技术特征：
技术总结
本发明属于智能交通技术领域，具体为一种基于辅助监督学习的行程时间估计方法。其从海量历史轨迹数据中寻找统计规律，通过端到端的深度学习模型对整个行程的时间进行整体的估计；步骤包括：特征提取和表示阶段，对轨迹数据进行预处理，分别抽取它的时间和空间特征，驾驶状态特征，短时间和长时间的交通状况特征；训练和预测阶段，将这些提取的特征用统一的双向循环神经网络进行训练和预测；循环神经网络每一步都输出通过当前小区域的时间开销；这些小区域的时间开销的总和即为总路径的时间开销。同时，还引入双向区间损失函数来约束中间时间开销。本方法可高效准确地对城市中的车辆行程时间进行估计，在实际环境下具有较好的效果。
技术研发人员：孙未未;章瀚元;吴昊
受保护的技术使用者：复旦大学
技术研发日：2018.06.25
技术公布日：2018.12.18