[发明专利]流动摊贩空间分布的预测方法、系统、装置和存储介质

权利要求书

1.一种流动摊贩空间分布的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取预设区域的路网数据；

获取所述路网数据内预设坐标点对应的若干张街景图像；

将所述若干张街景图像分别保存到第一子集和第二子集，并对所述第一子集内的所述街景图像进行流动摊贩的类型标注；

将所述第一子集和所述第二子集输入到流动摊贩识别模型，得到所述预设区域内流动摊贩的识别结果；

获取流动摊贩的关联因子；

将所述预设区域内流动摊贩的空间位置和所述关联因子输入到空间分布预测模型，预测得到待预测区域内流动摊贩的空间分布状态。

2.根据权利要求1所述的一种流动摊贩空间分布的预测方法，其特征在于，所述将所述第一子集和所述第二子集输入到流动摊贩识别模型，得到所述预设区域内流动摊贩的识别结果，包括：

提取所述第一子集的部分数据和所述第二子集的部分数据保存到训练集，提取所述第一子集的剩余数据保存到验证集；

将所述训练集输入到流动摊贩识别模型后，对训练集内的街景图像依次提取特征、特征池化、特征融合后，得到所述训练集内街景图像上流动摊贩的第一预测类别和第一边界框；

将所述验证集输入到流动摊贩识别模型后，对验证集内的街景图像依次提取特征、特征池化、特征融合后，得到所述验证集内街景图像上流动摊贩的第二预测类别和第二边界框；

确定所述第二边界框对应的置信度得分和相交区域；

当所述置信度得分大于等于置信度阈值且所述相交区域大于等于相交区域阈值，将所述街景图像输入到流动摊贩识别模型，对所述街景图像依次提取特征、特征池化、特征融合后，得到所述预设区域内流动摊贩的识别结果。

3.根据权利要求2所述的一种流动摊贩空间分布的预测方法，其特征在于，在执行所述将所述训练集输入到流动摊贩识别模型后这一步骤之前，所述方法还包括以下步骤：

对所述训练集内的街景图像进行翻转，得到翻转图像；

对所述翻转图像进行缩放，得到缩放图像；

对所述缩放图像进行色域变换，得到用于训练的目标图像。

4.根据权利要求1所述的一种流动摊贩空间分布的预测方法，其特征在于，所述将所述预设区域内流动摊贩的空间位置和所述关联因子输入到空间分布预测模型，预测得到待预测区域内流动摊贩的空间分布状态，包括：

将所述预设区域内流动摊贩的空间位置输入到空间分布预测模型，得到模型性能的ROC曲线；

当所述ROC曲线符合预设要求，将所述关联因子输入到空间分布预测模型，预测得到待预测区域内流动摊贩的空间分布状态。

5.根据权利要求1所述的一种流动摊贩空间分布的预测方法，其特征在于，所述获取所述路网数据内预设坐标点对应的若干张街景图像，包括：

在所述路网数据内以预设间隔设置预设坐标点；

获取所述预设坐标点对应的若干张街景图像。

6.根据权利要求5所述的一种流动摊贩空间分布的预测方法，其特征在于，所述获取所述预设坐标点对应的若干张街景图像，包括：

获取所述预设坐标点上处于不同拍摄角度的若干张街景图像。

7.根据权利要求1所述的一种流动摊贩空间分布的预测方法，其特征在于，所述对所述第一子集内的所述街景图像进行流动摊贩的类型标注，包括：

提取第一子集内的所述街景图像内货物载具；

根据所述货物载具对流动摊贩的类型标注。