一种清分模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种清分模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：基于初始清分模型确定目标区域中起始站点与终止站点之间有效路径的第一客流摊分占比；基于多目标追踪模型对目标区域中各站点的视频数据进行分析得到在目标区域中多个目标对象的线路图；基于多个目标对象的线路图确定目标区域中有效路径的第二客流摊分占比；若第一客流摊分占比和第二客流摊分占比不一致，则基于第二客流摊分占比对初始清分模型中模型参数进行优化，得到目标清分模型。本申请技术方案可以高效准确地对清分模型进行优化，可以提高模型仿真效率和准确性，进而可以完善城市轨道交通线网客流的动态分配及票务清分功能。清分功能。清分功能。

【技术实现步骤摘要】
一种清分模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种清分模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]城市轨道交通具有运量大、速度快、时间准、污染少和安全舒适等特点。随着城市轨道交通线网规模的持续扩张及客流量的急剧增长，票务规则越来越复杂，票务清分结算的复杂度也随之激增，因此对清分模型中模型参数的准确性要求也越来越高。
[0003]各个城市轨道交通的清分模型已经基本具备成熟的算法模型，但为了验证清分模型的准确性以及优化清分模型，现有技术基本都是采用用户问卷调查和人工统计关键换乘站数据的方法，这种方法效率和准确性都无法保障。因此，如何高效准确地对清分模型进行优化已经成为行业的技术瓶颈难题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种清分模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质，可以高效准确地对清分模型进行优化，可以提高模型仿真效率和准确性，进而可以完善城市轨道交通线网客流的动态分配及票务清分功能。
[0005]第一方面，本申请提供了一种清分模型的优化方法，该方法包括：
[0006]基于初始清分模型确定目标区域中起始站点与终止站点之间有效路径的第一客流摊分占比；
[0007]基于多目标追踪模型对所述目标区域中各站点的视频数据进行分析得到在所述目标区域中多个目标对象的线路图；
[0008]基于所述多个目标对象的线路图确定所述目标区域中所述有效路径的第二客流摊分占比；
[0009]若所述第一客流摊分占比和所述第二客流摊分占比不一致，则基于所述第二客流摊分占比对所述初始清分模型中模型参数进行优化，得到目标清分模型。
[0010]本申请实施例提供了一种清分模型的优化方法，包括：基于初始清分模型确定目标区域中起始站点与终止站点之间有效路径的第一客流摊分占比；基于多目标追踪模型对目标区域中各站点的视频数据进行分析得到在目标区域中多个目标对象的线路图；基于多个目标对象的线路图确定目标区域中有效路径的第二客流摊分占比；若第一客流摊分占比和第二客流摊分占比不一致，则基于第二客流摊分占比对初始清分模型中模型参数进行优化，得到目标清分模型。本申请通过多目标追踪模型对视频数据进行客流分析得到第二客流摊分占比，基于第二客流摊分占比验证初始清分模型的准确性；当初始清分模型的准确性较差时，基于第二客流摊分占比优化初始清分模型中模型参数，可以解决需要采用用户问卷调查和人工统计关键换乘站数据的方法验证清分模型准确性的缺点，可以高效准确地对清分模型进行优化，可以提高模型仿真效率和准确性，执行本申请方法可以完善城市轨
道交通线网客流的动态分配及票务清分功能。
[0011]进一步的，所述目标区域中站点包括第一站点和除所述第一站点之外的其余站点；所述基于多目标追踪模型对所述目标区域中各站点的视频数据进行分析得到在所述目标区域中多个目标对象的线路图，包括：提取所述第一站点对应视频数据中每个目标对象的特征；基于所述特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到每个目标对象所途径站点对应的特征；基于所述特征的标签信息对所述每个目标对象所途径站点对应的特征进行分析得到在所述目标区域中所述每个目标对象的线路图。
[0012]进一步的，所述特征包括面部特征和表观特征；所述基于所述特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到每个目标对象所途径站点对应的特征，包括：确定所述面部特征的辨识度，所述辨识度包括清晰度、相似度和遮挡度中的至少一者；若所述辨识度低于预设值，则基于所述表观特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到所述每个目标对象所途径站点对应的表观特征；若所述辨识度不低于所述预设值，则基于所述面部特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到所述每个目标对象所途径站点对应的面部特征。
[0013]进一步的，所述表观特征包括运动特征和外观特征；通过如下方式确定所述每个目标对象的表观特征：确定所述多目标追踪模型中的特征权重，所述特征权重是基于所述目标区域的属性信息确定；基于所述特征权重将所述运动特征和所述外观特征进行特征融合得到所述表观特征。
[0014]进一步的，所述基于所述特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到每个目标对象所途径站点对应的特征，包括：基于所述第一站点对应视频数据中所述目标对象的运动特征预测在所述其余站点对应视频数据中所述目标对象的第一运动特征；提取所述其余站点对应视频数据中各目标对象的第二运动特征；基于所述第一运动特征对所述各目标对象的第二运动特征进行匹配，确定出所述目标对象的第二运动特征，从而得到每个目标对象对应的第二运动特征。
[0015]进一步的，所述标签信息包括时间标签和站点标签；所述基于所述特征的标签信息对所述每个目标对象所途径站点对应的特征进行分析得到在所述目标区域中所述每个目标对象的线路图，包括：确定所述特征对应的时间标签的时间排序；基于所述时间排序对所述特征对应的站点标签进行排序，得到站点排序结果；将所述站点排序结果作为线路图，从而得到在所述目标区域中所述每个目标对象的线路图。
[0016]进一步的，在所述基于所述第二客流摊分占比对所述初始清分模型中模型参数进行优化之前，还包括：检测在对所述目标区域中各站点的视频数据进行分析的过程中是否存在异常；若存在异常，则对所述多目标追踪模型中的特征权重进行优化，基于优化后的特征权值重新执行所述基于多目标追踪模型对所述目标区域中各站点的视频数据进行分析得到在所述目标区域中多个目标对象的线路图的操作；若不存在异常，则执行基于所述第二客流摊分占比对所述初始清分模型中模型参数进行优化的操作。
[0017]第二方面，本申请提供了一种清分模型的优化装置，该装置包括：
[0018]第一信息确定模块，用于基于初始清分模型确定目标区域中起始站点与终止站点之间有效路径的第一客流摊分占比；
[0019]路线图确定模块，用于基于多目标追踪模型对所述目标区域中各站点的视频数据
进行分析得到在所述目标区域中多个目标对象的线路图；
[0020]第二信息确定模块，用于基于所述多个目标对象的线路图确定所述目标区域中所述有效路径的第二客流摊分占比；
[0021]清分模型优化模块，用于若所述第一客流摊分占比和所述第二客流摊分占比不一致，则基于所述第二客流摊分占比对所述初始清分模型中模型参数进行优化，得到目标清分模型。
[0022]第三方面，本申请提供了一种电子设备，该电子设备包括：
[0023]至少一个处理器；
[0024]以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
[0025]其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请任意实施例所述的清分模型的优化方法。
[0026]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种清分模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：基于初始清分模型确定目标区域中起始站点与终止站点之间有效路径的第一客流摊分占比；基于多目标追踪模型对所述目标区域中各站点的视频数据进行分析得到在所述目标区域中多个目标对象的线路图；基于所述多个目标对象的线路图确定所述目标区域中所述有效路径的第二客流摊分占比；若所述第一客流摊分占比和所述第二客流摊分占比不一致，则基于所述第二客流摊分占比对所述初始清分模型中模型参数进行优化，得到目标清分模型。2.根据权利要求1所述的清分模型的优化方法，其特征在于，所述目标区域中站点包括第一站点和除所述第一站点之外的其余站点；所述基于多目标追踪模型对所述目标区域中各站点的视频数据进行分析得到在所述目标区域中多个目标对象的线路图，包括：提取所述第一站点对应视频数据中每个目标对象的特征；基于所述特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到每个目标对象所途径站点对应的特征；基于所述特征的标签信息对所述每个目标对象所途径站点对应的特征进行分析得到在所述目标区域中所述每个目标对象的线路图。3.根据权利要求2所述的清分模型的优化方法，其特征在于，所述特征包括面部特征和表观特征；所述基于所述特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到每个目标对象所途径站点对应的特征，包括：确定所述面部特征的辨识度，所述辨识度包括清晰度、相似度和遮挡度中的至少一者；若所述辨识度低于预设值，则基于所述表观特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到所述每个目标对象所途径站点对应的表观特征；若所述辨识度不低于所述预设值，则基于所述面部特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到所述每个目标对象所途径站点对应的面部特征。4.根据权利要求3所述的清分模型的优化方法，其特征在于，所述表观特征包括运动特征和外观特征；通过如下方式确定所述每个目标对象的表观特征：确定所述多目标追踪模型中的特征权重，所述特征权重是基于所述目标区域的属性信息确定；基于所述特征权重将所述运动特征和所述外观特征进行特征融合得到所述表观特征。5.根据权利要求4所述的清分模型的优化方法，其特征在于，所述基于所述特征对所述其余站点对应视频数据中目标对象进行匹配，得到每个目标对象所途径站点对应的特征，包括：基于所述第一站点对应视频数据中所述目标对象的运动特征预测在所述其余站点对应视频数据中所述目标对象的第一运动特征；提取所述其余站点对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱子阁，李冠群，张树军，
申请(专利权)人：广州华佳软件有限公司广东华之源信息工程有限公司广州佳都城轨智慧运维服务有限公司，
类型：发明
国别省市：