【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人群密度分析，具体为一种基于大数据的未来人群密度分析方法。
技术介绍
1、人群密度分析是对特定区域内人群聚集程度的量化和定性评估。通常涉及对视频监控、传感器数据或其他相关信息的处理，以估计和理解人群在不同时间和空间尺度上的分布情况。人群密度分析在城市规划、公共安全、交通管理、商业智能等多个领域有着广泛的应用。
2、人群密度分析可用于实时监测公共场所的人群聚集情况，及时发现并处理潜在的安全隐患；也可用于交通管理中，通过实时监测街道人群密度来合理调度交通信号灯时间，提高交通流畅度；在商业领域，这种分析还可以帮助企业进行客户行为分析、市场调查和销售预测等，为企业决策提供数据支持。
3、现有技术缺乏多源数据融合导致分析结果的片面性，且依赖手工设计的特征来提取人群图像中的信息，这些手工特征无法充分捕捉人群的复杂性和多样性，限制了分析的精度，所以我们提出了一种基于大数据的未来人群密度分析方法，以便于解决上述中提出的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的未来人群密度分析方法，其特征在于，具有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的未来人群密度分析方法，其特征在于：在步骤一中，建立状态转移模型，并对人群密度进行描述，设定初始状态估计值和初始估计误差协方差，使用状态转移模型预测下一个时间点的人群密度状态，更新预测误差协方差，使用观测模型将收集到的数据转换为对人群密度的测量值，计算卡尔曼增益，使用卡尔曼增益和测量残差更新状态估计值，融合新的观测信息，更新估计误差协方差，重复预测和更新步骤，持续融合来自不同数据源的新观测数据；
3.根据权利要求1所述的基于大数据的未来人群密...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的未来人群密度分析方法，其特征在于，具有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的未来人群密度分析方法，其特征在于：在步骤一中，建立状态转移模型，并对人群密度进行描述，设定初始状态估计值和初始估计误差协方差，使用状态转移模型预测下一个时间点的人群密度状态，更新预测误差协方差，使用观测模型将收集到的数据转换为对人群密度的测量值，计算卡尔曼增益，使用卡尔曼增益和测量残差更新状态估计值，融合新的观测信息，更新估计误差协方差，重复预测和更新步骤，持续融合来自不同数据源的新观测数据；
3.根据权利要求1所述的基于大数据的未来人群密度分析方法，其特征在于：在步骤二中，首先确定隐私预算，计算敏感度，根据隐私预算(ε)和敏感度(δ)，生成符合laplace分布的噪声，将生成的laplace噪声添加到原始查询结果中，得到经过差分隐私保护的查询结果；
4.根据权利要求1所述的基于大数据的未来人群密度分析方法，其特征在于：在步骤三中，从pytorch的...
【专利技术属性】
技术研发人员：高洋，
申请(专利权)人：祝融科技山西有限公司，
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。