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龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利一种基于轨迹表示学习的相似度查询优化方法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：CN115544070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211183127.2，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种基于轨迹表示学习的相似度查询优化方法是由李佳佳;王明申;赵颖;李雷设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轨迹表示学习的相似度查询优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轨迹表示学习的相似度查询优化方法，本发明的轨迹相似度查询是将轨迹表示成向量，在向量空间利用两个向量之间的欧氏距离找到离查询轨迹距离最近的轨迹。本发明提出了一种基于路网分区的轨迹表示学习模型PT2vec，PT2vec考虑了轨迹的空间特征和底层路网的拓扑约束将轨迹嵌入到低维向量空间，设计一个基于空间和拓扑信息的损失函数，加快模型的训练，提高模型准确度，并有效的解决了大规模轨迹相似度计算时间过大的问题。同时为了减小轨迹查询空间，提高查询效率，使用PT‑GTree索引对查询数据库中的轨迹进行剪枝。

本发明授权一种基于轨迹表示学习的相似度查询优化方法在权利要求书中公布了：1.基于路网划分的轨迹表示学习和相似度查询方法，其特征在于，包括如下步骤： S1:对路网进行分区，并对每个分区及边界边按顺序排号赋予标签单词，构建词汇表； S2:获取多条原始轨迹，基于上述词汇表，对原始轨迹进行路网匹配，将匹配后的轨迹序列转换为词序列； S3:根据分区结果构建PT-GTree，将步骤S2中匹配后的轨迹存储到PT-GTree最小公共祖先节点中，针对轨迹相似性查询，利用PT-GTree对查询数据库进行剪枝，确定查询候选轨迹集； S4:构建基于GRU的编码器-解码器模型，使用步骤S2中的词序列作为输入，经过编码器将其编码为低维的潜在向量v，然后通过解码器解码出一个输出序列y，同时设计一种基于空间和拓扑信息的损失函数对该模型进行训练； S5:利用训练好的编码器-解码器模型将步骤S3中确定的候选轨迹嵌入到低维向量空间，将候选轨迹都表示成向量的形式，使用两个轨迹向量之间的欧氏距离来表示轨迹的相似程度，距离越小轨迹越相似；其中， 基于PT-GTree索引的轨迹相似度查询剪枝方法如下： 利用步骤S2中的分区结果构建PT-GTree，找到所有原始轨迹经过的所有叶子节点，找到所有叶子节点的最小公共祖先节点，并将原始轨迹存储到相应的树节点中； 给定一条待查询轨迹，首先找到待查询轨迹经过的所有叶子节点，再根据这些叶子节点找到待查询轨迹的最小公共祖先节点，将最小公共祖先节点和其孩子节点中存储的原始轨迹作为候选集。

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沈阳航空航天大学，其通讯地址为：110136 辽宁省沈阳市道义经济开发区道义南大街37号；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”。