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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东山科智控数字化科技有限公司申请的专利轨迹交通模式分类方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510245695.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权轨迹交通模式分类方法、装置、电子设备及存储介质是由高从慧;郝凤琦;侯亚文;白金强;郝慧娟;李娟;尹亚南设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨迹交通模式分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：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。

本发明授权轨迹交通模式分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种轨迹交通模式分类方法，其特征在于，所述方法包括：S1、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；S2、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；S3、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，并以此作为输入训练MLP分类器，使其学习轨迹特征与交通模式之间的映射关系，训练完成后，将轨迹数据的高维特征表示输入MLP分类器，进行轨迹交通模式分类；其中，所述S2具体包括：S21、将所述轨迹数据目标集合输入所述多级轨迹特征编码器中，利用所述多级轨迹特征编码器的浅层特征提取模块提取轨迹的局部空间特征并转换为统一维度的低维潜在特征表示，并利用所述多级轨迹特征编码器的深层特征提取模块基于所述低维潜在特征表示获取轨迹点之间的全局时空依赖关系，生成高维特征表示；S22、将所述高维特征表示输入自回归模型，所述自回归模型基于时间序列的依赖性生成每个时间步的上下文表示，基于每个时间步的上下文表示和真实特征表示构建正样本，以及，引入动态队列机制，基于每个时间步的上下文表示和动态队列中的特征表示构建负样本；S23、利用所构建的正样本和负样本，并基于噪声对比估计损失函数，采用对比学习的方法训练所述多级轨迹特征编码器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东山科智控数字化科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。