[发明专利]一种人群分布预测方法和系统

说明书

本发明提供一种人群分布预测方法和系统，属于通信技术领域，其中所述人群分布预测方法包括：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。本发明通过对基站覆盖区域内的人群分布对象进行识别和获取，无需预先统计基站内建筑的面积、第三方提供的人口数据等信息，并且可以更为准确地实现人群分布预测。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种人群分布预测方法和系统。

背景技术

目前，对人口分布预测的研究方法主要有：1)基于深度学习的城市人口分布预测、2)基于GIS地图和遥感数据通过对城市居住面积进行测算、3)基于时空信息的城市人口分布，但上述方法均存在一些问题和缺陷，例如，方法1存在着无法预测每个基站范围内的人群分布情况、以及预测结果不准确的问题，方法2中需要获取第三方提供的人口数据信息等，局限性较大，并且预测结果不准确，方法3中存在着单纯依靠建筑面积来估算某区域内的人口数量、预测结果不准确的缺陷。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种人群分布预测方法和系统，以解决现有技术中人群分布预测结果不准确的问题。

为解决上述技术问题，第一方面，本发明提供一种人群分布预测方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

第二方面，本发明还提供一种人群分布预测系统，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；