[发明专利]一种人群分布预测方法和系统

权利要求书

1.一种人群分布预测方法，其特征在于，包括：

获取目标基站覆盖区域的遥感图像；

利用人群分布对象识别模型识别并标注出所述遥感图像中的目标人群分布对象，得到目标人群分布对象标注框图；

获取所述目标基站覆盖区域的人口总数；

根据所述人群分布对象标注框图以及所述目标人群分布对象的目标权重，将所述目标基站覆盖区域的人口总数分配至各所述目标人群分布对象。

2.根据权利要求1所述的人群分布预测方法，其特征在于，利用人群分布对象识别模型识别并标注出所述遥感图像中的目标人群分布对象之前，还包括：

获取包括若干训练图像的训练数据集，所述若干训练图像中含有采用标注框进行标识的人群分布对象；

建立卷积神经网络，利用所述训练数据集对所述卷积神经网络进行训练，得到用于识别人群分布对象的人群分布对象识别模型。

3.根据权利要求2所述的人群分布预测方法，其特征在于，根据所述人群分布对象标注框图以及所述目标人群分布对象的目标权重，将所述目标基站覆盖区域的人口总数分配至各所述目标人群分布对象之前，还包括：

获取权重表，所述权重表中记录有人群分布对象以及对应的权重，其中，每一所述人群分布对象对应多个权重，所述多个权重分别对应不同的参考信息，所述参考信息包括：时间信息、地点信息以及天气信息中的至少之一。

4.根据权利要求3所述的人群分布预测方法，其特征在于，所述根据所述人群分布对象标注框图以及所述目标人群分布对象的目标权重，将所述目标基站覆盖区域的人口总数分配至各所述目标人群分布对象的步骤包括：

从所述权重表中选出与所述目标人群分布对象对应的目标权重；

对每一所述目标人群分布对象的目标权重进行归一化处理；

将所述目标基站覆盖区域的人口总数按照归一化处理后的目标权重分配至各所述目标人群分布对象。

5.根据权利要求1所述的人群分布预测方法，其特征在于，所述获取所述目标基站覆盖区域的人口总数的步骤包括：

获取所述目标基站的手机信令信息；

根据所述手机信令信息计算所述目标基站的人口总数。

6.一种人群分布预测系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取目标基站覆盖区域的遥感图像；

人群分布对象标注模块，用于利用人群分布对象识别模型识别并标注出所述遥感图像中的目标人群分布对象，得到目标人群分布对象标注框图；

人口总数获取模块，用于获取所述目标基站覆盖区域的人口总数；

人群分配模块，用于根据所述人群分布对象标注框图以及所述目标人群分布对象的目标权重，将所述目标基站覆盖区域的人口总数分配至各所述目标人群分布对象。

7.根据权利要求6所述的人群分布预测系统，其特征在于，还包括：

训练数据集获取模块，用于获取包括若干训练图像的训练数据集，所述若干训练图像中含有采用标注框进行标识的人群分布对象；

模型训练模块，用于建立卷积神经网络，利用所述训练数据集对所述卷积神经网络进行训练，得到用于识别人群分布对象的人群分布对象识别模型。

8.根据权利要求7所述的人群分布预测系统，其特征在于，还包括：

权重表获取模块，用于获取权重表，所述权重表中记录有人群分布对象以及对应的权重，其中，每一所述人群分布对象对应多个权重，所述多个权重分别对应不同的参考信息，所述参考信息包括：时间信息、地点信息以及天气信息中的至少之一。

9.根据权利要求8所述的人群分布预测系统，其特征在于，所述人群分配模块包括：

目标权重匹配单元，用于从所述权重表中选出与所述目标人群分布对象对应的目标权重；

归一化处理单元，用于对每一所述目标人群分布对象的目标权重进行归一化处理；

分配单元，用于将所述目标基站覆盖区域的人口总数按照归一化处理后的目标权重分配至各所述目标人群分布对象。