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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种物体运动轨迹的预测方法和设备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：CN121190526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511745372.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种物体运动轨迹的预测方法和设备是由张维刚;王衍淞;戚兆波;王树徽设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物体运动轨迹的预测方法和设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种物体运动轨迹的预测方法和设备，属于计算机视觉与图像处理技术领域，该方法包括：对获取的目标物体的多视角时序二维图像序列重建，得到原始粒子点云序列，采样后生成稀疏关键点云序列；基于该序列中每一时刻的关键点空间位置构建粒子图序列，以及空间语义补全；对补全后关键点特征序列进行对象级动态时空聚合得到聚合关键点特征，并输入至粒子图转换器，通过该转换器输出经长程力传播建模后的关键点更新特征；基于该更新特征解码预测未来时刻的关键点位移，并根据关键点位移生成目标物体的未来运动轨迹。基于该方法，还提出了一种物体运动轨迹的预测设备。本发明能够同时对物体的精细外观和稳定、准确的运动轨迹进行预测。

本发明授权一种物体运动轨迹的预测方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种物体运动轨迹的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对获取的目标物体的多视角时序二维图像序列重建，得到可跨帧跟踪的原始粒子点云序列；对每一帧所述原始粒子点云采样，生成对应的稀疏关键点云序列； 基于所述稀疏关键点云序列中每一时刻的关键点空间位置，构建粒子图序列，将所述关键点作为图节点，并根据关键点之间的空间邻近关系构建边； 对所述稀疏关键点云序列进行关键点级空间语义补全，获得包含原始粒子点云几何细节的补全后关键点特征序列；对所述补全后关键点特征序列进行对象级动态时空聚合，得到聚合关键点特征；对所述稀疏关键点云序列进行关键点级空间语义补全，具体为：提取关键点的坐标特征；计算关键点之间的相对位置信息并编码为空间偏置，将所述空间偏置添加到所述坐标特征中，得到增强坐标特征；从所述原始粒子点云中提取每个关键点邻域的邻域特征；利用多头位置感知注意力机制，以增强坐标特征作为查询，以增强邻域特征作为键，以邻域特征作为值,并以关键点间的高斯加权欧氏距离作为注意力先验，融合增强坐标特征、增强邻域特征与邻域特征，得到所述补全后关键点特征； 对所述补全后关键点特征序列进行对象级动态时空聚合，得到聚合关键点特征；具体为：从所述补全后关键点特征序列中指定参考帧；通过运动对齐网络计算非参考帧相对于所述参考帧的运动偏移量；将所述运动偏移量分别加到对应非参考帧的补全后关键点特征上，得到运动对齐后的关键点特征序列；使用时序注意力机制对所述运动对齐后的关键点特征序列进行加权求和，得到所述聚合关键点特征； 将所述聚合关键点特征输入至粒子图转换器，通过所述粒子图转换器中的图注意力机制建模关键点之间的长程相互作用力，输出经长程力传播建模后的关键点更新特征； 基于所述关键点更新特征解码预测未来时刻的关键点位移，并根据所述关键点位移生成所述目标物体的未来运动轨迹。

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哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路2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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