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景區(qū)智能標(biāo)志牌的研究設(shè)計(jì)

2022-07-08 07:20蔣鵬程魏龍琦陳鑫鑫楊衛(wèi)華王辛巖
電子技術(shù)與軟件工程 2022年2期
關(guān)鍵詞:標(biāo)志牌路線計(jì)數(shù)

蔣鵬程 魏龍琦 陳鑫鑫 楊衛(wèi)華 王辛巖

(西藏大學(xué) 西藏自治區(qū)拉薩市 850000)

交通標(biāo)志牌作為交通運(yùn)行不可分割的一部分,能夠?yàn)榻煌▍⑴c者提供基本信息,極大地提高了交通運(yùn)行效率。同樣,景區(qū)中的標(biāo)志牌也具有類(lèi)似作用,它能夠在我們旅游出行時(shí)提供基本信息,相當(dāng)于我們了解景區(qū)的第二雙眼睛。而且隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高,旅游出行人次也隨之增加。據(jù)統(tǒng)計(jì),2019年我國(guó)旅游人數(shù)超60億人次,2020年人數(shù)有所下降,但在2021年仍呈上升趨勢(shì)。所以,為了使游客出行更加便捷,加快建設(shè)智慧城市的腳步,提升游客旅游滿(mǎn)意度,本文以此為目標(biāo)設(shè)計(jì)了適用于景區(qū)的智能標(biāo)志牌。

1 背景

隨著我國(guó)發(fā)展步伐的加快,我國(guó)儼然成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體,在世界舞臺(tái)上發(fā)揮著舉足輕重的作用。經(jīng)濟(jì)水平的增長(zhǎng)帶動(dòng)了旅游業(yè)的發(fā)展,旅游業(yè)的發(fā)展也間接促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)水平的提升。如今,大多數(shù)景區(qū)之中使用的標(biāo)志牌仍為靜態(tài)標(biāo)志牌,所能顯示的信息較為單一。同時(shí),盡管一些城市安裝了能夠顯示道路信息的標(biāo)志牌,但人流識(shí)別遠(yuǎn)比車(chē)輛識(shí)別復(fù)雜。在傳統(tǒng)的標(biāo)志牌不能滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)發(fā)展和游客出行的需求時(shí),適用于景區(qū)的智能標(biāo)志牌隨之產(chǎn)生。

2 設(shè)備原理

設(shè)備在現(xiàn)有標(biāo)志牌的基礎(chǔ)上,將其換成電子顯示屏,并將之放在景區(qū)內(nèi),除了能夠根據(jù)定位顯示自身位置之外,還能夠通過(guò)攝像頭提取圖像,將三維視圖轉(zhuǎn)化為二維圖像,在多維視角多元信息融合的方法進(jìn)行人群密度的計(jì)算后,輔以空間注意力透視模型改善,從而在標(biāo)志牌上顯示各個(gè)地區(qū)的游客實(shí)時(shí)變化情況,并且后臺(tái)能夠通過(guò)實(shí)時(shí)變化地圖所展示的信息智能計(jì)算后,推薦出相對(duì)最優(yōu)的路線。同時(shí),能夠在顯示屏下方相應(yīng)位置顯示附近停車(chē)位數(shù)量,天氣狀況等信息。并且,當(dāng)發(fā)生緊急情況時(shí),能夠人為控制標(biāo)志牌做出相關(guān)提醒(見(jiàn)圖1)。

圖1:標(biāo)志牌工作展示

3 功能設(shè)計(jì)

3.1 實(shí)時(shí)路況功能

隨著智慧城市建設(shè)腳步的加快,以及智能監(jiān)控系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的普及,人群數(shù)量識(shí)別和密度計(jì)算等技術(shù)的迅猛發(fā)展,許多研究人員對(duì)人群數(shù)量識(shí)別和密度計(jì)算進(jìn)行了相關(guān)研究。最早是使用基于滑動(dòng)檢測(cè)器來(lái)檢測(cè)人群是的計(jì)數(shù)方法,但是由于拍攝場(chǎng)景、攝像頭角度、擁擠場(chǎng)景中的復(fù)雜背景波、人員之間的相互遮擋和玩偶干擾等因素,都讓混動(dòng)檢測(cè)器查閱圖像進(jìn)行計(jì)數(shù)的效果不盡如人意;同時(shí),通過(guò)攝像頭采集圖像中的紋理特征信息從而與人群數(shù)量之間形成映射關(guān)系建立混合高斯模型,這雖然能夠在一定程度上克服人員之間的遮擋問(wèn)題,但是未能把握住人群圖像中的空間信息,在三維到二維的轉(zhuǎn)化上存在特征信息丟失、圖像畸變、過(guò)程較為復(fù)雜等問(wèn)題,所以盡管其能滿(mǎn)足大多情況下的人群密度計(jì)算,但是在精度要求方面仍然不夠;并且,在近年來(lái),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network)憑借其對(duì)圖像深層次特征出色的提取及學(xué)習(xí)能力,被廣泛應(yīng)用于人群計(jì)數(shù)領(lǐng)域中,但是由于該方法在新場(chǎng)景中應(yīng)用時(shí),經(jīng)常受到模型結(jié)構(gòu)的限制,計(jì)算結(jié)果和精度都有所下降,魯棒性較差。隨著多列網(wǎng)絡(luò)和單列網(wǎng)絡(luò)的相繼提出,這種問(wèn)題在一定程度上得到了解決,但仍然存在較大的局限性。

3.1.1 基于MDPMIF的人群密度估計(jì)方法

人群計(jì)數(shù)的首要任務(wù)是獲得真值圖像,在三維空間中提取圖像使其轉(zhuǎn)化為二維圖像。由于圖像提取過(guò)程中存在圖像畸變情況,所以需要對(duì)其進(jìn)行透視矯正之后,讓其能夠在真值圖中顯示人的位置。在多維視角下,將多元信息進(jìn)行融合,生成相關(guān)密度圖,同時(shí)由于密度圖上顯示的顏色顯示在標(biāo)志牌上會(huì)增加游客的觀看負(fù)擔(dān),因此當(dāng)人群密度超過(guò)某一特定值時(shí),能在標(biāo)志牌上顯示不同顏色。

在多維視角多元信息融合網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,引入一種高低密度多維視角多元信息融合人群計(jì)數(shù)網(wǎng)絡(luò)(High and Low Density and Multi-Dimension Perspective Multivariate Information Fusion Crowd Counting Network, HLMMNet)。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)高低密度區(qū)分策略(Density Domain Grade, DDG),在高密區(qū)域保持MDPMIF網(wǎng)絡(luò)估計(jì)結(jié)果,低密度區(qū)域采用檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)人群計(jì)數(shù)修正,提升人群計(jì)數(shù)精度。

其中,HLMMNet的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示,并且涉及高低密度區(qū)分策略以及人群計(jì)數(shù)模塊。

圖2:HLMMNet結(jié)構(gòu)示意圖

在收集到實(shí)拍圖之后,需要獲得能夠識(shí)別的人群密度圖。密度圖是由特殊光亮來(lái)顯示人員分布以及人群密度的圖像。在圖二所顯示的結(jié)構(gòu)中,從空間上反映了人群密度,顏色就代表了人群密度。

在圖中,標(biāo)注位置即為人的位置,記為x,那么該位置的沖擊函數(shù)可以表示為 δ(x-x),代表標(biāo)注點(diǎn)的密度平滑區(qū)域。則在此區(qū)域內(nèi)具有的人群數(shù)量可以表示為:

N表示所采集圖中人頭標(biāo)記總數(shù),則密度圖就能由如下公式生成:

圖3:HLMMNet測(cè)試結(jié)果圖

3.1.2 基于空間注意力透視的方法完善模型

Zhang等通過(guò)實(shí)際研究發(fā)現(xiàn),在使用該方法進(jìn)行人群統(tǒng)計(jì)時(shí),目標(biāo)場(chǎng)景往往和訓(xùn)練場(chǎng)景存在差異,這也導(dǎo)致了統(tǒng)計(jì)性能的顯著下降。同時(shí)存在圖像視角變化較大以及少量特征空間信息丟失的問(wèn)題。

為了改善這種情況,Meng等補(bǔ)充了空間注意力透視模型,使用空間注意力透視模型時(shí),主要目的是減小一些極端視角所帶來(lái)的影響,并且,能夠在一定程度上提升密度圖質(zhì)量的同時(shí),更好的聚合特征信息。在輸入特征圖之后,該模型能夠從左到右、右到左、下到上、上到下四個(gè)維度構(gòu)成四個(gè)卷積模型,作為一種可插入的模塊,成功解決了極端視角、場(chǎng)景連續(xù)變化等問(wèn)題。在將特征圖的信息綜合后,輸出特征圖,在坐標(biāo)變化器上根據(jù)透視因子對(duì)特征圖進(jìn)行處理,從而減小尺度變化。

顯示密度圖時(shí),由于通過(guò)HLMMNet測(cè)試時(shí),顏色越亮,所代表的人群密度越大,所以,最終在標(biāo)志牌上顯示時(shí)需要對(duì)顏色進(jìn)一步轉(zhuǎn)化(以紅、橙、黃、綠分別代表人群密度高、較高、中等、較低等)。在標(biāo)志牌上顯示不同顏色以區(qū)分人群密度之后,將在5到10秒內(nèi)進(jìn)行切屏,從而達(dá)到實(shí)時(shí)變化的目的。

3.2 智能推薦功能

在通過(guò)對(duì)人群密度的識(shí)別和統(tǒng)計(jì)之后,一方面,游客能夠根據(jù)標(biāo)志牌上所顯示顏色判斷人群密度低的地區(qū),從而選擇相關(guān)路線。另一方面,標(biāo)志牌能夠根據(jù)所識(shí)別的人群數(shù)量信息,附近位置信息,通過(guò)計(jì)算為游客推薦較優(yōu)路線。

將標(biāo)志牌的附近人群識(shí)別區(qū)域做出密度排行,分別將附近區(qū)域的人群密度(crowd density, CD)、附近地域距當(dāng)前位置的距離(distance, D)、其他服務(wù)地點(diǎn)的距離(餐廳、洗手間等)(else, E)以及該地點(diǎn)的人群密度(D2)作為變量,通過(guò)對(duì)不同變量進(jìn)行加權(quán),在此基礎(chǔ)上計(jì)算出最優(yōu)解,從而推薦出“最優(yōu)解”路線(path, P)。

P=0.3CD+0.4D+0.2E+0.1D2

通過(guò)計(jì)算,當(dāng)P越小,說(shuō)明此條路線所花費(fèi)時(shí)間越短,即為“最優(yōu)解”路線。但是,在得出計(jì)算結(jié)果后,可能導(dǎo)致多人奔向“最優(yōu)解”路線而使該路線變得擁擠,所以,通過(guò)持續(xù)計(jì)算而使人群分布較為平均也是后續(xù)研究的目標(biāo)。

3.3 多種信息顯示功能

3.3.1 停車(chē)位顯示

通過(guò)和智能停車(chē)場(chǎng)相連,實(shí)時(shí)顯示停車(chē)場(chǎng)停車(chē)位數(shù)量,并且在空停車(chē)位數(shù)量降到一定程度時(shí),做出相關(guān)提示,方便游客游玩的同時(shí),讓出行更加便捷。

3.3.2 天氣信息顯示

標(biāo)志牌終端能夠通過(guò)電腦控制,從而顯示各時(shí)間段的天氣狀況,并且在天氣發(fā)生變化時(shí),能夠進(jìn)行語(yǔ)音提醒。

3.3.3 其他信息

(1)安全是我們時(shí)刻都應(yīng)該緊繃的一根弦,我們只有在心中牢固樹(shù)立安全意識(shí),才能做好時(shí)刻保護(hù)自己。但是安全事故仍時(shí)常發(fā)生,當(dāng)在景區(qū)發(fā)生人員走失時(shí),能夠顯示走失人員的相關(guān)信息,以便能夠及時(shí)找回走失人員;同時(shí)發(fā)生火災(zāi)等緊急情況時(shí),標(biāo)志牌也能充當(dāng)信息傳遞的工具,在一定程度上減少損失。

(2)并且,當(dāng)景區(qū)內(nèi)設(shè)備維修、建筑物施工時(shí),也能在標(biāo)志牌上具體顯示。

(3)標(biāo)志牌除了能顯示地圖信息外,還能夠在特定時(shí)間作為廣告牌使用,在為游客提供娛樂(lè)信息的同時(shí)為自身做好宣傳提供保障。

4 結(jié)論

本文在智能標(biāo)志牌的研究設(shè)計(jì)上,從智能設(shè)計(jì)和多功能結(jié)合兩方面作為出發(fā)點(diǎn)對(duì)智能標(biāo)志牌進(jìn)行了研究,通過(guò)分析,能夠得到以下結(jié)論:

(1)與CNN結(jié)合進(jìn)行人群計(jì)數(shù)為當(dāng)前發(fā)展方向,本文在此基礎(chǔ)上引入了基于高低多維視角多元信息融合的方法進(jìn)行人群計(jì)數(shù)和密度估計(jì),并結(jié)合空間注意力透視模型進(jìn)行優(yōu)化,讓其能在場(chǎng)景變換復(fù)雜、干擾因素眾多的環(huán)境中保持較高性能的運(yùn)行。多元信息融合進(jìn)行人群計(jì)數(shù)雖然具備較好性能,但在實(shí)際運(yùn)用中考慮參數(shù)仍然較多,實(shí)用性能有待進(jìn)一步提升,所以后續(xù)工作主要聚焦在加入實(shí)際更多參數(shù)量的同時(shí)保證準(zhǔn)確率。

(2)通過(guò)人群計(jì)數(shù)為智能推薦路線提供前提,結(jié)合計(jì)算公式和模型分析得到最佳路線,同時(shí),由于人群密度時(shí)刻變化,導(dǎo)致最優(yōu)路線也在變化,所以該計(jì)算過(guò)程也應(yīng)持續(xù)。

(3)標(biāo)志牌最直接的功能就是為使用它的人提供信息,在傳統(tǒng)的標(biāo)志牌上,將更多的功能融合在智能標(biāo)志牌上,在有限的位置盡可能多的為游客提供信息,實(shí)現(xiàn)“一牌多用”。

但以上關(guān)于智能標(biāo)志牌的研究設(shè)計(jì)均屬于理論的研究,并未進(jìn)行電路分析實(shí)驗(yàn),分析實(shí)際因素對(duì)標(biāo)志牌的圖像處理等。后期將從這些方面進(jìn)行完善,并設(shè)計(jì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,是科技發(fā)展與人民日益增長(zhǎng)的需要相協(xié)調(diào),讓旅游業(yè)發(fā)展更上一層樓。

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