摘要
本发明属于智能交通技术领域,更具体地,涉及一种轨迹交通模式分类方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:对原始轨迹数据进行前期处理操作,以构建轨迹数据目标集合;将所述轨迹数据目标集合作为训练数据输入多级轨迹特征编码器,并结合自回归模型,采用对比学习的方法训练所述多级轨迹特征编码器;利用训练完成的多级轨迹特征编码器提取轨迹数据的高维特征表示,并将该特征表示作为输入,用于训练MLP分类器,使其学习轨迹特征与交通模式之间的映射关系,最终用于轨迹交通模式分类。本发明实现了高效、精准的交通模式分类,满足复杂场景下的应用需求,为智能交通、城市规划和动态交通管理等领域提供了可靠的技术支持。
技术关键词
轨迹特征
模式分类方法
浅层特征提取
编码器
数据
预测特征
交通
样本
深层特征提取
坐标
分类器
局部空间特征
线性插值方法
动态
队列机制
模型训练模块
噪声
滑动窗口
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
广义线性模型
资源预测方法
样本
可读存储介质
多项式特征
察打一体无人机
节点
变量
EM算法
评估指标体系