本发明专利技术涉及走失寻回技术领域，公开一种旅游景区走失寻回方法、系统、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取景区内各个监控区域的监控图像，识别监控图像中当前目标游客的特征信息，确定识别有当前目标游客的监控图像所对应的监控区域；根据当前目标游客出现在监控区域的时序和景区路径网络预测当前目标游客的行动路径，通过当前目标游客在监控图像中的行进状态筛选出优势路径，根据筛选得到的若干条优势路径推断当前目标游客的逗留区域。本发明专利技术通过对景区内监控图像的目标游客进行识别，获取该游客出现在监控区域的时序，客观预测目标游客的行动路径以及主观判断目标游客的优势路径，推断其逗留区域，寻回失踪游客。寻回失踪游客。寻回失踪游客。
【技术实现步骤摘要】
旅游景区走失寻回方法、系统、设备及计算机存储介质
[0001]本专利技术涉及走失寻回
，尤其是一种旅游景区走失寻回方法、系统、设备及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]当前旅游产业发展迅速，景区的游客数量日益增加。儿童游客在景区走失的事件屡见报端。我国景区普遍存在信息化水平较低的问题，在儿童走失的情况下往往采用广播的方式来寻人，这种方法速度慢，效果差，无法快速准确的定位走失的儿童，不能满足游客的需求。
[0003]现有技术中，出现了一些带卫星定位功能的智能可穿戴设备，已实现走失报警，但是这种设备往往只是私人购买后使用，不能很好解决景区儿童走失的问题。当前只有极少部分景区提供智能可穿戴设备，这种产品的明显缺点就是游客携带不方便，对于景区来说成本高，投入大，需要游客支付相关押金才能使用，易损坏导致难以普及，因此真正投入使用的景区相对很少使用，价值不高，无法得到普及。另外，有些景区使用旅游指引旗，指引旗上设有显眼的特征，让导游容易找到旅客的位置，一定程度上解决了带领游客游览时不方便管理，游客易走散的问题，但是指引旗比较大且携带不方面，而且在旅游时携带旗子不美观，很多旅游团的人员不愿意携带。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一种旅游景区走失寻回方法、系统、设备及计算机存储介质，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
[0005]第一方面，提供一种旅游景区走失寻回方法，包括以下步骤：
[0006]获取景区内各个监控区域的监控图像，识别监控图像中当前目标游客的特征信息，确定识别有当前目标游客的监控图像所对应的监控区域；
[0007]根据当前目标游客出现在监控区域的时序和景区路径网络预测当前目标游客的行动路径，通过当前目标游客在监控图像中的行进状态筛选出优势路径，根据筛选得到的若干条优势路径推断当前目标游客的逗留区域。
[0008]在其中一个实施例中，所述根据当前目标游客出现在监控区域的时序和景区路径网络预测当前目标游客的行动路径，具体包括以下步骤：
[0009]抽取历史目标游客在各个监控区域内行进至下一相邻路径的数据；
[0010]在历史目标游客经过的每个监控区域构建随机概率后缀树，计算当前监控区域的每一相邻路径的经验概率，当经验概率大于预设经验阈值时，将对应的相邻路径添加到随机概率后缀树，作为随机概率后缀树根节点的子节点；
[0011]根据当前目标游客出现在监控区域的时序，检查当前目标游客最后一次出现的监控区域是否存在随机概率后缀树，若存在，基于该随机概率后缀树的子节点获取当前目标游客的行动路径。
[0012]在其中一个实施例中，所述通过当前目标游客在监控图像中的行进状态筛选出优势路径，具体包括以下步骤：
[0013]提取监控图像中当前目标游客的情感特征和行进特征；
[0014]使用情感特征和行进特征按照时序递进方式预测当前目标游客的行进状态，根据预测的行进状态判断当前目标游客所选择的行动路径和行进规律。
[0015]在其中一个实施例中，所述使用情感特征和行进特征按照时序递进方式预测当前目标游客的行进状态的具体方式为：
[0016]x
n+1
+y
n+1
＝k1(x1+y1)+k2(x2+y2)+...k
n
(x
n
+y
n
)；
[0017]其中，x1、x2...x
n
、x
n+1
分别表示第1、2...n、n+1时刻的情感特征参数，y1、y2...y
n
、y
n+1
分别表示第1、2...n、n+1时刻的行进特征参数，k1、k2...k
n
分别表示第1、2...n时刻的加权运算参数。
[0018]在其中一个实施例中，所述根据筛选得到的若干条优势路径推断当前目标游客的逗留区域，具体包括以下步骤：
[0019]以当前目标旅客最后一次出现的监控区域为起点，基于预设的区域阈值在筛选得到的优势路径的辐射范围内选定当前目标游客的逗留区域，根据当前目标游客在监控图像中的行进状态在逗留区域内选定关键逗留区域。
[0020]在其中一个实施例中，所述旅游景区走失寻回方法还包括以下步骤：
[0021]控制无人机到达当前目标游客的逗留区域内进行拍摄，获取无人机拍摄的航拍图像，从航拍图像中识别当前目标游客，直至监控区域的监控图像内再次出现该当前目标游客。
[0022]在其中一个实施例中，所述旅游景区走失寻回方法还包括以下步骤：
[0023]获取景区附近基站对景区内终端的定位信息；
[0024]根据当前目标游客在各个监控区域的逗留时序和逗留轨迹，筛查与当前目标游客的历史位置相匹配的终端，判别为当前目标游客的携带终端。
[0025]第二方面，提供一种旅游景区走失寻回系统，包括：
[0026]识别模块，用于获取景区内各个监控区域的监控图像，识别监控图像中当前目标游客的特征信息，确定识别有当前目标游客的监控图像所对应的监控区域；
[0027]预测模块，用于根据当前目标游客出现在监控区域的时序和景区路径网络预测当前目标游客的行动路径，通过当前目标游客在监控图像中的行进状态筛选出优势路径，根据筛选得到的若干条优势路径推断当前目标游客的逗留区域。
[0028]第三方面，提供一种计算机设备，包括：
[0029]存储器，存储有计算机程序；
[0030]处理器，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的旅游景区走失寻回方法。
[0031]第四方面，提供一种计算机存储介质，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第一方面所述的旅游景区走失寻回方法。
[0032]本专利技术的有益效果：通过对景区内监控图像的目标游客进行识别，获取该游客出现在监控区域的时序，客观预测目标游客的行动路径以及主观判断目标游客的优势路径，推断其逗留区域，可以在游客不佩戴定位终端和旗帜的情况下寻回失踪游客。
附图说明
[0033]图1为根据本专利技术第一个实施例的旅游景区走失寻回方法的流程图。
[0034]图2为根据本专利技术一实施例的预测当前目标游客的行动路径方法的流程图。
[0035]图3为根据本专利技术一实施例的筛选出优势路径方法的流程图。
[0036]图4为根据本专利技术第二个实施例的旅游景区走失寻回方法的流程图。
[0037]图5为根据本专利技术第三个实施例的旅游景区走失寻回方法的流程图。
[0038]图6是第一个实施例示出的旅游景区走失寻回系统的结构框图。
[0039]图7是第二个实施例示出的旅游景区走失寻回系统的结构框图。
[0040]图8是第三个实施例示出的旅游景区走失寻回系统的结构框图。
[0041]图9是一实施例示出的一种计算机设备的内部结构图。
具体实施方式本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种旅游景区走失寻回方法，其特征在于，包括以下步骤：获取景区内各个监控区域的监控图像，识别监控图像中当前目标游客的特征信息，确定识别有当前目标游客的监控图像所对应的监控区域；根据当前目标游客出现在监控区域的时序和景区路径网络预测当前目标游客的行动路径，通过当前目标游客在监控图像中的行进状态筛选出优势路径，根据筛选得到的若干条优势路径推断当前目标游客的逗留区域。2.根据权利要求1所述的旅游景区走失寻回方法，其特征在于，所述根据当前目标游客出现在监控区域的时序和景区路径网络预测当前目标游客的行动路径，具体包括以下步骤：抽取历史目标游客在各个监控区域内行进至下一相邻路径的数据；在历史目标游客经过的每个监控区域构建随机概率后缀树，计算当前监控区域的每一相邻路径的经验概率，当经验概率大于预设经验阈值时，将对应的相邻路径添加到随机概率后缀树，作为随机概率后缀树根节点的子节点；根据当前目标游客出现在监控区域的时序，检查当前目标游客最后一次出现的监控区域是否存在随机概率后缀树，若存在，基于该随机概率后缀树的子节点获取当前目标游客的行动路径。3.根据权利要求1所述的旅游景区走失寻回方法，其特征在于，所述通过当前目标游客在监控图像中的行进状态筛选出优势路径，具体包括以下步骤：提取监控图像中当前目标游客的情感特征和行进特征；使用情感特征和行进特征按照时序递进方式预测当前目标游客的行进状态，根据预测的行进状态判断当前目标游客所选择的行动路径和行进规律。4.根据权利要求3所述的旅游景区走失寻回方法，其特征在于，所述使用情感特征和行进特征按照时序递进方式预测当前目标游客的行进状态的具体方式为：x
n+1
+y
n+1
＝k1(x1+y1)+k2(x2+y2)+...k
n
(x
n
+y
n
)；其中，x1、x2...x
n
、x
n+1
分别表示第1、2...n、n+1时刻的情感特征参数，y1、y2...y
n
【专利技术属性】
技术研发人员：付丽娜，郭智敏，李伟良，
申请(专利权)人：广东职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。