新财经综合实验室师生研究成果被国际期刊T-ITS录用

近日，实验室空间智能与社会计算课题组在时空轨迹数据挖掘方向研究成果 “Dual-Offset Trajectory Recovery on Roads With Dynamic Transition Probability”被智能交通领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation System录用。论文作者包括：硕士生宁乐天、博士生刘超然、硕士生张榕、黄鹂副教授、高强教授、Goce Trajcevski教授。

图1 IEEE T-ITS论文首页

针对低采样率轨迹数据中大量中间点缺失与道路网络对齐困难的问题，该工作提出了双向偏移与动态转移概率相结合的轨迹恢复模型DTPTrajRec，为智能交通场景下高质量轨迹数据恢复提供了新的路网约束建模思路。具体而言，该方法利用稀疏轨迹中已观测到的前序点和后序点构建双向偏移轨迹，将缺失轨迹段置于双向时空边界约束之下，从而以自监督方式增强低采样率轨迹中的时空相关信号。随后，模型在潜在空间中融合观测锚点、缺失结构和双向约束信息，学习更加鲁棒的轨迹表示；最终，引入自适应动态转移概率机制，将路网拓扑约束与历史移动偏好进行协同建模，在候选道路之间进行约束化路径推断，进一步提升轨迹恢复的空间连续性、道路一致性和预测精度。

图2 论文方法概览

T-ITS（IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems）由IEEE出版，是智能交通系统领域具有重要影响力的国际学术期刊之一。影响因子为7.9，JCR分区为Q1，中科院分区为工程技术1区，是国内外学者发表交通感知、车辆轨迹建模、智能出行、交通安全和城市计算等方向前沿研究的重要平台。

新财经综合实验室由西南财经大学和中国农业银行2021年联合成立，刘贵松教授担任实验室主任。实验室聚焦可信人工智能基础理论、财经科技及数字经济深度融合等领域开展有组织科研和人才培养，近三年实验室持续在多个顶会和顶刊发表最新科研成果，包括IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TKDE、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICML、ICDE等。团队现有教师17人、本硕博学生和博士后近80人。