【技术实现步骤摘要】
基于点云的活力空间测度方法、系统及计算机设备
[0001]本专利技术涉及空间活力评测
，尤其涉及一种基于点云的活力空间测度方法、系统及计算机设备。
技术介绍
[0002]公共空间活力是指公共空间中可观察到的人及其活动，因而对公共空间活力进行评测能够直观的反映某个社区的空间品质，以便帮助社区规划者和管理者定量评价一个规划区域或改造区域的设计策略及改建模式，进而对社区的发展建设具有重要意义。目前，现有的公共空间活力的测度方法主要有以下两种：一种是利用手机信令数据以及POI密度等多源数据的统计分析，以人群活动密度作为测度指标直接评测公共空间活力指数，但该种测度方法仅从人群聚集程度为指标对空间活力进行了评测，忽视了对人体活动状态的评价，存在一定的片面性，从而降低了空间活力指数的准确性；一种是从公共空间的设施构成、环境舒适度以及功能混合性等方面间接的评测公共空间活力指数，但该种测度方法仅根据人类活动所需环境设施的客观角度对空间活力进行了理论评测，没有进行事实验证，使得空间活力指数易于出现较大偏差。
技术实现思路
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于点云的活力空间测度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取测度时间点下由图像采集设备所采集的待测度社区内公共空间点云数据；S2、对公共空间点云数据进行预处理，得到预处理后的公共空间精简点云数据；S3、将所述公共空间精简点云数据输入改进的深度神经网络进行特征分析以获得若干个不同类别的点云块，再根据人体骨架特征从所述点云块中筛选出人体点云并进行标注；S4、根据标注的人体点云统计所述待测度社区内的公共空间人员数量，并计算所述公共空间人员数量与所述待测度社区内的常住人员数量的比值R；S5、分析每个所述人体点云的姿态以统计公共空间中运动人员数量，并计算运动人员数量与所述公共空间人员数量的比值Y；S6、根据预设的外出人员阈值W和活跃度阈值H对所述待测度社区的活力空间进行评测；若R＞W且Y＞H，则将该测度时间点下所述待测度社区内的公共空间标记为“高活力空间”；若R＞W且Y≤H，则将该测度时间点下所述待测度社区内的公共空间标记为“中活力空间”；若R≤W且Y≤H，则将该测度时间点下所述待测度社区内的公共空间标记为“低活力空间”。2.根据权利要求1所述的活力空间测度方法，其特征在于，在步骤S2中，对公共空间点云数据进行预处理，得到预处理后的公共空间精简点云数据的具体过程包括以下步骤：S21、对所述公共空间点云数据进行噪声剔除操作，得到去噪后公共空间点云数据；S22、对所述去噪后公共空间点云数据进行稀疏化操作，得到公共空间精简点云数据。3.根据权利要求1所述的活力空间测度方法，其特征在于，在步骤S3中，将所述公共空间精简点云数据输入改进的深度神经网络进行特征分析以获得若干个不同类别的点云块，再根据人体骨架特征从所述点云块中筛选出人体点云并进行标注的具体过程包括以下步骤：S31、根据所述公共空间精简点云数据采用编码卷积单元进行多尺度邻域特征分析以提取全局特征信息；S32、采用图注意力单元对所述全局特征信息进行分析，得到不同尺度下的局部特征信息；S33、根据所述全局特征信息和局部特征信息采用特征融合与分类单元进行语义分割，得到不同类别的点云块；S34、根据人体骨架特征采用阈值法从所述点云块中筛选出人体点云并进行标注。4.根据权利要求1所述的活力空间测度方法，其特征在于，在步骤S5中，分析每个所述人体点云的姿态以统计公共空间中运动人员数量的具体过程包括以下步骤：根据人体骨架结构从每个所述人体点云中提取人体关键关节点；计算所述人体关键关节点中任意相邻两个关节点之间的三维距离，并将大于预设阈值的数据判定为运动特征数据；根据所述运动特征数据确定人体运动姿态特征向量；根据所述人体运动姿态特征向量的累积得到公共空间中运动人员数量。
5.根据权利要求1所述的活力空间测度方法，其特征在于，在步骤S6之后还包括：S7、将...
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