摘要
本发明公开了一种基于AI算法的人员轨迹绘制方法及系统,方法包括:采集定位设备信号及监控视频数据;对定位设备信号进行动态卡尔曼滤波去噪处理得到第一轨迹数据,对监控视频数据进行自适应光照补偿增强处理得到第一视频数据;基于LSTM神经网络对信号中断段进行轨迹预测补偿;提取人员运动姿态特征和场景语义特征;采用图卷积神经网络构建时空关联图谱得到增强轨迹数据;基于改进的Transformer架构进行多尺度轨迹重建生成最终人员轨迹信息;输出包含轨迹精度评估、异常行为标记和电子围栏触发事件的可视化轨迹报告。本发明实现了多源异构数据的深度融合与轨迹的精准重建,显著提升了复杂场景下人员轨迹绘制的连续性和可靠性。