摘要
本申请涉及智慧交通技术领域,尤其涉及一种车辆轨迹补帧模型的训练方法和系统,包括:基于多个经遮挡处理后的历史轨迹数据对预训练的Transformer网络进行训练,获得训练完成的车辆轨迹补帧模型;训练过程包括如下步骤:获取每一被遮挡的时间步对应的预测结果;基于所有被遮挡的时间步的预测结果和预先设置的隧道中心点位置矩阵,获得地图约束损失;基于所有被遮挡的时间步对应的预测结果的时间步数据和历史轨迹数据中的时间步数据,获得位置损失、速度损失和航向角损失;基于地图约束损失、位置损失、速度损失和航向角损失,以调整模型参数,得到车辆轨迹补帧模型。其有益效果是,使得车辆的补帧轨迹更加合理、流畅、平滑。
技术关键词
历史轨迹数据
上下文特征
矩阵
车辆
隧道
交叉注意力机制
地图
传播算法
智慧交通技术
加速度
约束特征
训练系统
参数
偏差
网络
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