[发明专利]一种室外盲区行为预测方法

权利要求书

1.一种室外盲区行为预测方法，其步骤包括：

1)根据目标区域的摄像头产生的历史交通视频数据生成历史移动轨迹；

2)生成的历史移动轨迹分析交通视频数据的时空关系，建立路网模型；其中，所述路网模型为G＝(NS,ES)，NS是路网中的节点集合，ES是节点之间边的集合，第i个摄像头表示为c_i＝(camID_i,loc_i)，camID_i是c_i的唯一标识符，loc_i＝(x_i,y_i)是c_i的位置信息，每个摄像头c_i抽象为路网的一个节点n_i，节点n_i内存储camID_i和loc_i，以camID_i作为节点n_i唯一标识符；得到所述路网模型的方法为：对每个路网节点n_i，筛选出包含节点唯一标识符n_i.camID的历史轨迹，组成集合根据轨迹上与n_i.camID相邻的摄像头标识符d_k-1.camID和d_k+1.camID，建立相应节点间的有向边，即对于上述d_k，如果k＝1，则构建d_k.camID与d_k+1.camID间的边，记为e＝(n_i,n’)，其中d_k+1.camID是节点n’的唯一标识符；如果k＝j_m，则构建d_k-1.camID与d_k.camID间的边，记为边e＝(n”,n_i)，其中d_k-1.camID是节点n”的唯一标识符；如果1kj_m，则分别构建d_k.camID与d_k+1.camID间的边e’＝(n_i,n’)和d_k-1.camID与d_k.camID间的边e”＝(n”,n_i)，其中d_k+1.camID是节点n’的唯一标识符，d_k-1.camID是节点n”的唯一标识符；遍历所有路网节点，则得到所述路网模型；

3)基于目标区域摄像头采集的实时交通视频数据识别既定目标行为当前状态，包括位置、速度、方向；

4)如果既定目标进入盲区，则基于所述路网模型及既定目标行为状态，预测既定目标在盲区环境下的行为。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，历史交通视频数据的数据组织模型为d＝(objID,objFeature,t,loc)；其中，d为移动目标，objID为移动目标d的唯一标识，objFeature为t时刻捕捉移动目标d的摄像头的唯一标识符，loc为移动目标d在t时刻的位置信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，移动目标d为具有时空属性的采样参数值对象geoTimeParaValue、连续空间对象movingObj、跳变空间对象hoppingObj或快照空间对象snapshotObj。