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申请/专利权人：厦门市礼小签电子科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于点云识别的虚拟空间实体行为预测方法，包括如下步骤：Q1、采集三维物体表面的点云数据并进行预处理，得到点云集合S1；Q2、将点云集合S1的数据进行点云补全，得到完整的点云集合S2；Q3、检测识别点云集合S2中的特定对象或目标，将不同目标或物体分离出来，形成单独的区域或部分；Q4、将提取出的目标物体进行运动估计和轨迹预测；Q5、对预测结果进行评估和优化。本发明能够实时采集、处理和分析点云数据，实现实时的物体运动轨迹预测，通过精细化的点云数据分析和处理，实现对目标运动状态的高精度跟踪，为准确的轨迹预测提供基础。
主权项：1.一种基于点云识别的虚拟空间实体行为预测方法，其特征在于，包括如下步骤：Q1、采集三维物体表面的点云数据并进行预处理，得到点云集合S1；其中，数据预处理包含如下内容：数据清洗：移除或修复数据中的噪声、异常点及缺失值；数据滤波：通过不同类型的滤波器平滑数据并降低噪声；数据配准：将来自不同传感器或不同时间的点云数据进行配准，确保它们在相同的坐标系中对齐；特征提取：从点云数据中提取有意义的特征，所述特征包括表面法线、曲率及边缘；数据降采样：对于大规模点云数据，进行降采样以减少数据量；数据转换：将点云数据从一种表示形式转换为另一种，以适应不同的应用场景或算法需求；Q2、将点云集合S1的数据进行点云补全，得到完整的点云集合S2；点云补全采用的评估参数包含CD距离、EMD距离和DCD距离，CD距离的具体公式为： ；其中，表示预处理后的点云集合S1和完整的点云集合S2之间最近点的平均距离，x、y分别表示点云集合中的一个点云，由x、y、z三个坐标组成；Q3、检测识别点云集合S2中的特定对象或目标，将不同目标或物体分离出来，形成单独的区域或部分；Q4、将提取出的目标物体进行运动估计和轨迹预测；Q5、对预测结果进行评估和优化。
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