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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于Informer网络的车辆定位方法、装置以及计算机获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115755134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211296349.5，技术领域涉及：G01S19/48；该发明授权一种基于Informer网络的车辆定位方法、装置以及计算机是由陈天强;陈洋卓;姚志强;蔡晓雯;周鹏;文志设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Informer网络的车辆定位方法、装置以及计算机在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Informer网络的车辆定位方法、装置以及计算机，其方法包括判断车辆的卫星定位功能是否正常；利用高斯混合模型对车辆的交通环境图像数据进行聚类，得到多个交通环境聚类数据集；对每一类交通状况下的车辆的运动特征数据按照车辆的行驶时间顺序进行排序，得到运动特征时间序列数据集；利用多类交通状况所对应的运动特征时间序列数据集分别训练Informer神经网络模型；当车辆的卫星定位功能异常时，利用推土机距离分析法确定Informer神经网络预测模型；利用Informer神经网络预测模型预测车辆的行驶轨迹；本发明运用Informer网络实现对车辆行驶轨迹的预测，有效地解决了GPS长时间失效情况下如何精准预测车辆位置的问题。

本发明授权一种基于Informer网络的车辆定位方法、装置以及计算机在权利要求书中公布了：1.一种基于Informer网络的车辆定位方法,其特征在于，包括如下步骤： 判断车辆的卫星定位功能是否正常； 当所述车辆的卫星定位功能正常时，利用高斯混合模型对所述车辆的交通环境图像数据进行聚类，得到多类交通环境聚类数据集；其中，每类交通环境聚类数据集对应一类交通状况； 将每类所述交通状况所对应的多个所述车辆的多个运动特征数据按照所述车辆的行驶时间顺序进行排序，得到多类运动特征时间序列数据集；其中，每类运动特征时间序列数据集对应一类所述交通状况； 分别利用每类所述运动特征时间序列数据集中的运动特征时间序列数据训练Informer神经网络模型，得到多个Informer神经网络预测模型； 当所述车辆的卫星定位功能异常时，利用推土机距离分析法将所述车辆当前的交通环境图像数据与多类所述交通环境聚类数据集中的交通环境图像数据进行对比，确定所述车辆当前的交通状况类别，并根据已确定所述车辆当前的交通状况类别选择对应的Informer神经网络预测模型； 利用已选择的所述Informer神经网络预测模型预测所述车辆在卫星定位功能异常时的行驶轨迹。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘潭大学，其通讯地址为：411100 湖南省湘潭市雨湖区湘潭大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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