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申请/专利权人：苏州市伏泰信息科技股份有限公司

摘要：本发明公开了基于图像分析的城市运行中流动商贩管理方法，涉及城市管理技术领域，本发明包括步骤一：数据采集在城市关键区域部署固定点位摄像头，用于实时监控街道、社区和集贸市场等区域，利用这些摄像头采集流动商贩的实时图像数据；本发明，通过集成先进的图像分析技术，极大地提高了城市管理的效率和响应速度，与传统的人工巡查相比，基于图像分析的方法能够实现24小时不间断的实时监控，快速识别和响应流动商贩的违规行为，通过自动化的数据采集和处理，减少了人为因素的干扰，提高了监测的准确性和可靠性，智慧巡检车的应用，增强了对城市关键区域的动态监测能力，确保了对流动商贩行为的及时跟踪和管理。

主权项：1.基于图像分析的城市运行中流动商贩管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集：在城市各区域部署固定点位摄像头，用于实时监控街道、社区和集贸市场区域，利用这些摄像头采集流动商贩的实时图像数据；S2、图像预处理：对采集到的图像进行预处理，提高图像质量，为后续分析做准备；S3、深度学习模型应用：应用深度学习模型对预处理后的图像进行特征提取和目标识别；S4、立体视觉与定位：结合智慧巡检车的双目摄像头和RTK技术，对识别出的流动商贩进行立体视觉识别和高精度定位；S5、动态监测与分析：利用智慧巡检车的移动监测能力，对流动商贩进行动态追踪和行为分析，具体步骤如下：规划智慧巡检车的巡检路线和时间表，使智慧巡检车对关键区域进行周期性监测，在巡检过程中，实时采集通过固定点位摄像头和智慧巡检车摄像头的视频流；再通过时空稀疏重构神经网络应用于城市环境中的目标检测和识别，具体步骤如下：首先是稀疏编码层，稀疏编码层对输入数据进行稀疏编码，提取数据的时空特征表示；再利用重构层通过学习从稀疏编码到输入数据的映射关系，实现对输入数据的准确重构和复原；最后通过时空信息融合机制将输入数据的时空信息进行联合处理，以捕捉时序数据和视频中带有时空结构的特征；使用城市环境中收集的标注数据集来训练ST-SRNN模型，确保其能够学习到流动商贩的特征，调整模型参数，进行超参数优化，通过交叉验证方法评估模型性能，确保其在不同数据集上都能保持稳定的识别效果；在独立的测试数据集上测试模型，评估其在实际应用中的表现，将训练好的ST-SRNN模型部署到服务器或边缘计算设备上，以便进行实时图像处理；将ST-SRNN模型集成到城市监测系统中，自动接收实时图像输入并输出识别结果，监控模型在实际运行中的性能；分析模型输出的结果，识别流动商贩的时空分布特征，根据模型输出结果的准确性，收集反馈并进行模型迭代优化，定期更新训练数据集，以包含新的城市环境变化和流动商贩行为模式，根据最新的数据和反馈对模型进行调整，适应新的环境变化；同时应用目标追踪算法，对图像序列中的流动商贩进行连续追踪，分析流动商贩的行为模式，包括停留、移动或交易，通过行为分析，识别异常行为，包括非法占道经营或违规经营；处理多个流动商贩同时出现的情况，确保能够区分并追踪每个目标，将实时监测数据与历史数据关联，进行综合分析，利用时间戳和地理位置信息，进行时空分析，以识别流动商贩的活动规律；根据分析结果，自动生成监测报告，供城市管理者参考；S6、数据处理与推理：通过AIBOX智能计算平台对监测数据进行实时处理和算法推理，确保监测结果的准确性和实时性，具体步骤如下：接收来自智慧巡检车和固定点位摄像头的监测数据，对接收的数据进行清洗和格式化，使用深度学习模型从图像和视频流中提取关键特征；在AIBOX平台上运行推理引擎，对提取的特征进行实时分析和模式识别，融合来自不同源的数据，包括视频分析结果及GPS定位信息，获得全面的监测视角；利用算法推理识别流动商贩的行为模式和异常活动，对算法推理结果进行验证，筛选出准确度大于预设准确度的监测结果，应用决策树根据监测结果做出自动化决策；关联不同事件和监测结果，识别潜在的趋势和模式，将处理和推理结果存储在数据库中；S7、信息记录与上报：对识别和定位的流动商贩进行抓拍，记录违规行为，并将抓拍图像和对应信息实时上报至城市管理数据库，为执法提供依据；S8、预警与响应：结合实时监管与预警系统，对监测到的异常行为进行及时预警。

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