[發(fā)明專利]一種確定物體移動(dòng)軌跡分?jǐn)?shù)的方法及裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010628034.0
• 申請(qǐng)日: 2020-07-01
• 公開（公告）號(hào): CN111862144A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林堅(jiān)偉;吳琦;肖瀟;龔純斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 睿視智覺（廈門）科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/223
• 分類號(hào): G06T7/223;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種確定物體移動(dòng)軌跡分?jǐn)?shù)的方法，其特征在于，包括：

采集物體的移動(dòng)軌跡；

將所述物體的移動(dòng)軌跡的坐標(biāo)點(diǎn)劃分為多個(gè)部分，并將所述多個(gè)部分中每一部分映射到圖像上，得到多個(gè)映射后的圖像，對(duì)所述多個(gè)映射后的圖像進(jìn)行處理，得到處理后的圖像；

對(duì)所述處理后的圖像進(jìn)行圖像變換處理，得到所述處理后的圖像的多維特征向量；

將所述處理后的圖像的多維特征向量輸入到軌跡評(píng)分模型進(jìn)行處理，確定出所述物體移動(dòng)軌跡的分?jǐn)?shù)；所述軌跡評(píng)分模型是基于標(biāo)注分?jǐn)?shù)的樣本移動(dòng)軌跡對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練確定的。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述物體的移動(dòng)軌跡的坐標(biāo)點(diǎn)劃分為多個(gè)部分，并將所述多個(gè)部分中每一部分映射到圖像上，得到多個(gè)映射后的圖像，對(duì)所述多個(gè)映射后的圖像進(jìn)行處理，得到處理后的圖像，包括：

按照時(shí)間順序?qū)⑺鑫矬w的移動(dòng)軌跡的坐標(biāo)點(diǎn)劃分為多個(gè)部分，并將所述多個(gè)部分中每一部分映射到單通道圖像上，得到多個(gè)映射后的單通道圖像；

依據(jù)圖像的通道維度將所述多個(gè)映射后的單通道圖像進(jìn)行疊加，得到疊加后的圖像，并將所述疊加后的圖像進(jìn)行壓縮處理，得到所述處理后的圖像。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述疊加后的圖像進(jìn)行壓縮處理，得到所述處理后的圖像，包括：

將所述疊加后的圖像在所述疊加后的圖像所在的橫坐標(biāo)軸上進(jìn)行壓縮m倍，并將所述疊加后的圖像在所述疊加后的圖像所在的縱坐標(biāo)軸上進(jìn)行壓縮n倍，得到所述處理后的圖像；所述m、n均為正整數(shù)。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于標(biāo)注分?jǐn)?shù)的樣本移動(dòng)軌跡對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練確定所述軌跡評(píng)分模型，包括：

獲取標(biāo)注分?jǐn)?shù)的樣本移動(dòng)軌跡；

按照時(shí)間順序?qū)⑺鰳?biāo)注分?jǐn)?shù)的樣本移動(dòng)軌跡的坐標(biāo)點(diǎn)劃分為多個(gè)部分，并將所述多個(gè)部分中每一部分映射到單通道圖像上，得到多個(gè)映射后的單通道圖像；

依據(jù)圖像的通道維度將所述多個(gè)映射后的單通道圖像進(jìn)行疊加，得到疊加后的圖像，將所述疊加后的圖像在所述疊加后的圖像所在的橫坐標(biāo)軸上進(jìn)行壓縮m倍，并將所述疊加后的圖像在所述疊加后的圖像所在的縱坐標(biāo)軸上進(jìn)行壓縮n倍，得到所述壓縮后的圖像；所述m、n均為正整數(shù)；

對(duì)所述壓縮后的圖像進(jìn)行圖像變換處理，得到所述壓縮后的圖像的多維特征向量；

將所述壓縮后的圖像的多維特征向量輸入到所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述樣本移動(dòng)軌跡的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)，并通過所述預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)與所述標(biāo)注分?jǐn)?shù)之間的損失函數(shù)反向傳播更新所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直至所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂，得到所述軌跡評(píng)分模型。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述樣本移動(dòng)軌跡包括標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡和非標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡；

在所述獲取標(biāo)注分?jǐn)?shù)的樣本移動(dòng)軌跡之前，還包括：

獲取標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡和非標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡；

將所述標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡的分?jǐn)?shù)標(biāo)注為預(yù)設(shè)閾值；

將所述非標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡坐標(biāo)點(diǎn)與所述標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行比對(duì)，得到比對(duì)結(jié)果，并依據(jù)所述比對(duì)結(jié)果對(duì)所述非標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡的分?jǐn)?shù)進(jìn)行標(biāo)注；所述非標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)軌跡的分?jǐn)?shù)大于等于零且小于等于所述預(yù)設(shè)閾值。

6.一種確定物體移動(dòng)軌跡分?jǐn)?shù)的裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于采集物體的移動(dòng)軌跡；

處理單元，用于將所述物體的移動(dòng)軌跡的坐標(biāo)點(diǎn)劃分為多個(gè)部分，并將所述多個(gè)部分中每一部分映射到圖像上，得到多個(gè)映射后的圖像，對(duì)所述多個(gè)映射后的圖像進(jìn)行處理，得到處理后的圖像；對(duì)所述處理后的圖像進(jìn)行圖像變換處理，得到所述處理后的圖像的多維特征向量；將所述處理后的圖像的多維特征向量輸入到軌跡評(píng)分模型進(jìn)行處理，確定出所述物體移動(dòng)軌跡的分?jǐn)?shù)；所述軌跡評(píng)分模型是基于標(biāo)注分?jǐn)?shù)的樣本移動(dòng)軌跡對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練確定的。