[發明專利]基于大數據的景區客流量統計評估系統及方法

有效

• 申請號: 202010123628.6
• 申請日: 2020-02-27
• 公開（公告）號: CN111369394B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 陳海江;吳秋琴
• 申請（專利權）人: 浙江力石科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q50/14
• 分類號: G06Q50/14;G06K9/00
• 代理公司: 重慶創新專利商標代理有限公司 50125
• 代理人: 李智祥

1.基于大數據的景區客流量統計評估系統，其特征在于：所述系統包括景區監控模塊、圖像識別模塊、區域分類統計模塊、總客流量核對模塊和大數據服務平臺，其中，景區監控模塊、圖像識別模塊、總客流量核對模塊依次通過內網連接，區域分類統計模塊和總客流量核對模塊通過內網連接，景區監控模塊、圖像識別模塊、區域分類統計模塊、總客流量核對模塊分別和大數據服務平臺通過內網連接；

所述總客流量核對模塊包括實時數據傳輸模塊和分時段客流量分析模塊，實時數據傳輸模塊分別與圖像識別模塊和區域分類統計模塊通過內網連接，實時數據傳輸模塊用于對圖像識別模塊和區域分類統計模塊檢測判定的數據實時進行接收，分時段客流量分析模塊用于對不同時間的客流量進行分析和評估；

所述區域分類統計模塊包括售票窗口總售票統計子模塊、APP云售票統計子模塊和景區入口驗證統計子模塊，其中，售票窗口總售票統計子模塊、APP云售票統計子模塊和景區入口驗證統計子模塊分別和總客流量核對模塊通過內網連接，售票窗口總售票統計子模塊用于統計售票窗口銷售景區門票的數據，APP云售票統計子模塊用于統計網絡APP的售票數據，景區入口驗證統計子模塊用于對旅客進入景區驗證數進行統計，將所有統計數據發送給總客流量核對模塊；

所述實時數據傳輸模塊內部包括客流量增長率統計子模塊，將售票窗口總售票統計子模塊統計的售出數據設定為第一客流量I，將APP云售票統計子模塊統計的售出數據設定為第二客流量J，統計售票窗口退票數據i，APP云退票數據為j，設定窗口實際售出數據為I-i，APP云售票實際數據為J-j，統計窗口實際售出數據、APP云售票實際數據，將每天實際售票數劃分多個分數區間，將窗口實際售出數據、APP云售票實際數據按照不同的分數區間進行由高到低進行排序，針對APP云售票實際數據高于窗口實際售出數據的區間進行標記，設置窗口實際售出數據、APP云售票實際數據之間的差值為Δx，Δx＝|(I-i)-(J-j)|，當Δx小于100，適當窗口售票處進行引流；

所述圖像識別模塊包括頭部特征提取子模塊、身形檢測子模塊和檢測數據提取子模塊，頭部特征提取子模塊用于對頭部五官和毛發圖像進行提取，身形檢測子模塊用于身形和四肢圖像進行提取，從而與頭部特征提取子模塊進行合成判斷，檢測數據提取子模塊用于對頭部特征提取子模塊、身形檢測子模塊合成的判斷數據進行提取，其中，頭部特征提取子模塊和身形檢測子模塊分別和景區監控模塊通過內網連接。

2.根據權利要求1所述的基于大數據的景區客流量統計評估系統，其特征在于：所述景區監控模塊包括若干個監控攝像頭和圖像采集子模塊，若干個監控攝像頭設置的景區的各個角落，監控攝像頭用于對景區的各個角落的人員進行監控采集，圖像采集子模塊用于根據監控拍攝的圖像進行景區人員圖像的采集，監控攝像頭和大數據服務平臺通過無線連接，圖像采集子模塊分別和大數據服務平臺、圖像識別模塊通過內網連接。

3.根據權利要求1所述的基于大數據的景區客流量統計評估系統，其特征在于：所述大數據服務平臺用于對模塊內部數據傳輸進行維護。

4.基于大數據的景區客流量統計評估方法，其特征在于：

S1：利用景區監控模塊內部設置監控攝像頭對景區的各個角落的人員進行監控采集，圖像采集子模塊根據監控拍攝的圖像進行景區人員圖像的采集；

S2：利用圖像識別模塊內部的頭部特征提取子模塊對頭部五官和毛發圖像進行提取，身形檢測子模塊對身形和四肢圖像進行提取，從而與頭部特征提取子模塊進行合成判斷，檢測數據提取子模塊對頭部特征提取子模塊、身形檢測子模塊合成的判斷數據進行提取；

S3：利用區域分類統計模塊內部售票窗口總售票統計子模塊統計售票窗口銷售景區門票的數據，APP云售票統計子模塊統計網絡APP的售票數據，景區入口驗證統計子模塊對旅客進入景區驗證數進行統計，將所有統計數據發送給總客流量核對模塊；

S4：利用總客流量核對模塊對分時段的客流量進行統一分析；

S5：利用大數據服務平臺用于對模塊內部數據傳輸進行維護；

所述步驟S4中，利用總客流量核對模塊對分時段的客流量進行統一分析，還包括以下步驟：

A1：利用實時數據傳輸模塊用于對圖像識別模塊和區域分類統計模塊檢測判定的數據實時進行接收；

A2：將接受的圖像識別模塊和區域分類統計模塊的數據進行對比，查看對比數值是否超過設定閾值；

A3：若超過設定閾值，則將數據進行返回圖像識別模塊和區域分類統計模塊，重新進行篩查提取；

A4：若小于設定閾值，分時段客流量分析模塊對不同時間的客流量進行分析和評估；

所述步驟A4中，若為超過設定閾值，分時段客流量分析模塊對不同時間的客流量進行分析和評估，還包括以下步驟：

所述設定采集分時段客流量的時間為T₁、T₂、T₃、...、T_n-1、T_n，當時間為上述時間時，圖像識別模塊和區域分類統計模塊分別對景區內部人群進行檢測和景區入口處入園驗證數進行查驗，設定檢測數據提取子模塊對頭部特征提取子模塊、身形檢測子模塊合成的判斷數據進行提取數值為A₁、A₂、A₃、...、A_n-1、A_n，景區入口驗證統計子模塊對旅客進入景區驗證數進行統計數值為B₁、B₂、B₃、...、B_n-1、B_n，抽取景區T_n-1～T_n時間段，當前檢測數據提取子模塊檢測的數據為A_n-1～A_n，景區入口驗證統計子模塊驗證的數據為B_n-1～B_n，設定當前時段檢測數據提取子模塊檢測的數據為C1，景區入口驗證統計子模塊檢測的數據為C2，根據公式：

設定C1與C2之差的絕對值為|C1-C2|，若|C1-C2|大于設定閾值，將數據進行返回圖像識別模塊和區域分類統計模塊，重新進行篩查提取，若|C1-C2|小于等于設定閾值，采用景區入口驗證統計子模塊所檢測的數值，設定當前時間段每小時的客流量為N，根據公式：

(單位：人/小時)

根據上述公式能夠判斷該時段的客流量，重復上述計算能夠得出不同時段的客流量進行統計。