一种行人位置预测方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种行人位置预测方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取被预测行人的位置轨迹信息，位置轨迹信息包括被预测行人不同时刻的位置信息；根据位置轨迹信息，确定被预测行人的运动模式轨迹，其中，运动模式轨迹包括被预测行人在不同时段经过的兴趣点(Point of Interest，POI)区域，POI区域表示被访问频次达到预设条件的区域；从预先保存的多个历史模式轨迹中，查找与运动模式轨迹匹配的匹配历史模式轨迹，其中，历史模式轨迹包括历史行人在不同时段经过的POI区域；根据匹配历史模式轨迹，通过马尔科夫预测方式，预测被预测行人的位置。如此能够提高预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种行人位置预测方法、装置及设备
本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种室内环境中行人位置预测方法、装置及设备。
技术介绍
随着国内经济水平的持续发展，购物和出行在人们日常生活的场景中的占比逐渐增高。机场、车站、商场等大型室内场景长时间保持着较大的人流量，行人与商铺之间的关系，一般只有两种关系，一种是行人主动前往其所感兴趣的商铺的强关系，另一种是商铺广播式向行人散布广告的弱关系。弱关系中，商铺对行人缺乏精准推送，导致商铺在买卖环境中处于劣势，无法主动与行人建立强关系。如果对室内行人移动趋势进行预测，可以帮助商铺及时发现潜在的客户对象，实现精准推送广告服务或者优惠政策等信息。另外，在公共安全方面，近年来被爆出多次因人群密度过大导致的拥挤、踩踏事故的发生，几乎每次事故都会造成多人死伤的严重后果，如果对室内行人运动趋势进行预测，可以及时判别室内区域的人群密度，提早发现潜在可能会聚集形成的高人群密度区域，提前发布预警等措施，避免踩踏事故等悲剧的发生。此外，在机场、车站等地区，对于室内行人的导航服务很多情况是需要提供所需时间尽可能短的路线，方便乘客赶往安检口或者检票口，而相较于室外，室本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行人位置预测方法，其特征在于，包括：获取被预测行人的位置轨迹信息，所述位置轨迹信息包括所述被预测行人不同时刻的位置信息；根据所述位置轨迹信息，确定所述被预测行人的运动模式轨迹，其中，所述运动模式轨迹包括所述被预测行人在不同时段经过的兴趣点POI区域，所述POI区域表示被访问频次达到预设条件的区域；从预先保存的多个历史模式轨迹中，查找与所述运动模式轨迹匹配的匹配历史模式轨迹，其中，所述历史模式轨迹包括历史行人在不同时段经过的所述POI区域；根据所述匹配历史模式轨迹，通过马尔科夫预测方式，预测所述被预测行人的位置。

【技术特征摘要】
1.一种行人位置预测方法，其特征在于，包括：获取被预测行人的位置轨迹信息，所述位置轨迹信息包括所述被预测行人不同时刻的位置信息；根据所述位置轨迹信息，确定所述被预测行人的运动模式轨迹，其中，所述运动模式轨迹包括所述被预测行人在不同时段经过的兴趣点POI区域，所述POI区域表示被访问频次达到预设条件的区域；从预先保存的多个历史模式轨迹中，查找与所述运动模式轨迹匹配的匹配历史模式轨迹，其中，所述历史模式轨迹包括历史行人在不同时段经过的所述POI区域；根据所述匹配历史模式轨迹，通过马尔科夫预测方式，预测所述被预测行人的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，多个历史模式轨迹分别为针对每个历史行人的位置轨迹信息确定的；预先保存所述历史模式轨迹，包括：针对每个历史行人，获取该历史行人的位置轨迹信息；根据该历史行人的位置轨迹信息，确定在预设时间范围内该历史行人所处的位置不变的位置为第一停留点；根据基于密度的聚类算法，对所述第一停留点进行聚类，并将聚类得到的类簇确定为所述POI区域；将每个第一停留点映射至所述POI区域，得到该历史行人对应的所述历史模式轨迹；保存所述历史模式轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置轨迹信息，确定所述被预测行人的运动模式轨迹，包括：根据所述被预测行人的位置轨迹信息，确定在预设时间范围内所述被预测行人所处的位置不变的位置为第二停留点；将每个第二停留点映射至所述POI区域，得到所述运动模式轨迹。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预先保存的多个历史模式轨迹中，查找与所述运动模式轨迹匹配的匹配历史模式轨迹，包括：根据欧式距离计算方式，分别计算所述运动模式轨迹与多个历史模式轨迹的第一相似度；按照所述第一相似度从高到低的顺序，选取预设数量个历史模式轨迹，作为初选历史模式轨迹；根据最长公共子序列LCS计算方式，计算所述运动模式轨迹与所述初选历史模式轨迹的第二相似度；按照所述第二相似度从高到低的顺序，选取预设数量个所述初选历史模式轨迹，作为所述匹配历史模式轨迹。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配历史模式轨迹，通过马尔科夫预测方式，预测所述被预测行人的位置，包括：确定所述匹配历史模式轨迹中包括的候选POI区域；根据所述候选POI区域，通过二阶马尔科夫预测公式，计算所述被预测行人移动至不同所述候选POI区域的概率；确定所述概率满足条件时对应的所述候选POI区域、为预测的所述被预测行人的位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述运动模式轨迹包括的所述POI区域，由包括所述被预测行人的运动状态信息的POI区域模型组成；所述匹配历史模式轨迹包括的所述POI区域，由包括历史行人的运动状态信息的POI区域模型组成；所述确定所述概率满足条件时对应的所述候选POI区域、为预测的所述被预测行人的位置，包括：当所述概率最高时对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓中亮，林乐轩，刘雯，王玮，闫小涵，焦继超，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11