[發明專利]基于LSTM的公共場所入口人流量預測方法

在審

• 申請號: 202011554650.2
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112508305A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 王建榮;劉鑫;楊波;賈新春
• 申請（專利權）人: 山西大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 太原晉科知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 14110
• 代理人: 王瑞玲

本發明提供了一種基于LSTM的公共場所入口人流量預測方法，本發明包括以下步驟：通過公共場所入口前端視頻采集裝置實時獲取人流量數據；對人流量數據實時提取，并上傳至數據庫服務器；在服務器終端對人流量數據進行清洗、過濾、整理，基于LSTM神經網絡建立入口人流量預測模型；通過對預測模型進行訓練，預測未來一段時間的公共場所入口人流量趨勢，根據人流量信息調取決策庫進行智能決策；將智能決策得到的人員設備調度方案提前通知相關工作人員做好應急準備。通過該發明方法極大地提高了公共場所入口的人流量預測精度，大大減少人力成本、節省了設備資源、提高了工作效率、改善了乘客體驗，同時也提升了公共場所的信息化水平。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其是涉及一種基于LSTM的公共場所入口人流量預測方法。

背景技術

在我們生活中有眾多公共場所屬于人員密集流動區域(如車站、機場、旅游景點等)，公共場所入口是旅客通行的必經途徑。由于經常入口閘機驗票和安檢開放不合理，人流量較少時會造成資源浪費，人流量較多時會造成客流擁堵，既潛藏著安全隱患，又影響旅客出行體驗。在現有技術中，大多采用人工形式對公共場所入口的人流量進行監測，然后針對當前人流量采取相應措施。然而這種方式不僅處置時效性差，還需要較高的人力成本。此外，對未來一段時間的人流量主要靠工作人員的主觀經驗進行預估判斷，預測不準確。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于LSTM的公共場所入口人流量預測方法，通過公共場所入口前端視頻采集裝置將人流量數據回傳數據庫服務器，然后在服務終端利用LSTM神經網絡預測未來一天、一周的人流量分布，根據預測信息智能決策公共場所進站口閘機、安檢設備的開放數量以及工作人員的分配情況。通過該發明方法極大地提高了公共場所入口的人流量預測精度，大大減少人力成本、節省設備資源、提高工作效率、改善乘客體驗，同時也提升了公共場所的信息化水平。

為解決上述技術問題，本發明提供的技術方案在于：本發明提供的基于LSTM的公共場所入口人流量預測方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取人流量數據：通過公共場所入口前端安裝的若干視頻采集裝置實時獲取人流量數據；

步驟二：對步驟一中獲取的人流量數據信息實時提取統計，并上傳至與視頻采集裝置連接的數據庫服務器

步驟三：通過數據庫服務器對人流量數據進行清洗、過濾、整理；

步驟四：基于LSTM神經網絡建立入口人流量預測模型；

步驟五：通過對預測模型進行訓練，預測未來一段時間的公共場所入口人流量趨勢；

步驟六：根據人流量信息調取決策庫進行智能決策，將智能決策得到的人員設備調度方案提前通知相關工作人員做好應急準備。

進一步的，步驟四包括以下步驟建立入口人流量預測模型：

S41：原始RNN的隱藏層只有一個狀態，即隱藏狀態h，在原始RNN中增加單元狀態c以保存長期的狀態，LSTM中用門算法來控制隱藏狀態h和單元狀態c；

S42：設置遺忘門；

S43：設置輸入門；

S44：計算用于描述當前輸入的單元狀態；

S45：計算當前時刻的單元狀態c_t；

S46：設置輸出門；

S47：誤差項沿時間反向傳遞；

S48：計算權重梯度；

S49：權重更新。

進一步的，步驟S41具體為：