一种通行时间的预估方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种通行时间的预估方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定公共交通场所中每个通行区域的拥挤程度；针对任一通行区域，根据该通行区域关联的时间预估模型，以及该通行区域的拥挤程度，确定用户通过该通行区域的预估通行时间；其中，时间预估模型是指表征通行时间与拥挤程度之间关系的函数模型；根据每个通行区域各自对应的预估通行时间，确定用户在公共交通场所通行时所需要的总预估通行时间。由于时间预估模型是指表征通行时间与拥挤程度之间关系的函数模型，使得基于时间预估模型确定通行区域的预估通行时间时，充分考虑了拥挤程度对通行时间的非线性影响，进而保证了每个通行区域的预估通行时间的准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种通行时间的预估方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及视频监控
，尤其涉及一种通行时间的预估方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]目前，地铁、高铁、飞机等是公共交通中主要的交通工具，在北京、上海、深圳这类中国一线城市，此类公共交通场所的人流量是非常庞大的，无论是上班通勤的员工，还是通勤至车站机场的旅客，对于时间的把握都是异常敏感的，每一分钟都尤为重要，因此亟需一种用于预估用户在公共交通场所通行时间的方法。

技术实现思路

[0003]本公开提供一种通行时间的预估方法、装置、电子设备和存储介质，以达到准确预估用户在公共交通场所通行时间的目的。
[0004]第一方面，本公开实施例提供了一种通行时间的预估方法，该方法包括：
[0005]确定公共交通场所中每个通行区域的拥挤程度；
[0006]针对任一通行区域，根据该通行区域关联的预训练的时间预估模型，以及该通行区域的拥挤程度，确定用户通过该通行区域的预估通行时间；其中，时间预估模型是指表征通行时间与拥挤程度之间关系的函数模型；
[0007]根据每个通行区域各自对应的预估通行时间，确定用户在公共交通场所通行时所需要的总预估通行时间。
[0008]第二方面，本公开实施例提供了一种通行时间的预估装置，该装置包括：
[0009]拥挤程度确定模块，用于确定公共交通场所中每个通行区域的拥挤程度；
[0010]预估模块，用于针对任一通行区域，根据该通行区域关联的预训练的时间预估模型，以及该通行区域的拥挤程度，确定用户通过该通行区域的预估通行时间；其中，时间预估模型是指表征通行时间与拥挤程度之间关系的函数模型；
[0011]统计模块，用于根据每个通行区域各自对应的预估通行时间，确定用户在公共交通场所通行时所需要的总预估通行时间。
[0012]第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0013]一个或多个处理器；
[0014]存储器，用于存储一个或多个程序，
[0015]当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如本公开任一实施例的通行时间的预估方法。
[0016]第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开任一实施例的通行时间的预估方法。
[0017]本公开实施例中，根据每个通行区域各自关联的预先训练的时间预估模型，以及实时确定的每个通行区域各自的拥挤程度，实时计算每个通行区域的预估通行时间，由于
时间预估模型是指表征通行时间与拥挤程度之间关系的函数模型，因此利用通行区域关联的时间预估模型计算该通行区域的预估通行时间时，充分考虑了拥挤程度对通行时间的非线性影响，因此保证了计算出的每个通行区域的预估通行时间的准确性。
附图说明
[0018]图1是本公开第一实施例中的通行时间的预估方法的流程示意图；
[0019]图2是本公开第二实施例中的通行时间的预估方法的流程示意图；
[0020]图3是本公开第三实施例中的通行时间的预估方法的流程示意图；
[0021]图4是本公开第四实施例中的通行时间的预估方法的流程示意图；
[0022]图5是本公开第五实施例中的通行时间的预估方法的逻辑流程图；
[0023]图6是本公开第六实施例中的通行时间的预估装置的结构示意图；
[0024]图7是本公开第七实施例中的实现通行时间的预估方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本公开的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本公开相关的部分而非所有结构。
[0026]图1是根据本公开第一实施例的通行时间的预估方法的流程图，本实施例可适用于预估用户在公共交通场所通行时所需时间的情况，该方法可以由通行时间的预估装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在电子设备中，例如集成在监控系统内的服务器中。
[0027]如图1所示，通行时间的预估方法具体包括如下流程：
[0028]S101、确定公共交通场所中每个通行区域的拥挤程度。
[0029]其中，公共交通场所可选的是地铁场所、火车站或飞机场等。本公开实施例中，以公共交通场所是地铁场所为例进行说明，相应的，主要的通行区域包括地铁场所的入口区域、安检口区域、闸机口区域、通行主干道区域等。
[0030]本公开实施例中，公共交通场所部署有视频监控系统，而视频监控系统的摄像机主要部署在每个通行区域附近，用于监测每个通行区域内的人员通行情况，例如监测通行区域是否拥堵。基于此，可根据部署在每个通行区域的摄像机实时采集的数据，实时确定每个区域的拥挤程度。进一步的，由于通行区域的拥挤程度与通行区域的人流密度相关，因此针对任一通行区域，可根据部署在该通行区域的摄像机实时采集的人流密度，实时确定该通行区域的拥挤程度，例如，可直接将摄像机采集的人流密度作为该通行区域的拥挤程度，也可以对摄像机实时采集的人流密度进行归一化处理，并将归一化处理后的数值作为该通行区域的拥挤程度。
[0031]在此需要说明的是，一个通行区域的人流密度等于该通行区域内人员数目与该通行区域面积的商值。而每个区域内的人员数目可根据摄像机在每个通行区域内采集到的人脸图像的数目确定，每个通行区域的面积是在部署摄像机时预先设定的。而要对某一通行区域的人流密度进行归一化处理，需要预先确定该通行区域的最大人流密度，然后将摄像
机采集的该通行区域的人流密度与该通行区域最大人流密度的商作为该通行区域的拥挤程度，其中，最大人流密度等于该通行区域能够容纳的最大人员数目与该通行区域面积的商值，归一化后得到的拥挤程度的取值范围为[0,1]。本公开实施例中，可以是摄像机自己根据采集的数据(例如人流密度)确定拥挤程度，也可以将采集的数据发送监控系统的服务器，由服务器确定拥挤程度，在此不做具体限定。
[0032]S102、针对任一通行区域，根据该通行区域关联的预训练的时间预估模型，以及该通行区域的拥挤程度，确定用户通过该通行区域的预估通行时间。
[0033]本公开实施例中，根据社会力模型，个体的实际行为受个体主观意识、个体之间以及障碍物三个方面因素影响。在个体用户通过地铁场所时，当通行区域的拥挤程度较低时，个体用户往往会选择主动避让他人和障碍物，选择畅通的区域通道进行通行，此时拥挤程度对于个人的影响较小，即在拥挤程度较低时，随着拥挤程度的增长，人员的通行时间增长较慢，通行时间增长速率较低。而当区域的拥挤程度较高时，各个主要的通行区域都出现排队现象，并伴随着人员放流限行，个体用户只能选择排队长度较短的区域进行通行，即通行速度明显放缓，人员的通行时间增长较快，通行时间增长速率较高。最终当区域的拥挤程度达到饱和时，拥挤程度对通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通行时间的预估方法，其特征在于，所述方法包括：确定公共交通场所中每个通行区域的拥挤程度；针对任一所述通行区域，根据该通行区域关联的预训练的时间预估模型，以及该通行区域的拥挤程度，确定用户通过该通行区域的预估通行时间；其中，所述时间预估模型是指表征通行时间与拥挤程度之间关系的函数模型；根据每个通行区域各自对应的预估通行时间，确定用户在所述公共交通场所通行时所需要的总预估通行时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定公共交通场所中每个通行区域的拥挤程度，包括：针对任一所述通行区域，根据部署在该通行区域的摄像机采集的人流密度，确定该通行区域的拥挤程度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先训练公共交通场所中任一通行区域关联的时间预估模型的过程，包括：针对任一所述通行区域，根据部署在该通行区域的摄像机采集的数据，确定预设数量的训练数据点，其中，每个训练数据点包括该通行区域的拥挤程度和在该拥挤程度下用户通过该通行区域的实际通行时间；根据预设数量的训练数据点，利用预设的拟合算法，确定表征通行时间与拥挤程度之间关系的函数模型，并将所述函数模型作为与该通行区域相关联的时间预估模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对任一所述通行区域，周期性的执行如下操作：获取预设数量的预估数据点；其中，每个预估数据点包括该通行区域的拥挤程度，以及所述时间预估模型根据该拥挤程度计算的用户通过该通行区域的预估通行时间；针对任一预估数据点，若该预估数据点包括的预估通行时间与用户通过该通行区域的实际通行时间的偏差大于第一阈值，则确定该预估数据点为异常数据点；若异常数据点的数量大于第二阈值，则对每个异常数据点的预估通行时间进行修正；根据修正后的各异常数据点和所述训练数据点，利用预...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩啸，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：