(19)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 202210273641.9 (22)申请日 2022.03.19 (71)申请人 长安大学 地址 710064 陕西省西安市南 二环路中段 申请人 首都机场集团有限公司 (72)发明人 柏强　徐誌蔓　邵宇麒　王宇轩　 高宇峰　李名杰　李梁　 (74)专利代理 机构 西安铭泽知识产权代理事务 所(普通合伙) 61223 专利代理师 高艳辉 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种空港地 面交通旅客 流量预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种空港地面交通旅客流量 预测方法， 通过对各个区域的人数之间建立模型 关系， 得到各个区域与整体空港之间的人员数量 关系， 从而使得每次在统计的时候， 只统计一个 区域的人员数量， 就可以得到整体空港的人员数 量， 从而对后续的客流量的统计做出基础； 另外， 本发明通过各个区域的人员数量， 结合时间的流 向， 就可以得到空港内的人员流动情况， 同时结 合每一个区域的属性， 从而对于整体空港的人员 流通进行预测； 本发明在对各个区域的人员数量 比进行预测的时候， 通过各个区域路面的整洁程 度之间的对比， 就可以得到各个区域的人员数量 的比例， 并且建立动态画面对该关系进行表示， 从直观的角度对于空港客流量的统计具有一定 的启示。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114662750 A 2022.06.24 CN 114662750 A 1.一种空港地 面交通旅客 流量预测方法， 其特 征在于， 包括： 将整体空港划分为各个区域， 相邻的区域的功能互不相同； 获取各个区域在过去设定个时间节点内的每一个时间节点的人 数； 每一个时间节点均创建一个区域地图， 所述 区域地图是将各个所述区域根据其对应的 位置和形状进行拼接而成的； 每一个时间节点中， 将各个区域对应的人数， 分别以像素点的方式均匀的显示在区域 地图中其所对应的区域中， 每一个人员对应设定的像素值， 得到人员时刻分布图， 并加盖当 前时间节点 为时间戳； 将每一个时间节点所对应的人员时刻分布图根据各个区域的边界分割为各个区域人 员分布图， 计算各个区域人员分布图的灰度值， 并根据生成各个区域与所述整体空港的灰 度值比例序列； 将各个所述 时间节点根据周期进行聚类得到周期时间点， 至少一个所述周期时间点组 成一个周期， 将聚类后的每一个周期时间点所对应的至少一个所述灰度值比例序列进 行透 析得到其所对应的灰度值比例序列； 统计其中任意一个所述区域的人数， 根据统计时间所聚类的周期时间点， 得到其所述 对应的灰度值比例序列， 计算得到整体空港的人 数。 2.如权利要求1所述的一种空港地面交通旅客流量预测方法， 其特征在于， 每一个所述 周期时间点所对应的时间节点的比例序列为Tm＝{x1m,x2m,…,xnm,Xm}， xnm为第m个时间节点 中第n个区域的人数， Xm为第m个时间节点中整体空港的人数， 其中m、 n、 xnm以及Xm均为正整 数； 在对周期时间点所对应的各个时间节点的灰度值比例序列进行透析之后， 得到的只要 求周期时间点所对应的灰度值比例序列为Tz＝{x1z,x2z,…,xnz,Xz}； 其中， 其中， m∈z， z为正整数， xnz为第z个时间节点中第n个区域的人数， Xz为第z个时间节点 中整体空港的人 数， 其中xnz和Xz均为正整数。 3.如权利要求1所述的一种空港地面交通旅客流量预测方法， 其特征在于， 在生成各个 区域与所述整体空港的灰度值比例序列之后， 对得到的灰度值比例序列进行验证。 4.如权利要求3所述的一种空港地面交通旅客流量预测方法， 其特征在于， 在对所述灰 度值比例序列进行验证的时候， 包括如下步骤： 获取各个区域的功能属性； 根据各个区域的功能属性得到每一个区域对应的人员数据评估值， 所述人员数据评估 值和所述功能属性 一一对应； 根据各个区域对应的人员数据评估值得到验证比例序列， 所述验证比例序列对应的各 个区域的排列顺序与所述灰度值比例序列对应的各个区域的排列顺序一 致； 将所述灰度值比例序列 与所述验证比例序列进行比较； 输出所述灰度值比例序列 与所述验证比例序列的中值作为所述灰度值比例序列。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114662750 A 25.如权利要求4所述的一种空港地面交通旅客流量预测方法， 其特征在于， 所述功能属 性包括区域类别和区域 程度， 所述区域 程度为人员密集 程度。 6.如权利要求5所述的一种空港地面交通旅客流量预测方法， 其特征在于， 所述 区域程 度包括地面整洁程度以及区域人员密度； 在对所述区域 程度计算的时候， 包括如下步骤： 获取该区域清洁人员的清洁次数， 根据清洁次数判断该区域的所述 地面整洁程度； 获取该区域的监控视频， 根据监控视频判断该区域的所述区域人员密度； 将所述地面整洁程度和所述区域人员密度通过设定的权重参数得到该区域的所述所 述区域程度。 7.如权利要求6所述的一种空港地面交通旅客流量预测方法， 其特征在于， 在根据监控 视频判断该区域的所述区域人员密度， 包括如下步骤： 将所述监控视频分解 为各个视频帧； 随机选取至少一个视频帧， 并对选取到的视频帧处 理， 得到该视频帧的灰度值； 将所得到的全部灰度值进行均值处 理， 得到视频灰度； 根据所述视频灰度得到所述 区域人员密度， 所述 区域人员密度与所述视频灰度一一对 应。 8.如权利要求1所述的一种空港地面交通旅客流量预测方法， 其特征在于， 在将各个所 述时间节点 根据周期进行聚类得到周期时间点的时候， 包括如下步骤： 将全部的所述时间节点按照时间顺序进行排列； 根据周期设定所要拿取的时间节点的个数， 得到周期时间点数； 根据周期时间点数依次在排列好的所述 时间节点中依次截取， 截取到的时间节点组成 所述周期时间点。 9.如权利要求1所述的一种空港地面交通旅客流量预测方法， 其特征在于， 还包括： 根 据人员时刻分布图的时间戳将人员时刻分布图按照时间顺序进行排列， 合成得到人员流动 视频， 并将人员流动视频显示在显示屏上。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114662750 A 3