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龙图腾网获悉德信东源智能科技(北京)有限公司申请的专利一种基于深度学习的车辆北斗定位数据异常修复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：CN121117433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511657118.6，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于深度学习的车辆北斗定位数据异常修复方法是由卢永川设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的车辆北斗定位数据异常修复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及北斗定位技术领域，具体地说，涉及一种基于深度学习的车辆北斗定位数据异常修复方法。包括如下步骤：多源预处理；异常掩码生成；轨迹补全：构建基于Encoder‑Decoder结构、融合注意力机制且引入自编码器辅助的深度学习模型，采用端到端训练框架，通过包含位置误差的均方误差损失项、轨迹曲率连续性约束损失项、物理合理性约束损失项的多目标损失函数；融合实时输出与系统部署。本发明通过深度学习技术捕捉车辆轨迹数据中的时空关联关系与长程依赖性，结合异常检测与轨迹补全的协同处理逻辑，能够精准识别间歇性缺失段与突发跳变点，保证修复后轨迹的物理合理性，从而提升下游智能交通系统的可靠性与运行精度。

本发明授权一种基于深度学习的车辆北斗定位数据异常修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车辆北斗定位数据异常修复方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、多源预处理：实时采集车辆北斗定位数据与多源辅助传感器数据，通过滑动窗口提取北斗定位数据中的行驶速度、加速度、航向角及方向变化特征，并对行驶速度、加速度、航向角进行一阶差分分析，完成预处理；并将预处理后的北斗定位数据、多源辅助传感器数据融合为多维特征集； S2、异常掩码生成：基于S1融合的多维特征集中的北斗定位数据，结合统计学方法与DBSCAN聚类算法，识别北斗定位数据中的异常点与缺失段，并生成异常掩码矩阵； S3、轨迹补全：构建基于Encoder-Decoder结构、融合注意力机制且引入自编码器辅助的深度学习模型，采用端到端训练框架，通过包含位置误差的均方误差损失项、轨迹曲率连续性约束损失项、物理合理性约束损失项的多目标损失函数，在已有真实轨迹数据上模拟生成随机缺失片段的训练样本，对所述深度学习模型进行监督学习训练以使其学习轨迹补全的上下文关联与物理约束，再利用训练完成的所述深度学习模型，结合S1的所述多维特征集与S2的所述异常掩码矩阵，对轨迹异常段进行上下文感知的补全修复，输出连续的轨迹坐标序列； S4、融合实时输出与系统部署：在车载终端或边缘计算节点上部署轻量化的所述深度学习模型，融合S1所述多维特征集中的多源辅助传感器数据，对S3补全的所述轨迹坐标序列进行物理合理性修正，通过滑动窗口方式实时输入异常轨迹并输出修复结果，最终得到符合车辆动力学特性的北斗定位轨迹。

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