基于人臉檢測(cè)的景點(diǎn)客流量統(tǒng)計(jì)及預(yù)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展，景點(diǎn)客流量逐年攀升，旅客的人身安全成為了關(guān)注的重點(diǎn)。預(yù)測(cè)景點(diǎn)客流量，可為景點(diǎn)工作人員安保工作的展開(kāi)提供依據(jù)。工作人員根據(jù)預(yù)測(cè)出的景點(diǎn)客流量及其變化趨勢(shì)可對(duì)景點(diǎn)是否會(huì)發(fā)生險(xiǎn)情作出判斷，并預(yù)留出足夠的時(shí)間提前采取應(yīng)對(duì)措施，以此來(lái)保障游客人身安全。因此，景點(diǎn)客流量的統(tǒng)計(jì)及預(yù)測(cè)對(duì)于提高景點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量和保障游客安全具有廣闊的前景和研究?jī)r(jià)值。為此本文將圍繞景點(diǎn)客流量統(tǒng)計(jì)及預(yù)測(cè)技術(shù)展開(kāi)研究。景點(diǎn)客流量的預(yù)測(cè)需要兩項(xiàng)重要技術(shù)：客流

2、量統(tǒng)計(jì)技術(shù)和客流量預(yù)測(cè)技術(shù)。對(duì)比分析現(xiàn)有客流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景，選擇基于膚色分割和Adaboost算法相結(jié)合的人臉檢測(cè)技術(shù)統(tǒng)計(jì)靜態(tài)圖像中的客流量，并改進(jìn)了膚色分割技術(shù)中的Otsu算法。對(duì)比現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)及景點(diǎn)客流量變化過(guò)程的隨機(jī)性和非線(xiàn)性，選擇了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法，該方法根據(jù)樣本數(shù)據(jù)特征，對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作出了調(diào)整，并以統(tǒng)計(jì)出的景點(diǎn)歷史客流量為樣本訓(xùn)練得到景點(diǎn)客流量預(yù)測(cè)模型。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴改進(jìn)膚色分割中

3、的Otsu算法。針對(duì)傳統(tǒng)的Otsu算法存在時(shí)間復(fù)雜度高的問(wèn)題，對(duì)Otsu算法提出了改進(jìn)，并將改進(jìn)后的Otsu算法應(yīng)用于圖像的膚色分割中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的Otsu算法能夠在保證準(zhǔn)確分割膚色區(qū)域的前提下極大地提高膚色分割的效率。⑵將膚色分割與Adaboost算法相結(jié)合，統(tǒng)計(jì)景點(diǎn)客流量。將經(jīng)過(guò)膚色分割處理后的只含膚色區(qū)域的圖像交由Adaboost算法處理，并添加計(jì)數(shù)變量，使得輸入一張圖像，就能夠輸出該圖像中的人數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用基于

4、膚色分割和Adaboost算法相結(jié)合的人臉檢測(cè)技術(shù)統(tǒng)計(jì)圖像中的人數(shù)具有一定的可行性和可靠性，并且加入改進(jìn)后的膚色分割技術(shù)對(duì)圖像作預(yù)處理，能夠在提高客流量統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確率的同時(shí)降低客流量統(tǒng)計(jì)的時(shí)間復(fù)雜度。⑶對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)作出調(diào)整，并預(yù)測(cè)景點(diǎn)客流量。首先，通過(guò)分析對(duì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值及隱神經(jīng)元數(shù)目的確定方法，選擇權(quán)值直接確定法和隱神經(jīng)元數(shù)目自適應(yīng)確定法確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與隱神經(jīng)元數(shù)目，并選取Legendre多項(xiàng)式作為隱含層的激勵(lì)函數(shù)；然后，調(diào)整