[发明专利]一种基于RPCA及深度注意力自编码器的轨迹聚类方法在审
| 申请号： | 202110694546.1 | 申请日： | 2021-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN113807003A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 赵昌平;王洪雁;伊林;李春鹏;龚宇 | 申请（专利权）人： | 赵昌平 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海宏京知识产权代理事务所(普通合伙) 31297 | 代理人： | 周高 |
| 地址： | 116033 辽宁省大*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于RPCA及深度注意力自编码器的轨迹聚类方法，涉及轨迹聚类方法领域，所述方法基于网格划分理论将轨迹编码成定长特征向量；其次，对深度注意力自编码器网络模型使用近端法、反向传播算法及ADMM对其优化以达到最佳性能；而后，将网格对角特征向量输入DAA网络中以得低维轨迹特征向量；最后，基于K‑means聚集所有低维轨迹特征向量，本发明实验结果表明，与主流基于特征表示的轨迹聚类方法相比，所提算法具有较好抗噪性能，从而各项性能评价指标都较优，且可较为精确区分不同类型轨迹。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rpca 深度 注意力 编码器 轨迹 方法 | ||
【主权项】：
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