基于时空序列数据的人流聚集预测模型制造技术

本发明专利技术涉及用于数据处理方法技术领域，具体涉及一种基于时空序列数据的人流聚集预测模型；该模型基于时间序列的深度学习方法，以处理时间序列数据的特点，以便更准确地预测不同地点、不同时间的人流量。该方法将考虑时空信息对人流量预测的影响，使得模型能够捕捉到更精细的人流变化趋势。更精细的人流变化趋势。

【技术实现步骤摘要】
基于时空序列数据的人流聚集预测模型


[0001]本专利技术涉及数据处理方法
，具体涉及基于时空序列数据的人流聚集预测模型。

技术介绍

[0002]在公共场所如商场、车站、景区等的人流密集地区，防止踩踏时间的发生，需要对人流量进行监控；但传统的人流监控方法通常依赖于人工观察，且控制人流量的手段多为铁马、加长排队时间等；但此类手段通常依靠实时人工观察和同期人流量的经验进行；具有较为严重的滞后性。
[0003]现有方法通常关注于实时检测已经发生的人流聚集情况，缺乏对未来人流聚集的预测能力。本法通过引入时空序列数据的预测模型，实现对未来人流聚集情况的预测，有助于提前采取安全措施。此外，本专利技术还考虑了人类反馈信息的利用，以便不断优化和修正模型。

技术实现思路

[0004]针对上述文献中存在的问题，本专利技术提供一种基于时空序列数据的人流聚集预测模型；该模型可以采用一些基于时间序列的深度学习方法，以处理时间序列数据的特点。在这种我们提出了一种创新的时空LSTM方法(Time
‑
Space LSTM,TS
‑
LSTM)，以便更准确地预测不同地点、不同时间的人流量。该方法将考虑时空信息对人流量预测的影响，使得模型能够捕捉到更精细的人流变化趋势。完整的聚集预测模型描述如下：
[0005]一种基于时空序列数据的人流聚集预测模型，包括，
[0006]a)时空权重设计：引入时空权重矩阵W(t,s)，表示在时间t和空间位置s的权重。这些权重可以表示为一个二维矩阵，用于表示不同时间和空间的相互影响。时空权重可以通过数据挖掘或领域专家知识来确定。
[0007]b)输入特征构建：在构建预测模型的输入特征时，考虑到历史人流量数据X(t,s)、时空权重W(t,s)、以及其他可能影响人流量的因素(如天气、节假日等)。将这些特征组合成一个多维输入向量V(t,s)，用于训练模型。
[0008]c)TS
‑
LSTM结构：使用一个创新的LSTM结构，该结构包括多个堆叠的LSTM层，以及一个时空注意力机制。时空注意力机制可以帮助模型更好地关注与预测目标地点和时间相近的历史数据。
[0009]d)LSTM内部状态更新：
[0010]遗忘门：f(t,s)＝sigmoid(W_f*[V(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_f)
[0011]输入门：i(t,s)＝sigmoid(W_i*[V(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_i)
[0012]输出门：o(t,s)＝sigmoid(W_o*[V(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_o)
[0013]单元状态：c(t,s)＝f(t,s)*c(t
‑
1,s)+i(t,s)*tanh(W_c*[V(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_c)
[0014]隐藏状态：h(t,s)＝o(t,s)*tanh(c(t,s))
[0015]e)时空注意力权重计算：
[0016]时空注意力权重：α(t,s)＝softmax(W_α*[h(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_α)
[0017]f)预测输出：预测输出：y(t,s)＝W_y*h(t,s)*α(t,s)+b_y
[0018]其中，W_*和b_*分别表示权重矩阵和偏置项，sigmoid和tanh是激活函数，softmax用于计算时空注意力权重。
[0019]这么操作有以下好处：
[0020]1.时空信息整合：通过时空权重和时空注意力机制，模型能够有效地整合不同时间和空间的信息，提高预测的稳定性和鲁棒性。
[0021]2.实时性：TS
‑
LSTM结构可以在较短时间内对新输入数据进行处理，使得系统能够实时响应人流量变化，提前采取措施。
[0022]3.自适应性：模型可以根据实际情况自动调整权重和注意力分布，以适应不同的场景和需求。
[0023]4.可解释性：通过观察时空权重和注意力权重的变化，我们可以更好地理解模型在做预测时关注的时空信息，从而提供更有针对性的优化建议。
[0024]h)融合多源数据：为了提高预测模型的准确性，可以考虑融合多源数据，如天气信息、活动日程、公共交通状况等。这些外部数据可以帮助模型更好地理解人流变化的背景因素，从而提高预测性能。具体方案如下：
[0025]a)数据收集与整合：从不同来源收集多模态数据，如监控摄像头视频流、天气信息、活动日程、公共交通状况等。这些数据可以帮助模型更全面地理解人流变化的背景因素，从而提高预测性能。
[0026]b)数据预处理：对收集到的多模态数据进行预处理，如视频帧提取、天气数据归一化、活动日程编码、公共交通状况标准化等。这一步骤有助于减少数据噪声，提高后续融合和建模的效果。
[0027]c)特征提取：针对不同来源的数据，分别设计特征提取方法。例如，对于视频流数据，可以采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取；对于天气信息、活动日程等结构化数据，可以采用嵌入技术进行特征提取。
[0028]d)数据融合：使用多头注意力机制对不同来源和不同模态的数据进行融合。多头注意力机制可以自动学习不同数据之间的关联性，实现多模态数据的有机融合。这种融合方法可以保留不同模态数据的独特信息，同时发掘它们之间的相互关系，从而提高预测模型的准确性。
[0029]e)模型训练：将融合后的多模态数据输入到预测模型中进行训练。预测模型可以是基于LSTM的时间序列预测模型，也可以是其他适用于人流预测的算法。在训练过程中，模型会自动学习如何利用多模态数据进行更准确的人流预测。
[0030]f)评估与优化：通过与实际数据的对比，评估预测模型的性能，并进行优化。这一过程可以持续进行，以确保预测模型能够适应不断变化的环境。
[0031]本预测模型的优点在于：
[0032]1.充分利用多源数据：通过收集和整合多种来源的数据，模型可以从多个角度理解人流变化，从而提高预测的准确性。
[0033]2.自适应融合：多头注意力机制能够自动学习不同数据之间的关联性，实现多模态数据的有机融合，这种融合方法可以保留不同模态数据的独特信息，同时发掘它们之间的相互关系，从而提高预测模型的准确性。
[0034]3.模型训练与优化：模型可以在训练过程中自动学习如何利用多模态数据进行更准确的人流预测。通过与实际数据的对比，评估预测模型的性能，并进行优化。这一过程可以持续进行，以确保预测模型能够适应不断变化的环境。
[0035]4.实时性与预警功能：结合多模态数据，预测模型可以实时监测人流变化，并在出现潜在的聚集风险时发出预警。这有助于及时采取措施，预防踩踏事件。
[0036]5.提高公共安全与管理效率：通过对人流聚集情况的预测和预警，有关部门可以提前采取相应措施，如安排安保人员前往对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时空序列数据的人流聚集预测模型，其特征在于，包括，a)时空权重设计：引入时空权重矩阵W(t,s)，表示在时间t和空间位置s的权重；权重表示为一个二维矩阵，用于表示不同时间和空间的相互影响；b)输入特征构建：在构建预测模型的输入特征时，考虑到历史人流量数据X(t,s)、时空权重W(t,s)、以及剩余特征；组合成一个多维输入向量V(t,s)，用于训练模型；c)TS
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LSTM结构：使用LSTM结构，该结构包括多个堆叠的LSTM层，以及一个时空注意力机制；d)LSTM内部状态更新：包括遗忘门、输入门、输出门、单元状态、隐藏状态；e)时空注意力权重计算：时空注意力权重：α(t,s)＝softmax(W_α*[h(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_α)f)预测输出：预测输出：y(t,s)＝W_y*h(t,s)*α(t,s)+b_y其中，W_*和b_*分别表示权重矩阵和偏置项，sigmoid和tanh是激活函数，softmax用于计算时空注意力权重；h)融合多源数据：从不同来源收集多模态数据，优化模型性能；i)动态阈值调整：根据预测结果，动态调整人流聚集的阈值；j)安保资源调度：将预测结果与实时监控数据相结合，制定合理的安保资源调度方案；k)模型持续优化：通过收集安保人员的反馈信息，以及实际发生的聚集事件数据，不断优化预测模型。2.根据权利要求1所述的基于时空序列数据的人流聚集预测模型，其特征在于，所述d)LSTM内部状态更新包括：遗忘门：f(t,s)＝sigmoid(W_f*[V(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_f)输入门：i(t,s)＝sigmoid(W_i*[V(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_i)输出门：o(t,s)＝sigmoid(W_o*[V(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_o)单元状态：c(t,s)＝f(t,s)*c(t
‑
1,s)+i(t,s)*tanh(W_c*[V(t,s),h(t
‑
1,s)]+b_c)隐藏状态：h(t,s)＝o(t,s)*tanh(c(t,s))。3.根据权利要求1所述的基于时空序列数据的人流聚集预测模型，其特征在于，所述h)融合多源数据包括：a)数据收集与整合：从不同来源收集多模态数据，包括监控摄像头视频流、天气信息、活动日程、公共交通状况；b)数据预处理：对收集到的多模态数据进行预处理，包括视频帧提取、天气数据归一化、活动日程编码、公共交通状况标准化；c)特征提取：针对不同来源的数据，分别设计特征提取方法；d)数据融合：使用多头注意力机制对不同来源和...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭洪飞，闫志航，宁延超，黄祖艺，何智慧，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：