[发明专利]轨迹关联方法、装置、电子设备及机器可读存储介质

权利要求书

1.一种轨迹关联方法，其特征在于，包括：

获取待搜索轨迹；其中，任一轨迹包括多个轨迹点，任一轨迹点对应的轨迹点数据包括采集设备标识以及采集时间；

依据所述待搜索轨迹中各轨迹点对应的采集设备标识以及采集时间，生成所述待搜索轨迹对应的轨迹向量；

基于向量检索方式，从轨迹库中搜索所述待搜索轨迹的相似轨迹；其中，所述轨迹库中存储多个轨迹、以及所述多个轨迹中每个轨迹对应的轨迹向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述待搜索轨迹中各轨迹点对应的采集设备标识以及采集时间，生成所述待搜索轨迹对应的轨迹向量，包括：

依据所述待搜索轨迹中各轨迹点对应的采集时间，按采集时间从先到后的顺序，将所述待搜索轨迹中各轨迹点对应的统一设备标识或者采集设备标识输入到训练好的BERT模型；

对训练好的BERT模型的输出结果进行池化处理，生成所述待搜索轨迹对应的轨迹向量；

其中，对于任一轨迹点，该轨迹点对应的采集设备标识与该轨迹点对应的统一设备标识一一对应，统一设备标识用于唯一标识相互绑定的不同类型的采集设备。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待搜索轨迹，包括：

获取初始待搜索轨迹；

依据所述初始待搜索轨迹中各轨迹点对应的采集时间所归属的时间分区，确定所述初始待搜索轨迹中，在各个时间分区内的子轨迹；

确定任一所述子轨迹为所述待搜索轨迹。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述轨迹库中存储有多个不同时间分区内的轨迹、以及每个轨迹对应的轨迹向量；所述基于向量检索方式，从轨迹库中搜索所述待搜索轨迹的相似轨迹，包括：

基于向量检索方式，从所述轨迹库中所述待搜索轨迹对应的时间分区内的轨迹中，搜索与所述待搜索轨迹相似的轨迹。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述BERT模型通过以下方式训练：

获取已知关联结果的轨迹对，一个轨迹对包括一条第一轨迹和一条第二轨迹；

对于任一轨迹对，依据该轨迹对包括的第一轨迹中各轨迹点对应的采集时间，按采集时间从先到后的顺序，将该第一轨迹中各轨迹点对应的统一设备标识或者采集设备标识输入到待训练的BERT模型，得到待训练的BERT模型的第一输出结果；以及，依据该轨迹对包括的第二轨迹中各轨迹点对应的采集时间，按采集时间从先到后的顺序，将该第二轨迹中各轨迹点对应的统一设备标识或者采集设备标识输入到待训练的BERT模型，得到待训练的BERT模型的第二输出结果；

对所述第一输出结果进行池化处理，生成该第一轨迹对应的第一轨迹向量；以及，对所述第二输出结果进行池化处理，生成该第二轨迹的第二轨迹向量；

将所述第一轨迹向量与所述第二轨迹向量之间的相似度，确定为该轨迹对包括的第一轨迹和第二轨迹之间的相似度；

依据轨迹对包括的第一轨迹和第二轨迹之间的相似度，以及，轨迹对的关联结果，确定所述待训练的BERT模型的损失，并依据所述待训练的BERT模型的损失对所述待训练的BERT模型进行反馈优化。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述待搜索轨迹的相似轨迹的数量至少为2；所述方法还包括：

依据所述待搜索轨迹的相似轨迹对应的采集对象，将不同时间分区内对应同一采集对象的相似轨迹融合为完整轨迹；

依据各完整轨迹的相似度，对各完整轨迹进行排序；

输出相似度最高的指定数量的完整轨迹。

7.一种轨迹关联装置，其特征在于，包括：

获取单元，被配置为获取待搜索轨迹；其中，任一轨迹包括多个轨迹点，任一轨迹点对应的轨迹点数据包括采集设备标识以及采集时间；

生成单元，被配置为依据所述待搜索轨迹中各轨迹点对应的采集设备标识以及采集时间，生成所述待搜索轨迹对应的轨迹向量；

轨迹关联单元，被配置为基于向量检索方式，从轨迹库中搜索所述待搜索轨迹的相似轨迹；其中，所述轨迹库中存储多个轨迹、以及所述多个轨迹中每个轨迹对应的轨迹向量。