CN114037603A - 基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质 - Google Patents
基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114037603A CN114037603A CN202111361304.7A CN202111361304A CN114037603A CN 114037603 A CN114037603 A CN 114037603A CN 202111361304 A CN202111361304 A CN 202111361304A CN 114037603 A CN114037603 A CN 114037603A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pixel
- thermodynamic diagram
- diagram information
- preset
- dimensional
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000010586 diagram Methods 0.000 title claims abstract description 211
- 230000000694 effects Effects 0.000 title claims abstract description 117
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 39
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 31
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 32
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 9
- 230000001915 proofreading effect Effects 0.000 claims description 9
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 3
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/06—Topological mapping of higher dimensional structures onto lower dimensional surfaces
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Architecture (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Generation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质，其方法包括：获取百度热力图信息；将百度热力图信息投影至二维坐标矩阵，得到二维热力图信息；对二维热力图信息进行预处理；根据预设的像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系，对预处理后的二维热力图信息中像元的像素值进行重新赋值，得到初次重构热力图信息；对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息；根据预设的子区域尺寸，将二次重构热力图信息划分为若干子区域；计算二次重构热力图信息内子区域的每个像素值的像元数量；根据子区域的每个像素值的像元数量和像元大小值，计算子区域的人口活动数量。本发明具有提高城市规划的效率和准确性的效果。
Description
技术领域
本发明涉及城市规划的领域，尤其是涉及一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质。
背景技术
百度热力图是一款以智能手机用户在使用百度相关搜索引擎或具有定位位置信息的手机百度软件为基础的数据产品，通过空间聚集方式以不同的颜色及亮度来动态反映人口活动空间聚集程度，能较好的体现人口活动空间聚集程度。人口活动数量的数据是城市规划的重要参考信息。
相关技术中，传统的人口数据获取方式是采用人口普查和调查访谈，但随着城市规模的扩大，城市人口分布也日益复杂，导致数据获取途径难、更新速度慢、时间相对滞后。
针对上述相关技术，发明人认为传统的人口活动数量获取方法，易于导致数据误差较大，且更新速度慢，不便于应用于城市人口研究，若以该数据进行城市规划，则造成了城市规划的效率下降和准确性下降的缺陷。
发明内容
为了提高城市规划的效率和准确性, 本申请公开了一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质。
第一方面，本申请公开一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，采用如下的技术方案：
一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，包括：
获取百度热力图信息；
将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息；
对二维热力图信息进行预处理，所述预处理包括配准和滤波；
根据预设的像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系，对所述预处理后的二维热力图信息中各像元的像素值进行重新赋值，得到初次重构热力图信息；
根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息；
根据预设的子区域尺寸，将所述二次重构热力图信息划分为若干个子区域；
计算所述二次重构热力图信息内各子区域的每个像素值对应的像元数量；
根据所述各子区域的每个像素值对应的像元数量和像元大小值，计算各子区域的人口活动数量。
通过采用上述技术方案，直接通过百度热力图信息进行处理，得到初次重构热力图信息，提高了获取数据的效率和便捷性，然后进行校对，得到二次重构热力图信息，提高了数据的准确性，进而基于二次重构热力图信息得到各子区域的人口活动数量，从而高效地获得准确性较高的人口活动数量，从而提高城市规划的效率和准确性。
可选的，所述将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息，包括：
将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，使得百度热力图信息建立至二维坐标系中，确定百度热力图信息的每个像元在预设的二维坐标矩阵中的对应像元；所述百度热力图信息中的像元大小与二维坐标矩阵中的像元大小一致；
将百度热力图信息的各个像元的像素值添加至预设的二维坐标矩阵的对应像元中。
通过采用上述技术方案，投影至二维坐标矩阵中，为后续的操作提供了便利，也便于整理百度热力图信息中的各个像元。
可选的，所述对二维热力图信息进行预处理，所述预处理包括配准和滤波，包括：
将预设的二维坐标矩阵中赋有像素值的像元整体朝向坐标系原点移动，使得所述像元整体的其中一角靠近坐标系原点；
采用均值滤波法，基于预设大小的滤波模板，对配准后的像元整体进行滤波。
通过采用上述技术方案，配准和滤波有利于减少数据处理的时间，且提高数据的准确性，从而提高城市规划的效率和准确性。
可选的，所述根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息，包括：
识别出预处理后的二维热力图信息中与预设的像素值范围的边界值相差小于预设值的像元，将所述像元作为近边界像元，并把所述像元的坐标信息记录至预设的近边界像元统计表中；
根据预设的近边界像元统计表，基于两相邻的像素值范围之间的边界值，平均两个所述像素值范围的近边界像元个数；
将所述平均过程中涉及的近边界像元，记录为已变像元；
根据已变像元当前所属的预设的像素值范围对应的人口活动密度值，更改初次重构热力图信息中对应的像元的像素值，得到二次重构热力图信息。
通过采用上述技术方案，近边界像元和预设的近边界像元统计表的设置有利于比对两个相邻像素值范围内的近边界像元个数，以便于平均过程的快速实现，标记出已变像元，以便于后续对初次重构热力图信息进行修改，进而高效地获得二次重构热力图信息，且该二次重构热力图信息更为准确，从而提高城市规划的效率和准确性。
可选的，所述基于百度热力图的人口活动数量提取方法还包括：
根据二次重构热力图信息，构建三维热力图信息；
实时更新并显示三维热力图信息。
通过采用上述技术方案，三维热力图信息的设置有利于更直观地展示人口活动数量。
可选的，所述根据二次重构热力图信息，构建三维热力图信息，包括：
以二次重构热力图信息中的x轴和y轴作为三维坐标中的X轴和Y轴，以垂直于X轴和Y轴的方向为三维坐标中Z轴方向；
根据二次重构热力图信息中像元的坐标，将二次重构热力图信息中各个像元添加至三维坐标中，以二次重构热力图信息中像元的像素值作为对应像元在三维坐标中的Z轴坐标值；
以像元大小为底，像元的Z轴坐标值为高，构建各个像元的像元柱状数据；
为不同子区域内的像元柱状数据设置不同的颜色，得到三维热力图信息。
通过采用上述技术方案，有利于由二次重构热力图信息快速地获得三维热力图信息，且三维热力图信息更加直观，有利于展示数据，且便于分析。
可选的，在所述根据二次重构热力图信息，构建三维热力图信息，之后还包括：
记录各个子区域每日的人口活动数量；
根据各个子区域每日的人口活动数量，计算各个子区域的月均人口活动数量、年均人口活动数量、日增长率、月增长率和年增长率，并记录至预设的数据展示表中；
获取来自管理员输入的对应子区域的预警人口数量；
根据预设的数据展示表中数据，计算对应子区域的人口活动数量达到预警人口数量的剩余天数；
判断剩余天数是否小于预设天数，若是，则生成预警信息。
通过采用上述技术方案，有利于起到预警的作用，以便于管理员对城市规划作出调整。
第二方面，本申请公开一种基于百度热力图的人口活动数量提取系统，采用如下的技术方案：
热力图获取模块，获取百度热力图信息；
二维图建立模块，将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息；
信息预处理模块，对二维热力图信息进行预处理，所述预处理包括配准和滤波；
初次图重构模块，根据预设的像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系，对所述预处理后的二维热力图信息中各像元的像素值进行重新赋值，得到初次重构热力图信息；
二次图重构模块，根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息；
子区域划分模块，根据预设的子区域尺寸，将所述二次重构热力图信息划分为若干个子区域；
像元量计算模块，计算所述二次重构热力图信息内各子区域的每个像素值对应的像元数量；
人口数计算模块，根据所述各子区域的每个像素值对应的像元数量和像元大小值，计算各子区域的人口活动数量。
通过采用上述技术方案，直接通过百度热力图信息进行处理，得到初次重构热力图信息，提高了获取数据的效率和便捷性，然后进行校对，得到二次重构热力图信息，提高了数据的准确性，进而基于二次重构热力图信息得到各子区域的人口活动数量，从而高效地获得准确性较高的人口活动数量，从而提高城市规划的效率和准确性。
第三方面，本申请公开一种电子设备，采用如下的技术方案：
一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一项所述的基于百度热力图的人口活动数量提取方法的计算机程序。
第四方面，本申请公开一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述的任一项所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1. 直接通过百度热力图信息进行处理，得到初次重构热力图信息，提高了获取数据的效率和便捷性，然后进行校对，得到二次重构热力图信息，提高了数据的准确性，进而基于二次重构热力图信息得到各子区域的人口活动数量，从而高效地获得准确性较高的人口活动数量，从而提高城市规划的效率和准确性。
2. 近边界像元和预设的近边界像元统计表的设置有利于比对两个相邻像素值范围内的近边界像元个数，以便于平均过程的快速实现，标记出已变像元，以便于后续对初次重构热力图信息进行修改，进而高效地获得二次重构热力图信息，且该二次重构热力图信息更为准确，从而提高城市规划的效率和准确性。
3. 有利于由二次重构热力图信息快速地获得三维热力图信息，且三维热力图信息更加直观，有利于展示数据，且便于分析。
附图说明
图1是本申请实施例中一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法的方法流程图。
图2是本申请实施例中一种基于百度热力图的人口活动数量提取系统的模块连接图。
图3是本申请实施例中一种电子设备的结构连接图。
具体实施方式
以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。
参照图1，本申请公开一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法。
一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，包括：
S1，获取百度热力图信息。
具体的，导入百度热力图数据，使得服务器获取到百度热力图信息。
S2，将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息。
具体的，将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，使得百度热力图信息建立至二维坐标系中，确定百度热力图信息的每个像元在预设的二维坐标矩阵中的对应像元；百度热力图信息中的像元大小与二维坐标矩阵中的像元大小一致；将百度热力图信息的各个像元的像素值添加至预设的二维坐标矩阵的对应像元中。
S3，对二维热力图信息进行预处理。
预处理包括配准和滤波。配准是指将二维热力图信息中的全部像元整体移动，以便于像元整体与二维坐标系更适配。滤波是指通过滤波模板对二维热力图信息进行滤波处理。
具体的，将预设的二维坐标矩阵中赋有像素值的像元整体朝向坐标系原点移动，使得像元整体的其中一角靠近坐标系原点，移动完成后百度热力图信息中的像元与二维热力图信息中的像元仍然一一对应；采用均值滤波法，基于预设大小的滤波模板，对配准后的像元整体进行滤波。
其中，均值滤波的滤波模板大小可以是但不限于3乘3、5乘5和7乘7，具体根据二维热力图信息的总像元量决定，二维热力图信息的总像元量较多则选用较大的滤波模板，较小则选用较小的滤波模板。例如：二维热力图信息的总像元量为500个，则选用3乘3的滤波模板；二维热力图信息的总像元量为5000个，则选用5乘5的滤波模板；二维热力图信息的总像元量为50000个，则选用7乘7的滤波模板。
S4，根据预设的像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系，对预处理后的二维热力图信息中各像元的像素值进行重新赋值，得到初次重构热力图信息。
具体的，将范围为0-205的像素值分成对应的8个区间，像素值范围与人口活动密度值(人/万m2)之间的对应关系具体如下：像素值范围为0-59时，人口活动密度值为0；像素值范围为59-132时，人口活动密度值为5；像素值范围为132-138时，人口活动密度值为8；像素值范围为138-151时，人口活动密度值为10；像素值范围为151-163时，人口活动密度值为15；像素值范围为163-170时，人口活动密度值为30；像素值范围为170-179时，人口活动密度值为50；像素值范围为179-205时，人口活动密度值为60。以上述像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系为例，若预处理后的二维热力图信息中某一像元的像素值为50，重新赋值，使得该像元的像素值变为0。
S5，根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息。
具体的，识别出预处理后的二维热力图信息中与预设的像素值范围的边界值相差小于预设值的像元，将像元作为近边界像元，并把像元的坐标信息记录至预设的近边界像元统计表中；根据预设的近边界像元统计表，基于两相邻的像素值范围之间的边界值，平均两个像素值范围的近边界像元个数；将平均过程中涉及的近边界像元，记录为已变像元；根据已变像元当前所属的预设的像素值范围对应的人口活动密度值，更改初次重构热力图信息中对应的像元的像素值，得到二次重构热力图信息。
其中，像素值范围的边界值是指两相邻的像素值范围之间的界限值，即：间隔两个像素值范围的像素值，例如：像素值范围0-59和59-132的边界值为59，像素值范围59-132和132-138的边界值为132。
与边界值相差小于预设值中的预设值可以是但不限于5、6、7。例如：像素值范围0-59内存在像素值为53的像元和像素值为57的像元，且预设值为5，则像素值为57的像元为近边界像元。
预设的近边界像元统计表用于记录各个像素值范围内存在的近边界像元以及各个像素值范围内存在的近边界像元的个数。平均两个相邻像素值范围之间的近边界像元个数是指将对应数量的近边界像元向相邻像素值范围进行加值迁移，使得两个相邻像素值范围之间的对应同一边界值的近边界值像元个数相同或相差个数为一。例如：像素值范围0-59和像素值范围59-132对应边界值59的近边界像元为像素值55的像元、像素值57的像元、像素值58的像元和像素值63的像元，则像素值为57的像元为近边界像元，即：像素值范围0-59内的近边界像元个数为3，像素值范围59-132内的近边界像元个数为1，平均过程中需要将像素值范围0-59内的其中一个近边界像元通过增大像素值的方法迁移至像素值范围59-132内，优选的，对像素值范围0-59内像素值最大的近边界像元进行迁移，即：使像素值58的像元的像素值增大至60，则完成平均过程，平均过程后预设的近边界像元统计表也随之更新，而该变化的像元则被记录为已变像元。
S6，根据预设的子区域尺寸，将二次重构热力图信息划分为若干个子区域。
具体的，子区域尺寸是根据实际需要进行预先设置，但需要说明的是，子区域尺寸的设定考虑研究区域面积和数据处理效率两方面因素，子区域尺寸越小，划分得到的子区域越多，提取到的人口活动数量的数据精度越大，但同时会增加数据处理时间，反之子区域尺寸越大处理时间越短，但提取到的人口活动数量的数据精度越小。例如：按省份进行划分，通常将子区域尺寸设定为2000m×2000m，按城市进行划分，通常将子区域尺寸设定为700m×700m，按街道进行划分，通常将子区域大小设定为50m×50m。
S7，计算二次重构热力图信息内各子区域的每个像素值对应的像元数量。
S8，根据各子区域的每个像素值对应的像元数量和像元大小值，计算各子区域的人口活动数量。
具体的，将每个子区域内的每个像素值和与其对应的像元数量相乘并求和，然后与子区域对应的像元大小值相乘，即得到子区域的人口活动数量。例如：子区域内0、5、8、10、15、30、50、60共8个像素值(即人口活动密度值(人/万m2))对应的总像元个数分别为5000、10、0、200、180、0、0、0，像元大小值为200平方米，则该子区域的人口活动数量为(0×5000+5×10+8×0+10×200+15×180+30×0+50×0+60×0)×200/10000＝95人。
为了提取更直观的人口活动数量，上述的基于百度热力图的人口活动数量提取方法还包括：
S9，根据二次重构热力图信息，构建三维热力图信息。
具体的，以二次重构热力图信息中的x轴和y轴作为三维坐标中的X轴和Y轴，以垂直于X轴和Y轴的方向为三维坐标中Z轴方向；根据二次重构热力图信息中像元的坐标，将二次重构热力图信息中各个像元添加至三维坐标中，以二次重构热力图信息中像元的像素值作为对应像元在三维坐标中的Z轴坐标值；以像元大小为底，像元的Z轴坐标值为高，构建各个像元的像元柱状数据；为不同子区域内的像元柱状数据设置不同的颜色，得到三维热力图信息。
S9，之后还包括：
S91，记录各个子区域每日的人口活动数量。
S92，根据各个子区域每日的人口活动数量，计算各个子区域的月均人口活动数量、年均人口活动数量、日增长率、月增长率和年增长率，并记录至预设的数据展示表中。
具体的，月均人口活动数量需要至少连续记录30天的每日的人口活动数量才能计算，年均人口活动数量需要至少连续记录12个月的月均人口活动数量才能计算。预设的数据展示表中包含各个子区域的月均人口活动数量、年均人口活动数量、日增长率、月增长率和年增长率，以便于管理员观察并分析。
S93，获取来自管理员输入的对应子区域的预警人口数量。
具体的，管理员通过PC端或移动终端输入对应子区域的预警人口数量。
S94，根据预设的数据展示表中数据，计算对应子区域的人口活动数量达到预警人口数量的剩余天数。
具体的，基于管理员输入预警人口数量的当天的该子区域的人口活动数量，根据当时的日增长率进行计算，进而计算出对应子区域的人口活动数量达到预警人口数量的剩余天数。例如：当天的该子区域的人口活动数量为100人，当前日增长率为10%，预警人口数量为200人，则剩余天数为8天。
S95，判断剩余天数是否小于预设天数，若是，则生成预警信息。
具体的，预设天数可以是但不限于5天和10天。例如：预设天数为10天，剩余天数为8天，则生成预警信息，预警信息的表现形式可以是但不限于文字形式，并通过短信形式发送至对应管理员的移动终端。
S10，实时更新并显示三维热力图信息。
具体的，通过显示屏实时更新并显示三维热力图信息。
参照图2，本申请实施例还公开一种基于百度热力图的人口活动数量提取系统，包括：
热力图获取模块200，用于获取百度热力图信息；
二维图建立模块210，用于将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息；
信息预处理模块220，用于对二维热力图信息进行预处理，所述预处理包括配准和滤波；
初次图重构模块230，用于根据预设的像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系，对所述预处理后的二维热力图信息中各像元的像素值进行重新赋值，得到初次重构热力图信息；
二次图重构模块240，用于根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息；
子区域划分模块250，用于根据预设的子区域尺寸，将所述二次重构热力图信息划分为若干个子区域；
像元量计算模块260，用于计算所述二次重构热力图信息内各子区域的每个像素值对应的像元数量；
人口数计算模块270，用于根据所述各子区域的每个像素值对应的像元数量和像元大小值，计算各子区域的人口活动数量。
参照图3，本申请实施例还公开一种电子设备。
一种电子设备300，包括存储器310和处理器320，所述存储器310上存储有能够被处理器320加载并执行如上述任一项所述的基于百度热力图的人口活动数量提取方法的计算机程序。
当该计算机程序被处理器320执行时，执行以下步骤：
获取百度热力图信息；
将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息；
对二维热力图信息进行预处理，所述预处理包括配准和滤波；
根据预设的像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系，对所述预处理后的二维热力图信息中各像元的像素值进行重新赋值，得到初次重构热力图信息；
根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息；
根据预设的子区域尺寸，将所述二次重构热力图信息划分为若干个子区域；
计算所述二次重构热力图信息内各子区域的每个像素值对应的像元数量；
根据所述各子区域的每个像素值对应的像元数量和像元大小值，计算各子区域的人口活动数量。
可选的，本申请的实施例中，当计算机程序被处理器320运行时，执行以下步骤：
将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，使得百度热力图信息建立至二维坐标系中，确定百度热力图信息的每个像元在预设的二维坐标矩阵中的对应像元；所述百度热力图信息中的像元大小与二维坐标矩阵中的像元大小一致；
将百度热力图信息的各个像元的像素值添加至预设的二维坐标矩阵的对应像元中。
可选的，本申请的实施例中，当计算机程序被处理器320运行时，执行以下步骤：
将预设的二维坐标矩阵中赋有像素值的像元整体朝向坐标系原点移动，使得所述像元整体的其中一角靠近坐标系原点；
采用均值滤波法，基于预设大小的滤波模板，对配准后的像元整体进行滤波。
可选的，本申请的实施例中，当计算机程序被处理器320运行时，执行以下步骤：
识别出预处理后的二维热力图信息中与预设的像素值范围的边界值相差小于预设值的像元，将所述像元作为近边界像元，并把所述像元的坐标信息记录至预设的近边界像元统计表中；
根据预设的近边界像元统计表，基于两相邻的像素值范围之间的边界值，平均两个所述像素值范围的近边界像元个数；
将所述平均过程中涉及的近边界像元，记录为已变像元；
根据已变像元当前所属的预设的像素值范围对应的人口活动密度值，更改初次重构热力图信息中对应的像元的像素值，得到二次重构热力图信息。
可选的，本申请的实施例中，当计算机程序被处理器320运行时，执行以下步骤：
根据二次重构热力图信息，构建三维热力图信息；
实时更新并显示三维热力图信息。
通过采用上述技术方案，
可选的，本申请的实施例中，当计算机程序被处理器320运行时，执行以下步骤：
以二次重构热力图信息中的x轴和y轴作为三维坐标中的X轴和Y轴，以垂直于X轴和Y轴的方向为三维坐标中Z轴方向；
根据二次重构热力图信息中像元的坐标，将二次重构热力图信息中各个像元添加至三维坐标中，以二次重构热力图信息中像元的像素值作为对应像元在三维坐标中的Z轴坐标值；
以像元大小为底，像元的Z轴坐标值为高，构建各个像元的像元柱状数据；
为不同子区域内的像元柱状数据设置不同的颜色，得到三维热力图信息。
可选的，本申请的实施例中，当计算机程序被处理器320运行时，执行以下步骤：
记录各个子区域每日的人口活动数量；
根据各个子区域每日的人口活动数量，计算各个子区域的月均人口活动数量、年均人口活动数量、日增长率、月增长率和年增长率，并记录至预设的数据展示表中；
获取来自管理员输入的对应子区域的预警人口数量；
根据预设的数据展示表中数据，计算对应子区域的人口活动数量达到预警人口数量的剩余天数；
判断剩余天数是否小于预设天数，若是，则生成预警信息。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法的步骤，且能达到相同的效果。
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，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，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。
本申请中的处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集，调用存储在存储器内的数据，执行本申请的各种功能和处理数据。处理器可以为特定用途集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(Programmable LogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。
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。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，其特征在于，包括：
获取百度热力图信息；
将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息；
对二维热力图信息进行预处理，所述预处理包括配准和滤波；
根据预设的像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系，对所述预处理后的二维热力图信息中各像元的像素值进行重新赋值，得到初次重构热力图信息；
根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息；
根据预设的子区域尺寸，将所述二次重构热力图信息划分为若干个子区域；
计算所述二次重构热力图信息内各子区域的每个像素值对应的像元数量；
根据所述各子区域的每个像素值对应的像元数量和像元大小值，计算各子区域的人口活动数量。
2.根据权利要求1所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，其特征在于：所述将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息，包括：
将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，使得百度热力图信息建立至二维坐标系中，确定百度热力图信息的每个像元在预设的二维坐标矩阵中的对应像元；所述百度热力图信息中的像元大小与二维坐标矩阵中的像元大小一致；
将百度热力图信息的各个像元的像素值添加至预设的二维坐标矩阵的对应像元中。
3.根据权利要求2所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，其特征在于：所述对二维热力图信息进行预处理，所述预处理包括配准和滤波，包括：
将预设的二维坐标矩阵中赋有像素值的像元整体朝向坐标系原点移动，使得所述像元整体的其中一角靠近坐标系原点；
采用均值滤波法，基于预设大小的滤波模板，对配准后的像元整体进行滤波。
4.根据权利要求3所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，其特征在于：所述根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息，包括：
识别出预处理后的二维热力图信息中与预设的像素值范围的边界值相差小于预设值的像元，将所述像元作为近边界像元，并把所述像元的坐标信息记录至预设的近边界像元统计表中；
根据预设的近边界像元统计表，基于两相邻的像素值范围之间的边界值，平均两个所述像素值范围的近边界像元个数；
将所述平均过程中涉及的近边界像元，记录为已变像元；
根据已变像元当前所属的预设的像素值范围对应的人口活动密度值，更改初次重构热力图信息中对应的像元的像素值，得到二次重构热力图信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，其特征在于：所述基于百度热力图的人口活动数量提取方法还包括：
根据二次重构热力图信息，构建三维热力图信息；
实时更新并显示三维热力图信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，其特征在于：所述根据二次重构热力图信息，构建三维热力图信息，包括：
以二次重构热力图信息中的x轴和y轴作为三维坐标中的X轴和Y轴，以垂直于X轴和Y轴的方向为三维坐标中Z轴方向；
根据二次重构热力图信息中像元的坐标，将二次重构热力图信息中各个像元添加至三维坐标中，以二次重构热力图信息中像元的像素值作为对应像元在三维坐标中的Z轴坐标值；
以像元大小为底，像元的Z轴坐标值为高，构建各个像元的像元柱状数据；
为不同子区域内的像元柱状数据设置不同的颜色，得到三维热力图信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法，其特征在于：在所述根据二次重构热力图信息，构建三维热力图信息，之后还包括：
记录各个子区域每日的人口活动数量；
根据各个子区域每日的人口活动数量，计算各个子区域的月均人口活动数量、年均人口活动数量、日增长率、月增长率和年增长率，并记录至预设的数据展示表中；
获取来自管理员输入的对应子区域的预警人口数量；
根据预设的数据展示表中数据，计算对应子区域的人口活动数量达到预警人口数量的剩余天数；
判断剩余天数是否小于预设天数，若是，则生成预警信息。
8.一种基于百度热力图的人口活动数量提取系统，其特征在于，包括：
热力图获取模块，用于获取百度热力图信息；
二维图建立模块，用于将百度热力图信息投影至预设的二维坐标矩阵，得到二维热力图信息；
信息预处理模块，用于对二维热力图信息进行预处理，所述预处理包括配准和滤波；
初次图重构模块，用于根据预设的像素值范围与人口活动密度值之间的对应关系，对所述预处理后的二维热力图信息中各像元的像素值进行重新赋值，得到初次重构热力图信息；
二次图重构模块，用于根据预设的校对算法，对初次重构热力图信息进行校对，得到二次重构热力图信息；
子区域划分模块，用于根据预设的子区域尺寸，将所述二次重构热力图信息划分为若干个子区域；
像元量计算模块，用于计算所述二次重构热力图信息内各子区域的每个像素值对应的像元数量；
人口数计算模块，用于根据所述各子区域的每个像素值对应的像元数量和像元大小值，计算各子区域的人口活动数量。
9.一种电子设备，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7任一项所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法的计算机程序。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7任一项所述的一种基于百度热力图的人口活动数量提取方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111361304.7A CN114037603B (zh) | 2021-11-17 | 2021-11-17 | 基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111361304.7A CN114037603B (zh) | 2021-11-17 | 2021-11-17 | 基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114037603A true CN114037603A (zh) | 2022-02-11 |
| CN114037603B CN114037603B (zh) | 2022-07-29 |
Family
ID=80137938
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111361304.7A Active CN114037603B (zh) | 2021-11-17 | 2021-11-17 | 基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114037603B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115880323A (zh) * | 2023-02-17 | 2023-03-31 | 长沙中联重科环境产业有限公司 | 一种热成像定位的区域密度人口的绿化环保方法及设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103336783A (zh) * | 2012-05-11 | 2013-10-02 | 南京大学 | 联合泰森多边形与反距离加权的密度图制图方法 |
| CN106991576A (zh) * | 2016-01-20 | 2017-07-28 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种地理区域的热力展现方法和装置 |
| CN111125490A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-05-08 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 基于百度热力图的人口活动数量提取方法、装置及介质 |
| CN111369657A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-07-03 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 三维热力图的生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111695045A (zh) * | 2019-03-14 | 2020-09-22 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种热力图展示、热力数据通知的方法及装置 |
-
2021
- 2021-11-17 CN CN202111361304.7A patent/CN114037603B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103336783A (zh) * | 2012-05-11 | 2013-10-02 | 南京大学 | 联合泰森多边形与反距离加权的密度图制图方法 |
| CN106991576A (zh) * | 2016-01-20 | 2017-07-28 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种地理区域的热力展现方法和装置 |
| CN111695045A (zh) * | 2019-03-14 | 2020-09-22 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种热力图展示、热力数据通知的方法及装置 |
| CN111125490A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-05-08 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 基于百度热力图的人口活动数量提取方法、装置及介质 |
| CN111369657A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-07-03 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 三维热力图的生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| YUNJIAO ZHOU: "Spatial-Temporal Dynamics of Population Aggregation during the Spring Festival Based on Baidu Heat Map in Central Area of Chengdu City, China", 《MODERN APPLIED SCIENCE》 * |
| 卢健等: "Web地图热力图原理及应用", 《科技创新与应用》 * |
| 张海林: "基于百度热力图的人口活动数量提取与规划应用", 《城市交通》 * |
| 黄庆坤: "土地规划与城市规划的统筹关系探讨", 《科技创新与应用》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115880323A (zh) * | 2023-02-17 | 2023-03-31 | 长沙中联重科环境产业有限公司 | 一种热成像定位的区域密度人口的绿化环保方法及设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114037603B (zh) | 2022-07-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2015027953A1 (en) | Method, apparatus and terminal device for dynamic image processing | |
| CN114037603B (zh) | 基于百度热力图的人口活动数量提取方法、系统及介质 | |
| CN110428504B (zh) | 文本图像合成方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111125490A (zh) | 基于百度热力图的人口活动数量提取方法、装置及介质 | |
| CN104299241A (zh) | 基于 Hadoop 的遥感图像显著性目标检测方法及系统 | |
| CN114998097A (zh) | 图像对齐方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN115482522A (zh) | 飞机结构件转角特征识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114187602A (zh) | 一种房产证明材料内容识别方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN112346725A (zh) | 页面设计方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110598196A (zh) | 一种缺失外边框的表格数据提取方法、装置和存储介质 | |
| CN111951268B (zh) | 颅脑超声图像并行分割方法及装置 | |
| CN112418196A (zh) | 人群数量预测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN111914046A (zh) | 标的坐落图的生成方法、装置及计算机设备 | |
| CN108564637B (zh) | 几何模型排布方法及装置 | |
| CN112527867B (zh) | 一种非农就业岗位供给能力识别方法，存储装置，及服务器 | |
| CN115116052A (zh) | 一种果园荔枝识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114677468A (zh) | 基于逆向建模的模型修正方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN109063601A (zh) | 唇纹检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112767424A (zh) | 一种基于室内三维点云空间自动剖分方法 | |
| CN111178202B (zh) | 目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113744380A (zh) | 一种地理大数据三维可视化渲染方法 | |
| CN115100081B (zh) | Lcd显示屏灰阶图像增强方法、装置、设备及存储介质 | |
| US20220092759A1 (en) | Comparison method and modeling method for chip product, device and storage medium | |
| CN116385652B (zh) | 一种参数化几何多线程离散方法及系统 | |
| CN114756633A (zh) | 地图信息更新方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |