[发明专利]基于历史数据预测结果的方法、装置及终端设备

摘要

本申请提供了一种基于历史数据预测结果的方法、装置及终端设备，方法包括获取视频录像，定位视频录像中若干个用户的人脸，并截取人脸图片；对人脸图片进行去色得到黑白灰人脸图片，根据黑白灰人脸图片查找用户面部图，调取与用户面部图预关联的用户ID，并获取用户ID出现指定行为的历史数据，根据历史数据获取到N个时间序列，识别时间序列中用户出现指定行为时的操作特征，并载入操作特征至LSTM模型，以得到最优时间序列，最终，通过最优时间序列在一个周期的时间节点对应的实际结果作为下一周期的预测结果，并根据预测结果制作采购清单；从而解决人工输入时间节点效率低，解决可能出现多种不同的预测结果的技术问题。

主权项

1.一种基于历史数据预测结果的方法，其特征在于，包括：获取视频录像，然后定位所述视频录像中若干个用户的人脸，并截取若干个用户的人脸图片；对所述人脸图片进行去色，得到黑白灰人脸图片，然后根据所述黑白灰人脸图片的灰度深浅进行加重或者淡化，并对黑白灰人脸图片的人脸边缘进行锐化；在面部库有中查找是否存在与所述黑白灰人脸图片相匹配的用户面部图，所述用户面部图为黑白灰图片；若存在，则在ID库中调取与所述用户面部图预关联的用户ID，并获取用户ID标记出现指定行为的历史数据；获取所述历史数据中用户出现指定行为的以不同时间长度作为单位的N个时间序列，其中，所述N为大于等于1的整数；识别所述N个时间序列中用户出现指定行为时的操作特征，并载入所述操作特征至LSTM模型，以通过所述LSTM模型根据所述操作特征在所述N个时间序列中选择出最优时间序列，所述最优时间序列为若干个所述操作特征出现的时间节点符合周期规律的时间序列；通过所述最优时间序列在一个周期的所述时间节点对应的实际结果作为下一周期的预测结果；调取储量数据，所述储量数据包括物品余量，并判断所述物品余量是否大于所述预测结果的物品需求量；若否，则计算所述物品余量与所述物品需求量的差值，并根据所述差值制作采购清单。