[发明专利]基于大数据的智慧公交停靠时间预测方法及系统

权利要求书

1.基于大数据的智慧公交停靠时间预测方法，其特征在于，包括：

获取公交车站点的站点图像信息，所述站点图像信息包括站点人员的人体关键点和公交车关键点；根据所述站点图像信息获取人体光流信息和公交车光流信息，由所述公交车光流信息获取目标车辆；

由所述人体光流信息对所述站点人员进行聚类，筛选出目标车辆乘车人员的目标簇群；将所述目标簇群内所述人体关键点处的像素值置为所述人体光流信息的大小，得到目标车辆乘车人员光流图；

获取所述目标车辆乘车人员光流图的邻域范围；将所述邻域范围内人体关键点处的像素值置为所述邻域范围内的所述人体光流信息的大小，得到阻碍人员光流图；

对所述目标簇群的所述人体光流信息的大小进行聚类，得到多个行动速度簇群；对所述行动速度簇群分别分配权重；将所述人体关键点处的像素值置为所述权重，得到行动速度光流图，

将所述目标车辆乘车人员光流图、所述阻碍人员光流图和所述行动速度光流图合并得到三通道的人流分布图；

将所述人流分布图输入停靠时间预测网络得到预测停靠时间；获取相关公交车的停靠时间，相关公交车包括所述目标车辆在预测停靠时间内到达站点的前方和后方的公交车，根据所述停靠时间对所述预测停靠时间进行修正，得到最终预测停靠时间。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧公交停靠时间预测方法，其特征在于，所述根据所述站点图像信息获取人体光流信息和公交车光流信息，由所述公交车光流信息获取目标车辆，包括：

当所述公交车光流信息的大小减小为零时，将所述公交车作为目标车辆。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧公交停靠时间预测方法，其特征在于，所述由所述人体光流信息对所述站点人员进行聚类，筛选出目标车辆乘车人员的目标簇群，包括：

检测所述站点图像中的公交车站点边缘；

作所述目标车辆关键点到所述公交车站点边缘的映射得到边缘交点；对所述人体光流信息的方向进行延长交于所述公交车站点边缘，得到人员光流信息交点；获取所述站点人员的距离信息，所述距离信息为所述边缘交点和所述人员光流信息交点的距离长度；

根据所述距离信息对所述站点人员进行聚类，得到多个簇群；

获取每个簇群内的所述距离信息的均值，所述均值最小的簇群作为所述目标簇群。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧公交停靠时间预测方法，其特征在于，所述获取所述目标车辆乘车人员光流图的邻域范围，包括；

将所述目标车辆乘车人员光流图进行二值化处理，得到目标车辆乘车人员二值图；对所述目标车辆乘车人员二值图进行膨胀操作，得到膨胀二值图；根据所述膨胀二值图和所述目标车辆乘车人员二值图的差值图像得到目标车辆乘车人员光流图的邻域范围。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧公交停靠时间预测方法，其特征在于，所述对所述目标簇群的所述人体光流信息的大小进行聚类，得到多个行动速度簇群，包括：

计算所述行动速度簇群内所述人体光流信息的大小的均方差，预设均方差阈值，得到的所述多个行动速度簇群内的所述均方差均满足所述预设均方差阈值。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧公交停靠时间预测方法，其特征在于，所述对所述行动速度簇群分别分配权重，包括：

获取所述行动速度簇群内所述人体光流信息的大小的均值，将所述均值作为簇群的中心；

计算第个所述行动速度簇群的权重：

其中，表示第个行动速度簇群的中心，表示行动速度簇群的数量，表示第个行动速度簇群的中心。