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龙图腾网获悉武汉中海庭数据技术有限公司申请的专利一种基于生成对抗网络的轨迹去噪方法及装置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：CN116070086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211715576.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于生成对抗网络的轨迹去噪方法及装置是由石涤文;尹玉成;胡丹丹;姚琼杰;刘奋设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的轨迹去噪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于生成对抗网络的轨迹去噪方法及装置，包括：分别获取高精度轨迹数据和噪声数据，并进行轨迹离散化得到轨迹数据集；所述噪声数据与所述高精度轨迹数据相对应；利用离散化后的高精度轨迹数据和噪声数据对判别器和生成器进行迭代训练，其中所述判别器包括真实性判别器DR和相似性判别器DS；合并真实性判别器DR和相似性判别器DS并基于传统CGAN目标函数，构建生成对抗网络的目标函数；利用训练好的生成器以及新构建的生成对抗网络的目标函数对待处理轨迹数据进行轨迹去噪。本方案引入在生成模型中表现更好的生成对抗网络GAN，重新基于轨迹构造去噪生成模型。

本发明授权一种基于生成对抗网络的轨迹去噪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的轨迹去噪方法，其特征在于，包括： 分别获取高精度轨迹数据和噪声数据，并进行轨迹离散化得到轨迹数据集；所述噪声数据与所述高精度轨迹数据相对应； 利用离散化后的高精度轨迹数据和噪声数据对判别器和生成器进行迭代训练，其中所述判别器包括真实性判别器DR和相似性判别器DS； 合并真实性判别器DR和相似性判别器DS并基于传统CGAN目标函数，构建生成对抗网络的目标函数； 利用训练好的生成器以及新构建的生成对抗网络的目标函数对待处理轨迹数据进行轨迹去噪； 利用离散化后的高精度轨迹数据和噪声数据对判别器和生成器进行迭代训练，包括： 先固定生成器参数，训练调整真实性判别器DR和相似性判别器DS的参数； 再固定真实性判别器DR和相似性判别器DS的参数，训练调整生成器的参数； 生成器训练过程中引入新生成轨迹和原始高精度轨迹的二维距离作为新的约束，所述二维距离的目标函数为： 其中，表示期望，是目标函数，是二维距离； 所述的合并真实性判别器DR和相似性判别器DS并基于传统CGAN目标函数，构建生成对抗网络的目标函数，包括： 合并真实性判别器DR和相似性判别器DS， 生成对抗网络的目标函数为： 其中，表示判别器的训练目标，表示生成器的训练目标，表示生成器的参数结果，用于调整二维距离和CGAN目标的权重比值；x表示噪声数据，y表示高精度数据，D表示判别器，DR表示真实性判别器，DS表示相似性判别器，G表示生成器，Gx表示输入为噪声数据x的生成器输出结果，表示基于传统CGAN的目标函数。

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