(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210634173.3 (22)申请日 2022.06.06 (71)申请人 重庆紫光华山智安科技有限公司 地址 400700 重庆市北碚区云汉大道1 17号 附386号 (72)发明人 赵洪　王标荣　罗松　韩炜　 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 专利代理师 张双凤 (51)Int.Cl. G06T 7/70(2017.01) G06T 7/20(2017.01) G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 位置预测方法、 系统、 设备及 介质 (57)摘要 本发明实施例提供一种位置预测方法、 系 统、 设备及介质， 该方法通过获取目标对象的目 标图像特征信息， 基于目标图像特征信息从多个 历史图像确定多个目标图像， 获取各目标图像的 采集时空信息生成目标图像的历史轨迹点， 根据 预设时间周期基于采集全周期时间标识将多个 目标图像的历史轨迹点划分得到多个历史轨迹， 基于各历史轨迹拟合得到拟合轨迹， 根据拟合轨 迹上相邻拟合轨迹点之间的拟合时差确定预测 位置， 能够快速的实现基于 现有的图像数据对目 标对象可能的常驻位置进行预判， 提升了预测位 置的确定效率、 准确性， 降低了预测位置确定事 件的成本 。 权利要求书3页 说明书17页 附图3页 CN 114862946 A 2022.08.05 CN 114862946 A 1.一种位置预测方法， 其特 征在于， 方法包括： 获取目标对象的目标图像特征信 息， 基于所述目标图像特征信 息从多个历史图像确定 多个目标图像， 获取各所述 目标图像的采集时空信息生成所述 目标图像的历史轨迹点， 所 述采集时空信息包括全周期时间标识、 子周期时间标识和采集 位置信息； 根据预设时间周期基于所述采集全周期时间标识将多个目标图像的历史轨迹点划分 得到多个历史轨 迹； 基于各所述历史轨迹拟合得到拟合轨迹， 根据所述拟合轨迹上相邻拟合轨迹点之间的 拟合时差确定预测位置 。 2.如权利要求1所述的位置预测方法， 其特征在于， 所述基于各所述历史轨迹拟合得到 拟合轨迹包括： 确定不同所述历史轨迹上历史轨迹点之间的第 一时空距离， 若满足条件轨迹点的数量 大于第一预设数量阈值， 将各所述满足条件轨迹点确定为一个目标轨迹点集合， 所述第一 时空距离包括空间距离和采集时差， 所述空间距离根据采集位置信息确定， 所述采集时差 根据所述子周期时间标识确定， 所述满足条件轨迹点为满足预设时空条件的第一时空距离 对应的历史轨迹点， 所述预设时空条件包括预设时间偏差系 数和预设空间偏差系 数， 所述 第一预设数量阈值小于或等于所述历史轨 迹的数量； 基于一个所述目标轨迹点集合确定一个拟合轨迹点， 根据确定得到的各所述目标轨迹 点集合确定的所述拟合轨 迹点生成拟合轨 迹。 3.如权利要求1所述的位置预测方法， 其特征在于， 所述基于各所述历史轨迹拟合得到 拟合轨迹包括： 从各所述历史轨迹 中确定一个基准轨迹， 将除所述基准轨迹外的其他历史轨迹确定为 相关轨迹， 所述基准轨 迹的历史轨 迹点数量大于或等于所述相关轨 迹的历史轨 迹点数量； 确定所述基准轨迹上历史轨迹点与各所述相关轨迹上历史轨迹点之间的第二时空距 离， 所述第二时空距离包括空间距离和采集时差， 所述空间距离根据所述基准轨迹上历史 轨迹点的采集位置信息和所述相关轨迹上历史轨迹点的采集位置信息确定， 所述采集时差 根据所述基准轨迹上历史轨迹点的子周期时间标识和所述相关轨迹上历史轨迹点的子周 期时间标识确定； 若第一目标轨迹点的数量大于第 二预设数量阈值， 将各所述第 一目标轨迹点与所述基 准轨迹上历史轨迹点确定为一个目标轨迹点集合， 所述第一目标轨迹点为满足预设时空条 件的所述第二时空距离所对应的所述相关轨迹上历史轨迹点， 所述第二预设数量阈值小于 或等于所述相关轨迹的数量， 所述预设时空条件包括预设时间偏差系数和预设空间偏差系 数； 基于一个所述目标轨迹点集合确定一个拟合轨迹点， 根据确定得到的各所述目标轨迹 点集合确定的所述拟合轨 迹点生成拟合轨 迹。 4.如权利要求3所述的位置预测方法， 其特征在于， 若所述第 一目标轨迹点的数量小于 或等于第二预设数量阈值， 从各所述相关轨迹上历史轨迹点中确定一个新增轨迹点， 确定 各历史轨 迹上的历史轨 迹点与所述 新增轨迹点之间的第三时空距离； 若所述第二目标轨迹点的数量大于所述第 二预设数量阈值， 将各所述第 二目标轨迹点 确定为一个目标轨迹点集合， 所述第二目标轨迹点为满足预设时空条件的所述第三时空距权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114862946 A 2离所对应的所述历史轨 迹点。 5.如权利要求2 ‑4任一项所述的位置预测方法， 其特征在于， 基于所述目标轨迹点集合 确定拟合轨 迹点包括： 获取所述目标轨迹点集合中各所述历史轨迹点的子周期时间标识和采集位置信 息， 根 据各所述子周期时间标识确定拟合时间标识， 根据各所述采集位置信息确定拟合位置信 息； 基于所述拟合时间标识和所述拟合 位置信息确定拟合轨 迹点。 6.如权利要求2 ‑4任一项所述的位置预测方法， 其特征在于， 若所述拟合轨迹点的数量 大于或等于2， 根据所述拟合轨 迹上相邻拟合轨 迹点之间的拟合时差确定预测位置包括： 根据各所述拟合轨迹点的拟合时间标识确定所述拟合轨迹上相邻拟合轨迹点之间的 拟合时差； 若存在至少一个预测时差， 将各所述预测时差对应的各所述拟合轨迹点的拟合位置信 息中至少之一确定为所述预测位置， 所述预测时差为大于预设时差阈值的所述拟合时差 。 7.如权利要求6所述的位置预测方法， 其特征在于， 将各所述拟合 时差对应的各所述拟 合轨迹点的拟合 位置信息中至少之一确定为预测位置包括： 将大于所述预设时差阈值的所述拟合时差对应的两个拟合轨 迹点确定为目标拟合组； 根据所述目标拟合组中各拟合轨 迹点的拟合 位置信息确定目标距离； 若所述目标距离小于预设距离阈值， 将所述目标拟合组确定为疑似拟合组； 将确定得到的各疑似拟合组中各拟合轨迹点确定为疑似轨迹点， 并将各疑似轨迹点的 拟合位置信息中至少之一确定为所述预测位置 。 8.如权利要求7所述的位置预测方法， 其特征在于， 将各疑似轨迹点的拟合位置信 息中 至少之一确定为所述预测位置包括： 获取预设置信度参数， 并确定所述疑似轨迹点的拟合位置信息的置信度， 所述预设置 信度参数包括以下至少之一， 拟合轨迹上拟合轨迹点数量、 预设置信度系数、 预设时间偏差 系数、 预设空间偏差系 数、 预设图像比对相似度、 所述疑似轨迹点的拟合时差、 所述历史轨 迹的数量、 采集位置范围包括所述疑似轨迹点的拟合位置信息的所述 目标图像的数量、 确 定所述疑似轨 迹点的所述目标轨 迹点集合中历史轨 迹点的数量； 将所述置信度最高的所述疑似轨 迹点的拟合 位置信息确定为所述预测位置 。 9.如权利要求8所述的位置预测方法， 其特 征在于， 所述置信度的确定方式包括： R＝ λ((Np/100)*L*Cn*f*T*△t))/( β * δ )*10 0％； 其中， R为置信度， λ为预设置信度系数， Np为采集位置范围包括所述疑似轨迹点的拟合 位置信息的所述目标图像的数量， L为拟合轨迹上拟合轨迹点数量， Cn为确定所述疑似轨迹 点的所述目标轨迹点集合中历史轨迹点的数量， f为预设图像比对相似度， T为所述历史轨 迹的数量， △t为预设时差阈值或所述疑似轨迹点的拟合时差， β 为预设空间偏差系数， δ为 预设时间偏差系数。 10.如权利要求1所述的位置预测方法， 其特征在于， 所述目标图像特征信息包括目标 面部特征信息和目标人体特征信息， 基于所述目标图像特征信息从多个历史图像确定多个 目标图像包括： 获取各所述历史图像的待比对面部特征信 息和待比对人体特征信 息， 若所述历史图像权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114862946 A 3