【技术实现步骤摘要】
本申请涉及城市人流量分析领域，尤指一种城市人流量分析方法及装置。
技术介绍
1、目前城市人流量相关的研究大多集中在人流量预测任务，这类方法训练一个深度神经网络捕捉各个区域人流量之间的时空相关性，进而根据城市区域的历史人流量预测未来一段时间的人流量。然而，这类方法依赖于城市区域的历史人流量，不适用于缺少人流量数据的区域。还有一类研究根据区域的特征和区域之间的距离，生成区域之间的od流量，即从一个区域移动到另一个区域的人数。然而，人流量在一天内不同时间段有很大差异，而这类方法没有考虑流量随时间的动态变化，因此在实际应用中有局限性。另一方面，扩散模型因其对高维数据建模的能力，近来在图像生成、语音生成等领域取得优异表现。然而，现有扩散模型均无法建模城市人流量的复杂时空关联，也无法考虑城市环境对人流量的影响，因此不能有效地应用于城市人流量生成任务。
2、综上，现有相关工作存在以下局限：(1)预测城市的人流量的过程中依赖历史数据，这限制了这些方法只能应用于有充分历史数据用于训练的区域，而无法应用到新规划的区域或郊区等缺乏真实流量数据的区...
【技术保护点】
1.一种城市人流量分析方法，其特征在于，所述方法包含：
2.根据权利要求1所述的城市人流量分析方法，其特征在于，根据目标城市中城市参数构建以城市区域为实体的城市知识图谱包含：
3.根据权利要求2所述的城市人流量分析方法，其特征在于，通过所述兴趣点及对应的品类分析获得所述城市区域之间的关联关系包含：
4.根据权利要求1所述的城市人流量分析方法，其特征在于，利用流量规模估计模型分析训练集区域中每个城市区域的流量规模还包含：
5.根据权利要求1所述的城市人流量分析方法，其特征在于，根据所述流量规模和所述表征向量训练扩散模型获得...
【技术特征摘要】
1.一种城市人流量分析方法，其特征在于，所述方法包含：
2.根据权利要求1所述的城市人流量分析方法，其特征在于，根据目标城市中城市参数构建以城市区域为实体的城市知识图谱包含：
3.根据权利要求2所述的城市人流量分析方法，其特征在于，通过所述兴趣点及对应的品类分析获得所述城市区域之间的关联关系包含：
4.根据权利要求1所述的城市人流量分析方法，其特征在于，利用流量规模估计模型分析训练集区域中每个城市区域的流量规模还包含：
5.根据权利要求1所述的城市人流量分析方法，其特征在于，根据所述流量规模和所述表征向量训练扩散模型获得人流量分析模型还包含：
6.根据权利要求5所述的城市人流量分析方法，其特征在于，通过去噪模型分析所述含噪数据获得预测噪声包含：...
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