[发明专利]一种观光车调度方法和系统

说明书

本申请提供的一种观光车调度方法和系统，具体应用于车辆调度领域，包括将目标场景划分为多个区域，每一区域内包括至少一个移动摄像头；通过移动摄像头采集任一区域内游客的视频数据；采集当前时刻的气象数据；将游客的视频数据输入NanoDet模型，获得待检测目标；获得待检测目标的姿态估计数据和表情识别数据；基于姿态估计数据、表情识别数据和气象数据预测游客的乘车意图；确定当前区域是否调度观光车；若是，则识别当前区域乘坐普通观光车意图下的第一人数和乘坐高级观光车意图下的第二人数；根据第一人数和第二人数，确定当前区域观光车的调度对象和调度数量。由此提高观光车调度效率，进而提升游客旅行体验。

技术领域

本申请涉及车辆调度领域，更具体地，涉及一种观光车调度方法和系统。

背景技术

景区观光车是当下热门的游览方式，与传统的游览方式相比，观光车具有更加灵活自由的特点，与私家车相比，观光车更加环保便利，观光车为景区发展可持续绿色交通提供了有效的解决方案和全新运营思路。虽然观光车具有极佳的市场潜力，但在实际运营过程中，观光车面临着难以充分且合理地使用车辆的难题。

目前景区观光车的智能调度通常是基于简单的需求预测模型实现的，然而从主观因素上来讲，游客对观光车的需求受到自身身体状态和情绪的影响，从客观因素上来讲，游客对观光车的需求受到天气状况的影响，由于主观因素和客观因素的随机性使得需求预测的准确性较低，进而导致智能调度系统的效率非常低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种观光车调度方法和系统，通过姿态估计数据、表情识别数据和气象数据预测游客的乘车意图，用于观光车调度，由此提高观光车调度效率，进而提升游客旅行体验。具体技术方案如下：

在本发明实施例的第一方面，提供一种基观光车调度方法，包括：将目标场景划分为多个区域，每一区域内包括至少一个移动摄像头；通过所述移动摄像头采集任一区域内游客的视频数据；采集当前时刻的气象数据；将所述游客的视频数据输入NanoDet模型，获得待检测目标；对所述待检测目标进行姿态估计和表情识别，获得姿态估计数据和表情识别数据；基于所述姿态估计数据、所述表情识别数据和所述气象数据进行意图预测，确定所述游客的乘车意图；其中，所述乘车意图包括不乘坐观光车意图、乘坐普通观光车意图以及乘坐高级观光车意图；基于所述乘车意图确定当前区域是否调度观光车；若是，则识别当前区域乘坐普通观光车意图下的第一人数和乘坐高级观光车意图下的第二人数；根据所述第一人数和所述第二人数，确定当前区域观光车的调度对象和调度数量。

可选地，所述NanoDet模型是单阶段anchor-free目标检测模型，使用GeneralizedFocal Loss损失函数进行分类和边框回归。

可选地，获得所述待检测目标的姿态估计数据，包括：对所述待检测目标进行局部特征提取，得到第一特征表示；对所述待检测目标进行骨骼点特征提取，得到第二特征表示；将所述第一特征图像和所述第二特征图像拼接后，依次输入transformer模型和多层感知机，得到姿态估计数据。

可选地，获得所述待检测目标的表情识别数据，包括：对所述待检测目标进行脸部特征提取，得到第三特征表示；将所述第三特征表示依次输入transFER模型和多层感知机，得到表情识别数据。

可选地，所述预测所述游客的乘车意图，包括：将所述姿态估计数据、所述表情识别数据和所述气象数据转换为数值化表示；通过以下公式确定任一游客的乘车意图：

S＝tanh(W₁*p)+tanh(W₂*q)+tanh(W₃*t)

其中，S是乘车意图的数值化表示，W1、W2和W3表示权重参数，p是姿态估计数据的数值化表示，q是表情识别数据的数值化表示，t是气象数据的数值化表示。