[发明专利]一种确定物体移动轨迹分数的方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种确定物体移动轨迹分数的方法及装置，该方法包括采集物体的移动轨迹，将物体的移动轨迹的坐标点划分为多个部分，并将多个部分中每一部分映射到图像上，得到多个映射后的图像，对多个映射后的图像进行处理，得到处理后的图像，对处理后的图像进行图像变换处理，得到处理后的图像的多维特征向量，将处理后的图像的多维特征向量输入到轨迹评分模型进行处理，确定出物体移动轨迹的分数，不但简单高效直观，而且实用性强、精度高，可以广泛应用于对移动轨迹有较高规范要求的各种场景和领域，从而可以解决现有技术中存在实用性不强、精度不高的问题。

技术领域

本申请实施例涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种确定物体移动轨迹分数的方法及装置。

背景技术

在一定的空间范围内，判断物体的移动轨迹是否和预先设定的轨迹一致，比如判断智能机器人的行走轨迹是否和预先设定的轨迹一致，有利于分析机器人的性能和品质。或者，在工业领域，判断操作员的一系列动作所产生的轨迹是否符合规范，是否标准，比如对显示屏的检测动作是否符合规范，对于提升操作员的专业性具有较高的指导意义。因此，对于具有高度路线规范要求的产线或场景，如何快速判断出所产生的轨迹是否符合要求，成为亟待解决的问题。

现有判断产生的轨迹是否符合要求的方法主要是基于距离、基于相似度的传统算法。比如利用K-近邻算法或K-均值算法对轨迹进行处理，来判断轨迹是否符合要求，然而这种处理方法存在实用性不强、精度不高的问题。

综上，目前亟需一种确定物体移动轨迹分数的方法，用以解决现有技术中存在实用性不强、精度不高的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种确定物体移动轨迹分数的方法及装置，用以解决现有技术中存在实用性不强、精度不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种确定物体移动轨迹分数的方法，包括：

采集物体的移动轨迹；

将所述物体的移动轨迹的坐标点划分为多个部分，并将所述多个部分中每一部分映射到图像上，得到多个映射后的图像，对所述多个映射后的图像进行处理，得到处理后的图像；

对所述处理后的图像进行图像变换处理，得到所述处理后的图像的多维特征向量；

将所述处理后的图像的多维特征向量输入到轨迹评分模型进行处理，确定出所述物体移动轨迹的分数；所述轨迹评分模型是基于标注分数的样本移动轨迹对卷积神经网络进行训练确定的。

上述技术方案中，通过将物体的移动轨迹的坐标点划分为多个部分，并将多个部分中每一部分映射到图像上，得到多个映射后的图像，再对多个映射后的图像进行处理，得到处理后的图像，并对处理后的图像进行图像变换处理，得到处理后的图像的多维特征向量，可以灵活高效地将轨迹坐标点转化成图像信息，并提取图像的输入特征向量，为后续利用轨迹评分模型确定出移动轨迹的分数提供支持，之后将处理后的图像的多维特征向量输入到轨迹评分模型进行处理，确定出物体移动轨迹的分数，不但简单高效直观，而且实用性强、精度高，可以广泛应用于对移动轨迹有较高规范要求的各种场景和领域，从而可以解决现有技术中存在实用性不强、精度不高的问题。

在一种可能的实现方式中，所述将所述物体的移动轨迹的坐标点划分为多个部分，并将所述多个部分中每一部分映射到图像上，得到多个映射后的图像，对所述多个映射后的图像进行处理，得到处理后的图像，包括：

按照时间顺序将所述物体的移动轨迹的坐标点划分为多个部分，并将所述多个部分中每一部分映射到单通道图像上，得到多个映射后的单通道图像；

依据图像的通道维度将所述多个映射后的单通道图像进行叠加，得到叠加后的图像，并将所述叠加后的图像进行压缩处理，得到所述处理后的图像。

在一种可能的实现方式中，所述将所述叠加后的图像进行压缩处理，得到所述处理后的图像，包括：