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摘要：本发明公开了一种基于商圈多区域下的客流导向规划方法及设备，属于路径预测规划技术领域，用于解决现有商圈中热点区域之间的客流量导向较为困难，不利于游客游玩时的路径规划，容易降低游客自身的游玩体验感的技术问题。方法包括：对商圈边界中的历史客流量集合区域进行有关热力图的区域划分，得到若干热点区域；将数据网格化后的客流量数据进行有关时空分布变化的热点分析，确定出当前客流量范围数据；对当前客流量范围数据进行有关热点区域之间的游客转移变化趋势分析，得到预测客流量范围数据；对若干热点区域之间的路线指向性进行相关性计算，基于商圈栅格地图，确定出最佳导向推荐路线；将最佳导向推荐路线与游客的终端设备进行实时连接。

主权项：1.一种基于商圈多区域下的客流导向规划方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标商圈的地理边界范围，对商圈边界中的历史客流量集合区域进行有关热力图的区域划分，得到若干热点区域；通过预设的空间拓扑关系，对所述热点区域进行数据网格化处理，并将数据网格化后的热点区域所采集的客流量数据进行有关时空分布变化的热点分析，确定出处于所述热点区域中的当前客流量范围数据，具体包括：对所述当前客流量空间分布数据中的随机因素进行有关聚集性的得分处理，得到每个随机因素的聚集紧密程度；其中，所述聚集紧密程度与聚集性得分值成正比；所述随机因素为当前客流量空间分布数据中客流量数值属性的高值以及低值；基于每个所述随机因素的聚集紧密程度，对所述当前客流量空间分布数据进行显著聚集性的均衡处理，得到每个所述热点区域的当前客流量估计数据；其中，所述显著聚集性包括：所述高值的热点显著性以及所述低值的冷点显著性；基于采集周期中的周期跨度值，对所述当前客流量估计数据进行有关客流量峰值变化下的曲线拟合处理，得到客流时间变化曲线；其中，所述周期跨度值为所述客流时间变化曲线的因变量；根据所述当前客流量估计数据以及对应的聚集紧密程度，将所述热点区域进行基于客流量热力数值的核心热点区域识别处理，并根据识别出的所述核心热点区域，对所述热点区域进行等轴线的扩散识别，划分出热点等级区域；其中，所述热点等级区域包括：核心热点区域、次级热点区域以及边缘热点区域；基于所述热点等级区域，确定出所述热点区域的当前客流量分布模式；通过所述当前客流量分布模式中的当前时间维度，将所述客流时间变化曲线中所述周期跨度值所对应的时间维度进行一致性匹配处理；根据所述当前客流量分布模式中的核心热点区域，并通过空间差值算法，将所述客流时间变化曲线与所述当前客流量分布模式之间进行基准数据点之间的数据融合处理，得到当前时空客流量估计数据；其中，所述数据融合所用的算法为Python中的Geopandas库技术；所述基准数据点为所述当前客流量分布模式与所述客流时间变化曲线所共同拥有的时间维度数据点；将所述当前时空客流量估计数据进行固定误差范围下的校准处理，得到每个所述热点区域中的所述当前客流量范围数据；基于所述当前客流量范围数据中的时间尺度特征以及游客行为路线特征，对所述当前客流量范围数据进行有关热点区域之间的游客转移变化趋势分析，预测并得到所述热点区域在未来时间段内的预测客流量范围数据；根据所述当前客流量范围数据以及所述预测客流量范围数据，对若干所述热点区域之间的路线指向性进行有关客流量导向关联强度的相关性计算，得到当前时间段下各个热点区域之间的客流导向变化关系；其中，所述客流导向变化关系为各个所述热点区域之间的客流量增减变化关系；基于所述目标商圈对应的商圈栅格地图，将当前热点区域的第一位置信息与目标热点区域的第二位置信息之间进行有关所述客流导向变化关系下的最佳导向路径的搜索处理，确定出最佳导向推荐路线；将所述最佳导向推荐路线进行可视化大屏展示，并通过所述可视化大屏，将所述最佳导向推荐路线与所述游客的终端设备进行实时连接，以完成在所述目标商圈中对所述游客的游玩导向推荐。

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