人群态势获取方法、装置、存储介质及系统制造方法及图纸

本申请公开了一种人群态势获取方法、装置、存储介质及系统。其中，该方法包括：在目标视频采集区域范围内确定第一区域范围和第二区域范围，其中，第一区域范围为盲区范围，第二区域范围为非盲区范围；获取第一区域范围关联的时空感知信息；基于时空感知信息预测第一区域范围的第一人群态势；利用第一人群态势和第二区域范围的第二人群态势，获取目标视频采集区域范围的目标人群态势。本申请解决了现有技术中为实现人群态势全域感知，通过增设视频采集硬件减少视频采集盲区，导致的成本增加但效果不理想的技术问题。果不理想的技术问题。果不理想的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
人群态势获取方法、装置、存储介质及系统


[0001]本申请涉及人工智能仿真领域，具体而言，涉及一种人群态势获取方法、装置、存储介质及系统。

技术介绍

[0002]在对大流量人群的精准管控中，对人群态势进行全域视频采集和感知预测成为关键环节。然而，在实际情况中，因为树木、建筑物等物体的存在，人群被遮挡的情况会普遍发生，导致视频采集感知设备存在视野盲区，人群态势的全域感知变得困难。对此，本领域的技术人员不断尝试各种解决视频采集视野盲区问题的方法。
[0003]现有方案中，常见的减少视频采集视野盲区的方法是在视频采集区域安装更多的硬件设备。然而，这种方法的缺陷在于：更多的硬件设备导致更高的成本，并且，通过增加硬件设备仍然无法完全解决由视频采集视野盲区导致的无法进行人群态势全域感知的问题。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种人群态势获取方法、装置、存储介质及系统，以至少解决现有技术中为实现人群态势全域感知，通过增设视频采集硬件减少视频采集盲区，导致的成本增加但效果不理想的技术问题。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种人群态势获取方法，包括：在目标视频采集区域范围内确定第一区域范围和第二区域范围，其中，第一区域范围为盲区范围，第二区域范围为非盲区范围；获取第一区域范围关联的时空感知信息；基于时空感知信息预测第一区域范围的第一人群态势；利用第一人群态势和第二区域范围的第二人群态势，获取目标视频采集区域范围的目标人群态势。
[0007]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种人群态势获取方法，包括：接收来自于客户端的视频采集图像，其中，视频采集图像显示的内容包括：目标视频采集区域范围；基于视频采集图像，在目标视频采集区域范围内确定第一区域范围和第二区域范围，获取第一区域范围关联的时空感知信息，基于时空感知信息预测第一区域范围的第一人群态势，以及利用第一人群态势和第二区域范围的第二人群态势获取目标视频采集区域范围的目标人群态势，其中，第一区域范围为盲区范围，第二区域范围为非盲区范围；将目标人群态势反馈至客户端。
[0008]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种人群态势获取装置，包括：确定模块，用于在目标视频采集区域范围内确定第一区域范围和第二区域范围，其中，第一区域范围为盲区范围，第二区域范围为非盲区范围；第一获取模块，用于获取第一区域范围关联的时空感知信息；预测模块，用于基于时空感知信息预测第一区域范围的第一人群态势；第二获取模块，用于利用第一人群态势和第二区域范围的第二人群态势，获取目标视频采集区域范围的目标人群态势。
[0009]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，上述存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述存储介质所在设备执行任意一项上述的人群态势获取方法。
[0010]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种人群态势获取系统，包括：处理器；以及存储器，与上述处理器连接，用于为上述处理器提供处理以下处理步骤的指令：在目标视频采集区域范围内确定第一区域范围和第二区域范围，其中，第一区域范围为盲区范围，第二区域范围为非盲区范围；获取第一区域范围关联的时空感知信息；基于时空感知信息预测第一区域范围的第一人群态势；利用第一人群态势和第二区域范围的第二人群态势，获取目标视频采集区域范围的目标人群态势。
[0011]在本申请实施例中，在目标视频采集区域范围内确定第一区域范围和第二区域范围，其中，第一区域范围为盲区范围，第二区域范围为非盲区范围；通过获取第一区域范围关联的时空感知信息，并且基于时空感知信息预测第一区域范围的第一人群态势，利用第一人群态势和第二区域范围的第二人群态势，得到目标视频采集区域范围的目标人群态势。
[0012]容易注意到的是，通过本申请实施例，根据盲区范围内人群与非盲区范围内人群的交互规律，可以利用仿真推演的方式，间接感知盲区范围内人群的态势。将盲区范围与非盲区范围内的人群态势相结合，得到视频采集范围内的全域人群态势。
[0013]由此，本申请实施例达到了通过仿真估计算法预测视频采集盲区的人群态势进而得到全域人群态势的目的，从而实现了无需增设视频采集硬件即能够对人群态势进行全域感知的技术效果，进而解决了现有技术中为实现人群态势全域感知，通过增设视频采集硬件减少视频采集盲区，导致的成本增加但效果不理想的技术问题。
附图说明
[0014]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0015]图1示出了一种用于实现人群态势获取方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
[0016]图2是根据本申请实施例的一种人群态势获取方法的流程图；
[0017]图3是根据本申请实施例的一种可选的人群态势获取方法的流程图；
[0018]图4是根据本申请实施例的另一种人群态势获取方法的流程图；
[0019]图5是根据本申请实施例的一种在云端服务器进行人群态势获取的示意图；
[0020]图6是根据本申请实施例的一种人群态势获取装置的结构示意图；
[0021]图7是根据本申请实施例的另一种计算机终端的结构框图。
具体实施方式
[0022]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范
围。
[0023]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0024]首先，在对本申请实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：
[0025]人群态势：指人群运动中，人群中包含的每个行人的状态，以及人群运动的整体状态，常用的人群态势参数有人群密度人群的行人数量等。态势感知：是指在特定时空下，对动态环境中各元素或对象的感知、理解以及对未来状态的预测。
[0026]实施例1
[0027]根据本申请实施例，还提供了一种人群态势获取方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人群态势获取方法，其特征在于，包括：在目标视频采集区域范围内确定第一区域范围和第二区域范围，其中，所述第一区域范围为盲区范围，所述第二区域范围为非盲区范围；获取所述第一区域范围关联的时空感知信息；基于所述时空感知信息预测所述第一区域范围的第一人群态势；利用所述第一人群态势和所述第二区域范围的第二人群态势，获取所述目标视频采集区域范围的目标人群态势。2.根据权利要求1所述的人群态势获取方法，其特征在于，在所述目标视频采集区域范围内确定所述第一区域范围和所述第二区域范围包括：对所述目标视频采集区域范围进行划分，得到多个单位区域；对第一预设时间范围进行划分，得到多个时间片段；在所述多个时间片段中每个时间片段，依次对所述多个单位区域中每个单位区域内的人群数量进行统计，得到统计结果；基于所述统计结果确定所述第一区域范围和所述第二区域范围。3.根据权利要求2所述的人群态势获取方法，其特征在于，基于所述统计结果确定所述第一区域范围和所述第二区域范围包括：基于所述统计结果从所述多个单位区域中分别确定第一单位区域和第二单位区域，其中，所述第一单位区域在所述多个时间片段的部分或全部连续时间片段上的人群数量持续为空，所述第二单位区域是所述多个单位区域中除所述第一单位区域之外的其余单位区域；利用所述第一单位区域确定所述第一区域范围，以及利用所述第二单位区域确定所述第二区域范围。4.根据权利要求1所述的人群态势获取方法，其特征在于，获取所述第一区域范围关联的所述时空感知信息包括：估计位于所述第二区域范围内的人群在第二预设时间范围内的初始运动方向，其中，所述第二预设时间范围为预设历史时间范围；利用所述初始运动方向预测所述人群在第三预设时间范围内的运动轨迹，得到所述时空感知信息，其中，所述第三预设时间范围为预设未来时间范围，所述运动轨迹为未来运动轨迹。5.根据权利要求4所述的人群态势获取方法，其特征在于，估计位于所述第二区域范围内的人群在所述第二预设时间范围内的所述初始运动方向包括：利用第一神经网络模型对多个第一位置进行分析，确定第二位置，其中，所述第一神经网络模型使用多组数据通过机器学习训练得到，所述多组数据中的每组数据均包括：多个采样时刻的行人位置和人群流量数据，所述多个第一位置为位于所述第二区域范围内的人群中每个行人的在多个历史时刻对应的多个连续历史位置，所述第二位置为位于所述第二区域范围内的人群中每个行人在所述多个历史时刻之后下一个时刻的位置；采用第三位置与所述第二位置确定所述初始运动方向，其中，所述第三位置是与所述第二位置相邻的前一个时刻对应的所述第一位置。6.根据权利要求4所述的人群态势获取方法，其特征在于，利用所述初始运动方向预测
所述人群在所述第三预设时间范围内的运动轨迹，得到所述时空感知信息包括：利用第二神经网络模型对多个第四位置进行分析，确...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏龙，魏振勇，余正旭，金仲明，周昌，黄建强，华先胜，郭鑫，
申请(专利权)人：阿里巴巴达摩院杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：