一种多模态数据融合的双分支变压器目的地预测方法

本发明公开了一种多模态数据融合的双分支变压器目的地预测方法，其方法包括以下步骤：S1、数据预处理，S2、候选目的地的构造，S3、多模态特征的双分支提取，S4、特征融合，S5、预测目的地。本发明基于车辆轨迹序列和轨迹图像两种数据，分别通过变压器和视觉变压器，即Transformer和Vision Transformer两个模型提取轨迹序列特征和图像特征；其次，提出基于交叉注意力机制的中期融合方法，获得融合特征，再根据融合特征得到各个目的地的概率分布，并进行排名；然后，将Top‑K个目的地构建为目的地预测结果，该多模态双分支目的地预测方法通过提取轨迹数据中的序列特征信息和图像特征信息，并通过融合模块进行特征融合，从而更准确地预测目的地。