申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2022-03-07

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN114972409B

主分类号：G06T7/20

分类号：G06T7/20;G06T7/285;G06T7/262

优先权：["20211021 CN 2021112295579"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2022.09.16#实质审查的生效;2022.08.30#公开

摘要：本发明公开了一种运动粒子的二维及三维示踪轨迹续连方法，包括以下步骤:选择前轨迹，根据前轨迹找到其相应的后轨迹；拟合前轨迹和后轨迹之间的粒子空间位置；根据需求向前拟合前轨迹和向后拟合后轨迹；基于图像识别获取拟合位置的粒子二维或三维位置；设置纠错距离，对前轨迹和后轨迹的归属是否正确进行判断；本发明同时适用于二维或三维轨迹，能续连已有的碎片式轨迹，补齐碎片轨迹之间的丢失区域，若轨迹长度不足则向两端延长轨迹，有效增加了轨迹点数目。因此，该发明可显著提升粒子示踪技术的准确性和实用性，适用于对各种宏观和微观运动中的多个目标粒子进行同时示踪。

主权项：1.一种运动粒子的二维及三维示踪轨迹续连方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、选择前轨迹和后轨迹；步骤S2、线性拟合前轨迹和后轨迹之间的丢失区域；步骤S3、根据需求向前线性拟合前轨迹，向后线性拟合后轨迹到所需长度；步骤S4、通过图像识别算法获得拟合位置样品图像中的粒子二维坐标；步骤S5、通过位置预测算法筛选粒子二维或三维坐标；步骤S6、若为三维轨迹则恢复拟合位置的三维信息；步骤S7、验证前轨迹和后轨迹是否属于同一个粒子；前轨迹L1为随机选择，后轨迹L2为前轨迹L1周围同时满足时间和空间双重限制条件的轨迹；时间限制条件为1≤F21-F1end≤F，F1end到F21之间的帧称为丢失区域，F为时间限制参数，F1end为前轨迹L1的最后一帧，F21为后轨迹L2的第一帧；空间限制条件为0≤dgap≤maxd0+F21-F1end-1maxd1；其中，maxd0为单帧最大位移maxd0，maxd1为多帧最大位移，前轨迹L1的最后一个点到后轨迹L2的第一个点的距离为dgap；对于任意的前轨迹L1，符合时间和空间限制条件的所有轨迹都能够选为属于该前轨迹L1的后轨迹L2；步骤S2包括：将前轨迹L1和属于这条前轨迹L1的一条后轨迹L2进行线性拟合，用线段L连接前轨迹L1的最后一个点和后轨迹L2的第一个点，在这条线段L上均匀地取F21-F1end+1个位置，并去掉线段L两个端点的位置即为前轨迹L1和后轨迹L2之间丢失区域的线性拟合位置，F21为后轨迹L2的第一帧，F1end为前轨迹L1的最后一帧；步骤S3包括以下步骤：设n为延长拟合参照帧数，n≥1并且小于前轨迹L1和后轨迹L2包含的帧数，设延长帧数m；取前轨迹L1的前n个点，对这n个点的时间坐标t和坐标x、y进行线性回归，获得坐标x、y相对于时间坐标t的线性方程：xt＝Kxt+Bxyt＝Kyt+By其中Kx为x相对于t的斜率，Bx为x相对于t的截距，Ky为y相对于t的斜率，By为y相对于t的截距；设前轨迹L1的第一帧为F11，将线性方程xt、yt代入时间坐标t＝F11-1到F11-m即得前轨迹L1向前一帧到m帧的线性预测位置的坐标x、y；若为三维轨迹，对这n个点的时间坐标t和坐标z进行线性回归，获得坐标z相对于时间坐标t的线性方程：zt＝Kzt+Bz其中Kz为z相对于t的斜率，Bz为z相对于t的截距；设前轨迹L1的第一帧为F11，将线性方程zt代入时间坐标t＝F11-1到F11-m即得前轨迹L1向前一帧到m帧的线性预测位置的坐标z；设n为延长拟合参照帧数，n≥1并且小于前轨迹L1和后轨迹L2包含的帧数，设延长帧数m；取后轨迹L2的后n个点，对这n个点的时间坐标t和坐标x、y进行线性回归，获得坐标x、y相对于时间坐标t的线性方程：xt＝Kxt+Bxyt＝Kyt+By其中Kx为x相对于t的斜率，Bx为x相对于t的截距，Ky为y相对于t的斜率，By为y相对于t的截距；设后轨迹L2的最后一帧为F2end，将线性方程xt、yt代入时间坐标t＝F2end+1到F2end+m即得后轨迹L2向后一帧到m帧的线性预测位置的坐标x、y；若为三维轨迹，对这n个点的时间坐标t和坐标z进行线性回归，获得坐标z相对于时间坐标t的线性方程：zt＝Kzt+Bz其中Kz为z相对于t的斜率，Bz为z相对于t的截距；设后轨迹L2的最后一帧为F2end，将线性方程zt代入时间坐标t＝F2end+1到F2end+m即得后轨迹L2向后一帧到m帧的线性预测位置的坐标z；步骤S2和步骤S3中获得的线性拟合位置统称为拟合位置，记为xf，yf，若为三维轨迹则记为xf，yf，zf；所述位置预测算法为：设j为位置预测参照帧数，取前轨迹L1的后j个点，对这j个点的时间坐标t和坐标x、y进行线性回归，获得坐标x、y相对于时间坐标t的线性方程：xt＝Kxt+Bxyt＝Kyt+By其中Kx为x相对于t的斜率，Bx为x相对于t的截距，Ky为y相对于t的斜率，By为y相对于t的截距；将线性方程xt、yt代入t＝F1end+1即得前轨迹L1向后一帧的线性预测位置的坐标x、y，获得的预测坐标记为xp，yp，其中F1end为前轨迹L1的最后一帧；在前轨迹L1向后一帧中，计算所有粒子的二维坐标x′，y′到预测坐标xp，yp的距离，距离xp，yp最近的x′，y′选为前轨迹L1向后一帧的粒子二维坐标，记为xr，yr，把xr，yr置于前轨迹L1的末尾；若为三维轨迹则把xr，yr，zf置于前轨迹L1的末尾，成为新的前轨迹L1的最后一点，重复该步骤，直到时间坐标t为丢失区域的中间帧；设j为位置预测参照帧数，取后轨迹L2的前j个点，对这j个点的时间坐标t和坐标x、y进行线性回归，获得坐标x、y相对于时间坐标t的线性方程：xt＝Kxt+Bxyt＝Kyt+By其中Kx为x相对于t的斜率，Bx为x相对于t的截距，Ky为y相对于t的斜率，By为y相对于t的截距；将线性方程xt、yt代入t＝F21-1即得后轨迹L2向前一帧的线性预测位置的坐标x、y，其中F21为后轨迹L2的第一帧，这样获得的预测坐标记为xp，yp；在后轨迹L2向前一帧中，计算所有粒子的二维坐标x′，y′到预测坐标xp，yp的距离，距离xp，yp最近的x′，y′选为后轨迹L2向前一帧的粒子二维坐标，记为xr，yr，把xr，yr置于后轨迹L2的开头；若为三维轨迹则把xr，yr，zf置于后轨迹L2的开头，成为新的后轨迹L2的第一点，重复该步骤，直到时间坐标t为丢失区域的中间帧的后一帧；对前轨迹L1的向前线性拟合帧和后轨迹L2的向后线性拟合帧同样如此执行该步骤。

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