重新思考轨迹：基于视频生成的从细胞信号重建 GPS 轨迹
计算机视觉与模式识别
2026-03-30 v1 人工智能
摘要
移动设备持续与细胞基站交互，产生海量信号记录，提供广泛的覆盖范围以理解人类运动。然而，这些记录仅提供粗糙的位置线索（例如服务小区标识符），因此限制了其在需要高精度 GPS 轨迹的应用中的直接使用。本文研究 Sig2GPS 问题：从细胞信号重建 GPS 轨迹。鼓励领域专家在地图上描绘信号轨迹并勾勒相应的 GPS 路径，与依赖复杂多阶段工程管道或回归坐标的常规解决方案不同，Sig2GPS 被重新定义为一种图像到视频生成任务，直接在地图可视域中操作：将信号轨迹渲染在地图上，并训练视频生成模型以绘制连续的 GPS 路径。为支持这一范式，我们构建了信号到轨迹视频配对数据集，用于微调开源视频模型，并引入基于强化学习的轨迹感知优化方法以通过奖励机制提高生成保真度。在大规模真实数据集上的实验表明，与强工程和基于学习的基线方法相比，显著提升；此外，下一 GPS 预测的额外结果表明其可扩展性和跨城市可迁移性。总体而言，这些结果表明，地图可视视频生成为轨迹数据挖掘提供了实用接口，使能够在地图约束下直接生成和细化连续路径。
引用
@article{arxiv.2603.26610,
title = {Think over Trajectories: Leveraging Video Generation to Reconstruct GPS Trajectories from Cellular Signaling},
author = {Ruixing Zhang and Hanzhang Jiang and Leilei Sun and Liangzhe Han and Jibin Wang and Weifeng Lv},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26610},
year = {2026}
}