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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种两阶段生成的细粒度车辆轨迹生成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：CN117290408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311216746.1，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种两阶段生成的细粒度车辆轨迹生成方法是由谢谨蔓;高杨;冯尊磊;庄永真;罗进开;宋明黎设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种两阶段生成的细粒度车辆轨迹生成方法在说明书摘要公布了：一种两阶段生成的细粒度车辆轨迹生成方法，包括：步骤1生成Geohash下的区域转移轨迹：首先对车辆轨迹进行Geohash，找到车辆GPS坐标对应的Geohash编码，从而原始数据中得到在Geohash这种粗粒度下车辆的转移轨迹，之后，使用GAN模型学习不同区域之间的转移规律，从而生成Geohash间转移的连续的轨迹；步骤2生成基于驾驶意图的细粒度轨迹：根据生成的Geohash区域确定区域内的转移轨迹，预测的粒度为道路之间的转移轨迹，包括对转移轨迹的起始终止位置进行确定，预测道路节点间的路径。本发明的优点在于，通过两阶段生成的方式，同时考虑整体转移模式和个体驾驶行为，能够实现对个体行为的更加精细化建模，从而提高轨迹生成的准确性和可靠性。

本发明授权一种两阶段生成的细粒度车辆轨迹生成方法在权利要求书中公布了：1.一种两阶段生成的细粒度车辆轨迹生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 1生成Geohash下的区域转移轨迹：首先对车辆轨迹进行Geohash，找到车辆GPS坐标对应的Geohash编码，从而原始数据中得到在Geohash这种粗粒度下车辆的转移轨迹；之后，使用GAN模型学习不同区域之间的转移规律，从而生成Geohash间转移的连续的轨迹； 2生成基于驾驶意图的细粒度轨迹：根据生成的Geohash区域确定区域内的转移轨迹，预测的粒度为道路之间的转移轨迹，包括以下步骤： 21对转移轨迹的起始终止位置进行确定； 22预测道路节点间的路径； 具体步骤如下： a特征构建：包括道路属性、历史轨迹信息和交通状态信息； b训练机器学习模型，预测每个节点为起点的概率； c根据预测概率确定生成轨迹的起点和终点； d基于驾驶意图的预测：在起点和终点之间选择最短时间的路径，并通过已经生成车辆的轨迹动态更新每条道路通行时间。

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