一种活性粒子轨迹追踪方法及系统.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CN113821965A(43)申请公布日2021.12.21(21)申请号202111114951.8(22)申请日2021.09.23(71)申请人盐城师范学院地址224000江苏省盐城市经济技术开发区希望大道南路2号(72)发明人夏益祺(74)专利代理机构北京冠和权律师事务所11399代理人陈彦朝(51)Int.Cl.G06F30/25(2020.01)G01N13/00(2006.01)G06F113/08(2020.01)权利要求书3页说明书10页附图2页(54)发明名称一种活性粒子轨迹追踪方法及系统(57)摘要本发明提供了一种活性粒子轨迹追踪方法及系统，包括：确定目标活性粒子，对所述目标活性粒子的运动轨迹进行跟踪，并实时更新所述活性粒子的坐标数据；获取所述活性粒子的实时坐标数据，并将所述实时坐标数据进行记录，形成坐标数据集；根据所述活性粒子的坐标数据集，生成运动分析模型，并对活性粒子的运动轨迹进行预测。本发明有益效果为：本发明可以根据对活性粒子的运动轨迹进行追踪，并且通过历史运动轨迹实现对活性粒子运动轨迹的预测，有利于提高活性粒子运动轨迹追踪的效率和准确性。CN113821965ACN113821965A权利要求书1/3页1.一种活性粒子轨迹追踪方法，其特征在于，包括：确定目标活性粒子，对所述目标活性粒子的运动轨迹进行跟踪，并实时更新所述活性粒子的坐标数据；获取所述活性粒子的实时坐标数据，并将所述实时坐标数据进行记录，形成坐标数据集；根据所述活性粒子的坐标数据集，生成运动分析模型，并对活性粒子的运动轨迹进行预测。2.如权利要求1所述的一种活性粒子轨迹追踪方法，其特征在于，所述确定目标活性粒子，对所述目标活性粒子的运动轨迹进行跟踪，并实时更新所述活性粒子的坐标数据包括：获取集群中所有活性粒子的状态信息，利用预设规则对所述活性粒子进行标记；根据标记信息，对所述活性粒子进行分类，得到第一特征信息和第二特征信息；基于所述第一特征信息，获取所述集群中所有活性粒子的体素特征值，根据预设的体素阈值，获取第一活性粒子域；基于所述第二特征信息，获取所述集群中所有活性粒子运行的平均速度值，根据预设的速度阈值，获取第二活性粒子域；基于所述第一活性粒子域、第二活性粒子域，确定目标活性粒子。3.如权利要求2所述的一种活性粒子轨迹追踪方法，其特征在于，所述基于所述第一活性粒子域、第二活性粒子域，确定目标活性粒子包括：对所述第一活性粒子域和第二活性粒子域进行交集处理，获取第三活性粒子域；根据所述第三活性粒子域，判断所述第三活性粒子域中活性粒子的活性力是否大于预设活性力；若是，获取所述活性粒子的实时状态信息和位置信息；否则，从所述第三活性粒子域中剔除所述活性粒子。4.如权利要求1所述的一种活性粒子轨迹追踪方法，其特征在于，所述获取所述活性粒子的实时坐标数据，并将所述实时坐标数据进行记录，形成坐标数据集包括：获取所述活性粒子对应摄像机坐标系下的实时坐标数据，并基于所述实时坐标数据，确定数据筛选标准；基于所述数据筛选标准，将所述坐标数据集发送至数据筛选模型进行训练，获取坐标数据筛选模型；基于所述坐标数据筛选模型确定所述第三活性粒子域中的活性粒子对应的坐标数据散点图，并获取所述坐标数据散点图中每个数据散点的顺序特征；基于所述数据散点的顺序特征，获取所述第三活性粒子域中每个活性粒子对应的运动路径。5.如权利要求1所述的一种活性粒子轨迹追踪方法，其特征在于，所述根据所述活性粒子的坐标数据集，生成运动分析模型，并对活性粒子的运动轨迹进行预测包括：获取所述活性粒子的瞬时加速度值和旋转扩散系数，基于所述活性粒子的历史运动轨迹，对所述活性粒子的运动轨迹进行初步预测；基于所述初步预测结果，生成候选轨迹集合，利用所述候选轨迹与实际运动轨迹的平均距离，确定样本划分标准；2CN113821965A权利要求书2/3页基于所述样本划分标准，对所述候选轨迹集合中的坐标数据进行修正，获取修正轨迹集合；基于所述修正轨迹集合，确定所述修正轨迹集合中对应坐标轨迹的信任度等级，将所述信任度等级最高的轨迹确定为运动轨迹预测结果。6.如权利要求1所述的一种活性粒子轨迹追踪方法，其特征在于，所述根据所述活性粒子的坐标数据集，生成运动分析模型，并对活性粒子的运动轨迹进行预测还包括：基于所述第三活性粒子域中所有活性粒子的运动坐标数据，将所述运动坐标数据作为对应活性粒子的训练集，并将所述训练集数据输入至运动分析模型中进行训练，得到坐标数据训练结果；基于所述活性粒子的坐标数据训练结果，将所述训练结果进行验证，得到坐标数据验证结果；基于所述坐标数据验证结果，对所述运动分析模型中的参数进行更新设置，获取最新预测参数。7.如权利要求4