[发明专利]京津冀三地机场客流关联性分析方法及装置

权利要求书

1.京津冀三地机场客流关联性分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S1：基于视频监控对客流人数进行实时分析，获取三地机场客流人数；

步骤S2：对获取的三地机场客流数据进行抽样处理；

步骤S3：对上述步骤处理后的数据进行三地机场的空间相关性计算；

步骤S4：根据三地机场的相关性进行客流的关联性分析。

2.根据权利要求1所述的京津冀三地机场客流关联性分析方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括如下：

建立待研究机场的摄像头分布地图，结合摄像头位置、拓扑信息、以及摄像头覆盖范围参数，对采集得到的视频场景进行筛选和处理，设候选摄像头集合S，候选人群场景集合为S'，

①任意选择一个摄像头，依据其可视范围在机场地图上标注出其所覆盖的范围A_i，

②若目前机场地图上被摄像头已经覆盖的范围为A，则分析S_i的可视范围A_i，存在以下三种情况：

一是A_i∩A＝Φ，则在地图上标注A_i；把S_i从S中删除，并把S_i放入候选摄像头集合S'；设其对应的权值为W_i＝1，放入权值集合W；

二是A_i∈A，把S_i从S中删除；

三是A_i∩A≠Φ，则在地图上标注A_i，并把S_i从S中删除，并把S_i放入候选摄像头集合S'；其对应的权值为W_i＝1-p,并放入权值集合W，其中p＝A_i/A；

③重复以上过程，获得全覆盖的机场人群场景序列S'；

④采用融合纹理特征图的卷积神经网络人群计数算法，可获得每个场景S_i对应的人数C_i，依据S'中各摄像头的位置，构建机场的Voronoi图，并计算图中的每一个区域Ai所对应的人数count_i：count_i＝C_i*W_i，则获得机场Voronoi图的每个区域的旅客人数。

3.根据权利要求1所述的京津冀三地机场客流关联性分析方法，其特征在于：所述步骤S2中，以步骤S1中所获得实时视频客流人数为基础，对客流数据进行抽样，针对每个机场的客流各选取n个样本，若ΔT为待分析的时间周期，p_i表示ΔT_i内所有时刻客流的平均值，则对应于ΔT某个机场客流的描述为一个n元组P＝{p_i}，其中i＝1,…,n，首都机场的样本数据为P_B＝{p_Bi}，i＝1,...,n；天津机场的样本数据为P_T＝{p_Ti}，i＝1,...,n；石家庄机场的样本数据为P_S＝{p_Si}，i＝1，...，n。

4.根据权利要求3所述的京津冀三地机场客流关联性分析方法，其特征在于：所述步骤S3中通过计算三地机场的相关系数表示三地机场客流的相关情况，计算过程如下：

为P_B＝{p_Bi}中所有数据的平均值，为P_T＝{p_Ti}中所有数据的平均值，为P_S＝{p_Si}中所有数据的平均值，首都机场客流与其它两地机场客流的相关系数为r_Bi,天津机场与其它两地机场客流的相关系数为r_Ti，石家庄机场与其它两地机场客流的相关系数为r_Si，则相关系数计算方式如下：

通过上述公式可以计算出每个时刻三地机场客流的相关系数，并以此为依据构建三地机场客流相关性时空热力图，从而展现三地机场客流在不同时间内的相关情况。