一种基于LSTM神经网络的室内轨迹误差评估方法【中国发明】

一、专利名称及专利号

名称：《一种基于LSTM神经网络的室内轨迹误差评估方法》

专利号：ZL202110752788.1

二、应用领域

  本发明涉及地理信息技术领域，尤其涉及的是一种基于LSTM神经网络的室内轨迹误差评估方法。

三、专利说明

1、摘要：

  本发明公开了一种基于LSTM神经网络的室内轨迹误差评估方法，方法包括：获取轨迹步数序号和与轨迹步数序号对应的重建轨迹点；构建重建轨迹点的多维特征向量，并根据重建轨迹点的多维特征向量，得到多维特征向量集，将室内轨迹抽象为一个序列；对于每个目标轨迹步数序号，将目标轨迹步数序号对应的多维特征向量集输入已训练的LSTM神经网络模型，得到每个目标轨迹步数序号对应的室内轨迹偏差值，其中，目标轨迹步数序号用于表征大于或者等于预设值K的轨迹步数序号，通过机器学习模型自动学习和评估室内轨迹每个轨迹步数序号特征向量与真实轨迹的映射关系，能够取得更细粒度、更高精度的室内轨迹误差评估结果。

2、背景：

  对室内轨迹的误差进行评估，是轨迹分析、人类移动模式研究等领域的重要研究问题。 
从技术手段上看，常用的轨迹误差评估方法，多是以两个参考点为基础建立椭圆形不确定区域；该类方法所建立的不确定区域难以描绘参考点间的复杂形状，并且椭圆区域的大小也难以确定，导致在实际应用中作用有限。
  因此，现有技术还有待改进和发展。

四、相关文件下载

专利证书：/UploadFiles/20231214/20231214162350235023.pdf

专利详情：/UploadFiles/20231214/20231214162338433843.pdf