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      深圳市海淇展示文化有限公司羅克淇獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市海淇展示文化有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于人群熱力分布監(jiān)控的AI展廳控制方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120235060B

      龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202510709441.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F30/27;該發(fā)明授權(quán)基于人群熱力分布監(jiān)控的AI展廳控制方法及系統(tǒng)是由羅克淇;胡海霞;彭秀峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-05-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

      基于人群熱力分布監(jiān)控的AI展廳控制方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了基于人群熱力分布監(jiān)控的AI展廳控制方法及系統(tǒng),該方法通過(guò)構(gòu)建全覆蓋的感知網(wǎng)絡(luò),利用熱成像攝像頭、WiFi探針和紅外傳感器獲取人群密度分布數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),并生成熱力分布圖;通過(guò)將離散密度點(diǎn)融合和標(biāo)注轉(zhuǎn)化為連續(xù)熱力場(chǎng)的數(shù)據(jù)集,直觀展示人群分布特征,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合有效建模人群流動(dòng)的時(shí)空相關(guān)性,基于提前6?8分鐘的預(yù)測(cè)結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)?調(diào)整?驗(yàn)證的閉環(huán),通過(guò)根據(jù)預(yù)測(cè)的人群分布趨勢(shì)和業(yè)務(wù)目標(biāo)進(jìn)行控制策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整,能夠根據(jù)人流密度動(dòng)態(tài)調(diào)整導(dǎo)覽路線或互動(dòng)形式,還能夠提前調(diào)整展品布局,減少游客往返次數(shù),提升整體流動(dòng)效率,從而提升AI展廳的展示效果。

      本發(fā)明授權(quán)基于人群熱力分布監(jiān)控的AI展廳控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.基于人群熱力分布監(jiān)控的AI展廳控制方法,其特征在于:包括如下步驟: S1、在展廳天花板、墻面或地面安裝多源傳感器設(shè)備,構(gòu)建全覆蓋的感知網(wǎng)絡(luò),多源傳感器設(shè)備包括熱成像攝像頭、紅外傳感器、WiFi探針和RFID標(biāo)簽閱讀器和環(huán)境傳感器; S2、通過(guò)多源傳感器設(shè)備實(shí)時(shí)捕捉人群密度分布數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),并生成熱力分布圖; S3、對(duì)多源傳感器設(shè)備獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,再將熱力分布數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)融合,并標(biāo)注每個(gè)區(qū)域的熱力特征,形成連續(xù)熱力場(chǎng)的數(shù)據(jù)集; S4、通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式建立實(shí)時(shí)熱力預(yù)測(cè)模型,并根據(jù)熱力特征預(yù)測(cè)6-8分鐘內(nèi)的人群分布趨勢(shì); S5、根據(jù)預(yù)測(cè)的人群分布趨勢(shì)和業(yè)務(wù)目標(biāo)進(jìn)行控制策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整; S6、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)調(diào)整后熱力分布變化,根據(jù)熱力分布變化對(duì)熱力預(yù)測(cè)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化; 連續(xù)熱力場(chǎng)的數(shù)據(jù)集建立流程如下: B1、通過(guò)異常值檢測(cè)算法識(shí)別并剔除偏離正常范圍的數(shù)據(jù); B2、使用線性插值法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充,并使用低通濾波器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理; B3、將根據(jù)時(shí)間戳將熱力分布數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)融合,得到包含多維度信息的可視化記錄; B4、根據(jù)區(qū)域內(nèi)人數(shù)和區(qū)域面積計(jì)算人群密度,將人群密度作為熱力特征的基礎(chǔ)指標(biāo)為每個(gè)區(qū)域添加標(biāo)簽; B5、對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,再將歸一化處理后的數(shù)據(jù)整理為結(jié)構(gòu)化表格或數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu); B6、對(duì)結(jié)構(gòu)化表格或數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)添加數(shù)據(jù)集的元信息,形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集; 步驟B3中,融合流程為: B31、根據(jù)時(shí)間戳將熱力分布數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)同步,使不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上一致; B32、將熱力分布數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的空間坐標(biāo)系,使數(shù)據(jù)在空間上具有可比性; B33、將不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的特征映射為熱力分布圖中的顏色和強(qiáng)度值,通過(guò)歸一化處理統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度,在二維平面上以顏色深淺展示數(shù)據(jù)分布密度,形成包含多維度信息的可視化記錄。

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