹数据,根据对停留区域停留时间的实际研究需求,设置合适的阈值来对轨迹数据进行停留区域识别;基于得到的卡车停留区域,提取其基本特征,并将停留区域按照时间顺序相连构建图,并得到成邻接矩阵作为模型的输入;基于所提取特征和邻接矩阵,使用GCN神经网络对停留区域进行特征嵌入,将停留区域特征转化为特征向量;基于停留区域的所得到的特征向量,使用GRU神经网络对停留区域序列进行训练,最终得到每一个停留区域的活动类别。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中国矿业大学 一种基于GCN-GRU的露天矿卡车停留区域活动识别方法
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