买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种目标的运动预测方法、系统、设备与介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119622660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411663553.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种目标的运动预测方法、系统、设备与介质是由李玥;蔡海悦;朱学平;杨军设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标的运动预测方法、系统、设备与介质在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种目标的运动预测方法、系统、设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种目标的运动预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 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； 将待预测目标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； 所述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，包括如下步骤： 获取输入数据集合X； 采用均值函数和协方差函数确定输入数据集合X的随机变量；具体表达式为： ； 其中，，，为运动模态，为d×n维输入矩阵，为d维匀速运动、匀加速运动、圆周运动和随机加速度运动的x方向位置，GP为高斯过程，E为均值，为随机变量表达式，和分别为X中两个不同的变量； 将前后两个时刻的位置坐标相减，获得关于位置增量的时间序列，并将该时间序列作为该模态下目标的运动数据；具体表达式为： ； 其中，和是x方向和z方向离散化的位置信息，和分别为t时刻x方向和t时刻z方向的位置增量的时间序列，和分别为t+1时刻x方向和t+1时刻z方向的位置增量的时间序列； 引入随机权重，对四个运动模态下的目标运动数据加权处理，并在随机权重切换时做线性过渡处理，获得目标的两组一维运动数据集； ； 其中，和为以位置增量表示的目标运动数据集；和表示不同模态的权重，，具体表达式为： ； ； 其中，和表示随着改变共选取了三组不同的权重组合，，在时切换权重，三组权重组合分别应用于、和时段内，和为权重过渡时段；具体表达式为： ； 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。