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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江深象智能科技有限公司申請(qǐng)的專利一種對(duì)人體軌跡序列的處理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120183001B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510641611.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種對(duì)人體軌跡序列的處理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品是由馮雪濤;婁梁山;王炎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種對(duì)人體軌跡序列的處理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種對(duì)人體軌跡序列的處理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。所述方法包括：獲取多個(gè)人體軌跡序列，所述人體軌跡序列包括：在多個(gè)不同時(shí)刻分別采集的至少一個(gè)人體的人體圖像；分別提取所述人體軌跡序列中的各人體圖像的全局特征及局部特征；根據(jù)所述全局特征以及所述局部特征，在所述人體軌跡序列中，去除非目標(biāo)人體的人體圖像，確定多個(gè)篩選的人體軌跡序列；其中，在所述人體軌跡序列中，非目標(biāo)人體的人體圖像的數(shù)量小于目標(biāo)人體的人體圖像的數(shù)量；根據(jù)所述多個(gè)篩選的人體軌跡序列中的各人體圖像的全局特征，確定屬于同一個(gè)人體的人體軌跡序列并進(jìn)行合并，確定合并的人體軌跡序列。能夠降低軌跡序列中的噪聲，提高軌跡序列的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種對(duì)人體軌跡序列的處理方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種對(duì)人體軌跡序列的處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取多個(gè)人體軌跡序列，所述人體軌跡序列包括：在多個(gè)不同時(shí)刻分別采集的至少一個(gè)人體的人體圖像； 對(duì)于多個(gè)人體軌跡序列中的任一人體軌跡序列，分別提取所述人體軌跡序列中的各人體圖像的全局特征，以及，分別提取所述人體軌跡序列中的各人體圖像的局部特征； 使用全局特征對(duì)應(yīng)的第一聚類模型，按照所述全局特征對(duì)所述人體軌跡序列中的人體圖像進(jìn)行聚類，識(shí)別非目標(biāo)人體的人體圖像； 在所述人體軌跡序列中，去除識(shí)別出的非目標(biāo)人體的人體圖像；其中，所述第一聚類模型的第一半徑用于定義鄰域的范圍，所述第一聚類模型的第一數(shù)量用于定義在鄰域內(nèi)形成核心點(diǎn)所需的數(shù)據(jù)點(diǎn)的最少數(shù)量； 使用局部特征對(duì)應(yīng)的第二聚類模型，按照所述局部特征對(duì)所述人體軌跡序列中的剩余的人體圖像進(jìn)行聚類，識(shí)別非目標(biāo)人體的人體圖像； 在所述人體軌跡序列中的剩余的人體圖像中，去除識(shí)別出的非目標(biāo)人體的人體圖像；其中，所述第二聚類模型的第二半徑用于定義鄰域的范圍，所述第二聚類模型的第二數(shù)量用于定義在鄰域內(nèi)形成核心點(diǎn)所需的數(shù)據(jù)點(diǎn)的最少數(shù)量；所述第二半徑小于所述第一半徑，和或，所述第二數(shù)量大于所述第一數(shù)量，在所述人體軌跡序列中，非目標(biāo)人體的人體圖像的數(shù)量小于目標(biāo)人體的人體圖像的數(shù)量； 根據(jù)多個(gè)篩選的人體軌跡序列中的各人體圖像的全局特征，確定屬于同一個(gè)人體的人體軌跡序列并進(jìn)行合并，確定合并的人體軌跡序列。

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