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公开(公告)号：CN112948715A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110228346.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于短时GPS轨迹数据的车辆分类方法。本发明首先对原始GPS数据进行预处理得到用于网络输入的GPS数据表示，其次采用重采样技术用于重新平衡不平衡数据集的样本空间以解决真实路网中存在的车型分布不平衡情况，最后针对GPS数据源的时序性和短时高频特性，开发了一种多级离散小波分解和双向LSTM网络结合的深度学习网络模型用于车辆分类，经过超参数选定和模型训练后，即可完成分类任务。本发明既充分考虑到GPS数据的隐私性，又为真实路网中存在的车型分布的不平衡性提供了可行的解决方法，并且本发明能够有效的抓取GPS轨迹数据中所包含的深度特征，从而达到较高的分类准确度。
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