[发明专利]一种基于大数据的智慧人流管理系统方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的智慧人流管理系统方法，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；通过待预测数据图构造输入变量和输出变量；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；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；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。本发明提供一种较好的基于大数据的智慧人流管理系统方法，达到较好预设定目标场景和人流管理的使用效果。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的智慧人流管理系统方法，属于人工智能技术领域。

背景技术

大数据(big data)，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。现有技术中，没有一种较好的基于大数据的智慧人流管理系统方法，达不到较好预设定目标场景和人流管理的使用效果。因此，迫切需要一种基于大数据的智慧人流管理系统方法，以解决现有技术中存在的这一问题。

为了解决上述技术问题，特提出一种新的技术方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的智慧人流管理系统方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的智慧人流管理系统方法，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。

优选地，所述待预测数据为时间序列的人流量数据。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：提供一种较好的基于大数据的智慧人流管理系统方法，达到较好预设定目标场景和人流管理的使用效果。

具体实施方式

下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。