【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨迹追踪，具体涉及基于云台机的追踪校正方法及系统。
技术介绍
1、轨迹追踪是指通过利用传感器、相机或其他设备获取目标的运动轨迹信息，并进行准确地跟踪和分析，它源自对人工智能和机器视觉技术的不断推进，以及对物体和行为识别的需求增加，随着计算能力的提升和算法的改进，轨迹追踪在许多领域得到广泛应用，如视频监控、自动驾驶、虚拟现实等，它可用于预测行为、识别异常、优化资源分配等目的，为人们提供更安全、智能和高效的服务和体验。随着移动机器人、自动驾驶和无人机等技术的快速发展，轨迹追踪变得越来越重要。
2、而现今常用的轨迹追踪方法还存在着一定的弊端，传统的轨迹追踪方法往往只依赖预设的运动轨迹，无法自适应地进行位置校正，并且使用固定的相机运动状态，难以适应不同场景的需求，使得追踪的准确性和稳定性较低。因此，对于轨迹追踪还存在着一定的可提升空间。
技术实现思路
1、本申请通过提供了基于云台机的追踪校正方法及系统，旨在解决传统的轨迹追踪方法往往只依赖预设的运动轨迹，无法自适应地进行位置校正，并且使用固定的相机运动状态，难以适应不同场景的需求，使得存在追踪的准确性和稳定性较低的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于云台机的追踪校正方法及系统。
3、本申请公开的第一个方面，提供了基于云台机的追踪校正方法，应用于云台机，所述方法包括：获取相机运动状态信息和相机预设运动轨迹，其中，所述相机预设运动轨迹具有预设轨迹第m时刻点；将所述相机运动状态信息输入运
4、本申请公开的另一个方面，提供了基于云台机的追踪校正系统，所述系统用于上述方法，应用于云台机，所述系统包括：运动轨迹获取模块，所述运动轨迹获取模块用于获取相机运动状态信息和相机预设运动轨迹，其中，所述相机预设运动轨迹具有预设轨迹第m时刻点；预测点获取模块，所述预测点获取模块用于将所述相机运动状态信息输入运动轨迹预测模型，获取m个连续时刻预测点；预测轨迹构建模块，所述预测轨迹构建模块用于依次连接所述m个连续时刻预测点，构建运动预测轨迹，其中，所述运动预测轨迹具有预测轨迹第m时刻点；封闭区域生成模块，所述封闭区域生成模块用于将所述预测轨迹第m时刻点和所述预设轨迹第m时刻点连接，生成特征封闭区域，其中，所述特征封闭区域具有偏离面积参数和偏离极大距离；寻优模块，所述寻优模块用于当所述偏离面积参数大于偏离面积阈值，或/和偏离极大距离大于偏离距离阈值，基于所述运动轨迹预测模型对所述相机运动状态信息进行寻优，获取运动状态寻优结果；追踪校正模块，所述追踪校正模块用于根据所述运动状态寻优结果对相机进行追踪校正。
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、获取相机运动状态信息和相机预设运动轨迹，相机预设运动轨迹具有预设轨迹第m时刻点，输入运动轨迹预测模型，获取m个连续时刻预测点，构建运动预测轨迹，运动预测轨迹具有预测轨迹第m时刻点，连接生成特征封闭区域，当偏离面积参数大于偏离面积阈值，或/和偏离极大距离大于偏离距离阈值，进行寻优获取运动状态寻优结果，对相机进行追踪校正。解决了传统的轨迹追踪方法往往只依赖预设的运动轨迹，无法自适应地进行位置校正，并且使用固定的相机运动状态，难以适应不同场景的需求，使得存在追踪的准确性和稳定性较低的技术问题，实现了通过使用运动轨迹预测模型和运动状态寻优，实现根据实际情况对相机运动状态进行优化，实现自适应的位置校正，并且通过优化相机参数，使得相机的轨迹更贴合预设轨迹，进而达到提升追踪的准确性和稳定性的技术效果。
7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，将所述相机运动状态信息输入运动轨迹预测模型，获取M个连续时刻预测点，包括：
3.如权利要求2所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，包括：
4.如权利要求1所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，基于所述运动轨迹预测模型对所述相机运动状态信息进行寻优，获取运动状态寻优结果，包括：
5.如权利要求4所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，基于所述Q个偏离面积参数和所述Q个偏离极大距离，对所述相机运动状态信息进行寻优，获取所述运动状态寻优结果，包括：
6.如权利要求5所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，还包括：
7.如权利要求1所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，还包括：
8.基于云台机的追踪校正系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任一项所述的基于云台机的追踪校正方法，包括：
【技术特征摘要】
1.基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，将所述相机运动状态信息输入运动轨迹预测模型，获取m个连续时刻预测点，包括：
3.如权利要求2所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，包括：
4.如权利要求1所述的基于云台机的追踪校正方法，其特征在于，基于所述运动轨迹预测模型对所述相机运动状态信息进行寻优，获取运动状态寻优结果，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：王治兵，梁启明，关欣赟，刘泽填，陈曼，贺鑫，
申请(专利权)人：微网优联科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：
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