摘要
本发明涉及一种基于生成式对抗模型的无人设备轨迹恢复方法,属于人工智能、大数据、自然语言处理技术领域。本发明实现了轨迹时空有序性的同时,生成具有较高完整性的无人设备轨迹,能够满足旅行时间估计、路线优化等多种需要高质量轨迹的无人设备应用场景。本发明要解决的问题一是针对轨迹的依赖关系捕捉不足问题,研究对抗网络生成过程,提高轨迹的时空依赖提取能力;二是针对轨迹的嵌入表示不足问题,研究预训练方法,通过预训练轨迹路段的嵌入表示增强轨迹质量,提高训练效率。
技术关键词
BERT模型
生成式对抗模型
轨迹恢复方法
生成轨迹
路段
无人设备
序列
蒙特卡洛
attention机制
卷积神经网络结构
历史轨迹数据
标签
预训练方法
编码器
生成机制
矩阵
随机噪声
语义特征
策略
系统为您推荐了相关专利信息
工作流引擎
区块链存证
智能审批方法
生成优化建议
数据存储
车辆终端
兴趣点
计算机执行指令
路段
导航地图数据
视频监控数据
推演方法
广度优先搜索算法
重构
车牌号
微信小程序开发
答案
自然语言技术
语义向量
文本
指标
车辆危险程度
集成学习算法
定义
车辆行驶状态