本申请公开了一种移动轨迹的确定方法、装置、设备及存储介质，属于数据挖掘技术领域。该方法包括：基于通过雷达采集的目标的雷达检测数据，确定雷达检测轨迹；分别获取雷达检测轨迹和视频轨迹在多个相同时间点的轨迹点坐标，视频轨迹是通过视觉传感器确定得到；根据所获取的轨迹点坐标，确定雷达检测轨迹与视频轨迹之间的相似度，得到第一相似度；当第一相似度小于相似度阈值时，确定视频轨迹为目标的真实移动轨迹。通过视频轨迹和雷达检测轨迹的相似度确定视频轨迹和目标的真实移动轨迹的差异性，如此可以判断出视频轨迹是否能够被确定为用户的真实移动轨迹。用户的真实移动轨迹。用户的真实移动轨迹。
【技术实现步骤摘要】
移动轨迹的确定方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及数据挖掘
，特别涉及一种移动轨迹的确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]为了更好地对用户的行为进行分析，室内场景中往往会布置有视觉传感器，视觉传感器可以通过检测、建模和目标跟踪等过程生成视频轨迹，譬如在商场、银行、医院等室内场景中，总会安装有摄像机之类的视觉传感器。然而，视觉传感器由于光学畸变等原因，生成的视频轨迹与用户的真实移动轨迹可能会有一定的差异，如此，如何判断视频轨迹是否能够作为用户的真实移动轨迹成为当前亟需解决的问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种移动轨迹的确定方法、装置、设备及存储介质，可以解决相关技术中移动轨迹的确定结果不准确的问题。所述技术方案如下：
[0004]一方面，提供了一种移动轨迹的确定方法，所述方法包括：
[0005]基于通过雷达采集的目标的雷达检测数据，确定雷达检测轨迹；
[0006]分别获取所述雷达检测轨迹和视频轨迹在多个相同时间点的轨迹点坐标，所述视频轨迹是通过视觉传感器确定得到；
[0007]根据所获取的轨迹点坐标，确定所述雷达检测轨迹与所述视频轨迹之间的相似度，得到第一相似度；
[0008]当所述第一相似度小于相似度阈值时，确定所述视频轨迹为所述目标的真实移动轨迹。
[0009]在本申请一种可能的实现方式中，所述基于通过雷达采集的目标的雷达检测数据，确定雷达检测轨迹，包括：
[0010]基于通过雷达在第一可视区域内采集的目标的第一雷达检测数据，确定所述目标在所述第一可视区域内的第一雷达检测轨迹；
[0011]基于所述第一雷达检测轨迹中的目标轨迹点，确定预测轨迹，所述预测轨迹包括所述目标在雷达探测不到的区域对应的轨迹；
[0012]基于通过雷达在第二可视区域内采集的第二雷达检测数据，确定所述第二可视区域内的第二雷达检测轨迹；
[0013]当所述第二可视区域内存在一条第二雷达检测轨迹时，将所述第一雷达检测轨迹、所述预测轨迹以及所述第二雷达检测轨迹连接后的整体轨迹确定为所述雷达检测轨迹。
[0014]在本申请一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0015]当所述第二可视区域内存在多条第二雷达检测轨迹时，确定所述多条第二雷达检测轨迹中每条第二雷达检测轨迹与所述预测轨迹之间的相似度，得到多个第二相似度；
[0016]当所述多个第二相似度中存在一个最大第二相似度时，将最大第二相似度对应的第二雷达检测轨迹确定为所述目标的第二雷达检测轨迹；
[0017]将所述第一雷达检测轨迹、所述预测轨迹以及所确定的第二雷达检测轨迹连接后的整体轨迹确定为所述雷达检测轨迹。
[0018]在本申请一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0019]当所述多个第二相似度中存在多个最大第二相似度时，分别确定所述多个最大第二相似度中每个最大第二相似度对应的第二雷达检测轨迹与所述视频轨迹之间的相似度，得到多个第三相似度；
[0020]将所述多个第三相似度中最小第三相似度对应的第二雷达检测轨迹确定为所述目标的第二雷达检测轨迹。
[0021]在本申请一种可能的实现方式中，所述基于通过雷达在第一可视区域内采集的目标的第一雷达检测数据，确定所述目标在所述第一可视区域内的第一雷达检测轨迹，包括：
[0022]所述第一雷达检测数据包括所述目标在不同轨迹点时与所述雷达之间的角度和距离，基于所述目标在不同轨迹点时与所述雷达之间的角度和距离，确定所述目标在不同轨迹点对应的轨迹点坐标；
[0023]根据所确定的轨迹点坐标，绘制所述目标在所述第一可视区域内的第一雷达检测轨迹。
[0024]在本申请一种可能的实现方式中，所述基于所述第一雷达检测轨迹中的目标轨迹点，确定预测轨迹，包括：
[0025]根据所述第一雷达检测轨迹中的七个轨迹点的轨迹点坐标，采用最小二乘法，确定目标三次方函数；
[0026]基于所述第一雷达检测轨迹中的M个轨迹点的横坐标和所述目标三次方函数，确定所述多个预测轨迹点的轨迹点坐标；
[0027]根据所述多个预测轨迹点的轨迹点坐标，确定所述预测轨迹。
[0028]在本申请一种可能的实现方式中，所述确定所述多条第二雷达检测轨迹中每条第二雷达检测轨迹与所述预测轨迹之间的相似度，包括：
[0029]根据每条第二雷达检测轨迹中的所有轨迹点的轨迹点坐标与所述预测轨迹中的所有轨迹点的轨迹点坐标，确定每条第二雷达检测轨迹对应的欧氏距离；
[0030]基于每条第二雷达检测轨迹对应的欧式距离，确定每条第二雷达检测轨迹对应的动态时间规整DTW递推模型；
[0031]基于所述DTW递推模型和参考调节系数，确定所述每条第二雷达检测轨迹与所述预测轨迹之间的相似度。
[0032]在本申请一种可能的实现方式中，所述根据所获取的轨迹点坐标，确定所述雷达检测轨迹与所述视频轨迹之间的相似度，得到第一相似度，包括：
[0033]确定所述雷达检测轨迹与所述视频轨迹在每个相同时间点对应的轨迹点的欧式距离，得到多个欧式距离；
[0034]将所述多个欧式距离值的平均值确定为所述第一相似度。
[0035]另一方面，提供了一种移动轨迹的确定装置，所述装置包括：
[0036]第一确定模块，用于基于通过雷达采集的目标的雷达检测数据，确定雷达检测轨
迹；
[0037]获取模块，用于分别获取所述雷达检测轨迹和视频轨迹在多个相同时间点的轨迹点坐标，所述视频轨迹是通过视觉传感器确定得到；
[0038]第二确定模块，用于根据所获取的轨迹点坐标，确定所述雷达检测轨迹与所述视频轨迹之间的相似度，得到第一相似度；
[0039]第三确定模块，用于当所述第一相似度小于相似度阈值时，确定所述视频轨迹为所述目标的真实移动轨迹。
[0040]在本申请一种可能的实现方式中，所述第一确定模块用于：
[0041]基于通过雷达在第一可视区域内采集的目标的第一雷达检测数据，确定所述目标在所述第一可视区域内的第一雷达检测轨迹；
[0042]基于所述第一雷达检测轨迹中的目标轨迹点，确定预测轨迹，所述预测轨迹包括所述目标在雷达探测不到的区域对应的轨迹；
[0043]基于通过雷达在第二可视区域内采集的第二雷达检测数据，确定所述第二可视区域内的第二雷达检测轨迹；
[0044]当所述第二可视区域内存在一条第二雷达检测轨迹时，将所述第一雷达检测轨迹、所述预测轨迹以及所述第二雷达检测轨迹连接后的整体轨迹确定为所述雷达检测轨迹。
[0045]在本申请一种可能的实现方式中，所述第一确定模块还用于：
[0046]当所述第二可视区域内存在多条第二雷达检测轨迹时，确定所述多条第二雷达检测轨迹中每条第二雷达检测轨迹与所述预测轨迹之间的相似度，得到多个第二相似度；
[0047]当所述多个第二相似度中存在本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种移动轨迹的确定方法，其特征在于，所述方法包括：基于通过雷达采集的目标的雷达检测数据，确定雷达检测轨迹；分别获取所述雷达检测轨迹和视频轨迹在多个相同时间点的轨迹点坐标，所述视频轨迹是通过视觉传感器确定得到；根据所获取的轨迹点坐标，确定所述雷达检测轨迹与所述视频轨迹之间的相似度，得到第一相似度；当所述第一相似度小于相似度阈值时，确定所述视频轨迹为所述目标的真实移动轨迹。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于通过雷达采集的目标的雷达检测数据，确定雷达检测轨迹，包括：基于通过雷达在第一可视区域内采集的目标的第一雷达检测数据，确定所述目标在所述第一可视区域内的第一雷达检测轨迹；基于所述第一雷达检测轨迹中的目标轨迹点，确定预测轨迹，所述预测轨迹包括所述目标在雷达探测不到的区域对应的轨迹；基于通过雷达在第二可视区域内采集的第二雷达检测数据，确定所述第二可视区域内的第二雷达检测轨迹；当所述第二可视区域内存在一条第二雷达检测轨迹时，将所述第一雷达检测轨迹、所述预测轨迹以及所述第二雷达检测轨迹连接后的整体轨迹确定为所述雷达检测轨迹。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述第二可视区域内存在多条第二雷达检测轨迹时，确定所述多条第二雷达检测轨迹中每条第二雷达检测轨迹与所述预测轨迹之间的相似度，得到多个第二相似度；当所述多个第二相似度中存在一个最大第二相似度时，将最大第二相似度对应的第二雷达检测轨迹确定为所述目标的第二雷达检测轨迹；将所述第一雷达检测轨迹、所述预测轨迹以及所确定的第二雷达检测轨迹连接后的整体轨迹确定为所述雷达检测轨迹。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述多个第二相似度中存在多个最大第二相似度时，分别确定所述多个最大第二相似度中每个最大第二相似度对应的第二雷达检测轨迹与所述视频轨迹之间的相似度，得到多个第三相似度；将所述多个第三相似度中最小第三相似度对应的第二雷达检测轨迹确定为所述目标的第二雷达检测轨迹。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于通过雷达在第一可视区域内采集的目标的第一雷达检测数据，确定所述目标在所述第一可视区域内的第一雷达检测轨迹，包括：所述第一雷达检测数据包括所述目标在不同轨迹点时与所述雷达之间的角度和距离，基于所述目标在不同轨迹点时与所述雷达之间的角度...
【专利技术属性】
技术研发人员：李彬，曾挥毫，莫致良，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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