[发明专利]基于BP神经网络的地铁站楼扶梯选择预测方法及系统有效
| 申请号： | 201811525212.6 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109522876B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 董海荣;刘佳丽;周敏;宋海锋 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于BP神经网络的地铁站楼扶梯选择预测方法及系统,包括获取地铁站楼扶梯设施的基本参数和通过视频探头对地铁站乘客进行实时图像采集，采用视频图像处理方法根据实时图像对地铁站乘客运动的基本参数进行提取，对扶梯设施的基本参数和乘客运动的基本参数进行分析，建立原始数据集；对原始数据集进行筛选和排序，构建筛选后的数据集；搭建BP神经网络，通过BP神经网络对筛选后的数据集进行训练和有效性验证；采用验证成功的BP神经网络对乘客楼扶梯选择行为进行预测。本发明能够对地铁站客流进行有效指引，提高车站设施使用效率、减少人群拥堵的发生，解决了现有技术中存在的客流瓶颈、安全隐患等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 地铁 扶梯 选择 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络的地铁站楼扶梯选择预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取地铁站楼扶梯设施的基本参数和通过视频探头对地铁站乘客进行实时图像采集，采用视频图像处理方法根据所述实时图像对地铁站乘客运动的基本参数进行提取，对所述的扶梯设施的基本参数和乘客运动的基本参数进行分析，建立原始数据集；对所述的原始数据集进行筛选和排序，构建筛选后的数据集；搭建BP神经网络，通过BP神经网络对筛选后的数据集进行训练和有效性验证；采用验证成功的BP神经网络对乘客楼扶梯选择行为进行预测。
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