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龙图腾网获悉山东工商学院申请的专利基于关键点学习和扩散的行人轨迹数据压缩与恢复方法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：CN121236505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511793677.X，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权基于关键点学习和扩散的行人轨迹数据压缩与恢复方法是由陈小波;王俊宇;张明丽;赵峰设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点学习和扩散的行人轨迹数据压缩与恢复方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据压缩与恢复技术领域，具体涉及基于关键点学习和扩散的行人轨迹数据压缩与恢复方法，步骤包括：获取二维坐标序列，计算每个行人的加速度和曲率，并拼接得到运动特征；将运动特征输入关键点学习模块，得到关键点，构造压缩轨迹；基于关键点构造掩码，通过线性插值将压缩轨迹恢复为近似轨迹，将近似轨迹与掩码拼接得到条件信息；添加高斯噪声得到扰动轨迹；将扰动轨迹、扩散步和条件信息输入扩散网络模块，得到预测噪声；设计总损失函数用于训练；将压缩轨迹及关键时间步输入训练完成的扩散网络模块得到恢复轨迹。本发明能够在保留轨迹运动规律和时间一致性的同时，有效降低轨迹存储冗余并提升数据恢复精度。

本发明授权基于关键点学习和扩散的行人轨迹数据压缩与恢复方法在权利要求书中公布了：1.基于关键点学习和扩散的行人轨迹数据压缩与恢复方法，其特征在于包括以下步骤： S1、获取当前场景下N个行人在连续T个时间步的二维坐标序列S，计算每个行人的加速度和曲率，并与二维坐标序列S在对应时间步拼接得到运动特征F； S2、将运动特征F输入包括时间维Transformer和关键点选择模块的关键点学习模块，得到二维坐标序列S的M个关键点，构造压缩轨迹，每个关键点对应一个关键时间步； S3、基于M个关键点构造掩码m，基于压缩轨迹和掩码m，通过线性插值将压缩轨迹恢复为拥有T个时间步的近似轨迹，将近似轨迹与掩码m在特征维度拼接，得到条件信息C； S4、依据扩散步K在二维坐标序列S上添加高斯噪声，得到扰动轨迹； S5、将扰动轨迹、扩散步K和条件信息C输入扩散网络模块，得到预测噪声； S6、计算噪声预测损失、关键点重建损失和加速度平滑损失，形成总损失函数，训练关键点学习模块和扩散网络模块； S7、保存压缩轨迹及M个关键时间步，并将压缩轨迹及M个关键时间步输入训练完成的扩散网络模块得到恢复轨迹。

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山东工商学院，其通讯地址为：264003 山东省烟台市莱山区滨海中路191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”。

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