CN111191501A - 智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法、设备及介质 - Google Patents

智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法、设备及介质，该智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法包括：通过自动地获取客户端发来的目标景点内目标区域的目标游客的游客图像，然后采用预设的头肩提取算法，对游客图像进行精准地头肩提取处理，得到准确的游客头肩，最后若游客头肩的数量大于或等于预设的目标数量，则准确地确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，因为采用头肩提取算法提取到的游客头肩是准确的，所以能够准确地确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，从而提高了监测智慧景区内游客聚集的准确性。

Description

智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法、设备及介质
技术领域
本发明涉及智慧旅游的数据处理领域，尤其涉及一种智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
随着用户对智慧旅游的热情度越来越高，到智慧景区浏览的游客的数量越来越多，智慧景区内的安全显得越来越重要。
在智慧景区中，通常情况下，每当节假日时，游客的数量庞大，在有限面积的智慧景区中，容易出现游客聚集情况，引发安全问题。在传统方法中，往往采用人工方式监测是否存在游客聚集，或者通过视频监控监测是否存在游客聚集，但是值班工作人员长时间的繁重工作很容易眼睛疲劳，经常遗漏监测游客聚集，从而导致监测智慧景区内游客聚集的准确性低下。
因此，寻找一种准确的监测智慧景区内游客聚集的方法成为本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种方法、计算机设备及可读存储介质，以解决监测智慧景区内游客聚集的准确性低下的问题。
一种智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，包括：
获取客户端发来的目标景点内目标区域的目标游客的游客图像；
采用预设的头肩提取算法，对所述游客图像进行头肩提取处理，得到游客头肩；
若所述游客头肩的数量大于或等于预设的目标数量，则确定所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客存在游客聚集行为。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法、计算机设备及可读存储介质中，通过自动地获取客户端发来的目标景点内目标区域的目标游客的游客图像，然后采用预设的头肩提取算法，对游客图像进行精准地头肩提取处理，得到准确的游客头肩，最后若游客头肩的数量大于或等于预设的目标数量，则准确地确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，因为采用头肩提取算法提取到的游客头肩是准确的，所以能够准确地确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，从而提高了监测智慧景区内游客聚集的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法的一应用环境示意图；
图2是本发明一实施例中智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法的一流程图；
图3是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请提供的方法，可应用如图1的应用环境中，该应用环境包括服务端和客户端，其中，客户端通过有线网络或无线网络与服务端进行通信。其中，客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务端或者是多个服务端组成的服务端集群来实现。客户端用于采集目标景点内目标区域的目标游客的游客图像，服务端用于基于游客图像，确定出游客聚集行为。
在一实施例中，如图2所示，提供一种智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，以该智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：
S10、获取客户端发来的目标景点内目标区域的目标游客的游客图像。
具体地，为了准确地确定出目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，需要采用客户端采集目标景点内目标区域的目标游客的游客图像，当客户端采集到游客图像时，将游客图像通过预设的网络发送至服务端，服务端实时或预设时间段内接收游客图像。其中，预先在目标景区的各个目标区域部署好客户端。其中，目标游客包括目标儿童游客、目标老年人游客、目标中年人游客和/或目标青年人游客。游客图像为包含有目标游客的图像。
需要说明的是，客户端可以为智能数码相机或智能录像机等，客户端的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。
S20、采用预设的头肩提取算法，对游客图像进行头肩提取处理，得到游客头肩。
具体地，为了准确地确定出目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，需要分享出游客数量，需要采用预先训练好的头肩区域提取模型，对游客图像进行头肩区域提取处理，得到目标头肩区域；也即，采用预设的形状提取算法，对游客图像进行形状提取处理，得到目标形状，在预设的形状数据库中，获取预设的头肩形状的存储路径，然后根据该存储路径提取该头肩形状，若目标形状与头肩形状一致，则确定目标形状所在的区域为目标头肩区域，若目标形状与头肩形状不一致，则确定目标形状所在的区域不是目标头肩区域，同时输出头肩区域分析失败的第一提示信息，从而提高了分析头肩区域的准确性。
或者，采用预先训练好的头肩提取模型，对目标头肩区域进行头肩提取处理，得到目标头肩作为游客头肩。也即，采用预设的方向梯度直方图特征算法，对目标头肩区域进行方向梯度直方图特征提取处理，得到目标方向梯度直方图特征集，获取预设的人脸条件，若目标方向梯度直方图特征集满足人脸条件，则确定目标方向梯度直方图特征集中目标方向梯度直方图特征组成的目标头肩作为游客头肩；若目标方向梯度直方图特征集不满足人脸条件，则确定目标方向梯度直方图特征集中目标方向梯度直方图特征组成的目标头肩不是游客头肩，同时输出头肩区域分析失败的第二提示信息，从而提高了分析头肩区域的准确性。
需要说明的是，预设的形状提取算法可以为为adaboost算法等，预设的方向梯度直方图特征算法可以为HOG算法等，形状数据库可以为MySQL数据库或oracle数据库等，预设的网络可以为有线网络或无线网络等，预设的网络、第一提示信息、第二提示信息、形状提取算法、方向梯度直方图特征算法和形状数据库的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。
S30、若游客头肩的数量大于或等于预设的目标数量，则确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为。
具体地，为了准确地确定出目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，在步骤S30之前，还包括：采用客户端采集目标景点内目标区域的目标游客的移动时间点，当客户端采集到移动时间点时，将移动时间点发送至服务端，当服务端接收到移动时间点时，基于移动时间点，确定出目标景点内目标区域的目标游客的移动间隔时间；若移动间隔时间大于预设的目标时间，则确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为；若移动间隔时间小于或等于预设的目标时间，则确定目标景点内目标区域的目标游客不存在游客聚集行为。
进一步地，通常情况下，目标游客每到目标景区内的目标景点都时不时地拍照，为了能够确定出目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，在步骤S30之前，还包括：采用客户端采集目标景点内目标区域的目标游客的拍照次数，当客户端采集到拍照次数时，将拍照次数发送至服务端，当服务端接收到拍照次数时，获取预设的目标次数；若拍照次数小于或等于目标次数时，则确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为；若拍照次数大于目标次数时，确定目标景点内目标区域的目标游客不存在游客聚集行为。
进一步地，在确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为之后，还包括：输出游客聚集的预警指令，同时将预警指令发送至客户端，当客户端接收到预警指令时，基于预警指令，采用人机交互界面输出游客聚集的预警信息。
具体地，若游客头肩的数量大于或等于预设的目标数量，则确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，若游客头肩的数量小于预设的目标数量，则确定目标景点内目标区域的目标游客不存在游客聚集行为。
需要说明的是，客户端可以为智能手机或智能平板电脑或智慧景区内的智能广告播放系统等，客户端的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。
在图2对应的实施例中，通过自动地获取客户端发来的目标景点内目标区域的目标游客的游客图像，然后采用预设的头肩提取算法，对游客图像进行精准地头肩提取处理，得到准确的游客头肩，最后若游客头肩的数量大于或等于预设的目标数量，则准确地确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，因为采用头肩提取算法提取到的游客头肩是准确的，所以能够准确地确定目标景点内目标区域的目标游客存在游客聚集行为，从而提高了监测智慧景区内游客聚集的准确性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务端，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性可读存储介质、内存储器。该非易失性可读存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性可读存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储方法所涉及到的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例方法的步骤，例如图2所示的步骤S10至步骤S30。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中方法。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取可读存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，其特征在于，所述智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法包括：
获取客户端发来的目标景点内目标区域的目标游客的游客图像；
采用预设的头肩提取算法，对所述游客图像进行头肩提取处理，得到游客头肩；
若所述游客头肩的数量大于或等于预设的目标数量，则确定所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客存在游客聚集行为。
2.如权利要求1所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，其特征在于，所述目标游客包括目标儿童游客、目标老年人游客、目标中年人游客和/或目标青年人游客。
3.如权利要求1所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，其特征在于，在所述确定所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客存在游客聚集行为之前，所述智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法还包括：
获取所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客的移动间隔时间；
若所述移动间隔时间大于预设的目标时间，则执行所述确定所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客存在游客聚集行为的步骤。
4.如权利要求3所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，其特征在于，在所述确定所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客存在游客聚集行为之前，所述智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法还包括：
获取所述客户端发来的所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客的拍照次数；
获取预设的目标次数；
若所述拍照次数小于或等于所述目标次数时，则执行所述确定所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客存在游客聚集行为的步骤。
5.如权利要求1所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，其特征在于，所述采用预设的头肩提取算法，对所述游客图像进行头肩提取处理，得到游客头肩包括：
采用预先训练好的头肩区域提取模型，对所述游客图像进行头肩区域提取处理，得到目标头肩区域；
采用预先训练好的头肩提取模型，对所述目标头肩区域进行头肩提取处理，得到目标头肩作为所述游客头肩。
6.如权利要求5所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，其特征在于，所述采用预先训练好的头肩区域提取模型，对所述游客图像进行头肩区域提取处理，得到目标头肩区域包括：
采用预设的形状提取算法，对所述游客图像进行形状提取处理，得到目标形状；
获取预设的头肩形状；
若所述目标形状与所述头肩形状一致，则确定所述目标形状所在的区域为所述目标头肩区域。
7.如权利要求5所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，其特征在于，所述采用预先训练好的头肩提取模型，对所述目标头肩区域进行头肩提取处理，得到目标头肩作为所述游客头肩包括：
采用预设的方向梯度直方图特征算法，对所述目标头肩区域进行方向梯度直方图特征提取处理，得到目标方向梯度直方图特征集；
获取预设的人脸条件；
若所述目标方向梯度直方图特征集满足所述人脸条件，则确定所述目标方向梯度直方图特征集中目标方向梯度直方图特征组成的目标头肩作为所述游客头肩。
8.如权利要求1至7中任一项所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法，其特征在于，在所述确定所述目标景点内所述目标区域的所述目标游客存在游客聚集行为之后，所述智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法还包括：
输出游客聚集的预警指令，同时将所述预警指令发送至所述客户端，以供所述客户端，基于所述预警指令，输出游客聚集的预警信息。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的智慧景区内游客聚集行为的自动预警方法。
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