本發(fā)明涉及圖像識別、智能監(jiān)控及路徑規(guī)劃,尤其涉及一種彩票門店最優(yōu)排查路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù):
1、目前,對于彩票門店的監(jiān)管多依賴人工巡查,但因人力資源有限,難以覆蓋廣泛區(qū)域并做到實時有效的監(jiān)控。常見的違規(guī)行為包括未成年人購票、門店內(nèi)電瓶車充電、大功率電器的使用等。這些違規(guī)現(xiàn)象不僅違反相關(guān)規(guī)定,還存在安全隱患。然而,現(xiàn)有的人工巡查方式效率低下,且無法對違規(guī)行為進(jìn)行精確、快速的識別。因此,迫切需要一種基于自動化識別技術(shù)的彩票門店違規(guī)檢測系統(tǒng),并結(jié)合最優(yōu)路徑規(guī)劃技術(shù),提供對疑似違規(guī)門店的高效檢查方案。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明旨在提供一種彩票門店最優(yōu)排查路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法,基于高清攝像頭和圖像識別技術(shù)的彩票門店違規(guī)行為檢測方法,結(jié)合地理信息和路徑規(guī)劃算法,生成最優(yōu)的檢查路線,提高檢查人員的巡查效率,旨在解決針對彩票門店違規(guī)行為管理不足,巡檢效率不高等問題。
2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
3、一種彩票門店最優(yōu)排查路徑規(guī)劃系統(tǒng),包括以下模塊:
4、高清攝像頭模塊:用于在彩票門店的出入口及店內(nèi)部署高清攝像頭,實時采集視頻或圖像數(shù)據(jù)。
5、圖像識別模塊:基于圖像識別算法,對攝像頭采集的視頻或圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,識別可能的違規(guī)行為。
6、違規(guī)評分模塊:對識別出的違規(guī)行為進(jìn)行分析和評分,評分標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)違規(guī)行為的嚴(yán)重程度和頻率進(jìn)行量化處理。
7、地理位置模塊:收集和記錄所有彩票門店的地理位置,并重點標(biāo)記識別到違規(guī)行為的門店。
8、路徑規(guī)劃模塊:通過路徑規(guī)劃算法,結(jié)合違規(guī)評分、巡查人員當(dāng)前所在位置門店的地理位置、距離、交通狀況,生成最優(yōu)的檢查路線,幫助檢查人員高效巡查。
9、檢查人員終端模塊:將規(guī)劃好的巡查路線傳送至檢查人員的移動終端,終端可以顯示最優(yōu)路線和違規(guī)門店的詳細(xì)信息。
10、優(yōu)選的,圖像識別模塊的圖像識別算法為深度學(xué)習(xí)算法,通過對圖像中的人員及設(shè)備進(jìn)行分析,能夠檢測出以下違規(guī)現(xiàn)象:是否有18歲以下人員進(jìn)入;是否有電瓶車在門店內(nèi)充電;是否有大功率電器的使用;是否有明顯低齡學(xué)生購票的行為。
11、優(yōu)選的,違規(guī)評分模塊:通過對每種違規(guī)行為分類,根據(jù)其對安全、規(guī)則制度的遵守程度設(shè)置相應(yīng)的違規(guī)行為權(quán)重,并記錄每個門店違規(guī)行為發(fā)生的次數(shù)及頻率,結(jié)合上述違規(guī)類型、頻率、權(quán)重生成綜合違規(guī)評分。
12、優(yōu)選的,綜合違規(guī)評分公式為:
13、;
14、其中,表示彩票門店的綜合違規(guī)評分,總評分越高,違規(guī)程度越嚴(yán)重。
15、:第i類違規(guī)行為的權(quán)重,代表該類行為對安全或法規(guī)的影響程度。權(quán)重越大,說明該行為越嚴(yán)重。
16、:第i類違規(guī)行為的發(fā)生頻率,表示該行為在一個檢查周期時間內(nèi)發(fā)生的次數(shù)。頻率越高,說明該行為發(fā)生較頻繁。
17、:第i類違規(guī)行為的嚴(yán)重程度,通??梢酝ㄟ^簡單的數(shù)值量化,如輕度違規(guī)(2分)、中度違規(guī)(3分)、嚴(yán)重違規(guī)(4分)等。這個評分可以根據(jù)行業(yè)法規(guī)的相關(guān)規(guī)定設(shè)定。
18、優(yōu)選的,綜合違規(guī)評分公式引入時間衰減因子,從而對更近期的違規(guī)行為給予更高的權(quán)重,較早發(fā)生的違規(guī)行為權(quán)重降低,此時綜合違規(guī)評分公式為:
19、;
20、其中,,表示違規(guī)行為距離當(dāng)前日期的天數(shù)。
21、優(yōu)選的,地理位置模塊,系統(tǒng)存儲所有彩票門店的地理位置數(shù)據(jù),并重點標(biāo)記識別到違規(guī)行為的門店;這些地理信息將作為路徑規(guī)劃的輸入數(shù)據(jù)。
22、優(yōu)選的,路徑規(guī)劃模塊:系統(tǒng)首先收集所有疑似違規(guī)彩票門店的地理位置;路徑規(guī)劃模塊綜合考慮巡查人員的當(dāng)前所在位置、門店的地理距離、道路交通狀況及門店綜合違規(guī)評分,計算最優(yōu)的檢查路線;其路徑目標(biāo)函數(shù)為:
23、;
24、其中,是巡查人員當(dāng)前所在位置到第一個巡查門店的交通時間,是兩個門店之間的實際交通時間,是門店違規(guī)評分,和為平衡交通時間和違規(guī)優(yōu)先級的權(quán)重系數(shù)。
25、優(yōu)選的,路徑規(guī)劃模塊采用基于交叉操作的改進(jìn)粒子群算法計算路徑目標(biāo)函數(shù)得到最優(yōu)路徑,粒子群算法中粒子的解代表路線,交叉操作在兩個粒子之間進(jìn)行信息交換,生成新的路徑,從而跳出局部最優(yōu),提升收斂速度。
26、優(yōu)選的,基于交叉操作的改進(jìn)粒子群算法計算路徑目標(biāo)函數(shù)得到最優(yōu)路徑的步驟如下:
27、步驟1,粒子群初始化:在解空間中隨機生成一群粒子,每個粒子代表一個路徑。初始化每個粒子的速度和位置(即路徑)。
28、步驟2,基于目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)度評估:基于目標(biāo)函數(shù)計算每個粒子的適應(yīng)度。
29、步驟3,個體和群體最優(yōu)解更新:
30、個體最優(yōu)解(pbest):每個粒子記錄自身的歷史最優(yōu)路徑。
31、全局最優(yōu)解(gbest):群體中找到所有粒子的最優(yōu)路徑。
32、步驟4,交叉操作:在粒子更新階段,引入交叉操作:
33、隨機選擇當(dāng)前群體中兩個粒子;
34、對這兩個粒子的路徑進(jìn)行交叉操作,生成新的子路徑;
35、新生成的路徑替代原有粒子的路徑。
36、步驟5,速度和位置更新:根據(jù)速度和位置公式更新每個粒子的速度和位置(即路徑),
37、步驟6,終止條件:重復(fù)步驟3-5,直到達(dá)到最大迭代次數(shù)或目標(biāo)函數(shù)收斂到滿意的水平。
38、優(yōu)選的,檢查人員終端模塊:系統(tǒng)將最優(yōu)路徑及相關(guān)違規(guī)門店信息發(fā)送至檢查人員的移動終端,顯示門店的違規(guī)詳情和檢查順序;檢查人員可根據(jù)系統(tǒng)提供的路徑進(jìn)行依次巡查,系統(tǒng)也可根據(jù)實時交通信息對路徑進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。
39、一種彩票門店最優(yōu)排查路徑規(guī)劃方法,該路徑規(guī)劃方法基于上述彩票門店最優(yōu)排查路徑規(guī)劃系統(tǒng),包括如下步驟:
40、步驟一:根據(jù)門店地理位置、巡查人員位置、交通信息,計算每兩個地點之間的實際行駛時間;
41、步驟二:依據(jù)高清攝像頭模塊、圖像識別模塊采集識別結(jié)果,通過違規(guī)評分模塊對每個門店進(jìn)行違規(guī)評分;
42、步驟三:基于路徑規(guī)劃算法來生成最優(yōu)巡查路徑;
43、步驟四:將巡查路徑及違規(guī)門店的詳細(xì)信息發(fā)送至檢查人員的移動終端;
44、步驟五:動態(tài)更新交通路況,實時調(diào)整巡查路徑。
45、優(yōu)選的,所述路徑規(guī)劃算法采用基于交叉操作的改進(jìn)粒子群算法計算路徑目標(biāo)函數(shù)得到最優(yōu)巡查路徑。
46、一種計算機設(shè)備,包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述彩票門店最優(yōu)排查路徑規(guī)劃方法的步驟。
47、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果是:
48、高效的違規(guī)檢測:系統(tǒng)通過圖像識別技術(shù)自動識別未成年人購票、電瓶車充電等常見違規(guī)行為,及時提醒監(jiān)管人員進(jìn)行處理,通過對違規(guī)行為的評分量化,幫助檢查人員判斷違規(guī)的嚴(yán)重性和優(yōu)先處理的門店。
49、精準(zhǔn)的巡查路徑:通過智能路徑規(guī)劃,巡查人員可以依照最優(yōu)路線對多個疑似違規(guī)的門店進(jìn)行檢查,大大提高巡查效率并降低成本。
50、實時更新與反饋:系統(tǒng)能夠根據(jù)巡查的進(jìn)展和實時交通狀況,動態(tài)調(diào)整檢查路線,確保巡查過程流暢無阻。