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[发明专利]基于轨迹分析的伴随对象确定方法、装置、设备及介质-CN202211340983.4有效
发明人：孙成智;王爱中 -专利权人：深圳市巨龙创视科技有限公司
申请日： 2022-10-30 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于轨迹分析的伴随对象确定方法，包括：构建目标对象三维时空立体轨迹及相关对象三维时空立体轨迹集；基于连通子图挖掘算法，将三维时空立体轨迹集分为N个三维时空立体轨迹子图；利用轨迹相似度模型，分别计算目标对象三维时空立体轨迹与N个三维时空立体轨迹子图中所有三维时空立体轨迹之间的时空轨迹相似度；将时空轨迹相似度满足预设阈值对应的对象，定义为伴随对象；基于时空密度聚类算法识别伴随对象的停留位置此外，本发明还涉及区块链技术，三维时空立体轨迹可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于轨迹分析的伴随对象确定装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高伴随对象确定效率。
基于轨迹分析伴随对象确定方法装置设备介质

[发明专利]一种时空数据四维时空坐标的自然数压缩存储方法-CN201610805115.7在审
发明人：顾清华;卢才武;马龙;郭梨;聂兴信;吴琼;江松 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2016-09-06 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06T9/40 文献下载
摘要：本发明为一种时空数据四维时空坐标的自然数压缩存储编码方法，旨在解决海量时空数据的压缩存储问题，其基本思想是依据时空分辨率n的大小，将四维时空坐标系中每个超体素(最小时空单元)的时空位置坐标转换为线性十六叉树的自然数编码，使得每个四维时空坐标位置对应于一个十进制的自然数编码N，将这个自然数对应于一维数组的下标，四维时空目标超体素合并运算时，依次将数组中相邻元素进行合并操作即可；四维时空目标恢复时，利用上述逆变换为4个坐标值；该方法可解决多源异质海量时空数据的压缩存储问题，并保持原有的时空数据特性，具有冗余度小、存储容量小、时空数据解码快等优点，具有广泛的应用前景。
一种时空数据四维时空标的自然数压缩存储方法

[发明专利]一种基于时空密度波与同步的大型时空数据聚类算法GRIDWAVE-CN201711063170.4在审
发明人：邓超;陈智斌;郭晓惠;农英雄;杨振宇;孙忱;梁东;陆瑛;钟征燕 -专利权人：广西中烟工业有限责任公司
申请日： 2017-11-02 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于时空密度波与同步的大型时空数据聚类算法GRIDWAVE，预设基于网格的聚类参数空间边长L、时序间隔I、最小近邻参数MinPts、时空同步率R；根据预设空间边长L、时序间隔I及D维时空数据集P创建D维时空数据网格G；根据D维时空数据集P中的空间受限变量V、最小近邻参数MinPts，计算核心空间格子的时空密度波；根据每个核心空间格子的时空密度波及预设时空同步率R计算任意一对核心空间格子之间的时空同步率，并根据该所述时空同步率进行无监督的时空网格聚类；根据数据点所在D维时空格子的聚类结果对整个D维时空数据集P进行分类标注。通过本发明的技术方案，可对海量多维时空数据集进行基于时空密度波与同步的无监督聚类，发现时空噪声点，以及数据集中隐藏的全局性时空事件及局部时空事件。
一种基于时空密度同步大型数据算法 gridwave

[发明专利]人员时空追踪方法、装置和设备-CN202211546692.0在审
发明人：乔龙;李锋;童涛;王伟;郭瑾;王媛媛 -专利权人：中建科技集团华北有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本公开涉及一种人员时空追踪方法。该方法包括：在三维时空坐标系中，生成每个目标人员的三维时空轨迹；确定第一目标人员；确定第一目标人员的三维时空轨迹；根据预先设定的空间冗余度和第一目标人员的三维时空轨迹确定第一目标人员的三维时空预警轨迹范围；在预定的历史时间段内，确定与第一目标人员的三维时空预警轨迹范围相交的第二目标人员的三维时空轨迹；确定所述第二目标人员。本申请采用了三维时空坐标系，形象直观的显示人员之间的相关性，便于观察发现密接人员。
人员时空追踪方法装置设备

[发明专利]基于时空特征信息的草图检索三维模型的跨模态检索方法-CN202010854244.1有效
发明人：白静;周文惠;拖继文;秦飞巍 -专利权人：北方民族大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空特征信息的草图检索三维模型的跨模态检索方法，该方法是先进行数据选取，然后构建草图‑三维模型图像序列和时空特征信息提取网络，使用时空特征信息提取网络提取草图和三维模型的时空特征信息，再使用深度度量学习实现草图和三维模型的时空特征信息联合，最后根据时空特征信息联合中草图和三维模型的时空特征信息的欧式距离进行相似度计算。本发明检索性能突出，可有效完成草图检索三维模型的跨模态检索，有着更好的准确度，操作简单，实用性强。
基于时空特征信息草图检索三维模型跨模态方法

[发明专利]城市道路交叉口全息三维动态分析方法-CN201210249632.2无效
发明人：李克平;唐克双;潘茂林;孙剑;倪颖 -专利权人：同济大学
申请日： 2012-07-18 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种城市道路交叉口全息三维动态分析方法，其包括如下步骤：（1）利用机动车的时间、空间坐标，绘制机动车在交叉口的三维时空轨迹；（2）对该机动车的三维时空轨迹进行切面分析；（3）根据切面分析结果建立该交叉口的时空利用率模型，并机动车的时空利用率分析交叉口的运行效率。该模型动态分析方法引入机动车三维时空轨迹的概念，从机动车时空资源占用状态的角度，绘制城市道路交叉口机动车三维时空轨迹，通过该机动车三维时空轨迹可同时展示、分析整个交叉口范围内的机动车的运行状态，从而可建立城市道路交叉口全息三维动态分析模型，评价机动车的时空利用率和交叉口的运行效率。
城市道路交叉口全息三维动态分析方法

[发明专利]一种呈现多媒体信息的方法及装置-CN201610044505.7有效
发明人：冯歆鹏;周骥 -专利权人：上海肇观电子科技有限公司;昆山肇观电子科技有限公司;绍兴肇观电子科技有限公司
申请日： 2016-01-22 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06F16/438 文献下载
摘要：本发明公开了一种呈现多媒体信息的方法和装置：接收用于表征表象信息的四维时空模型，所述四维时空模型具有能够以数字化形式表征随时间变化的所述表象信息的属性；对所述四维时空模型进行解码处理，得到解码的四维时空模型；根据所述解码的四维时空模型，将所述四维时空模型所表征的表象信息进行呈现，在该方案中，四维时空模型具有能够以数字化形式表征随时间变化的表象信息的属性，这样，在一定程度上解决了呈现的表象信息存在时延的问题
一种呈现多媒体信息方法装置

[发明专利]一种多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成方法和系统-CN202210918700.3有效
发明人：龚建伟;臧政;张曦;龚乘;吕超;吴绍斌;李圆圆;齐建永;冯悦 -专利权人：北京理工大学;慧动星球（北京）科技有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成方法和系统，属于运动规划技术领域。先建立多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成模型，然后获取障碍物信息和每一无人驾驶车辆的参考轨迹，最后以障碍物信息和参考轨迹作为输入，利用多无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成模型生成每一无人驾驶车辆的三维时空运动走廊，从而考虑时间层面生成多无人驾驶车辆的三维时空运动走廊，且各个无人驾驶车辆的三维时空运动走廊之间无碰撞，各个无人驾驶车辆的三维时空运动走廊与障碍物之间无碰撞，在多无人驾驶车辆运动规划中能够生成安全、可通行、无碰撞和光滑的三维时空运动走廊。
一种无人驾驶车辆三维时空运动走廊生成方法系统

[发明专利]图像分割方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN201911187762.6在审
发明人：柴象飞;陈聪;郭娜;夏勇;张建鹏;左盼莉 -专利权人：慧影医疗科技(北京)有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像分割方法、装置、电子设备及可读存储介质，通过根据预先配置的混合卷积训练模型提取内脏三维样本的卷积堆叠矩阵，并对卷积堆叠矩阵进行时空域分解卷积，得到对应的三维时空卷积特征和二维时空卷积特征后，根据三维时空卷积特征和二维时空卷积特征对混合卷积训练模型进行训练。如此，可以根据所述二维时空卷积特征对混合卷积训练模型进行迁移学习训练，从而能够减少内脏三维样本的标注需求量，并增加训练过程中的归一化样本数量，从而提升计算结果的精确度，并且内脏三维样本被分解成二维时空卷积特征
图像分割方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模、存储及检索方法-CN202111080287.X有效
发明人：韩志刚;崔彩辉;宋根鑫;王海鹰;秦奋;郭建忠;王家耀 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开一种基于二维栅格的时空大数据时段信息建模、存储及检索方法，该建模方法包括：通过二维栅格的位置信息来描述时空对象的生命周期；采用二维栅格的位置信息来描述时空对象的时态拓扑关系；基于二维栅格的位置信息构建时空对象的时间运算模型；构建关系表来存储时空对象。本发明采用二维栅格进行时空大数据的时段信息建模，以栅格单元的行列值记录时段终止时间与开始时间，采用整型数据类型存储时间信息并进行时间运算，基于二维栅格定义了十三种时段拓扑关系及两类时段运算的空间语义，能够突破时段信息的一维建模范式，降低时段信息存储与计算复杂度，并提升时空大数据的数据检索效率。
一种基于二维栅格时空数据时段信息建模存储检索方法

[发明专利]人体行为识别的方法和装置-CN201510050043.5在审
发明人：曹林;朱希安;朱国刚;傅小康;陈仕林 -专利权人：北京信息科技大学;中联煤层气有限责任公司
申请日： 2015-01-30 - 公布日： 2015-05-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取人体行为的多个时空训练样本，每个时空训练样本包括人体行为的一段连续的多帧图像；对所述多个时空训练样本提取三维时空直方图特征；对所述多个时空训练样本提取二维轮廓特征；将三维时空直方图特征和二维轮廓特征组合成混合特征所述装置包括：获取模块、三维特征提取模块、二维特征提取模块、混合模块、训练模块和识别模块。本发明结合了三维时空直方图特征和二维轮廓特征来描述人体行为，实现了较为理想的识别结果，不易受噪声的干扰，提高了识别率。
人体行为识别方法装置

[发明专利]大批量定制二维时空模型建模及优化方法-CN200810120687.7无效
发明人：李仁旺;张鹏举;李耀辉;刘海霞 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2008-09-02 - 公布日： 2009-02-04 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明公开一种大批量定制二维时空模型建模及优化方法。首先，大批量定制二维时空模型建模，采用过程模型描述的时间维和采用产品模型描述的空间维，大批量定制来完成订单所需生产总时间映射到时间维，而大批量定制来完成订单所需产品总成本映射到空间维；最后，大批量定制二维时空模型优化，完成对大批量定制二维时空模型的数学建模，根据数学模型采用启发式优化方法进行求解；时间维的优化是针对作业过程进行的，空间维的优化是针对产品结构进行的，从而达到延迟客户订单解耦点的目的。通过对大批量定制二维时空模型的建模和优化，解决了大批量定制二维时空模型的这种复杂非线性多目标优化模型，不能用普通的数学规划法求解的问题。
大批量定制二维时空模型建模优化方法

[发明专利]一种基于时空网格的烟草市场大数据可视化方法-CN201711064450.7在审
发明人：邓超;陈智斌;郭晓惠;农英雄;黄聪;李喆;韦屹;汪倍贝;钱方远 -专利权人：广西中烟工业有限责任公司
申请日： 2017-11-02 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于时空网格的烟草市场大数据可视化方法1、根据预设参数空间边长L和时序间隔I，创建三维时空网格G，并根据烟草市场数据集P中的时空受限变量V，将整个烟草市场数据集映射到三维时空网格G中；2、对三维时空网格G中的格子进行数据分析与计算；3、对计算后的三维时空网格G进行数据可视化，并生成烟草市场时空网格分析图。通过本发明的技术方案，可对海量多维烟草市场大数据进行由数据驱动的基于时空网格的可视化，用于展现烟草市场销售发展态势的时空变化。
一种基于时空网格烟草市场数据可视化方法

[发明专利]基于时空分离卷积的视频动作识别-CN202211643930.X在审
发明人：刘瑞军;韩致远;王晨 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：视频是时间和空间相结合的信息载体，所以视频中的人类行为是三维信号。最近尝试使用三维卷积神经网络来探索视频中人类行为的时空信息。尽管三维卷积看起来能够很好的捕获视频中的时空信息，但是三维卷积在这项任务中并未取得与二维卷积在图像领域获得的成功相媲美的结果。我们认为，增加的时间维度以指数形式增长了模型的参数。这样高复杂度的时空融合和巨大的内存成本阻碍了三维卷积网络的发展。为了解决上述问题，本申请提出了一种基于时空分离卷积的视频动作识别网络，该申请主要包括：时空分解的(2+1)D卷积核和带有2D卷积残差的时空特征融合方式。该申请通过显示的分离时空信息的获取减少时空信息的耦合提取和信息冗余。
基于时空分离卷积视频动作识别

[发明专利]一种基于线性动态系统的时空局部特征的提取方法-CN201410363723.8在审
发明人：罗冠;胡卫明 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2014-07-28 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线性动态系统的时空局部特征提取方法，该方法包括以下步骤：步骤1：收集待处理的视频数据文件；步骤2：对于待处理的视频数据文件，提取三维时空局部特征；步骤3：对于每一个三维时空局部特征，沿空间维度展开得到二维时空局部特征；步骤4：将二维时空局部特征Y作为线性动态系统的输出，学习得到线性动态系统的模型参数，作为所述二维时空局部特征Y的描述子。本发明提取的描述子能够同时表达时空局部特征的静态表观信息和运动信息，可以广泛应用在视频内容检索，敏感视频检测与过滤以及智能视频监控等业务中。
一种基于线性动态系统时空局部特征提取方法

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