Invention Grant
- Patent Title: 基于双向长短时记忆模型和卡尔曼滤波的轨迹去噪方法
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Application No.: CN201910386258.2Application Date: 2019-05-09
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Publication No.: CN110232169BPublication Date: 2022-01-04
- Inventor: 吴宁 , 王静远 , 彭凡彰 , 郭容辰
- Applicant: 北京航空航天大学
- Applicant Address: 北京市海淀区学院路37号
- Assignee: 北京航空航天大学
- Current Assignee: 北京航空航天大学
- Current Assignee Address: 北京市海淀区学院路37号
- Agency: 北京慕达星云知识产权代理事务所
- Agent 李冉
- Main IPC: G06F17/16
- IPC: G06F17/16 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G01S19/42
Abstract:
本发明公开了一种基于双向长短时记忆模型和卡尔曼滤波的轨迹去噪方法，首先使用循环神经网络中的双向长短时记忆模型来对复杂的噪声分布和路网结构进行建模，然后将模型输出作为卡尔曼滤波的输入，最后由卡尔曼滤波完成去噪。其中，循环神经网络会将复杂的噪音分布结合路网信息转换成高斯分布，然后再通过卡尔曼滤波去除掉高斯白噪声，从而完成去噪。
Public/Granted literature
- CN110232169A 基于双向长短时记忆模型和卡尔曼滤波的轨迹去噪方法 Public/Granted day:2019-09-13
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