【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区域规划，具体是一种基于大数据的区域规划方法及系统。
技术介绍
1、街道是人流聚集的一个主要场所。采用东西方向排列，以入口为中轴对称布局，建筑立面多采用塔楼，骑楼，雨罩的元素使空间产生新的划分，室内空间既设置了集中商业，又有零散店铺。
2、街道一般都建设在人流量较大的位置，在人流量均比较大的情况下，其中的店铺规划就非常重要，好的规划可以使得街道更加具有人气；现有的街道规划过程完全依赖于设计者的个人能力以及经验，在设计时，参考数据很少，如何提供更多的参考数据，辅助设计者进行规划设计是本专利技术技术方案想要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的区域规划方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于大数据的区域规划方法，所述方法包括：
4、获取街道中的店铺分布信息，构建运营地图；
5、根据摄像头系统获取街道中一个时间周期内的游客位置，根据所述游客位置确定街道中各个店铺的顾客量；
6、将顾客量填充至运营地图中，得到运营特征；所述运营地图和所述运营特征一一对应；所述运营特征为图像，用于表征一段时间内的街道运行情况；
7、获取不同街道在不同时间周期内的运营特征，对运营特征进行聚类，根据同类运营特征计算标识特征；
8、基于标识特征对运营地图进行排序，输出排序后的运营地图，作为规划参考。p>
9、在本专利技术的一些实例中，所述根据摄像头系统获取街道中一个时间周期内的游客位置，根据所述游客位置确定街道中各个店铺的顾客量的步骤包括：
10、根据摄像头系统实时检测街道入口处的游客，当检测到游客时，获取游客图像；
11、对游客图像进行识别，定位游客区域；所述摄像头系统中的摄像头内置温度感知器；
12、在游客区域中进行轮廓识别，根据轮廓识别结果构建游客特征；所述游客特征由含有色值的轮廓确定；
13、定时读取摄像头系统采集到的全局图像，由游客特征在全局图像中定位游客，得到游客位置；将全局图像的读取时刻作为获取时刻，作为游客位置的索引；
14、基于所述获取时刻统计一个时间周期内的游客位置，确定街道中各个店铺的顾客量。
15、在本专利技术的一些实例中，所述基于所述获取时刻统计一个时间周期内的游客位置，确定街道中各个店铺的顾客量的步骤包括：
16、读取不同时刻的游客位置，在运营地图中标记游客点；
17、按顺序连接游客点，得到游客轨迹，并根据预设的基准值对游客轨迹进行色值累计；
18、对任一店铺，在运营地图中查询店铺范围，由店铺范围截取游客轨迹；
19、累计截取到的游客轨迹的色值，确定该店铺的顾客量。
20、在本专利技术的一些实例中，所述将顾客量填充至运营地图中，得到运营特征的步骤包括：
21、读取每个店铺的顾客量，根据顾客量确定填充值；
22、根据填充值对运营地图中的各个店铺的店铺范围进行赋值；
23、当所有店铺的店铺范围均被赋值后，输出赋值后的运营地图，得到运营特征。
24、在本专利技术的一些实例中，所述读取每个店铺的顾客量，根据顾客量确定填充值的步骤包括：
25、获取各个店铺在不同时间周期内的顾客量，并按照时间顺序进行排序；
26、根据排序后的顾客量拟合顾客量变化函数，并进行傅里叶变换，得到三角函数和；
27、基于所述三角函数和确定顾客量变化函数的周期；
28、根据所述周期和所述顾客量确定填充值；
29、所述填充值的确定过程为：
30、；；式中，为填充值，为顾客量，为预设的修正系数，为第i个店铺的周期，为预设的最佳周期，为周期差的最大值。
31、在本专利技术的一些实例中，所述获取不同街道在不同时间周期内的运营特征，对运营特征进行聚类，根据同类运营特征计算标识特征的步骤包括：
32、获取不同街道在不同时间周期内的运营特征；
33、对任意两个运营特征，将其转换为二维数组，计算两个二维数组的结构相似度；
34、基于所述结构相似度对运营特征进行聚类；
35、叠加同类运营特征，并计算各个像素点的均值，得到标识特征。
36、在本专利技术的一些实例中，所述基于标识特征对运营地图进行排序，输出排序后的运营地图，作为规划参考的步骤包括：
37、累加标识特征中的色值，得到总色值；
38、根据所述总色值对运营地图进行排序；
39、输出排序后的运营地图，作为规划参考。
40、本专利技术技术方案还提供了一种基于大数据的区域规划系统，所述系统包括：
41、地图构建模块，用于获取街道中的店铺分布信息，构建运营地图；
42、顾客量确定模块，用于根据摄像头系统获取街道中一个时间周期内的游客位置，根据所述游客位置确定街道中各个店铺的顾客量；
43、顾客量填充模块，用于将顾客量填充至运营地图中，得到运营特征；所述运营地图和所述运营特征一一对应；所述运营特征为图像，用于表征一段时间内的街道运行情况；
44、特征聚类模块，用于获取不同街道在不同时间周期内的运营特征，对运营特征进行聚类，根据同类运营特征计算标识特征；
45、排序输出模块，用于基于标识特征对运营地图进行排序，输出排序后的运营地图，作为规划参考。
46、在本专利技术的一些实例中，所述顾客量确定模块包括：
47、图像获取单元，用于根据摄像头系统实时检测街道入口处的游客，当检测到游客时，获取游客图像；
48、游客定位单元，用于对游客图像进行识别，定位游客区域；所述摄像头系统中的摄像头内置温度感知器；
49、轮廓识别单元，用于在游客区域中进行轮廓识别，根据轮廓识别结果构建游客特征；所述游客特征由含有色值的轮廓确定；
50、位置获取单元，用于定时读取摄像头系统采集到的全局图像，由游客特征在全局图像中定位游客，得到游客位置；将全局图像的读取时刻作为获取时刻，作为游客位置的索引；
51、位置统计单元，用于基于所述获取时刻统计一个时间周期内的游客位置，确定街道中各个店铺的顾客量。
52、在本专利技术的一些实例中，所述顾客量填充模块包括：
53、填充值确定单元，用于读取每个店铺的顾客量，根据顾客量确定填充值；
54、赋值单元，用于根据填充值对运营地图中的各个店铺的店铺范围进行赋值；
55、输出单元，用于当所有店铺的店铺范围均被赋值后，输出赋值后的运营地图，得到运营特征。
56、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术将店铺分布信息转换为运营地图，基于运营地图的尺寸，将采集到的顾客量填充在运营地图中，得到运营特征，此时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述根据摄像头系统获取街道中一个时间周期内的游客位置，根据所述游客位置确定街道中各个店铺的顾客量的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述基于所述获取时刻统计一个时间周期内的游客位置，确定街道中各个店铺的顾客量的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述将顾客量填充至运营地图中，得到运营特征的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述读取每个店铺的顾客量，根据顾客量确定填充值的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述获取不同街道在不同时间周期内的运营特征，对运营特征进行聚类，根据同类运营特征计算标识特征的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述基于标识特征对运营地图进行排序，输出排序后的运营地图，作为规划
8.一种基于大数据的区域规划系统，其特征在于，所述系统包括：
9.根据权利要求8所述的基于大数据的区域规划系统，其特征在于，所述顾客量确定模块包括：
10.根据权利要求9所述的基于大数据的区域规划系统，其特征在于，所述顾客量填充模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述根据摄像头系统获取街道中一个时间周期内的游客位置，根据所述游客位置确定街道中各个店铺的顾客量的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述基于所述获取时刻统计一个时间周期内的游客位置，确定街道中各个店铺的顾客量的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述将顾客量填充至运营地图中，得到运营特征的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的区域规划方法，其特征在于，所述读取每个店铺的顾客量，根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李颖翀，施可，陈特夫，
申请(专利权)人：杭州邻汇网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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