技术领域
[0001] 本发明涉及数据分析领域，具体涉及一种智慧景区多模式人流量数据分析算法。
相关背景技术
[0002] 景区人流量分析是通过收集、整理和分析景区内游客流动的相关数据，以揭示游客流动规律和特征的过程，通过了解景区游客的流动情况，为景区的规划、运营和管理提供科学依据，优化游客体验，提高景区管理效率和服务质量。
[0003] 在进行景区人流量分析过程中，即会应用到人流量数据分析算法来对采集到的景区人流量相关信息进行计算分析。
[0004] 现有的人流量数据分析算法，分析计算的数据类型单一，不能全面的监测到区内的实际人流量状况，给人流量数据分析算法的使用带来了一定的影响，因此，提出一种智慧景区多模式人流量数据分析算法。
具体实施方式
[0060] 下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0061] 如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种智慧景区多模式人流量数据分析算法，包括以下步骤：
[0062] 步骤一：在景区入口处设置人流量采集设备，采集入口人流量信息；
[0063] 步骤二：在景区内的各个景点设置人流量采集设备，采集各个景点的人流量信息；
[0064] 步骤三：同时在各个景点设置影像采集设备，采集各个景点的影像信息；
[0065] 步骤四：通过通信基站信息采集此时景区的接入通信设备信息；
[0066] 步骤五：在景区的出口处设置人流量采集设备，采集出口人流量信息；
[0067] 步骤六：设置实时流动采集人员进行流动信息采集；
[0068] 步骤七：对入口人流量信息、各个景点的人流量信息、各个景点的影像信息、接入通信设备信息、出口人流量信息与流动信息进行处理，获取到入口人流量异常、景点警示信息、人流整体评估异常、通信分析警示信息与人员流动警示信息。
[0069] 在景区入口处设置人流量采集设备，采集入口人流量信息的具体过程如下：
[0070] 景区入口处设置的人流量设备采集实时进入人员数量、单位时间进入人员数量和等待进入人员数量，即入口人流量信息包括实时进入人员数量、单位时间进入人员数量与等待进入人员数量。
[0071] 所述入口人流量异常的获取过程如下：
[0072] 从入口人流量信息中提取出实时进入人员数量、单位时间进入人员数量与等待进入人员数量：
[0073] 再提取出当前日期信息，分析当前日期是否处于异常流量时间段，异常流量时间段包括节假日、周末或者寒暑假期间；
[0074] 当前日期不处于异常流量时间段，实时进入人员数量大于预设值且等待进入人员大于预设值时，即生成入口人流量异常；
[0075] 当等待进入人员大于预设值且单位时间进入人员数量小于预设值时，即生成入口人流量异常；
[0076] 当前日期处于异常流量时间段，对实时进入人员数量进行处理获取到第一参数，对单位时间进入人员数量进行处理获取到第二参数，对等待进入人员数量进行处理获取到第三参数；
[0077] 当第一参数、第二参数与第三参数任意一个异常时，即生成入口人流量异常；
[0078] 所述第一参数、第二参数与第三参数的获取以及异常判定过程如下：
[0079] 提取出以往m次异常流量时间段内实时进入人员数量、单位时间进入人员数量与等待进入人员数量；
[0080] 计算出m次异常流量时间段内的实时进入人员数量的均值，获取进入人员数量参数；计算出m次异常流量时间段内的单位时间进入人员数量的均值，获取单位时间进入人员参数；计算出m次异常流量时间段内的等待进入人员数量的均值，获取到等待进入人员参数；
[0081] 之后计算出实时进入人员数量与进入人员数量参数的比值，获取到第一参数，当第一参数大于预设值即表示其存在异常；
[0082] 计算出单位时间进入人员数量与单位时间进入人员参数的比值，获取到第二参数，当第二参数大于预设值即表示其存在异常；
[0083] 计算出等待进入人员数量与等待进入人员参数的比值，获取到第三参数，当第三参数大于预设值即表示其存在异常；
[0084] 上述过程，实现了精准识别异常，通过综合考虑实时进入人员数量、单位时间进入人员数量、等待进入人员数量以及日期是否处于异常流量时间段等多个因素，能够更精准地识别入口人流量的异常情况。
[0085] 通过计算实时数据与以往异常流量时间段内数据的比值(第一参数、第二参数、第三参数)，并设定预设值来判断异常，提高了异常识别的准确性和可靠性。
[0086] 考虑了不同时间段(异常流量时间段与非异常流量时间段)的人流特征，并根据不同情况制定了相应的判断标准，使得系统能够灵活应对各种人流变化。
[0087] 对于非异常流量时间段，直接根据实时进入人员数量和等待进入人员数量与预设值的比较来判断异常；对于异常流量时间段，则通过计算比值并与预设值比较来判断异常，体现了方法的灵活性和适应性。
[0088] 通过实时监测和分析入口人流量数据，系统能够及时发现人流异常趋势，并生成预警信息，为管理者提供足够的时间来采取应对措施，预防可能发生的拥堵或安全事故。
[0089] 通过对入口人流量的精准监测和分析，景区管理者可以更加合理地调配人力、物力等资源，优化游客服务流程，提升游客体验。
[0090] 提升了管理效率，自动化、智能化的异常识别过程减少了人工干预的需要，提高了管理效率。
[0091] 促进了景区智能化发展，该方法依赖于先进的信息技术和数据分析算法，有助于推动景区向智能化、数字化转型。
[0092] 通过不断积累和分析人流数据，可以不断优化异常识别算法，提高识别的准确性和效率。
[0093] 所述景点警示信息的具体获取过程如下：
[0094] 提取出采集到的各个景点的人流量信息与各个景点的影像信息；
[0095] 先对各个景点的人流量信息进行分析，当存在景点的人流量信息大于预设值时，提取出该景点的影像信息，对景点的影像信息进行分析获取到人流移动速度信息与人员评估参数；
[0096] 当人流移动速度信息与人员评估参数中任意一个大于预设值时，即生成景点警示信息；
[0097] 通过上述过程，实现了及时响应与高效管理，通过实时监测各个景点的人流量信息，系统能够迅速发现人流密集或异常的情况，并立即提取相关景点的影像信息进行深入分析。
[0098] 当人流量超过预设值时，系统能够自动触发进一步的影像分析，从而实现对景点管理信息的快速获取和响应，有助于管理者及时采取必要的措施，如增设引导人员、调整游览路线等，以维护景区秩序和游客安全。
[0099] 精准评估与决策支持，对景点的影像信息进行分析，可以获取到人流移动速度信息和人员评估参数，这些参数能够更直观地反映景点的实际状况。
[0100] 通过将人流移动速度信息与预设值进行比较，可以判断景点是否存在人流拥堵或流动不畅的问题。
[0101] 所述人流移动速度信息的获取过程如下：提取出获取到的景点的影像信息，从景点的影像信息中选定x个标定人脸信息，记录下x个标定人脸信息在预设时长内移动路线，并测量出x个移动路线的长度，将其标记为P1……Px，将预设时长标记为T，x≥10；
[0102] 之后通过公式【(P1/T)+(P2/T)……(Px/T)】/x＝Pp，即获取人流移动速度信息；
[0103] 再对景点的影像信息进行处理，采集景点的影像信息的采集面积，将其标记为G，自后再从景点的影像信息中进行人脸识别，识别出人脸后，记录下所有识别出的人脸数量，将其标记为U；
[0104] 之后计算出U与G的比值即获取到人员评估参数；
[0105] 通过上述过程，实现了精确量化人流移动速度，通过选定标定人脸信息并记录其在预设时长内的移动路线长度，再计算平均值，能够较为精确地量化人流的移动速度。这种方法避免了传统方法中可能因主观判断或样本选择不当而导致的误差，提高了数据的准确性和可靠性，由于该过程是基于实时获取的景点影像信息进行的，因此能够实时反映景点内的人流状况。这对于管理者来说具有重要意义，可以及时发现人流密集或拥堵的区域，并采取相应的措施进行疏导和管理，通过计算识别出的人脸数量与景点影像信息采集面积的比值，可以得到人员评估参数。这个参数能够直观地反映景点内的人员密集程度，有助于管理者对景点的运营状态进行更加全面的了解和评估。
[0106] 所述通信分析警示信息的具体获取过程如下：
[0107] 提取出采集到的接入通信设备信息，接入通信设备信息包括接入通信设备数量与每个接入通信设备的占用的通信量；
[0108] 之后再采集基站的标准通信容量，将接入通信设备数量标记为H1，将每个接入通信设备的占用的通信量标记为H2，将基站的标准通信容量标记为Y；
[0109] 通过公式H1*H2‑Y＝Hy，获取到基站评估参数，当基站评估参数大于预设值时，即生成通信分析警示信息；
[0110] 上述过程实时监测了通信状况，该过程能够实时监测景区内接入通信设备的数量和每个设备占用的通信量，从而及时反映景区的通信状况。这对于管理者来说至关重要，可以及时发现通信拥堵或异常，避免游客因通信不畅而产生不便或焦虑。
[0111] 预防了通信故障，通过计算基站评估参数并与预设值进行比较，当参数超过预设值时，系统会生成通信分析警示信息。这有助于管理者提前发现潜在的通信故障风险，并采取相应的预防措施，如增加基站容量、优化通信网络等，以确保景区的通信畅通无阻。
[0112] 实时监测通信状况：该过程能够实时监测景区内接入通信设备的数量和每个设备占用的通信量，从而及时反映景区的通信状况。这对于管理者来说至关重要，可以及时发现通信拥堵或异常，避免游客因通信不畅而产生不便或焦虑。
[0113] 所述人流整体评估异常的获取过程如下：提取入口人流量信息、出口人流量信息与各个景点的人流量信息；
[0114] 对各个景点的人流量信息进行计算处理，计算出各个景点的人流量信息的总和获取到景点总人流量信息；
[0115] 从入口人流量信息中提取出单位时间进入人员数量，出口人流量信息为单位时间内离开景区的人员数量；
[0116] 当单位时间进入人员数量大于预设值，出口人流量信息为单位时间内离开景区的人员数量小于预设值且景点总人流量信息大于预设值时，即生成人流整体评估异常信息；
[0117] 通过上述过程实现全面监控人流动态，该过程通过提取入口、出口以及各个景点的人流量信息，实现了对景区人流动态的全面监控。这有助于管理者实时了解景区内人流的分布和流动情况，为制定合理的管理策略提供数据支持。
[0118] 及时发现异常状况，通过设定预设值，当单位时间进入人员数量过多、出口离开人员数量过少且景点总人流量过大时，系统会生成人流整体评估异常信息。这种机制能够及时发现景区内人流的异常状况，如过度拥挤、滞留等，从而避免潜在的安全隐患。
[0119] 预防安全事故：人流整体评估异常的获取过程有助于管理者提前发现景区内可能存在的安全隐患，如人流过度密集导致的踩踏事故、游客迷路或滞留等。通过及时采取应对措施，如增设引导人员、调整游览路线、加强安全监控等，可以有效预防安全事故的发生。
[0120] 设置实时流动采集人员进行流动信息采集的具体过程如下：
[0121] 根据景区内的景点数量来设定采集人员数量，即每个景点至少设置三组人员，每组人员为两个；
[0122] 记录下每组人员从入口进入景区到预定的景区的过程中的人员信息，即获取到流动信息。
[0123] 所述人员流动警示信息的获取过程如下：提取出采集到的流动信息，流动信息包括每组人员的移动速度信息与两个人员之间的距离；
[0124] 对单组人员的移动速度信息进行计算处理，计算出两个人员的移动速度均值，获取单组移动参数；
[0125] 对三个单组移动参数进行计算处理，计算出其均值获取到单个景点的平均移动参数；
[0126] 对三个单组中的两个人员之间的距离进行计算处理，计算出三个单组中的两个人员之间距离均值，获取到平均间距信息；
[0127] 当单个景点的平均移动参数小于预设值f1时，即直接生成人员流动警示信息；
[0128] 当单个景点的平均移动参数小于预设值f2，但平均间距信息大于预设值，即生成人员流动警示信息；
[0129] f2＞f1；
[0130] 上述过程的设置实现了精细化监控人流动态，通过在每个景点至少设置三组采集人员，每组两人，能够更细致地监控景区内人流的动态变化。这种精细化的监控方式有助于管理者更加准确地了解游客在景区内的流动情况，为制定和调整管理策略提供有力的数据支持。
[0131] 及时发现人流异常，通过计算单组人员的移动速度均值和三个单组的平均移动参数，以及两个人员之间的平均间距信息，系统能够及时发现人流的异常状况。例如，当单个景点的平均移动参数低于预设值时，可能意味着游客在该景点遇到了拥堵或流动不畅的问题；而当平均间距信息过大时，则可能表明游客在该景点的分布过于分散，存在安全隐患。
[0132] 预防安全事故，及时的人员流动警示信息有助于管理者提前发现潜在的安全隐患，如人流拥堵、游客迷路或滞留等。通过采取必要的应对措施，如增设引导人员、调整游览路线、加强安全监控等，可以有效预防安全事故的发生，保障游客的人身安全。
[0133] 对单个景点的三组人员的移动速度信息进行处理，当三组人员的移动速度存在异常时，即重新进行流动信息采集；
[0134] 提取出单个景点的三组人员获取到的六个移动速度信息，计算出六个移动速度信息之间两两的差值，获取到多个速度差，当多个速度差中存在两个以上大于预设值时，即表示三组人员的移动速度存在异常；
[0135] 提取出每组两个人员之间的距离信息，获取三组人员的间距信息，当三组人员的间距信息存在异常时，即重新进行流动信息采集；
[0136] 提取出三组人员的间距信息，将其标记为g1组、g2组和g3组，计算出g1组和g2组之间差值的绝对值、g1组和g3组之间差值的绝对值以及g2组和g3组之间差值的绝对值，获取到三组人员间距差，当三组人员间距差均大于预设值时，即表示三组人员的间距信息存在异常；
[0137] 通过上述过程，能够及时的发现获取到的相关数据是否存在异常，进而确定是否需要重新进行采集分析，来保证计算分析结果的准确性。
[0138] 此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0139] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0140] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
