一种基于群体行为分析的行人轨迹预测方法及系统与流程

本发明涉及计算机视觉，特别涉及一种基于群体行为分析的行人轨迹预测方法及系统。

背景技术：

0、技术背景

1、随着城市人口的增加，如何对人员密集场所管理是一项重要的课题，在城市规划、智能交通管理和安全监控等领域，行人轨迹预测是一项关键任务。行人轨迹预测可以帮助提高通行的效率、对人群运动趋势进行预判，现有的轨迹预测方法通常将每个行人视为独立个体，忽略了群体行为的影响。然而，在城市环境中，行人通常会相互影响，遵循某种集体行为模式。进而使得现有的行人预测方法存在预测准确率低、预测结果置信度及参考性差的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种基于群体行为分析的行人轨迹预测方法及系统。用以解决现有技术中预测准确率低、预测结果置信度及参考性差的技术问题

2、鉴于以上技术问题，本申请提供了一种基于群体行为分析的行人轨迹预测方法及系统。

3、第一方面，本申请提供了一种基于群体行为分析的行人轨迹预测方法，其中，所述方法包括：

4、在目标购物中心内布设q个摄像设备，对行人进行实时视频数据采集，获取视频数据集合；根据所述视频数据集合进行行人轨迹分析，获取行人轨迹数据；对所述行人轨迹数据进行聚类分析，获取多个行人群体；对每个行人群体进行群体行为分析，获取群体行为模式，所述群体行为模式至少包括群体的移动方向、速度、停留位置、停留时间指标；对所述多个行人群体进行群体交互分析，获取群体相互之间产生影响的群体影响因子；根据所述群体影响因子对所述群体行为模式进行修正，根据修正后的群体行为模式，进行行人轨迹预测，获取行人预测轨迹；根据所述行人预测轨迹优化购物中心的布局与资源分配。

5、第二方面，本申请还提供了一种基于群体行为分析的行人轨迹预测系统，其中，所述系统包括：

6、视频采集模块，所述视频采集模块用于在目标购物中心内布设q个摄像设备，对行人进行实时视频数据采集，获取视频数据集合；轨迹分析模块，所述轨迹分析模块用于根据所述视频数据集合进行行人轨迹分析，获取行人轨迹数据；聚类模块，所述聚类模块用于对所述行人轨迹数据进行聚类分析，获取多个行人群体；群体行为分析模块，所述群体行为分析模块用于对每个行人群体进行群体行为分析，获取群体行为模式，所述群体行为模式至少包括群体的移动方向、速度、停留位置、停留时间指标；交互分析模块，所述交互分析模块用于对所述多个行人群体进行群体交互分析，获取群体相互之间产生影响的群体影响因子；轨迹预测模块，所述轨迹预测模块用于根据所述群体影响因子对所述群体行为模式进行修正，根据修正后的群体行为模式，进行行人轨迹预测，获取行人预测轨迹；配置优化模块，所述配置优化模块用于根据所述行人预测轨迹优化购物中心的布局与资源分配。

7、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

8、在目标购物中心内布设q个摄像设备，对行人进行实时视频数据采集，获取视频数据集合；根据视频数据集合进行行人轨迹分析，获取行人轨迹数据；对行人轨迹数据进行聚类分析，获取多个行人群体；对每个行人群体进行群体行为分析，获取群体行为模式；对多个行人群体进行群体交互分析，获取群体相互之间产生影响的群体影响因子；根据群体影响因子对群体行为模式进行修正，根据修正结果，进行行人轨迹预测，获取行人预测轨迹；根据行人预测轨迹优化购物中心的布局与资源分配。进而达成预测准确、预测结果参考性及指导性佳的技术效果。

9、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚阐明本申请的技术手段，进而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述及其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

技术特征：

1.一种基于群体行为分析的行人轨迹预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述视频数据集合进行行人轨迹分析，获取行人轨迹数据，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标行人特征，根据所述视频数据集合对所述目标行人进行轨迹跟踪，获取目标跟踪轨迹，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述目标图像集合进行联动轨迹跟踪，包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述行人轨迹数据进行聚类分析，获取多个行人群体，包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，以所述位置坐标特征作为第一分类特征，对所述行人轨迹数据进行聚类，包括：

7.一种基于群体行为分析的行人轨迹预测系统，其特征在于，所述系统包括：

技术总结
本申请公开了一种基于群体行为分析的行人轨迹预测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：在目标购物中心内布设Q个摄像设备，对行人进行实时视频数据采集，获取视频数据集合；根据视频数据集合进行行人轨迹分析，获取行人轨迹数据；对行人轨迹数据进行聚类分析，获取多个行人群体；对每个行人群体进行群体行为分析，获取群体行为模式；对多个行人群体进行群体交互分析，获取群体相互之间产生影响的群体影响因子；根据群体影响因子对群体行为模式进行修正，根据修正结果，进行行人轨迹预测，获取行人预测轨迹；根据行人预测轨迹优化购物中心的布局与资源分配。本申请具有预测准确、预测结果参考性及指导性佳的技术效果。

技术研发人员：闫军,冯澍,王伟
受保护的技术使用者：智慧互通科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/29