(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210434503.4 (22)申请日 2022.04.24 (71)申请人 重庆大学 地址 400030 重庆市沙坪坝区沙正 街174号 申请人 勒威半导体技 术 （嘉兴） 有限公司 (72)发明人 刘然　任席伟　毛虎　王斐斐　 田逢春　钱君辉　陈希　崔珊珊　 陈丹　陈鑫　王仕丹　 (74)专利代理 机构 重庆信航知识产权代理有限 公司 50218 专利代理师 吴彬 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 基于相空间和光流图像的多变量时间序列 的分类方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于相空间和光流图像 的多变量时间序列分类方法， 其包括步骤： 1)将 多变量时间序列转化成相空间轨迹矩 阵图和光 流图像； 2)通过双流时空网络对多变量时间序列 进行分类， 所述的双流时空网络包括第一个3D网 络、 第二个3D网络、 将两个3D网络的输出特征进 行融合的Conatenate层、 与Conatenate层连接的 Flatten层和与Flatten层 链接的全连接层， 双流 时空网络的激活函数为softmax。 将相空间轨迹 矩阵图输入第一个3D网络， 光流图像输入第二个 3D网络。 本发明基于相空间和光流图像的多变量 时间序列分类方法， 通过与其他先进方法进行对 比， 实验结果表明本发明方法取得了与其他先进 方法更好的精度， 说明本发明方法对多变量时间 序列分类问题是有价 值的方案 。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114818914 A 2022.07.29 CN 114818914 A 1.基于相空间和光 流图像的多变量时间序列的分类方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 1)将多变量时间序列转 化成光流图像， 其又包括以下步骤： ①设M＝[X1， X2，…， XM]是由M个单变量时间序列组成的多变量时间序列， 把M当成一个 二维张量， Xj是M的一个模为 N的列向量， 其中， j表示多变量时间序列中的某个单变量时间序列， j∈[1， M]； 依次将每个单变量 时间序列的Xj重构到一个延迟时间为τ， 嵌入维数为m的相空间中， 则对应的多变量时间序 列相空间轨 迹矩阵可示 为： 其中， 代表Xj的相点轨 迹矩阵： 其中， 时间延迟τ是正整数， 嵌入维数m也是正整数， L＝N ‑(m‑1)τ。 将 所有元素线性 映射到一个整数区间[0， 255]以获得最大轨迹矩阵图像， 不同变量之间的最大轨迹矩阵图 像组成了具有空间关系的最大轨 迹矩阵图像序列； ②依次将ΘM中的每个单变量时间序列的相点轨迹矩阵 按列拆分成m个列向 量； 拆分后 对应的列向量 为： 然后依次提取 相同位置的列向量重组成新的矩阵， 由此得到m个新的矩阵， 从 而组成以下有时序关系的矩阵序列： ③将步骤②得到的有时序关系的矩阵序列比作视频的图像矩阵， 通过相邻矩阵之间的 位移差提取相邻矩阵的光流特征形成光流矢量， 光流失量的方向即像素点移动的方向， 光 流失量的规模值即像素点移动的快慢； 把光流失量的方向和规模值编码到HSV格式中， 在 HSV格式中， H代表色彩， S代表颜色的深 浅， V代表着颜色的明暗程度， 把光流失量编码 到HSV 格式中也即是用H通道表 示像素点移动的方向， 用S或V 通道表示像素点移动的快慢； 颜色深 浅这个维度不作处理， 默认成最大值255； 然后通过CV2的库函数把HSV格式的数据转换成 RGB格式的彩色图像， 即得到时间关系的光 流图像； 2)通过双流时空网络对多变量 时间序列进行分类， 所述的双流时空网络包括第一个3D 网络： 空间流子网络、 第二个3D 网络： 时间流网络、 将空间流子网络和时间流网络的输出特 征进行融合的Conatenate层、 与Conatenate层连接的Flatten层和与F1atten层 链接的全 连 接层， 双流时空网络的激活函数为softmax， 第一个3D网络和第二个3D网络的结构相同； 将权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114818914 A 2多变量时间序列相空间轨迹矩阵输入第一个3D网络， 将光流图像输入第二个3D网络， 全连 接层输出分类结果。 2.根据权利要求1所述的基于相空间和光流图像的多变量时间序列的分类方法， 其特 征在于： 所述第一个3D网络和第二个3D网络为C 3D网络。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114818914 A 3