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龙图腾网获悉杭州路过网络有限公司申请的专利一种基于点位片段客流的点位客流量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115239369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210757323.X，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于点位片段客流的点位客流量预测方法是由王丽燕;覃锦华;李颖翀设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点位片段客流的点位客流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点位片段客流的点位客流量预测方法，具体包括：首先采集离线数据，包括大量点位连续长时段客流样本、位置信息、场地信息、点位信息、环境信息、周边信息，环境信息、商家品牌信息等；再构造片段客流样本，再进行数据处理、特征工程和模型训练；然后再采集和构造片段客流视频，建立片段视频人数统计模型；最后根据输入片段视频样本及采集到的点位视频的时间、位置、场地等信息即可预测出所需的点位预计的日客流量、月日均客流量及全年每月日均客流量等客流量结果集。本发明为商家拓店及活动选址提供了一种点位客流量预测的简便高效精准的方法，且减少了人力物力的投入。

本发明授权一种基于点位片段客流的点位客流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点位片段客流的点位客流量预测方法，其特征在于：其步骤如下： 步骤1：采集离线训练数据：点位客流量数据Flow、位置信息Loc_info、场地信息Place_info及点位信息Poi_info，周边信息Sur_info、环境信息Context、商家品牌信息Brand_info； 步骤2：构造片段客流样本：把点位连续的客流明细拆分组合统计出片段客流量样本，包含具体时间、具体时长，时长内客流量，当日客流量； 步骤3：数据处理、特征工程与模型训练： 步骤4：采集准备片段客流视频：其中片段客流视频可以来自所述步骤1的采集的客流量视频数据进行片段拆分成片段视频样本，还有通过手机或者其他视频录制设备在不同场地点位采集到的若干分钟的片段，其中N是0-60分钟的任意数值； 步骤5：训练客流人数统计模型：通过视频人物跟踪算法对采集到的视频样本及利用公开的视频数据集，训练调参出适用于当前场景的最优模型； 步骤6：基于片段客流视频的模型客流预测在线推理； 其中点位客流量数据Flow是固定在点位连续一天以上的明细数据，所述明细数据是指不同标识的人具体出现在点位的时间点，通过明细数据能统计出点位视频统计日期内具体时段、分钟、或者一天的客流数，数据可通过固定在点位的人数统计视频设备统计或者是第三方数据提供商直接提供的明细数据； 位置信息Loc_info包含拍摄点位的省市区、经纬度、所处商圈，城市级、城市类型； 场地信息Place_info包含场地地址、场地类型、场地编号、场地面积、建筑时间、场地楼层、场地平均租金、场地品牌门店分布、客流量水平、消费水平场地标签画像、场地业态分布、场地客群人群画像、场地历史成交信息，其中场地类型涉及商场、写字楼、景区，街铺、小区，场地指的是具体的购物中心、写字楼、小区、楼宇名称和编号； 点位信息Poi_info包含点位具体信息，点位指的是待开店或者举办商业活动的待评估其过店客流的位置，点位信息具体指的是点位的详细信息，包含所处楼层、门牌号、所处楼层业态分布、点位当前门店品牌、点位附近品牌及行业信息、点位租金、点位店铺类型、点位门店面积、点位客流量； 周边信息Sur_info包含场地周边的交通设施、公共设施； 环境信息Context包含天气、季节、节假日、星期、促销活动； 商家品牌信息Brand_info包含行业、企业、连锁门店数、品牌定位、目标客群、产品均价、竞品品牌； 整个处理过程包含缺失值处理、离群点处理、特征编码、特征衍生、特征变换、特征选择、特征组合、模型选择、模型调参，用来训练客流人数统计模型的方法包含统计方法、聚类+统计，机器学习回归算法和深度学习算法中的至少一种；模型融合方法集合{}，选出最优的模型A；预测出日客流量之后，还根据所述方法集合{}构造最优模型B进行当月工作日日均和非工作日日均客流量的预测，再根据月日均客流量根据所述方法集合{}构造最优模型C,进行点位全年客流量估计。

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