数据筛选装置及数据筛选方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114202001A(43)申请公布日2022.03.18(21)申请号202010935745.2(22)申请日2020.09.08(30)优先权数据1091291572020.08.26TW(71)申请人财团法人资讯工业策进会地址中国台湾台北市106和平东路二段106号11楼(72)发明人林棋瀚刘记显(74)专利代理机构上海专利商标事务所有限公司31100代理人胡林岭(51)Int.Cl.G06K9/62(2022.01)G06F3/0346(2013.01)权利要求书2页说明书7页附图7页(54)发明名称数据筛选装置及数据筛选方法(57)摘要本发明公开一种数据筛选装置与数据筛选方法。该数据筛选装置存储标准轨迹数据以及目标轨迹数据。该标准轨迹数据对应到由多个虚拟空间单元所组成的六自由度虚拟空间中的标准轨迹，而该目标轨迹数据则对应到该六自由度虚拟空间中的目标轨迹。该数据筛选装置判断该标准轨迹与该目标轨迹的相似度是否低于相似度临界值。当判断该相似度低于该相似度临界值时，该数据筛选装置将该目标轨迹数据归类为无效数据。CN114202001ACN114202001A权利要求书1/2页1.一种数据筛选装置，其特征在于，包含：存储器，用以存储标准轨迹数据以及目标轨迹数据，该标准轨迹数据对应到由多个虚拟空间单元所组成的六自由度虚拟空间中的标准轨迹，该目标轨迹数据对应到该六自由度虚拟空间中的目标轨迹；以及处理器，电性连接到该存储器，且用以：判断该标准轨迹与该目标轨迹的相似度是否低于相似度临界值；以及当判断该相似度低于该相似度临界值，将该目标轨迹数据归类为无效数据。2.如权利要求1所述的数据筛选装置，其特征在于，该处理器还用以：当判断该相似度不低于该相似度临界值，将该目标轨迹数据归类为有效数据。3.如权利要求1所述的数据筛选装置，其特征在于，该处理器还用以：当判断该相似度不低于该相似度临界值，将该目标轨迹中与该标准轨迹相符的局部轨迹所对应到该目标轨迹数据的一部份归类为有效数据。4.如权利要求1所述的数据筛选装置，其特征在于，该处理器还用以判断该标准轨迹与该目标轨迹的相异度是否低于相异度临界值，且当判断该相似度不低于该相似度临界值且该相异度低于该相异度临界值时，将该目标轨迹数据归类为有效数据。5.如权利要求1所述的数据筛选装置，其特征在于，该相似度是该标准轨迹与该目标轨迹在该六自由度虚拟空间中对应至相同的虚拟空间单元的数量。6.如权利要求1所述的数据筛选装置，其特征在于，该六自由度虚拟空间的原点对应到惯性测量单元的位置。7.如权利要求1所述的数据筛选装置，其特征在于，该处理器还用以分别针对惯性测量单元所产生的三自由度数据进行自由度转换，以产生该标准轨迹数据与该目标轨迹数据。8.如权利要求1所述的数据筛选装置，其特征在于，在判断该相似度是否低于该相似度临界值之前，该处理器还用以针对该目标轨迹与该标准轨迹进行中心点对齐以及法向量对齐。9.一种数据筛选方法，用于计算装置，其特征在于，该计算装置存储标准轨迹数据以及目标轨迹数据，该标准轨迹数据对应到由多个虚拟空间单元所组成的六自由度虚拟空间中的标准轨迹，该目标轨迹数据对应到该六自由度虚拟空间中的目标轨迹，该数据筛选方法包含：由该计算装置判断该标准轨迹与该目标轨迹的相似度是否低于相似度临界值；以及当判断该相似度低于该相似度临界值，由该计算装置将该目标轨迹数据归类为无效数据。10.如权利要求9所述的数据筛选方法，其特征在于，还包含：当判断该相似度不低于该相似度临界值，由该计算装置将该目标轨迹数据归类为有效数据。11.如权利要求9所述的数据筛选方法，其特征在于，还包含：当判断该相似度不低于该相似度临界值，由该计算装置将该目标轨迹中与该标准轨迹相符的局部轨迹所对应到该目标轨迹数据的一部份归类为有效数据。12.如权利要求9所述的数据筛选方法，其特征在于，还包含：由该计算装置判断该标准轨迹与该目标轨迹的一相异度是否低于相异度临界值；2CN114202001A权利要求书2/2页其中，当判断该相似度不低于该相似度临界值且该相异度低于该相异度临界值时，才由该计算装置将该目标轨迹数据归类为有效数据。13.如权利要求9所述的数据筛选方法，其特征在于，该相似度是该标准轨迹与该目标轨迹在该六自由度虚拟空间中对应至相同的虚拟空间单元的数量。14.如权利要求9所述的数据筛选方法，其特征在于，该六自由度虚拟空间的原点对应到惯性测量单元的位置。15.如权利要求9所述的数据筛选方法，其特征在于，还包含：由该计算装置分别针对惯性测量单元所产生的三自由度数据进行自由度转换，以产生该标准轨迹数据与该目标轨迹数据。16.如权利要求9所述的数据筛选方法，其特征在于，还包