(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111632444.3 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 重庆紫光华山智安科技有限公司 地址 400700 重庆市北碚区云汉大道1 17号 附386号 (72)发明人 卢玉清　夏凤君　汪昊　周斌　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 代理人 张燕 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06V 20/52(2022.01) (54)发明名称 一种区域人流 量的预测方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种区域人流量的预测方法 及装置， 用以提升预测人流量的准确性。 该方法 包括： 获取距离摄像机设定范围内的兴趣点POI 数据， 以及历史第一周期内采集的各个时间段的 人流量数据， POI数据包 括设定范围内的POI的类 别以及每一类POI的数量； 将POI数据、 各个时间 段信息和各个时间段的人流量数据输入到预先 训练好的人流量预测模型中， 得到未来第二周期 内各个时间段的人流量数据， 第一周期与第二周 期包含的时间段的数量相同； 将得到的第二周期 内各个时间段的人流量数据， 作为摄像机所在区 域在第二周期的预测人流 量。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 114282732 A 2022.04.05 CN 114282732 A 1.一种区域人流 量的预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取距离摄像机设定范围内的兴趣点POI数据， 以及历史第一周期内采集的各个时间 段的人流 量数据， 所述POI数据包括所述设定范围内的POI的类别以及每一类POI的数量； 将所述POI数据、 所述各个时间段信息和所述各个时间段的人流量数据输入到预先训 练好的人流量预测模型中， 得到未来第二周期内各个时间段的人流量数据， 所述第一周期 与所述第二周期包 含的时间段的数量相同； 将得到的所述第 二周期内各个时间段的人流量数据， 作为所述摄像机所在区域在所述 第二周期的预测人流 量。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述人流量预测模型采用如下方式训练得 到： 获取历史第 三周期和历史第四周期内采集的各个时间段的人流量数据； 所述第四周期 为所述第三周期后的一个周期， 所述第三周期与所述第四周期包 含的时间段的数量相同； 将所述POI数据、 所述第三周期各个时间段信息和所述第三周期各个时间段的人流量 数据作为输入特征， 将所述第四周期各个时间段的人流量数据作为输出特征， 对所述人流 量预测模型进行训练。 3.如权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述POI数据、 所述各个时间段信 息和所述各个时间段的人流量数据输入到预先训练好的人流量预测模型中， 得到未来第二 周期内各个时间段的人流 量数据， 具体包括： 将所述各个时间段信息转 化为词向量； 将所述POI数据、 转化为词向量后的各个时间段信息和所述各个时间段的人流量数据 输入人流 量预测模型； 利用所述人流量预测模型包括的多个特征提取层对输入进行编码， 得到多个隐藏特征 向量； 所述多个特征提取层中一个特征提取层 对应输出所述多个隐藏特征向量中的一个隐 藏特征向量； 利用所述人流量预测模型的注意力 机制对所述多个隐藏特征向量进行组合， 得到多个 设定特征向量； 利用所述人流量预测模型的多个解码层对所述多个设定特征向量进行解码， 得到所述 第二周期内各个时间段的人流 量数据。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述人流量预测模型的注意力 机制 对所述多个隐藏特 征向量进行组合， 得到设定特 征向量， 包括： 获取所述多个隐藏特征分别对应的权重， 将所述多个隐藏特征的加权和作为所述设定 特征向量。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述多个隐藏特征分别对应的权 重， 包括： 采用如下公式确定所述权 重： 其中， 所述αi为所述多个隐藏特征向量中的第i个隐藏特征向量对应的权重， 所述hi为 所述第i个隐藏特征向量， 所述si为所述hi占所述多个隐藏特征向量的比例， 所述si是根据权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114282732 A 2所述第i个隐藏特 征向量和第i ‑1个设定特 征向量确定的。 6.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述人流量预测模型包括的多个特 征提取层对输入进行编码， 得到多个隐藏特 征向量， 包括： 利用所述多个特征提取层中的任一特征提取层， 对与 所述任一特征提取层对应的时间 段的时间段信息、 所述对应的时间段的人流量数据、 所述POI数据以及所述任一特征提取层 的上一个特征提取层得到的 隐藏特征向量进 行编码， 得到与所述任一特征提取层对应的时 间段的隐藏特 征向量。 7.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述人流量预测模型的多个解码层 对所述多个设定特 征向量进行解码， 得到所述第二周期内各个时间段的人流 量数据， 包括： 针对所述多个解码层中的任一解码层， 将所述多个设定特征向量中与 所述任一解码层 对应的设定特征向量， 以及所述任一解码层的上一解码层输出的隐藏特征向量输入到与所 述任一解码层中， 得到所述第二周期内与所述任一 解码层对应的时间段的人流 量数据。 8.如权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 若在所述 区域内存在多个摄像机， 则获取所述多个摄像机分别得到的所述第 二周期内 各个时间段的人流 量数据中的最大值； 将所述最大值作为所述区域在所述第二周期的预测人流 量。 9.一种区域人流 量的预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 获取距离摄像机设定范围内的兴趣点POI数据， 以及历史第 一周期内采集的 各个时间段的人流量数据， 所述POI数据包括所述设定范围内的POI的类别以及每一类POI 的数量； 处理单元， 用于将所述POI数据、 所述各个时间段信息和所述各个时间段的人流量数据 输入到预先训练好的人流量预测模型中， 得到未来第二周期 内各个时间段的人流量数据， 所述第一周期与所述第二周期包 含的时间段的数量相同； 所述处理单元， 还用于将得到的所述第二周期内各个时间段的人流量数据， 作为所述 摄像机所在区域在所述第二周期的预测人流 量。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器以及处 理器； 存储器， 用于存 储程序指令； 处理器， 用于调用所述存储器中存储的程序指令， 按照获得的程序执行权利要求1～8 任一项所述的方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 当所述计算机指令在计算机上运行时， 使得计算机执行权利要求1～8中任一项所述的 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114282732 A 3