[發明專利]一種確定物體移動軌跡分數的方法及裝置

在審

• 申請號: 202010628034.0
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111862144A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 林堅偉;吳琦;肖瀟;龔純斌
• 申請（專利權）人: 睿視智覺（廈門）科技有限公司
• 主分類號: G06T7/223
• 分類號: G06T7/223;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請實施例提供了一種確定物體移動軌跡分數的方法及裝置，該方法包括采集物體的移動軌跡，將物體的移動軌跡的坐標點劃分為多個部分，并將多個部分中每一部分映射到圖像上，得到多個映射后的圖像，對多個映射后的圖像進行處理，得到處理后的圖像，對處理后的圖像進行圖像變換處理，得到處理后的圖像的多維特征向量，將處理后的圖像的多維特征向量輸入到軌跡評分模型進行處理，確定出物體移動軌跡的分數，不但簡單高效直觀，而且實用性強、精度高，可以廣泛應用于對移動軌跡有較高規范要求的各種場景和領域，從而可以解決現有技術中存在實用性不強、精度不高的問題。

技術領域

本申請實施例涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種確定物體移動軌跡分數的方法及裝置。

背景技術

在一定的空間范圍內，判斷物體的移動軌跡是否和預先設定的軌跡一致，比如判斷智能機器人的行走軌跡是否和預先設定的軌跡一致，有利于分析機器人的性能和品質。或者，在工業領域，判斷操作員的一系列動作所產生的軌跡是否符合規范，是否標準，比如對顯示屏的檢測動作是否符合規范，對于提升操作員的專業性具有較高的指導意義。因此，對于具有高度路線規范要求的產線或場景，如何快速判斷出所產生的軌跡是否符合要求，成為亟待解決的問題。

現有判斷產生的軌跡是否符合要求的方法主要是基于距離、基于相似度的傳統算法。比如利用K-近鄰算法或K-均值算法對軌跡進行處理，來判斷軌跡是否符合要求，然而這種處理方法存在實用性不強、精度不高的問題。

綜上，目前亟需一種確定物體移動軌跡分數的方法，用以解決現有技術中存在實用性不強、精度不高的問題。

發明內容

本申請實施例提供了一種確定物體移動軌跡分數的方法及裝置，用以解決現有技術中存在實用性不強、精度不高的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種確定物體移動軌跡分數的方法，包括：

采集物體的移動軌跡；

將所述物體的移動軌跡的坐標點劃分為多個部分，并將所述多個部分中每一部分映射到圖像上，得到多個映射后的圖像，對所述多個映射后的圖像進行處理，得到處理后的圖像；

對所述處理后的圖像進行圖像變換處理，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分模型進行處理，確定出所述物體移動軌跡的分數；所述軌跡評分模型是基于標注分數的樣本移動軌跡對卷積神經網絡進行訓練確定的。

上述技術方案中，通過將物體的移動軌跡的坐標點劃分為多個部分，并將多個部分中每一部分映射到圖像上，得到多個映射后的圖像，再對多個映射后的圖像進行處理，得到處理后的圖像，并對處理后的圖像進行圖像變換處理，得到處理后的圖像的多維特征向量，可以靈活高效地將軌跡坐標點轉化成圖像信息，并提取圖像的輸入特征向量，為后續利用軌跡評分模型確定出移動軌跡的分數提供支持，之后將處理后的圖像的多維特征向量輸入到軌跡評分模型進行處理，確定出物體移動軌跡的分數，不但簡單高效直觀，而且實用性強、精度高，可以廣泛應用于對移動軌跡有較高規范要求的各種場景和領域，從而可以解決現有技術中存在實用性不強、精度不高的問題。

在一種可能的實現方式中，所述將所述物體的移動軌跡的坐標點劃分為多個部分，并將所述多個部分中每一部分映射到圖像上，得到多個映射后的圖像，對所述多個映射后的圖像進行處理，得到處理后的圖像，包括：

按照時間順序將所述物體的移動軌跡的坐標點劃分為多個部分，并將所述多個部分中每一部分映射到單通道圖像上，得到多個映射后的單通道圖像；

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

在一種可能的實現方式中，所述將所述疊加后的圖像進行壓縮處理，得到所述處理后的圖像，包括：