一种时序数据的平滑处理方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种时序数据的平滑处理方法和装置，其中，该方法包括：获取目标时序数据以及目标时序数据对应的关联数据序列，其中，关联数据序列包括目标时序数据和与目标时序数据具有时序关系的关联数据；确定关联数据序列中每个数据所对应的平滑权重，其中，平滑权重用于指示每个数据与目标时序数据之间的差异度和每个数据与目标时序数据之间的距离对目标时序数据的相关度；根据平滑权重和目标时序数据确定目标时序数据对应的平滑数据。本申请解决了时序数据的准确度较低的技术问题。

A smoothing method and device for time series data

【技术实现步骤摘要】
一种时序数据的平滑处理方法和装置
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种时序数据的平滑处理方法和装置。
技术介绍
通过传感器采集的数据、通过算法模型计算出的结果等等的数据会存在噪声，原因是多种多样的，例如采集设备受到和磁场的影响，算法模型精度优先等等的原因，但是这里的原因有些是无法避免的，时序数据中存在噪声会造成数据的抖动，导致时序数据的准确度较低。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种时序数据的平滑处理方法和装置。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种时序数据的平滑处理方法，包括：获取目标时序数据以及所述目标时序数据对应的关联数据序列，其中，所述关联数据序列包括所述目标时序数据和与所述目标时序数据具有时序关系的关联数据；确定所述关联数据序列中每个数据所对应的平滑权重，其中，所述平滑权重用于指示所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度和所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离对所述目标时序数据的相关度；...

【技术保护点】
1.一种时序数据的平滑处理方法，其特征在于，包括：/n获取目标时序数据以及所述目标时序数据对应的关联数据序列，其中，所述关联数据序列包括所述目标时序数据和与所述目标时序数据具有时序关系的关联数据；/n确定所述关联数据序列中每个数据所对应的平滑权重，其中，所述平滑权重用于指示所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度和所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离对所述目标时序数据的相关度；/n根据所述平滑权重和所述关联数据序列确定所述目标时序数据对应的平滑数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种时序数据的平滑处理方法，其特征在于，包括：
获取目标时序数据以及所述目标时序数据对应的关联数据序列，其中，所述关联数据序列包括所述目标时序数据和与所述目标时序数据具有时序关系的关联数据；
确定所述关联数据序列中每个数据所对应的平滑权重，其中，所述平滑权重用于指示所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度和所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离对所述目标时序数据的相关度；
根据所述平滑权重和所述关联数据序列确定所述目标时序数据对应的平滑数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述关联数据序列中每个数据所对应的平滑权重包括：
根据所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度确定所述每个数据对应的速度权重，其中，所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度越大，所述每个数据对应的速度权重越小；
根据所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离以及所述关联数据序列的采样频率确定所述每个数据对应的距离权重，其中，所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离越大，所述每个数据对应的距离权重越小；
将所述速度权重和所述距离权重的乘积确定为所述每个数据对应的所述平滑权重。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述每个数据与所述目标时序数据之间的差异度确定所述每个数据对应的速度权重包括：
获取所述每个数据对应的速度和预设的速度阈值，其中，所述每个数据对应的速度用于指示所述每个数据与所述每个数据的相邻数据之间的差异度；
根据所述每个数据对应的速度与所述预设的速度阈值之间的关系和所述相邻数据对应的速度权重确定所述每个数据对应的速度权重，其中，所述目标时序数据对应的速度权重为目标权重值。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离以及所述关联数据序列的采样频率确定所述每个数据对应的距离权重包括：
确定预设的距离因子系数与所述采样频率之间的比值；
将以所述比值为底数，所述每个数据与所述目标时序数据之间的距离为幂指数的计算结果确定为所述每个数据对应的距离权重。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标时序数据以及所述目标时序数据对应的所述关联数据序列包括：
在对数据流中的数据进行平滑处理的情况下，将所述数据流中当前待处理的数据确定为所述目标时序数据，并将所述目标时序数据之前的第一长度的数据确定为所述关联数据序列；
在对数据文件中的数据进行平滑处理的情况下，将所述数据文件中当前待处理的数据确定为所述目标时序数据，并将所述目标时序数据之前的第二长度的数据和所述目标时序数据之后的第三长度的数据确定为所述关联数据序列。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述平滑权重和所述关联数据序列确定所述目标时序数据对应的平滑数据包括：
在对数据流中的数据进行平滑处理的情况下，通过以下公式确定所述目标时序数据zt对应的平滑数据



其中，wi为所述平滑权重，n1为所述第一长度；
在对数据文件中的数据进行平滑处理的情况下，通过以下公式确定所述目标时序数据zt对应的平滑数据



其中，wj为所述平滑权重，n2为所述第二长度，n3为所述第三长度。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标时序数据以及所述目标时序数据对应的关联数据序列包括：
对多个视频帧进行对象检测，得到多个对象区域图像，其中，所述多个对象区域图像与所述多个视频帧一一对应，多个对象区域图像中的每个对象区域图像是所对应的视频帧中目标对象所在区域的图像；
从所述多个对象区域图像中提取预测信息，其中，所述预测信息用于指示所述目标对象在所述每个对象区域图像中的位置、形状和旋转角度；
从所述预测信息中获取所述目标时序数据以及所述目标时序数据对应的关联数据序...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘思阳，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11