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申请/专利权人：易方达基金管理有限公司

摘要：本发明提供了一种基于图像的波动趋势识别方法、装置、计算机设备和介质。该方法包括：获取待识别图像中的波动曲线，其中，波动曲线表征时间序列；根据波动曲线确定平滑参数；按照平滑参数过滤波动曲线中的短期波动，以得到光滑时间序列；通过差分技术在光滑时间序列上确定拐点，以得到初始拐点；在距离初始拐点的预定时间范围内进行峰谷搜索，以得到目标拐点；根据相邻目标拐点之间的峰谷关系确定波动曲线的波动趋势状态；以及输出表征波动趋势状态的状态信息。通过本发明，能够提升计算机识别图像中波动曲线波动趋势的计算效率，提升识别准确性。

主权项：1.一种基于图像的波动趋势识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像中的波动曲线，其中，所述波动曲线表征时间序列，{Yt}为所述波动曲线对应的时间序列，t＝1,2,...,T，T为所述时间序列的时间长度；根据所述波动曲线确定平滑参数；按照所述平滑参数过滤所述波动曲线中的短期波动，以得到光滑时间序列，{YtT}为所述光滑时间序列；通过差分技术在所述光滑时间序列上确定拐点，以得到初始拐点；在距离所述初始拐点的预定时间范围内进行峰谷搜索，以得到目标拐点；根据相邻所述目标拐点之间的峰谷关系确定所述波动曲线的波动趋势状态；以及输出表征所述波动趋势状态的状态信息，其中，采用以下公式计算趋势状态序列staget： 在距离所述初始拐点的预定时间范围内进行峰谷搜索，以得到目标拐点的步骤包括：步骤S21：获取所述趋势状态序列，设置初始的搜索次数为1；步骤S22：根据所述趋势状态序列搜索最小峰谷间隔；步骤S23：判断所述最小峰谷间隔是否小于第一时长阈值，其中，若所述最小峰谷间隔小于所述第一时长阈值，执行步骤S24，若所述最小峰谷间隔大于或等于所述第一时长阈值，执行步骤S25；步骤S24：将所述最小峰谷间隔对应的峰谷之间的状态修改为相反状态，以更新所述趋势状态序列，并返回步骤S22；步骤S25：根据所述趋势状态序列搜索最小峰峰间隔；步骤S26：判断所述最小峰峰间隔是否小于第二时长阈值，其中，若所述最小峰峰间隔小于所述第二时长阈值，执行步骤S27，若所述最小峰峰间隔大于或等于所述第二时长阈值，执行步骤S28；步骤S27：将所述最小峰峰间隔对应的两个峰删除，将所述两个峰之间的最大值作为新的峰，并根据最新的峰谷更新所述趋势状态序列后，返回步骤S25；步骤S28：根据所述趋势状态序列搜索最小谷谷间隔；步骤S29：判断所述最小谷谷间隔是否小于所述第二时长阈值，其中，若所述最小谷谷间隔小于所述第二时长阈值，执行步骤S30，若所述最小谷谷间隔大于或等于所述第二时长阈值，执行步骤S31；步骤S30：将所述最小谷谷间隔对应的两个谷删除，将所述两个谷之间的最大值作为新的谷，并根据最新的峰谷更新所述趋势状态序列后，返回步骤S28；步骤S31：在所述趋势状态序列中，将所有峰前后预设窗口范围内的局部极值点作为新的峰，将所有谷前后所述预设窗口范围内的局部极值点作为新的谷；步骤S32：判断当前搜索次数是否达到搜索阈值，其中，若达到所述搜索阈值，执行步骤S33，若未达到所述搜索阈值，执行步骤S34；步骤S33：将最新的峰谷作为所述目标拐点；步骤S34：根据最新的峰谷更新所述趋势状态序列后，将所述搜索次数加1后，返回步骤S22。

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