本申请涉及一种骑行人数检测方法、目标特征序列确定方法及装置。所述骑行人数检测方法包括：对目标车辆数据进行特征提取，得到待处理特征序列；根据各个目标特征序列对所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列；各个所述目标特征序列分别与预先设置的各个行为姿态对应；根据所述目标行为姿态序列确定骑行人数。采用本方法可以获取到上车、下车、有人以及无人的行为姿态，从而可以根据目标行为姿态序列确定骑行人数。姿态序列确定骑行人数。姿态序列确定骑行人数。
【技术实现步骤摘要】
骑行人数检测方法、目标特征序列确定方法及装置
[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种骑行人数检测方法、目标特征序列确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着经济的发展，人们的出行方式变得多元化，例如共享单车出行等等，给民众的出行带来了极大便利。
[0003]鞍座是自行车的重要部件之一，用于为骑行者提供骑行时臀部的支撑，然而因为种种不规范的骑行行为，例如骑行人数超过额定人数等等，造成了一定的安全隐患。
[0004]为此，急需一种能够准确识别骑行人数的方法，以便于增强骑行的安全，减少安全隐患。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确地识别骑行人数的骑行人数检测方法、目标特征序列确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供一种骑行人数检测方法，所述方法包括：对目标车辆数据进行特征提取，得到待处理特征序列；根据各个目标特征序列对所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列；各个所述目标特征序列分别与预先设置的各个行为姿态对应；根据所述目标行为姿态序列确定骑行人数。
[0007]在其中一个实施例中，所述对所述目标车辆数据进行特征提取，得到待处理特征序列，包括：获取各个传感器对应的标准电平特征；将每一传感器采集的所述目标车辆数据与对应的所述标准电平特征进行比对，得到每一传感器对应的待处理特征序列。
[0008]在其中一个实施例中，所述将根据各个目标特征序列对所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列，包括：获取所述行为姿态对应的目标特征序列组合，所述目标特征序列组合包括分别与各个传感器对应的目标特征序列；根据所述目标特征序列分别对各个传感器对应的所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列；所述目标行为姿态序列中的行为姿态包括上车、下车、落座和无人。
[0009]在其中一个实施例中，所述方法还包括：通过直接存储器获取车辆传感器所采集的初始车辆数据，并对所述初始车辆数据进行预处理，所述预处理包括降噪处理和平滑处理中至少一种；
根据预设窗口和步长从处理后的初始车辆数据中，获取目标车辆数据。
[0010]在其中一个实施例中，所述对所述目标车辆数据进行特征提取，得到待处理特征序列之前，还包括：获取补偿数据，所述补偿数据是根据所述目标车辆数据的波动情况的变化生成的；通过所述补偿数据对所述目标车辆数据进行补偿。
[0011]在其中一个实施例中，所述根据各个目标特征序列对所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列之前，还包括：获取模型准确率要求；获取与所述模型准确率要求对应的目标特征序列。
[0012]第二方面，本申请还提供一种目标特征序列确定方法，所述方法包括：获取初始特征序列以及样本数据；对所述样本数据进行特征提取，得到样本特征序列；根据所述初始特征序列对所述样本特征序列进行检测，得到样本行为姿态序列；将所述样本行为姿态序列与实际行为姿态序列进行比对，得到模型准确率；根据所述模型准确率调整所述初始特征序列，并继续执行根据所述初始特征序列对所述样本特征序列进行检测得到样本行为姿态序列的步骤，直至所述模型准确率满足预设要求时，将所述模型准确率满足预设要求时的初始特征序列作为目标特征序列。
[0013]第三方面，本申请还提供一种骑行人数检测装置，所述装置包括：第一特征提取模块，用于对目标车辆数据进行特征提取，得到待处理特征序列；第一检测模块，用于根据各个目标特征序列对所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列；各个所述目标特征序列分别与预先设置的各个行为姿态对应；骑行人数确定模块，用于根据所述目标行为姿态序列确定骑行人数。
[0014]第四方面，本申请还提供一种目标特征序列确定装置，所述目标特征序列确定装置包括：样本数据获取模块，用于获取初始特征序列以及样本数据；第二特征提取模块，用于对所述样本数据进行特征提取，得到样本特征序列；第二检测模块，用于根据所述初始特征序列对所述样本特征序列进行检测，得到样本行为姿态序列；比对模块，用于将所述样本行为姿态序列与实际行为姿态序列进行比对，得到模型准确率；目标特征序列获取模块，用于根据所述模型准确率调整所述初始特征序列，并继续执行根据所述初始特征序列对所述样本特征序列进行检测得到样本行为姿态序列的步骤，直至所述模型准确率满足预设要求时，将所述模型准确率满足预设要求时的初始特征序列作为目标特征序列。
[0015]第五方面，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一个实施例中所述的方法的步骤。
[0016]第六方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述
计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中所述的方法的步骤。
[0017]第七方面，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中所述的方法的步骤。
[0018]上述骑行人数检测方法、目标特征序列确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过对目标车辆数据进行特征提取以得到待处理特征序列，后续再根据各个行为姿态对应的目标特征序列对待处理特征序列进行检测，从而得到目标行为姿态序列，这样就可以获取到上车、下车、有人以及无人的行为姿态，从而可以根据目标行为姿态序列确定骑行人数，实现准确的获取骑行人数，可以增强骑行的安全，减少安全隐患。
附图说明
[0019]图1为一个实施例中骑行人数检测方法的应用环境图；图2为一个实施例中骑行人数检测方法的流程示意图；图3为一个实施例中的目标车辆数据的信号图；图4为一个实施例中的数据获取步骤的流程图；图5为一个实施例中目标特征序列确定方法的流程示意图；图6为另一个实施例中骑行人数检测方法的流程示意图；图7为另一个实施例中目标特征序列确定方法的流程示意图；图8为一个实施例中骑行人数检测装置的结构框图；图9为一个实施例中目标特征序列确定装置的结构框图；图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0020]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0021]本申请实施例提供的骑行人数检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，目标设备100通过与外部设备200通信，其中目标设备100可以读取外部设备200所采集的数据。目标设备100包括直接存储器（DMA，DirectMemoryAccess）102、内存104以及中央处理器（CPU，Central Processing Unit）106，其中直接存储器102将数据传输至当前空白缓存区中进行存储，以车辆的鞍座数据采集为例进行说明，其中外部设备本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种骑行人数检测方法，其特征在于，所述方法包括：对目标车辆数据进行特征提取，得到待处理特征序列；根据各个目标特征序列对所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列；各个所述目标特征序列分别与预先设置的各个行为姿态对应；根据所述目标行为姿态序列确定骑行人数。2.根据权利要求1所述的骑行人数检测方法，其特征在于，所述对目标车辆数据进行特征提取，得到待处理特征序列，包括：获取各个传感器对应的标准电平特征；将每一传感器采集的目标车辆数据与对应的所述标准电平特征进行比对，得到每一传感器对应的待处理特征序列。3.根据权利要求2所述的骑行人数检测方法，其特征在于，所述将根据各个目标特征序列对所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列，包括：获取所述行为姿态对应的目标特征序列组合，所述目标特征序列组合包括分别与各个传感器对应的目标特征序列；根据所述目标特征序列分别对各个传感器对应的所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列；所述目标行为姿态序列中的行为姿态包括上车、下车、落座和无人。4.根据权利要求1所述的骑行人数检测方法，其特征在于，所述方法还包括：通过直接存储器获取车辆传感器所采集的初始车辆数据，并对所述初始车辆数据进行预处理，所述预处理包括降噪处理和平滑处理中至少一种；根据预设窗口和步长从处理后的初始车辆数据中，获取目标车辆数据。5.根据权利要求1至4任意一项所述的骑行人数检测方法，其特征在于，所述对目标车辆数据进行特征提取，得到待处理特征序列之前，还包括：获取补偿数据，所述补偿数据是根据所述目标车辆数据的波动情况的变化生成的；通过所述补偿数据对所述目标车辆数据进行补偿。6.根据权利要求1所述的骑行人数检测方法，其特征在于，所述根据各个目标特征序列对所述待处理特征序列进行检测，得到目标行为姿态序列之前，还包括：获取模型准确率要求；获取与所述模型准确率要求对应的目标特征序列。7.一种目标特征序列确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆伟，朱发展，钱光耀，杨剑，
申请(专利权)人：北京阿帕科蓝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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