[发明专利]一种基于卷积神经网络的景区人群行为分析方法有效
| 申请号： | 201910879212.4 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110705394B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 张懿;杨文欢;赵晓旋;曹婼喧 | 申请（专利权）人： | 广东外语外贸大学南国商学院 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州蓝晟专利代理事务所(普通合伙) 44452 | 代理人： | 欧阳凯;张延长 |
| 地址： | 510540 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的景区人群行为分析方法，包括步骤构建人群密度分类神经网络和人群热度图估计卷积神经网络，所述人群密度分类神经网络使用一个CNN将人群密度分为低密度、中密度和高密度3类，所述人群热度图估计卷积神经网络分为三列，每个不同人群密度类别被送到相应的人群热度图估计卷积神经网络的列中进行训练；结合颜色相似性和DBSCAN聚类算法对采集到的热度图中的人群区域进行分割；计算所述人群区域的相似度；根据所述相似度分析人群行为。与现有技术相比，本发明能有效地评估景区的人群行为，以便于及时指挥调度，疏散景区中的游客。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 景区 人群 行为 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的景区人群行为分析方法，其特征在于，包括/n步骤1，构建人群密度分类神经网络和人群热度图估计卷积神经网络，所述人群密度分类神经网络使用一个CNN将人群密度分为低密度、中密度和高密度3类，所述人群热度图估计卷积神经网络分为三列，每个不同人群密度类别被送到相应的人群热度图估计卷积神经网络的列中进行训练；/n步骤2，结合颜色相似性和DBSCAN聚类算法对采集到的热度图中的人群区域进行分割；/n步骤3，计算所述人群区域的相似度；/n步骤4，根据所述相似度分析人群行为。/n
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