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申请/专利权人：湖南大学;湖南大学深圳研究院
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227975A
主分类号：G06F18/15
分类号：G06F18/15;G06F18/213;G06F18/2321;G06N3/045;G06F18/25
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本申请涉及一种历史轨迹缺失的补全方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取场景视频中各运动对象的历史轨迹，将各运动对象的历史轨迹输入已建立的神经网络模型，获得神经网络模型输出的各运动对象的运动特征；基于各运动对象的历史轨迹，确定缺失轨迹的目标运动对象和目标运动对象在轨迹缺失时刻的邻居运动对象；根据邻居运动对象的运动特征和邻居运动对象的历史轨迹，计算邻居运动对象在轨迹缺失时刻对于目标运动对象的关联影响特征；根据轨迹缺失时刻的关联影响特征和目标运动对象的运动特征，采用神经网络模型进行处理，得到目标运动对象补全轨迹之后的历史轨迹并存储。采用本申请，可以提高轨迹补全的准确性。
主权项：1.一种历史轨迹缺失的补全方法，其特征在于，包括：获取场景视频中各运动对象的历史轨迹，将各运动对象的所述历史轨迹输入已建立的神经网络模型，获得所述神经网络模型输出的各运动对象的运动特征；基于各运动对象的所述历史轨迹，确定缺失轨迹的目标运动对象和所述目标运动对象在轨迹缺失时刻的邻居运动对象；根据所述邻居运动对象的运动特征和所述邻居运动对象的历史轨迹，计算所述邻居运动对象在所述轨迹缺失时刻对于所述目标运动对象的关联影响特征；根据所述轨迹缺失时刻的关联影响特征和所述目标运动对象的运动特征，采用所述神经网络模型进行处理，得到所述目标运动对象补全轨迹之后的历史轨迹并存储。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学;湖南大学深圳研究院 历史轨迹缺失的补全方法、装置、设备和存储介质
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