摘要
本发明公开了一种目标的运动预测方法、系统、设备与介质,涉及运动预测技术领域,包括步骤:获取目标基本运动模态在不同方向的若干条一维运动数据;将不同方向的若干条一维运动数据两两组合,生成二维位置增量,并采用滑动窗口实时选取多个单位时间段二维位置增量的真实值,且将前几个单位时间段二维位置增量的真实值输入高斯混合模型中,以最后一个单位时间段二维位置增量作为输出结果更新高斯混合模型;将待预测数据输入更新后的高斯混合模型中,获得运动的高斯混合回归预测结果。本发明结合滚动时域的模型优化方法,实现了利用历史信息和模型预测值不断进行滚动,对高斯混合模型优化,从而来预测待检测目标的运动,大大提高预测的精度。
技术关键词
运动预测方法
高斯混合模型
时间段
表达式
数据
滑动窗口
运动预测技术
协方差矩阵
模型优化方法
加速度
模型预测值
模型训练模块
处理器
序列
预测系统
计算机设备
存储器
代表
系统为您推荐了相关专利信息
状态监测方法
电缆分支箱
风险识别模型
序列
特征值
智能评估系统
智能评估方法
心理状态评估
答题
键盘输入特征
多模态
可见光图像
动态视觉传感器
识别方法
硬件系统
生命体征参数
生命体征监测方法
机器学习模型
云端数据处理
传感器模块