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申请/专利权人:湖南师范大学
摘要:本申请公开了一种基于影像的运动物体边界插值与预测方法、装置、设备及介质,包括:获取基于影像采集的多个时间节点的运动物体边界数据,并基于运动物体边界数据重构运动物体边界;利用预设采样方法从每个运动物体边界提取预设数量个采样点,并基于采样点的坐标得到按照时序排列的快照组;利用动态模态分解算法对快照组进行插值与预测,以得到其他时间节点的运动物体边界。本申请通过基于影像采集的运动物体边界数据重构多个时间节点的运动物体边界,再基于运动物体边界得到按照时序排列的快照组,最后利用动态模态分解算法对快照组进行插值与预测,得到其他时间节点的运动物体边界,并且上述技术方案尤其适用于多自由度、不规则、可形变物体。
主权项:1.一种基于影像的运动物体边界插值与预测方法,其特征在于,包括:获取基于影像采集的多个时间节点的运动物体边界数据,并基于所述运动物体边界数据重构运动物体边界;利用预设采样方法从每个所述运动物体边界提取预设数量个采样点,并基于所述采样点的坐标得到按照时序排列的快照组;利用动态模态分解算法对所述快照组进行插值与预测,以得到其他时间节点的运动物体边界;其中,所述基于所述采样点的坐标得到按照时序排列的快照组,包括:获取所述采样点的笛卡尔坐标,并将所述笛卡尔坐标按照坐标轴类别进行分类,以得到按照时序排列的不同坐标轴类别的快照组;所述将所述笛卡尔坐标按照坐标轴类别进行分类,以得到按照时序排列的不同坐标轴类别的快照组之后,还包括;根据所述快照组中的时间序列得到快照矩阵;相应的,所述利用动态模态分解算法对所述快照组进行插值与预测,以得到其他时间节点的运动物体边界,包括:利用动态模态分解算法对所述快照矩阵进行矩阵分解,建立可以插值与预测的线性模型,以基于所述线性模型得到其他时间节点的运动物体边界;所述利用动态模态分解算法对所述快照矩阵进行矩阵分解,建立可以插值与预测的线性模型,以基于所述线性模型得到其他时间节点的运动物体边界,包括:利用奇异值分解算法计算与所述快照矩阵相关联的目标矩阵;计算所述目标矩阵的特征值和特征向量,以得到相应的表征所述物体边界随时间变化的模态,以便基于所述模态对其他时间节点的运动物体边界进行插值与预测。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 湖南师范大学 基于影像的运动物体边界插值与预测方法及其相关组件
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