摘要
本发明实施例公开了一种多模态时空轨迹数据处理方法、装置、设备、介质及产品,涉及时空轨迹应用技术领域。该方法包括:获取不同模态的多种时空轨迹数据;根据时空轨迹数据分别生成各个模态的时空轨迹图;根据时空轨迹图,基于多种轨迹处理任务生成训练样本,并根据训练样本对初始GPT模型进行训练,得到训练后GPT模型;获取待处理时空轨迹数据,并根据待处理时空轨迹数据生成待处理时空轨迹图;将待处理时空轨迹图输入训练后GPT模型,得到推理结果。实现了利用无标注的轨迹数据对模型训练,并可解决多任务问题,从而在保证任务处理结果准确度的基础上,提高了处理效率,降低了人力成本,进而可完善城市安防系统,为社会安全提供助力。
技术关键词
时空轨迹数据
轨迹数据处理方法
生成训练样本
预训练模型
轨迹数据处理装置
模型训练模块
多模态
城市安防系统
数据获取模块
老师
处理器
计算机程序产品
学生
采集设备
计算机设备
多任务
可读存储介质
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多尺度特征融合
神经网络模型
高光谱遥感数据
三维地质模型
多分支卷积神经网络
样本数据处理方法
能量检测方法
采样率
协议
信号
预训练模型
视频数据处理方法
跨模态
时间段
样本