[發(fā)明專利]基于在線深度學(xué)習(xí)和商場(chǎng)運(yùn)營價(jià)值量化的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010632266.3
• 申請(qǐng)日: 2020-07-03
• 公開（公告）號(hào): CN111783678A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉玲玲;夏明紅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 鄭州智利信信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02
• 代理公司: 鄭州芝麻繪智知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 41191
• 代理人: 李玲玲

本發(fā)明公開了一種基于在線深度學(xué)習(xí)和商場(chǎng)運(yùn)營價(jià)值量化的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括：人物流動(dòng)逗留感知模塊、商場(chǎng)BIM空間模塊、商場(chǎng)價(jià)值超級(jí)指標(biāo)評(píng)估模塊、商場(chǎng)價(jià)值超級(jí)指標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)及即時(shí)訓(xùn)練模塊、金融大數(shù)據(jù)及商場(chǎng)BIM可視化模塊，通過客流數(shù)據(jù)和營業(yè)額個(gè)性化數(shù)據(jù)來擬合主觀運(yùn)營價(jià)值量化值，即時(shí)訓(xùn)練調(diào)優(yōu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于處理運(yùn)營時(shí)采樣的大量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)商場(chǎng)運(yùn)營價(jià)值實(shí)時(shí)量化。利用本發(fā)明，保證了客觀數(shù)據(jù)到主觀評(píng)級(jí)的公平性，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)脫敏，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方便，便于管理人員實(shí)時(shí)監(jiān)控評(píng)估。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能深度學(xué)習(xí)、金融大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于在線深度學(xué)習(xí)和商場(chǎng)運(yùn)營價(jià)值量化的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著網(wǎng)購的迅速發(fā)展，實(shí)體店經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)下滑的趨勢(shì)，如何對(duì)實(shí)體商場(chǎng)的價(jià)值進(jìn)行科學(xué)合理地評(píng)估愈發(fā)被市場(chǎng)關(guān)注。對(duì)商場(chǎng)的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估可以幫助投資者進(jìn)行決策，用于投資分析、戰(zhàn)略分析和以價(jià)值為基礎(chǔ)的管理，也可以幫助管理當(dāng)局有效改善經(jīng)營決策。財(cái)務(wù)管理的目標(biāo)是使價(jià)值最大化，因而商場(chǎng)的各項(xiàng)經(jīng)營決策是否可行，必須看這一決策是否有利于增加商場(chǎng)價(jià)值。

目前針對(duì)商場(chǎng)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估都基于人為經(jīng)驗(yàn)，先實(shí)地考察，然后根據(jù)考察情況及商場(chǎng)營收進(jìn)行決策，存在更新速度慢，數(shù)據(jù)量少，主觀/客觀指標(biāo)較多，又由于基于目前常規(guī)的統(tǒng)計(jì)方法的表征的觀測(cè)量較少，難以快速建立評(píng)估數(shù)學(xué)模型。

目前較為先進(jìn)的技術(shù)主要基于身份ID和目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行客流統(tǒng)計(jì)?；谏矸軮D的技術(shù)涉及隱私及人權(quán)的問題，而合理的統(tǒng)計(jì)算法應(yīng)有良好的數(shù)據(jù)脫敏或匿名性質(zhì)。傳統(tǒng)的人流量統(tǒng)計(jì)方法主要基于目標(biāo)檢測(cè)，即使用包圍框位置回歸任務(wù)來統(tǒng)計(jì)人出現(xiàn)的數(shù)量。但該方式無法合理關(guān)聯(lián)空間信息，難以基于空間分析技術(shù)進(jìn)行更高層的視覺任務(wù)進(jìn)行合理的評(píng)級(jí)，訓(xùn)練時(shí)無法感知合理的特征并轉(zhuǎn)達(dá)為預(yù)期的表征?；诎鼑虻哪繕?biāo)檢測(cè)方法存在以下問題：沒有結(jié)合CNN分類器和軌跡感知的方法，無法根據(jù)時(shí)間戳下抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行流向描述，無法在分級(jí)元素中加入流向特征；由于包圍框受遮擋后無法準(zhǔn)確表述人體位置，即無法描述人的關(guān)鍵部位(腳、盆骨)位置，受遮擋時(shí)，底面是錯(cuò)誤的位置，因此難以形成合理的軌跡，無法進(jìn)行軌跡統(tǒng)計(jì)。

因此，目前商場(chǎng)價(jià)值評(píng)估和基于深度學(xué)習(xí)的方法面臨以下問題：

1.迫切需要一種客觀數(shù)據(jù)到主觀評(píng)級(jí)的表征轉(zhuǎn)換模型，即如何基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來擬合經(jīng)驗(yàn)(偏主觀)的評(píng)級(jí)，也稱作超級(jí)指標(biāo)的建模，從而體現(xiàn)數(shù)據(jù)到評(píng)級(jí)之間的公平性；

2.基于序列預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)的再訓(xùn)練需要學(xué)習(xí)率緩啟動(dòng)，退火等動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率方法，對(duì)實(shí)施者經(jīng)驗(yàn)要求較高，容易出現(xiàn)過擬合或神經(jīng)元失效太多的問題；

3.常規(guī)的統(tǒng)計(jì)方式得到的數(shù)據(jù)缺乏時(shí)序規(guī)律、空間規(guī)律，過度依賴現(xiàn)成的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)及其開源技術(shù)，忽略了原生的隱私特性，處理時(shí)無法很好脫敏，存在數(shù)據(jù)安全問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，提出一種基于在線深度學(xué)習(xí)和商場(chǎng)運(yùn)營價(jià)值量化的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

一種基于在線深度學(xué)習(xí)和商場(chǎng)運(yùn)營價(jià)值量化的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

人物流動(dòng)逗留感知模塊，對(duì)商場(chǎng)內(nèi)布設(shè)在各個(gè)監(jiān)測(cè)位置的攝像頭拍攝的圖像進(jìn)行行人腳面關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，對(duì)得到的行人腳面關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖進(jìn)行后處理得到熱力堆積圖；

商場(chǎng)BIM空間模塊，利用不同相機(jī)對(duì)應(yīng)的單應(yīng)矩陣對(duì)熱力堆積圖進(jìn)行透視變換，對(duì)熱力堆積圖按照不同監(jiān)測(cè)位置類型進(jìn)行分組，得到不同監(jiān)測(cè)位置類型的熱力堆積圖數(shù)據(jù)，不同監(jiān)測(cè)位置類型包括商場(chǎng)進(jìn)出口、商場(chǎng)內(nèi)部廣場(chǎng)、商場(chǎng)電梯口，對(duì)不同類型不定數(shù)量的監(jiān)測(cè)位置進(jìn)行抽象表示，將熱力堆積圖數(shù)據(jù)傳輸至商場(chǎng)價(jià)值超級(jí)指標(biāo)評(píng)估模塊；