基于深度学习的任意不规则轨迹匹配方法和装置

本公开提出一种基于深度学习的任意不规则轨迹匹配方法和装置，该方法包括：获取参考轨迹和候选轨迹库，其中，候选轨迹库中包括多条候选轨迹；对参考轨迹采取固定序列长度采样以得到第一轨迹序列，对候选轨迹采取固定序列长度采样以得到对应的第二轨迹序列；将第一轨迹序列和第二轨迹序列输入至预训练的轨迹匹配模型中，以得到对齐矩阵，其中，对齐矩阵用于指示第一轨迹序列和第二轨迹序列逐点的对应关系；根据对齐矩阵，获取轨迹匹配结果。由此，能够实现对任意不规则轨迹的快速、准确匹配，从而保证轨迹匹配过程可以适配于个性化的应用场景，并在提升轨迹匹配效率的同时，有效降低轨迹匹配过程中的成本损耗。