一种基于深度学习的视频目标运动轨迹预测方法
公开
摘要
本发明涉及深度学习轨迹预测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的视频目标运动轨迹预测方法，本发明可分为训练阶段和应用阶段两个阶段，在训练阶段，利用轨迹训练样本训练设计好的轨迹预测网络模型，得到轨迹预测模型；在应用阶段，首先通过目标检测和跟踪算法得到实时运动轨迹，然后去除实时运动轨迹中的冗余数据和异常数据，最后输入到轨迹预测模型得到视频目标的预测运动轨迹。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的视频目标运动轨迹预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581489A
申请号 ：
CN202210283430.3
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
高飞黄万军
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市拱墅区朝晖六区
代理机构 ：
杭州浙科专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
汤明
优先权 ：
CN202210283430.3
主分类号 ：
G06T7/246
IPC分类号 ：
G06T7/246 G06N3/08 G06N3/04 G06Q10/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/20
运动分析
G06T7/246
使用基于特征的方法，如角、段
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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