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摘要：本发明公开了一种基于高精度人流监测的历史文化街区客群自动画像方法，涉及城市规划技术领域，在云计算平台中输入目标历史文化街区边界数据和经纬度信息，采集目标历史文化街区的基础数据，构建空间数据库和业态数据库并生成待巡检点位，通过可穿戴智能设备采集巡检点位信息数据并上传到云计算平台，通过云计算平台的客群自动画像单元处理实时数据，并基于性别识别模块、年龄识别模块、属性识别模块、情绪识别模块、行为识别模块识别巡检点位人群信息，进而通过深度学习训练的方式，实现历史文化街区人群画像，并在云计算平台上对其进行数据分析和监测报告及异常评测，在可穿戴智能设施中进行可视化展示，从而输出诊断结果与关联相应调控策略。

主权项：1.一种基于高精度人流监测的历史文化街区客群自动画像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：历史文化街区数据输入与巡检点位生成在搭载Windows10系统的云计算平台中输入目标历史文化街区边界数据和经纬度信息，将自动进行目标历史文化街区的数据采集，以构建业态数据库和空间数据库；云计算平台将自动生成待巡检历史文化街区的巡检点位，待巡检点位生成后将自动传输至背包式信息采集装置的人机交互显示屏上；步骤二：历史文化街区巡检、信息采集、信息上传与信息核查工作人员携带双肩背包式信息采集装置和MoverioBT-40型号的AR眼镜，通过人机交互显示屏标记的巡检点位进行巡检工作，背包式信息采集装置将进行巡检点位信息的自动采集和信息上传任务，采集包括巡检点位的客流密度数据、360°全景照片数据、时间数据、地理位置数据，以及每个巡检点位的巡检状态和巡检时间；云计算平台收到上传的信息数据后，将基于信息数据的采集标准自动进行核查，如果信息核查失败，云计算平台会将信息核查失败的巡检点位反馈到人机交互显示屏，引导工作人员进行二次采集；步骤三：历史文化街区客群自动画像云计算平台内置客群自动画像单元，通过5G网络，关联至双肩背包式信息采集装置的采集信息发送单元，接收客流密度数据、360°全景照片数据、时间数据、地理位置数据，并进行自动画像处理；客群自动画像单元通过内置DGX计算机工作站，对客流密度数据、360°全景照片数据进行预处理，自动构建历史文化街区人群信息汇总数据库并导入开放地图平台，统一坐标系后嵌合至历史文化街区沙盘；工作站构建历史文化街区人群信息汇总数据库并进行人群ID编号，并置入单元内的性别识别模块、年龄识别模块、属性识别模块、情绪识别模块、行为识别模块；工作站深度学习训练构建卷积神经网络模型，对各ID所属个体特征自动计算，识别历史文化街区流动人群的基础特征和时空行为特征，其中基础特征包括性别、年龄、属性和情绪，时空行为特征包括行为识别、流动偏好、驻留偏好；工作站将特征计算后的数据进行融合匹配，将同一个体的不同特征数据进行整合，识别并提取出历史文化街区人群画像；基于客群自动画像单元识别的人群特征，工作站通过空间聚类技术、XGBoost树算法和隐马尔科夫模型对其进行聚类和识别，提取年龄、情绪、属性3类特征识别筛选器中，共32类人群画像，其中年龄包括儿童、青少年、中年人、老年人三种层级，属性包括本地居民、外地游客，情绪包括喜、怒、哀、惧四种层级；步骤四：云计算平台客群监测报告输出和异常评测基于可穿戴智能设备巡检中人群密度监控单元采集的客流密度数据，云计算平台结合客群画像结果，自动利用客群监测单元进行数据分析：基于步骤三所述的客群自动画像，完成实时客群数据处理；根据实时客流数据计算巡检点位的整体及各客群画像的客流密度；设置历史文化街区各巡检点位的客流密度阈值，并根据巡检点位的客流密度标记客群异常巡检点位；基于各巡检点位的各客群画像密度进行异常巡检点位增添和划分；云计算平台基于客群监测单元数据分析标准化输出监测报告及异常评测；步骤五：生成基于历史文化街区客群自动画像的管理优化报告结合所述步骤四中的客群监测报告输出和异常评测结果，在云计算平台中自动关联至策略库，生成基于历史文化街区客群自动画像的管理优化报告，并反馈至人机交互显示屏；在人机交互显示屏中，策略库与反馈信息和实时收集的客流数据结合转化为可视化信息，辅助工作人员进行巡检治理工作。

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