[发明专利]基于点云的活力空间测度方法、系统及计算机设备

权利要求书

1.一种基于点云的活力空间测度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取测度时间点下由图像采集设备所采集的待测度社区内公共空间点云数据；

S2、对公共空间点云数据进行预处理，得到预处理后的公共空间精简点云数据；

S3、将所述公共空间精简点云数据输入改进的深度神经网络进行特征分析以获得若干个不同类别的点云块，再根据人体骨架特征从所述点云块中筛选出人体点云并进行标注，具体包括以下步骤：

S31、根据所述公共空间精简点云数据采用编码卷积单元进行多尺度邻域特征分析以提取全局特征信息；

S32、采用图注意力单元对所述全局特征信息进行分析，得到不同尺度下的局部特征信息；

S33、根据所述全局特征信息和局部特征信息采用特征融合与分类单元进行语义分割，得到不同类别的点云块；

S34、根据人体骨架特征采用阈值法从所述点云块中筛选出人体点云并进行标注；

S4、根据标注的人体点云统计所述待测度社区内的公共空间人员数量，并计算所述公共空间人员数量与所述待测度社区内的常住人员数量的比值R；

S5、分析每个所述人体点云的姿态以统计公共空间中运动人员数量，并计算运动人员数量与所述公共空间人员数量的比值Y；

在步骤S5中，分析每个所述人体点云的姿态以统计公共空间中运动人员数量的具体过程包括以下步骤：

根据人体骨架结构从每个所述人体点云中提取人体关键关节点；

计算所述人体关键关节点中任意相邻两个关节点之间的三维距离，并将大于预设阈值的数据判定为运动特征数据；

根据所述运动特征数据确定人体运动姿态特征向量；

根据所述人体运动姿态特征向量的累积得到公共空间中运动人员数量；

S6、根据预设的外出人员阈值W和活跃度阈值H对所述待测度社区的活力空间进行评测；

若R＞W且Y＞H，则将该测度时间点下所述待测度社区内的公共空间标记为“高活力空间”；

若R＞W且Y≤H，则将该测度时间点下所述待测度社区内的公共空间标记为“中活力空间”；

若R≤W且Y≤H，则将该测度时间点下所述待测度社区内的公共空间标记为“低活力空间”。

2.根据权利要求1所述的活力空间测度方法，其特征在于，在步骤S2中，对公共空间点云数据进行预处理，得到预处理后的公共空间精简点云数据的具体过程包括以下步骤：

S21、对所述公共空间点云数据进行噪声剔除操作，得到去噪后公共空间点云数据；

S22、对所述去噪后公共空间点云数据进行稀疏化操作，得到公共空间精简点云数据。

3.根据权利要求1所述的活力空间测度方法，其特征在于，在步骤S6之后还包括：

S7、将所述公共空间精简点云数据投影至对应的地理信息图进行空间降维，并对所述人体点云对应的坐标点绘制相应的颜色，得到用于表示空间活跃度的活力热点图。

4.根据权利要求3所述的活力空间测度方法，其特征在于，在步骤S7中，将所述公共空间精简点云数据投影至对应的地理信息图进行空间降维，并对所述人体点云对应的坐标点绘制相应的颜色，得到用于表示空间活跃度的活力热点图的具体过程包括以下步骤：

S71、将所述公共空间精简点云数据沿z轴正投影至对应的地理信息图进行空间降维，得到二维点云图；

S72、根据每个所述人体点云的姿态在所述二维点云图中对应的格栅处绘制相应的颜色；

S73、重复上述步骤将所述二维点云图中所有与所述人体点云对应的格栅绘制上相应的颜色，得到用于表示空间活跃度的活力热点图。

5.根据权利要求1所述的活力空间测度方法，其特征在于，所述人体关键关节点包括15个，分别是头部、颈部、左肩、右肩、骶椎、左肘、左手、右肘、右手、左髋、右髋、左膝、右膝、左脚和右脚对应的关节点。