【技术实现步骤摘要】
一种轨迹补齐方法、装置、计算机设备及介质
[0001]本专利技术涉及轨迹预测
,尤其涉及一种轨迹补齐方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]行人轨迹补齐任务是基于行人已知的不连续运动轨迹,预测其在缺失轨迹部分的运动轨迹。行人轨迹补齐的挑战性在于行人的运动复杂灵活,难以建立合理的动力学模型,且行人的运动会受到外界环境多样性因素的影响,轨迹的不确定性较高。
[0003]现有的轨迹补齐方法主要分为两类:一类是依赖于手工函数的方法,根据行人已知的运动轨迹设置行人的运动函数,来预测行人在缺失轨迹部分的运动轨迹以补齐完整的运动轨迹,但是该种轨迹补齐方法在面对实际应用中的复杂情景时,设置的运动函数的合理性较差,导致轨迹补齐的准确性较差;另一类是基于深度学习的预测方法,通过对行人已知的运动轨迹进行量化得到轨迹数据,将轨迹数据输入至预训练好的轨迹预测模型中进行缺失轨迹部分的预测,但是该种轨迹补齐方法需要基于人工标记大规模的训练集进行模型预训练,成本较高,且训练集的数据分布广度限制了预测轨迹的广泛性,导致部分场景下的轨迹预测准确性较低。
[0004]因此,如何提高行人轨迹补齐的准确性成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种轨迹补齐方法、装置、计算机设备及介质,以解决现有轨迹补齐方法的准确性较低的问题。
[0006]第一方面,本专利技术实施例提供一种轨迹补齐方法,所述轨迹补齐方法包括:
[0007]获取目标行人的目标轨迹档案,所述目标 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种轨迹补齐方法,其特征在于,所述轨迹补齐方法包括:获取目标行人的目标轨迹档案,所述目标轨迹档案包括所述目标行人的若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间;根据所述若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,确定所述目标行人的待补齐轨迹以及所述待补齐轨迹的若干个可能路径;确定预设时间段内出现在任一所述可能路径上的行人为所述目标行人的轨迹相关行人,获取每个所述轨迹相关行人的历史轨迹档案,所述历史轨迹档案包括所述轨迹相关行人的若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间;根据所述目标行人和每个所述轨迹相关行人的若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,确定所述目标行人的补齐路径;根据所述补齐路径补齐所述目标行人的目标轨迹档案。2.根据权利要求1所述的轨迹补齐方法,其特征在于,所述根据所述若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,确定所述目标行人的待补齐轨迹包括:根据所述目标行人的若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,对所述若干个轨迹点位进行排序,根据排序结果计算相邻两个轨迹点位之间的路径长度;对所述路径长度和预设路径长度阈值进行比较,将大于所述预设路径长度阈值的路径长度对应的两个轨迹点位之间的路径,确定为所述目标行人的待补齐轨迹。3.根据权利要求1所述的轨迹补齐方法,其特征在于,所述目标轨迹档案还包括所述目标行人的属性标签和轨迹日期,所述历史轨迹档案还包括所述轨迹相关行人的属性标签和轨迹日期;所述根据所述目标行人和每个所述轨迹相关行人的若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,确定所述目标行人的补齐路径包括:根据所述目标行人和每个所述轨迹相关行人的属性标签、轨迹日期、若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,确定所述目标行人和每个所述轨迹相关行人之间的轨迹相似性、属性相似性和时间相似性,对每个所述轨迹相关行人进行分类,确定每个所述轨迹相关行人的预设相关类别,所述预设相关类别至少包括同行人、当日同属性标签行人、当日其他行人、当月行人、历史行人;根据每个所述轨迹相关行人的预设相关类别,以及每个预设相关类别的预设相关权重,确定所述目标行人的补齐路径,按照同行人、当日同属性标签行人、当日其他行人、当月行人、历史行人的顺序,所述预设相关类别对应的预设相关权重依次减小。4.根据权利要求3所述的轨迹补齐方法,其特征在于,所述根据每个所述轨迹相关行人的预设相关类别,以及每个预设相关类别的预设相关权重,确定所述目标行人的补齐路径包括:根据每个所述轨迹相关行人的预设相关类别,以及每个预设相关类别的预设相关权重,确定每个所述轨迹相关行人的轨迹相关权重;根据每个所述轨迹相关行人的所述轨迹相关权重、若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,确定每个所述可能路径的补齐权重;根据每个所述可能路径的补齐权重,确定所述目标行人的补齐路径。5.根据权利要求3所述的轨迹补齐方法,其特征在于,所述根据所述目标行人和每个所
述轨迹相关行人的属性标签、轨迹日期、若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,确定所述目标行人和每个所述轨迹相关行人之间的轨迹相似性、属性相似性和时间相似性,对每个所述轨迹相关行人进行分类,确定每个所述轨迹相关行人的预设相关类别包括:根据所述目标行人和每个所述轨迹相关行人的若干个轨迹点位以及每个所述轨迹点位的途经时间,确定所述目标行人和每个所述轨迹相关行人之间的轨迹相似性,根据所述轨迹相似性对所述轨迹相关行人进行第一分类,确定每个所述轨迹相关行人的第一相关子类别,所述第一相关子类别包括同行人和非同行人;根据所述目标行人和每个所述轨迹相关行人的属性标签,确定所述目标行人和每个所述轨迹相关行人之间的属性相似性,根据所述属性相似性对所述轨迹相关行人进行第二分类,确定每个所述轨迹相关行人的第二相关子类别,所述第二相...
【专利技术属性】
技术研发人员:许曼琦,吕旭涛,王辰,
申请(专利权)人:深圳云天励飞技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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