[发明专利]一种基于大数据的智慧人流管理系统方法

权利要求书

1.一种基于大数据的智慧人流管理系统方法，其特征在于，所述方法包含下述步骤：

步骤一，从连续多帧监控画面中提取每一个具体人员目标，获取各区域待预测数据；

步骤二，通过待预测数据图构造输入变量和输出变量；

步骤三，通过输入变量和输出变量、判断每一个具体人员目标的通行状态；形成人员大数据；

步骤四，根据人员大数据按照预设标准，分析监控画面的场景，获取场景属性特征；

步骤五，预先设定目标场景属性特征，将监控画面的场景属性特征与预设的目标场景属性特征进行比对，确定监控画面的场景是否与目标场景匹配，当比对结果一致时，自动启动报警器进行报警。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧人流管理系统方法，其特征在于：所述待预测数据为时间序列的人流量数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧人流管理系统方法，其特征在于：所述多帧监控画面在在一台摄像机拍摄的连续多帧监控画面中选取。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧人流管理系统方法，其特征在于：所述步骤三的输入变量与输出变量输入LSTM模型中，输出各区域各时间段的未来人流量预测值。

5.根据权利要求3所述的基于大数据的智慧人流管理系统方法，其特征在于：根据各区域各时间段的未来人流量预测值制定疏导方案，调整区域商品或设施的布置位置或数量。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧人流管理系统方法，其特征在于：所述步骤三判断每一个人通行状态的方式为：

步骤1，将连续监控画面中每帧监控画面的每个具体人员目标的位置在XY轴中以坐标的形式表示出来，从而获得相邻两帧监控画面中具体人员目标的坐标变化量，以及连续监控画面中每个具体人员目标的位置变化参数；

步骤2，将步骤1中获得的具体人员目标的位置变化参数输入到一个经过训练的BP神经网络形成的通行状态识别模块中，所述BP神经网络即可识别并输出所述具体人员目标的通行状态类型。