【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及商业选址方法及装置。
技术介绍
1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
2、目前商业选址的技术方案用于分析的底数数据多偏向于固定资源，此类数据的更新频次往往以半年或季度，在反映地区内变化情况的精准度有待提高。此外，基于现状的选址往往是针对于现在或者距现状相近的某一个时间节点进行研判，选址结果不够准确。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种商业选址方法，用以提高商业选址的准确性，该方法包括：
2、获取待选点位的时空特征信息；其中，时空特征信息包括：时间序列信息、时间序列中每一时间点的空间指标特征，空间指标特征包括影响商业客流的空间指标特征；
3、采用预先训练好的人流量预测模型，根据待选点位的时空特征信息，预测得到待选点位的人流量信息；其中，待选点位的人流量信息包括待选点位在时间序列中每一时间点的人流量信息；人流量预测模型为根据历史点位的时空特征信息、及人流量信息训练得到；
4、根据每一待选点位的人流量信息，确定出适合商业选址的点位。
5、本专利技术实施例还提供一种商业选址装置，用以提高商业选址的准确性，该装置包括：
6、第一处理模块，用于获取待选点位的时空特征信息；其中，时空特征信息包括：时间序列信息、时间序列中每一时间点的空间指标特征，空间指标特征包括影响商业客流的空间指标特征；
7、
8、第三处理模块，用于根据每一待选点位的人流量信息，确定出适合商业选址的点位。
9、本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述商业选址方法。
10、本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述商业选址方法。
11、本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述商业选址方法。
12、本专利技术实施例中，获取待选点位的时空特征信息；其中，时空特征信息包括：时间序列信息、时间序列中每一时间点的空间指标特征，空间指标特征包括影响商业客流的空间指标特征；采用预先训练好的人流量预测模型，根据待选点位的时空特征信息，预测得到待选点位的人流量信息；其中，待选点位的人流量信息包括待选点位在时间序列中每一时间点的人流量信息；人流量预测模型为根据历史点位的时空特征信息、及人流量信息训练得到；根据每一待选点位的人流量信息，确定出适合商业选址的点位。这样，基于不同时间点、不同类别的数据源融合，能够更加准确的预测各待选点位的人流量信息，进而根据准确的人流量信息进行商业选址，提升商业选址的准确性。
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1.一种商业选址方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的商业选址方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，对街景图像进行语义分割之前，还包括：
4.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，对街景图像进行语义分割之前，还包括：
5.如权利要求4所述的商业选址方法，其特征在于，对多源的街景图像进行格式变换，包括：对鱼眼图像格式的街景图像，采用等距投影模型进行变换。
6.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，对街景图像进行语义分割，包括：
7.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，根据多个点位的时空特征信息、以及人流量信息，生成第一样本集，包括：
8.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，机器学习模型包括下述至少一种：梯度提升模型、随机森林模型、决策树模型。
9.如权利要求1所述的商业选址方法，其特征在于，空间指标特征包括下述至少一种：道路宽度、绿植占比、人行道宽度、街墙高度、地物色彩RGB值、可视因子、道路车流量、人行道人流量
10.如权利要求1所述的商业选址方法，其特征在于，根据每一待选点位的人流量信息，确定出适合商业选址的点位，包括：
11.如权利要求1所述的商业选址方法，其特征在于，根据每一待选点位的人流量信息，确定出适合商业选址的点位，包括：
12.一种商业选址装置，其特征在于，包括：
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11任一所述方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一所述方法。
15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种商业选址方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的商业选址方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，对街景图像进行语义分割之前，还包括：
4.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，对街景图像进行语义分割之前，还包括：
5.如权利要求4所述的商业选址方法，其特征在于，对多源的街景图像进行格式变换，包括：对鱼眼图像格式的街景图像，采用等距投影模型进行变换。
6.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，对街景图像进行语义分割，包括：
7.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，根据多个点位的时空特征信息、以及人流量信息，生成第一样本集，包括：
8.如权利要求2所述的商业选址方法，其特征在于，机器学习模型包括下述至少一种：梯度提升模型、随机森林模型、决策树模型。
9.如权利要求1所述的商业选址方法，其特征在于，空间指标特征包括下述至少一种：...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖俊儒，蒲良，蔡鹏，卢蓉，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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