[发明专利]一种于意图识别的轨迹数据处理方法

权利要求书

1.一种用于意图识别的轨迹数据处理方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤1，采集飞行器的轨迹数据，并对采集的轨迹数据进行数据预处理，按照指定的数据格式存储轨迹数据；其中，轨迹数据包括飞行器的经纬度、高度和数据采样时间；

步骤2，从存储的轨迹数据中提取一定数量的轨迹数据，并进行特征提取处理；

其中，特征提取处理包括：将提取的轨迹数据生成特征向量矩阵，计算每一列特征平均值和特征的协方差矩阵，并对协方差矩阵进行特征值和特征向量的计算，对计算出的特征值进行从小到大排序提取前K个特征值，再将数据中的经纬度映射到指定坐标系中；其中，K大于1；

步骤3，采用动态时间规整算法对轨迹相似度进行判别，通过层次聚类得到轨迹对应的轨迹簇并将其作为类别信息添加到轨迹数据中，作为一条训练轨迹数据；对于聚类得到的各轨迹簇，通过簇内轨迹的相互相似度计算出每个轨迹簇的中心轨迹；

步骤4，构建并训练意图识别模型；

所述意图识别模型的输入数据为训练轨迹数据，输入数据经过一维的卷积层对其进行特征信息提取，再通过一个全连接层与Transformer模型相连进行意图预测；

将输入数据输入到意图识别模型，基于配置的损失函数对意图识别模型的网络参数进行调优，当满足预置的训练结束条件时停止，其中训练结束条件可以是达到最大训练次数，或者预测精度满足指定条件；并将训练完成的意图识别模型作为意图识别器；

步骤5，对待识别的轨迹数据，计算其与每个轨迹簇的中心轨迹的相似度，基于相似度最高的轨迹簇确定待识别的轨迹数据的轨迹簇标签；

将待识别的轨迹数据和其轨迹簇标签输入意图识别器，基于其输出得到待识别的轨迹数据S^t的意图识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，将数据中的经纬度映射到指定坐标系具体为：

定义采集到的飞行器的经纬度为(Lon,Lat)，采集到的数据中的经纬度的坐标原点定义为(Lon_o,Lat_o)，映射后的飞行器的经纬度为(x,y)；

映射关系为：x＝(Lon-Lon_o)*3600*30.9；

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3还包括，对聚类处理得到的轨迹簇进行合并处理：根据公式计算轨迹簇为C_n与C_m之间的相似度，当当时，将轨迹簇C_n与C_m进行合并，其中，D_max表示轨迹簇合并阈值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3还包括：对当前得到的各轨迹簇，当簇内轨迹数小于预置的轨迹簇数目阈值M_min时，丢弃当前轨迹簇。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，每个轨迹簇的中心轨迹为：

其中，O_i表示第i个轨迹簇的中心轨迹，n表示轨迹编号，C_i(n)、C_i(m)分别表示第i个轨迹簇中的编号为n和m的轨迹，s表示第i个轨迹簇内的最大轨迹编号，L()表示轨迹间的相似度。