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申请/专利权人：北京威睛光学技术有限公司;广州威睛光学科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于智能AI解码算法的运动轨迹信息检测方法，包括数据同步化处理、运动特征分析、中间帧位置预测和插值计算；根据物体平均速度和图像分辨率，选择双线性或双三次插值算法生成中间帧，填补信息缺失；进一步执行像素级比较，识别并分类信息缺失区域，对持续缺失区域进行像素值获取和填补，以实现运动信息的准确检测和预测。该方法适用于需要精确运动分析的多种场景，提高了检测的准确性和效率。

主权项：1.一种基于智能AI解码算法的运动轨迹信息检测方法，其特征在于，所述方法包括：使用至少三个不同位置的高速摄像装置采集目标物体的多角度图像数据，每个高速摄像装置配置有时间同步设备、定位设备和原子钟；通过时间同步设备，按照预设的时间精度向每个高速摄像装置发送统一的触发信号，所述触发信号包括一个起始脉冲和一个终止脉冲，分别用于标记数据采集的开始和结束；收集每个高速摄像装置采集的图像数据及其对应的时间戳，使用时间戳作为基准进行数据同步化处理，包括基于时间戳对图像数据进行排序和对齐；获取时间戳不一致的图像数据，选择时间戳不一致的图像数据中至少两帧时间戳相邻的图像数据，确定时间戳相邻的图像数据之间的时间间隔Δt和运动特征，所述运动特征包括目标物体的速度和加速度根据时间间隔Δt和加速度通过计算式1计算目标物体在中间帧的位置并基于目标物体在中间帧的位置获取目标像素点Ptarget； 式中，为目标物体在中间帧的位置；为第一帧中目标物体的位置，；通过计算式2计算目标物体的平均速度 式中，vi为第i帧中目标物体的速度，n为采集帧的数量；确定图像数据的分辨率R，所述分辨率包括像素数量或图像的物理尺寸；设定速度阈值Vthreshold和分辨率阈值Rthreshold；若或R＜Rthreshold，则基于双线性插值算法进行插值计算并生成中间帧；若且R≥Rthreshold，则基于双三次插值算法进行插值计算并生成中间帧；基于生成的中间帧填补时间序列中的信息缺失并对运动信息进行检测。

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