一种数据预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种数据预测方法及装置，在获取预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据后，根据每个采集时刻采集到的运动数据，得到目标对象的运动模式，并选取与目标对象的运动模式相匹配的预测模型以及与预测模型相关的时延参数，根据每个采集时刻采集到的运动数据和时延参数，通过预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，从而实现基于预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据来预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，以降低图像抖动和显示延迟，对于每个虚拟现实设备来说均可以通过上述技术方案来预测下一帧图像数据，使得方法的通用性较高且虚拟现实设备的成本降低。

Data prediction method and device

The invention provides a method and device for predicting data in motion data acquiring preset period for each collection time collected, according to the motion data collected for each collection time, the movement mode of the target object, and select the prediction model and movement model of target object matching and prediction model of time delay according to the relevant parameters, each acquisition time of the collected motion data and delay parameters, forecast the next frame image data in virtual reality equipment calls through the prediction model, so as to realize the motion data of preset period each acquisition time based on the collected image data to predict the next frame of virtual reality equipment calls, in order to reduce the image jitter and delay for each display, virtual reality devices can through the technical scheme to predict the next frame number According to the results, the method is more general and the cost of virtual reality equipment is reduced.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于预测
，更具体的说，尤其涉及一种数据预测方法及装置。
技术介绍
虚拟现实是一种利用计算机图形学、仿真技术、多媒体技术、人工智能技术、计算机网络技术、并行处理技术和多传感器技术，模拟目标对象(如用户)的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使目标对象能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并能够通过语言、手势、头部运动等自然的方式与虚拟境界中的虚拟对象进行实时交互的新型技术。随着虚拟现实技术的不断发展和进步，各类虚拟现实应用及虚拟现实设备浮出市场，特别是基于手机的虚拟现实设备有着成本低，使用便携等优势，是目前市场发展的一个重要方向，但是基于手机的虚拟现实设备也有一些缺陷，如基于手机的虚拟现实设备中传感器精度较低，导致传感器采集的数据精度降低，且基于手机的虚拟现实设备的处理器处理能力有限，其在处理传感器采集的数据时还需要处理手机中其他应用所需数据，导致基于手机的虚拟现实设备的显示时延增加，而采集的数据精度降低以及显示时延增加进一步会导致图像抖动与显示滞后。为解决上述技术问题，目前采用的解决方法是：提高传感器精度和手机处理能力，但是这种解决方法只适用于高端机型的手机，通用性较差，并且这种解决方法会提高基于手机的虚拟现实设备的成本。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种数据预测方法及装置，以基于预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据，预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，这样就无需提高基于手机的虚拟现实设备中的传感器精度和处理器处理能力，方法通用性较高。具体的，技术方案如下：本专利技术提供一种数据预测方法，所述方法包括：获取预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据，其中所述每个采集时刻采集到的运动数据用于指示目标对象在每个采集时刻的运动情况，且所述每个采集时刻采集到的运动数据由穿戴在所述目标对象上的采集设备采集；根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，得到所述目标对象的运动模式；选取与所述目标对象的运动模式相匹配的预测模型以及与所述预测模型相关的时延参数；根据所述每个采集时刻采集到的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，其中所述虚拟现实设备包括所述采集设备。优选地，在获取预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据之后，所述方法还包括：对每个采集时刻采集到的运动数据进行预处理，得到每个采集时刻对应的预处理后的运动数据；所述根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，得到所述目标对象的运动模式，包括：根据所述每个采集时刻对应的预处理后的运动数据，得到所述目标对象的运动模式；所述根据所述每个采集时刻采集到的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，包括：根据所述每个采集时刻对应的预处理后的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据。优选地，所述选取与所述目标对象的运动模式相匹配的预测模型，包括：当所述目标对象的运动模式为第一运动模式时，获取每个采集时刻下所述虚拟现实设备调用的图像数据，并根据所述每个采集时刻下所述虚拟现实设备调用的图像数据，建立基于四元数的线性预测模型；当所述目标对象的运动模式为第二运动模式或第三运动模式时，根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，建立基于增量的高阶预测模型；其中所述第一运动模式下的运动频率小于所述第三运动模式下的运动频率，所述第一运动模式下的运动幅度小于所述第二运动模式下的运动幅度；所述第二运动模式下的运动频率小于所述第三运动模式下的运动频率，所述第二运动模式下的运动幅度大于所述第三运动模式下的运动幅度。优选地，所述根据所述每个采集时刻采集到的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，包括：当所述预测模型为所述基于四元数的线性预测模型时，获取所述时延参数中的固有时延参数；根据所述固有时延参数，得到所述虚拟现实设备调用下一帧图像数据的时刻；将所述虚拟现实设备调用下一帧图像数据的时刻写入到基于四元数的线性预测模型中，得到所述虚拟现实设备调用的下一帧图像数据；当所述预测模型为所述基于增量的高阶预测模型时，获取所述时延参数中的时延增量参数；根据所述时延增量参数，得到所述采集设备采集下一个运动数据的时刻；将所述采集设备采集下一个运动数据的时刻写入到基于增量的高阶预测模型中，得到所述采集设备采集到的下一个运动数据；根据所述采集设备采集到的下一个运动数据，得到所述虚拟现实设备调用的下一帧图像数据。优选地，所述根据所述采集设备采集到的下一个运动数据，得到所述虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，包括：当所述下一个运动数据大于第一阈值时，将所述虚拟现实设备当前调用的图像数据作为所述下一帧图像数据；当所述下一个运动数据小于等于第一阈值，且所述下一运动数据大于等于第二阈值时，将所述下一个运动数据替换为所述第二阈值，并根据所述第二阈值得到所述下一帧图像数据，所述第一阈值大于所述第二阈值；当所述下一个运动数据小于所述第二阈值时，根据所述下一个运动数据得到所述下一帧图像数据。本专利技术还提供一种数据预测装置，所述装置包括：获取单元，用于获取预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据，其中所述每个采集时刻采集到的运动数据用于指示目标对象在每个采集时刻的运动情况，且所述每个采集时刻采集到的运动数据由穿戴在所述目标对象上的采集设备采集；模式识别单元，用于根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，得到所述目标对象的运动模式；选取单元，用于选取与所述目标对象的运动模式相匹配的预测模型以及与所述预测模型相关的时延参数；预测单元，用于根据所述每个采集时刻采集到的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，其中所述虚拟现实设备包括所述采集设备。优选地，所述装置还包括：预处理单元，用于对每个采集时刻采集到的运动数据进行预处理，得到每个采集时刻对应的预处理后的运动数据。优选地，所述选取单元，用于当所述目标对象的运动模式为第一运动模式时，获取每个采集时刻下所述虚拟现实设备调用的图像数据，并根据所述每个采集时刻下所述虚拟现实设备调用的图像数据，建立基于四元数的线性预测模型；以及用于当所述目标对象的运动模式为第二运动模式或第三运动模式时，根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，建立基于增量的高阶预测模型；其中所述第一运动模式下的运动频率小于所述第三运动模式下的运动频率，所述第一运动模式下的运动幅度小于所述第二运动模式下的运动幅度；所述第二运动模式下的运动频率小于所述第三运动模式下的运动频率，所述第二运动模式下的运动幅度大于所述第三运动模式下的运动幅度。优选地，所述预测单元，包括：第一获取子单元，用于当所述预测模型为所述基于四元数的线性预测模型时，获取所述时延参数中的固有时延参数；第一计算子单元，用于根据所述固有时延参数，得到所述虚拟现实设备调用下一帧图像数据的时刻；第一预测子单元，用于将所述虚拟现实设备调用下一帧图像数据的时刻写入到基于四元数的线性预测模型中，得到所述虚拟现实设备调用的下一帧图像数据；第二获取子单元，用于当所述预测模型为所述基于增量的高阶预测模型时，获取所述时延参数中的时延增量参数；第二计算子单元，用于根据所述时延增量参数，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据，其中所述每个采集时刻采集到的运动数据用于指示目标对象在每个采集时刻的运动情况，且所述每个采集时刻采集到的运动数据由穿戴在所述目标对象上的采集设备采集；根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，得到所述目标对象的运动模式；选取与所述目标对象的运动模式相匹配的预测模型以及与所述预测模型相关的时延参数；根据所述每个采集时刻采集到的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，其中所述虚拟现实设备包括所述采集设备。

【技术特征摘要】
1.一种数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据，其中所述每个采集时刻采集到的运动数据用于指示目标对象在每个采集时刻的运动情况，且所述每个采集时刻采集到的运动数据由穿戴在所述目标对象上的采集设备采集；根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，得到所述目标对象的运动模式；选取与所述目标对象的运动模式相匹配的预测模型以及与所述预测模型相关的时延参数；根据所述每个采集时刻采集到的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，其中所述虚拟现实设备包括所述采集设备。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取预设历史时间段内每个采集时刻采集到的运动数据之后，所述方法还包括：对每个采集时刻采集到的运动数据进行预处理，得到每个采集时刻对应的预处理后的运动数据；所述根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，得到所述目标对象的运动模式，包括：根据所述每个采集时刻对应的预处理后的运动数据，得到所述目标对象的运动模式；所述根据所述每个采集时刻采集到的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，包括：根据所述每个采集时刻对应的预处理后的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述选取与所述目标对象的运动模式相匹配的预测模型，包括：当所述目标对象的运动模式为第一运动模式时，获取每个采集时刻下所述虚拟现实设备调用的图像数据，并根据所述每个采集时刻下所述虚拟现实设备调用的图像数据，建立基于四元数的线性预测模型；当所述目标对象的运动模式为第二运动模式或第三运动模式时，根据所述每个采集时刻采集到的运动数据，建立基于增量的高阶预测模型；其中所述第一运动模式下的运动频率小于所述第三运动模式下的运动频率，所述第一运动模式下的运动幅度小于所述第二运动模式下的运动幅度；所述第二运动模式下的运动频率小于所述第三运动模式下的运动频率，所述第二运动模式下的运动幅度大于所述第三运动模式下的运动幅度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个采集时刻采集到的运动数据和所述时延参数，通过所述预测模型预测虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，包括：当所述预测模型为所述基于四元数的线性预测模型时，获取所述时延参数中的固有时延参数；根据所述固有时延参数，得到所述虚拟现实设备调用下一帧图像数据的时刻；将所述虚拟现实设备调用下一帧图像数据的时刻写入到基于四元数的线性预测模型中，得到所述虚拟现实设备调用的下一帧图像数据；当所述预测模型为所述基于增量的高阶预测模型时，获取所述时延参数中的时延增量参数；根据所述时延增量参数，得到所述采集设备采集下一个运动数据的时刻；将所述采集设备采集下一个运动数据的时刻写入到基于增量的高阶预测模型中，得到所述采集设备采集到的下一个运动数据；根据所述采集设备采集到的下一个运动数据，得到所述虚拟现实设备调用的下一帧图像数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述采集设备采集到的下一个运动数据，得到所述虚拟现实设备调用的下一帧图像数据，包括：当所述下一个运动数据大于第一阈值时，将所述虚拟现实设备当前调用的图像数据作为所述下一帧图像数据；当所述下一个运动数据小于等于第一阈值，且所述下一运动数据大于等于第二阈...

【专利技术属性】
技术研发人员：任雪玉，
申请(专利权)人：北京搜狐新媒体信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11