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龙图腾网获悉沈阳安华晟源信息科技有限公司申请的专利基于时序依赖图与神经网络的轨迹档案构建方法及系统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：CN120929463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511461340.9，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权基于时序依赖图与神经网络的轨迹档案构建方法及系统是由顾朝阳;王洋;何振涛;孟繁雨设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序依赖图与神经网络的轨迹档案构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时序依赖图与神经网络的轨迹档案构建方法及系统，具体涉及数据处理与图神经网络技术领域，用于解决现有技术因轨迹数据稀疏和不完整导致构建的时序依赖图质量差进而影响轨迹档案准确性的问题；通过对原始轨迹数据进行时空邻近关系分析构建初始时序依赖图，继而采用隔离森林算法计算图中各边的个体模式偏离度，基于偏离度阈值识别异常边并分析其连接轨迹片段的移动意图一致性以推演意图连贯性，结合节点区域功能属性相似度与意图连贯性进行语义一致性校验以识别语义冲突边，最后通过多路径可替代性决策机制对语义冲突边进行操作优化图结构，并利用加权图神经网络对优化后的时序依赖图进行处理生成轨迹档案向量。

本发明授权基于时序依赖图与神经网络的轨迹档案构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时序依赖图与神经网络的轨迹档案构建方法，其特征在于，包括： S1、通过分析移动对象的原始轨迹数据中的时空邻近关系，生成包含节点及转移边的时序依赖图； S2、通过采用隔离森林算法分析当前轨迹转移特征与移动对象历史轨迹模式特征的符合程度，生成时序依赖图中每条边的个体模式偏离度，包括： 提取时序依赖图中转移边所对应的当前轨迹转移特征，当前轨迹转移特征包括位移、时长及区域类型； 获取移动对象在历史时段内的轨迹数据，并依据历史轨迹数据构建移动对象历史轨迹模式特征集合； 将移动对象历史轨迹模式特征集合输入隔离森林算法进行模型训练；将时序依赖图中每条边对应的当前轨迹转移特征输入已训练的隔离森林算法模型；通过隔离森林算法模型计算当前轨迹转移特征的异常分数，生成时序依赖图中每条边的个体模式偏离度； S3、通过分析个体模式偏离度高于预设阈值的边所连接轨迹片段的移动意图一致性，推演移动对象的意图连贯性，包括： 识别时序依赖图中个体模式偏离度高于预设阈值的边； 提取个体模式偏离度高于预设阈值的边所连接的轨迹片段； 分析提取的轨迹片段中移动对象的移动模式特征，移动模式特征包括速度变化序列与方向变化序列； 依据移动模式特征分析轨迹片段的移动意图一致性，包括：计算轨迹片段的速度变化序列的统计一致性指标，计算轨迹片段的方向变化序列的统计一致性指标，建立综合评价函数，将速度变化序列和方向变化序列的统计一致性指标归一化处理后进行加权组合得到轨迹片段的移动意图一致性得分，通过移动意图一致性得分和预设的意图一致性阈值判断轨迹片段的移动意图一致性程度； 依据移动意图一致性的分析结果推演移动对象的意图连贯性，包括：通过连续多个轨迹片段的移动意图一致性程度来评估移动对象的意图连贯性评分； S4、通过分析边两端节点所在区域的功能属性相似度并结合意图连贯性，生成包括语义冲突边的语义一致性校验结果，包括： 获取时序依赖图中边两端节点所在区域的功能属性信息； 分析边两端节点所在区域的功能属性信息之间的相似程度； 结合推演得到的移动对象的意图连贯性，分析功能属性相似程度与意图连贯性的一致性； 依据功能属性相似程度与意图连贯性的一致性分析结果，生成包括语义冲突边的语义一致性校验结果，其中，语义冲突边为功能属性相似程度低于阈值但意图连贯性评分高于阈值的边； S5、通过分析语义冲突边在时序依赖图中的多路径可替代性决策对语义冲突边的保留、降权或删除操作，生成结构优化后的时序依赖图； S6、通过分析加权图神经网络对结构优化后的时序依赖图的处理结果，生成移动对象的轨迹档案向量，包括： 将结构优化后的时序依赖图输入至加权图神经网络； 通过加权图神经网络聚合结构优化后的时序依赖图中节点的邻域特征信息； 依据加权图神经网络对节点的邻域特征信息的聚合结果，生成节点表征向量； 聚合时序依赖图中全部节点的节点表征向量，生成移动对象的轨迹档案向量。

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