[发明专利]半封闭区域目标人群的实时识别方法、装置、设备和介质

说明书

本发明提供一种半封闭区域目标人群的实时识别方法、装置、设备和介质，方法包括：获取目标区域下所有的基站数据和目标区域内打点用户的全天位置轨迹实时数据，并转换为二维坐标值，根据二维坐标值分别绘制目标区域凸包和用户轨迹分布凸包；计算两凸包重叠面积的交并比，并与阈值相比较进行实时判断，得到初步判定结果，记录为用户状态数据；对用户状态数据进行数据平滑处理，得到目标区域的目标人群的最终实时判别结果。本发明通过半封闭区域凸包与用户轨迹分布凸包的重叠面积的交并比进行实时游客身份的判别，实时性好，精准度高，影响因素少且成本低。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种半封闭区域中的目标人群的实时识别的方法、装置、设备和介质。

背景技术

目前针对部分特殊区域如收费景区，部分学校，部分小区等场所，需要进行景区内游客身份的精准识别，高校学生身份的识别以及小区业主的识别，并进行目标人群的分布情况实时分析，以期进行安全防控。现如今，基于运营商大数据，针对此类半封闭场所的人群识别，如景区游客识别，高校学生识别，小区业主识别均无法实现实时识别，且识别效果不佳。本项目目的为基于运营商位置轨迹大数据，进行此类场所用户的精准实时识别。

目前可以基于运营商位置轨迹大数据，通过实时的位置轨迹数据，运用相关的用户实时位置精准识别方法，进行精准判别。然而目前现有的针对此类半封闭场所的用户识别方法效果不佳，且无法做到实时判别。以收费景点的景区游客为例：目前现有的仅基于运营商位置轨迹数据，对于景区游客的识别标准均为存在景区基站下位置轨迹记录即为景区游客。部分会增加剔除景区内基站逗留时间过长及过短的用户。此种方法存在的缺陷为：1.较大程度依赖于景区基站数据的准确性；2.用户位置轨迹数据存在切换基站，偏移等情况，对于游客的识别结果造成较为严重的影响；3.以该种方法识别出的游客准确度不高，故仅能用于游客总量统计，且无法满足实时判别的需求。

除运营商位置轨迹数据之外，基于其他数据源亦可对景区游客进行识别，下文选择性详述其中几个方法的内容及缺点：

1.WiFi网络采集法：通过wifi网络采集来自手持移动终端，基于运营商数据库中用户终端相关数据，进行自动识别游客身份有效证件信息，将信息记录入系统数据中心，对游客信息进行批量统计查询，并生成对应的查询列表，自动统计游客总数、当日游客数量、异常游客数量、当前异常数量等。

2.视频摄像采集法：运用安装于景区的摄像头(如景区出入口摄像头)，实时对游客进出视频图像进行采集分析，运用数字视频处理技术，运动目标检测与分割技术以及运动目标追踪技术对原始视频进行初步处理，基于人工智能神经网络的模式，对于行人运动状态进行精准追踪与识别。实现客流量数据的收集与整理，并实现客流量报告的生成和用户浏览查询。

3.电子票务系统法：构建支付宝，微信等线上购票系统，实现售票智能化。运用二代身份证以及二维码，串码(数字码)门票验证，实现门票统一编码规范。基于智能云闸机，身份证，IC卡，二维码验证，以此达到景区客流统计，游客人群画像分析。

应用效果：

上文的三种景区游客统计方法存在如下缺陷：

1、wifi网络采集法使用的前提是要在景区内覆盖wifi，且要求范围广，信号强。如遇部分景区范围较大，地理环境较为复杂，则会导致wifi景区全覆盖成本较高，难度较大。同时，如遇节假日或部门热门景区人流高峰处，wifi信号无法支撑所有游客，由此导致部分游客数据无法采集，造成数据缺失。

2、视频摄像法如仅针对景区出入口摄像头产生的视频数据进行分析，则进行景区内部游客实时游览位置判别。由于需要进行用户视频数据采集，故对于摄像探头配置以及视频分析终端配置均有较高要求，由此导致投入成本较高。同时，此方法涉及人工智能神经网络的运用以及关键特征匹配等算法，算法复杂程度高，算法调优及后续模型维护均需投入较高人工成本。