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申请/专利权人：松立控股集团股份有限公司
摘要：本发明涉及智慧交通、行为预测技术领域，特别涉及一种基于多维聚类的车辆停留行为分析与预测方法，使用监控相机，通过目标检测、光学字符识别、无监督聚类和场景识别等机器学习算法识别出不同时间段内车主的常去地点，并利用大语言模型给每个车主进行用户画像，有效减少遮挡和视线盲区，抗干扰性强，识别准确性高，而且不需要重新训练模型，有效节省了算力和时间，能够及时更新用户画像，且能确保更新后的画像准确反映车主的最新状态。
主权项：1.一种基于多维聚类的车辆停留行为分析与预测方法，其特征在于，具体包括以下过程：S1、图像采集：采用多摄像头联动的方式，通过边缘设备链接停车场入口及邻近区域的监控相机，根据相机的时间戳，将视频帧按照拍摄时间分为白天、夜晚、工作日和节假日四种时间类型；S2、车牌识别：采用自动车牌识别系统识别出视频帧内的车牌号；S3、多维聚类：采用K-mean多维聚类算法对不同时间段内的视频帧进行无监督聚类，并输出聚类标签表，记录每个视频帧属于哪个簇，并记录各个簇的大小，选出最大的R个簇；S4、场景识别：基于典型性和多样性原则，从步骤S3得到的R个簇中抽取等量的视频帧作为候选帧，采用在大型场景数据集Places365上预训练好的AlexNet模型对候选帧进行场景识别，并按照少数服从多数的原则，预测R个簇各自的场景类别；S5、用户画像：根据车牌号、时间类型和场景类型，采用中文大模型chatGLM2为每个车主建立准确的个性化画像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 松立控股集团股份有限公司 基于多维聚类的车辆停留行为分析与预测方法
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