(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211453077.5 (22)申请日 2022.11.21 (71)申请人 中南大学 地址 410000 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路932号 (72)发明人 张静　张永敏　段思婧　张颉　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 王本晋 (51)Int.Cl. G06F 16/9537(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01)G16Y 10/40(2020.01) G16Y 20/10(2020.01) G16Y 20/40(2020.01) G16Y 40/10(2020.01) G16Y 40/20(2020.01) G16Y 40/60(2020.01) H04W 4/029(2018.01) H04W 64/00(2009.01) (54)发明名称 一种基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配方 法、 系统及设备 (57)摘要 本发明公开了一种基于稀疏蜂窝信令数据 的共乘匹配方法、 系统及设备， 本方法通过获取 蜂窝信令 数据中的多个基站 轨迹序列， 基站轨迹 序列为乘车时关联基站的时间和位置的轨迹序 列； 将任意两个基站轨迹序列进行时间对齐， 并 按预设时间分割 时间对齐后的任意两个基站轨 迹序列， 获得分割轨迹序列； 对分割轨迹序列中 的位置进行空间编码， 获得空间编码特征序列； 对分割轨迹序列中的时间进行时间编码， 获得时 间编码特征序列； 对空间编码特征序列和时间编 码特征序列进行表征学习， 获取时空联合表征； 根据时空联合表征， 计算共乘匹配的结果。 本发 明能够降低共乘匹配难度， 提高共乘匹配准确 度。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115495678 A 2022.12.20 CN 115495678 A 1.一种基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配方法， 其特征在于， 所述基于稀疏蜂窝信令 数据的共乘匹配方法包括： 获取蜂窝信 令数据中的多个基站轨迹序列， 所述基站轨迹序列为乘车时关联基站的时 间和位置的轨 迹序列； 将任意两个所述基站轨迹序列进行时间对齐， 并按预设时间分割所述 时间对齐后的任 意两个所述基站轨 迹序列， 获得分割轨 迹序列； 对所述分割轨 迹序列中的位置进行空间编码， 获得空间编码特 征序列； 对所述分割轨 迹序列中的时间进行时间编码， 获得时间编码特 征序列； 对所述空间编码特征序列和所述时间编码特征序列进行表征学习， 获取时空联合表 征； 根据所述 时空联合表征， 计算任意两个所述基站轨迹序列的共乘相似度分数和非共乘 相似度分数， 并根据所述共乘相似度分数和所述非共乘相似度分数， 获得共乘匹配的结果。 2.根据权利要求1所述的基于稀疏蜂窝信 令数据的共乘匹配方法， 其特征在于， 在所述 获取蜂窝信令数据中的多个基站轨迹序列之前， 所述基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配方 法还包括： 采用DBSCAN聚类算法过 滤预设的远程基站的噪声。 3.根据权利要求1所述的基于稀疏蜂窝信 令数据的共乘匹配方法， 其特征在于， 在所述 对所述分割轨迹序列中的位置进 行空间编码之前， 所述基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配 方法还包括： 将基站的位置映射至预设放大尺寸的网格中， 计算所述网格的坐标： 其中， 表示所述基站的经度， 表示所述基站的纬度， 表示地图的放大尺寸， 表示所述网格的坐标； 将所述坐标中的x和y分别除以像素值25 6， 获得所述网格的ID。 4.根据权利要求3所述的基于稀疏蜂窝信 令数据的共乘匹配方法， 其特征在于， 所述对 所述分割轨 迹序列中的位置进行空间编码， 获得空间编码特 征序列， 包括： 获取所述分割轨 迹序列中的位置对应的所述网格的ID； 采用四叉树键的编码原则对所述分割轨迹序列中的位置对应的所述网格的ID进行编 码， 获得空间编码特 征序列。 5.根据权利要求1所述的基于稀疏蜂窝信 令数据的共乘匹配方法， 其特征在于， 所述对 所述分割轨 迹序列中的时间进行时间编码， 获得时间编码特 征， 包括： 采用独热向量编码方法对所述分割轨迹序列中的时间进行时间编码， 获得时间编码特 征。 6.根据权利要求1所述的基于稀疏蜂窝信 令数据的共乘匹配方法， 其特征在于， 所述对权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115495678 A 2所述空间编码特 征序列和所述时间编码特 征序列进行表征 学习， 获取时空联合表征， 包括： 采用双层LSTM网络对所述空间编码特 征序列进行表征 学习， 获得空间表征； 采用MLP网络对所述时间编码特 征序列进行表征 学习， 获得时间表征； 将所述空间表征和所述时间表征进行拼接， 获得时空联合表征。 7.根据权利要求1所述的基于稀疏蜂窝信 令数据的共乘匹配方法， 其特征在于， 所述根 据所述时空联合表征， 计算共乘匹配的结果， 包括： 根据全连接网络和softmax层， 构建匹配模型； 根据所述 时空联合表征， 采用所述匹配模型中的所述全连接网络计算任意两个所述基 站轨迹序列的共乘相似度分数和非共乘相似度分数； 采用所述匹配模型中的所述softmax层对所述共乘相似度分数和所述非共乘相似度分 数进行平滑， 取所述共乘相似度分数和所述 非共乘相似度分数中最大值作为所述共乘匹配 的结果。 8.一种基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配系统， 其特征在于， 所述基于稀疏蜂窝信令 数据的共乘匹配系统包括： 基站轨迹序列获取单元， 用于获取蜂窝信令数据中的多个基站轨迹序列， 所述基站轨 迹序列为乘车时关联基站的时间和位置的轨 迹序列； 分割轨迹序列获取单元， 用于将任意两个所述基站轨迹序列进行时间对齐， 并按预设 时间分割所述时间对齐后的任意两个所述基站轨 迹序列， 获得分割轨 迹序列； 空间编码特征获取单元， 用于对所述分割轨迹序列中的位置进行空间编码， 获得空间 编码特征序列； 时间编码特征获取单元， 用于对所述分割轨迹序列中的时间进行时间编码， 获得时间 编码特征序列； 时空联合表征获取单元， 用于对所述空间编码特征序列和所述 时间编码特征序列进行 表征学习， 获取时空联合表征； 共乘匹配结果计算单元， 用于根据所述时空联合表征， 计算任意两个所述基站轨迹序 列的共乘相似度分数和非共乘相似度分数， 并根据所述共乘相似度分数和所述非共乘相似 度分数， 获得共乘匹配的结果。 9.一种基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配设备， 其特征在于， 包括至少一个控制处理 器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器； 所述存储器存储有 可被所述至少 一个控制处理器执行 的指令， 所述指令被所述至少一个控制处理器执行， 以使所述至少一 个控制处理器能够执行如权利要求1至7任一项所述的基于稀疏蜂窝信令数据的共乘匹配 方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机可 执行指令， 所述计算机可执行指 令用于使计算机执行如权利要求 1至7任一项 所述的基于稀 疏蜂窝信令数据的共乘匹配方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115495678 A 3