摘要
本发明涉及视联网边端一体城市活力热度分析方法及系统,该方法包括:获取目标区域内的视频流数据和环境参数,并通过YOLOv8s‑Mobile架构检测视频流数据中的目标对象,对环境参数进行数据清洗。对视频流数据和环境参数进行加密,将加密数据传输至云端中心。通过云端中心对视频流数据进行深度分析,以提取视频流数据中的时空特征,通过深度学习算法基于时空特征挖掘目标对象的运动信息。对环境参数、视频流数据以及目标对象的运动信息进行融合,得到融合的多源数据,调用活力热度模型计算目标区域内的活力指数。通过多维关联图谱构建基于活力指数的热度分布,并将热力分布发送至前端显示层,以对目标区域的热力分布进行展示。
技术关键词
热度分析方法
视频流
空气质量指数
活力
对象
深度学习算法
时间段
加密数据
拥堵指数
环境传感器
DBSCAN算法
车辆
云端
商业
运动
图谱
计算机存储介质