基于人工智能的健身场所布局优化方法

摘要

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的健身场所布局优化方法。该方法包括：获取用户的活动轨迹；根据活动轨迹获取用户的健身意向；获取健身设施的参考使用时长；通过使用时长与对应的参考使用时长的差值得到每个健身设施的第一热度；在每个用户的活动轨迹中获取每个轨迹点的感兴趣区域，并在每个感兴趣区域内选取与该用户最终选取的健身设施同类型的健身设施，并生成对应的描述向量；通过描述向量获取每个健身设施的热度优化参数；以热度优化参数与对应的第一热度的乘积作为健身设施的实际热度；当健身场所中健身设施的实际热度不均衡时，移动健身设施直至实际热度均衡。本发明实施例能够提高健身场所的健身设施利用率。

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的健身场所布局优化方法。

背景技术

随着人民生活水平的提高，人们对自身健康越来越重视，健身需求日益增加，健身房等健身设施丰富的健身场所越来越受人们欢迎，而不同健身设施的使用方法、健身效果以及使用难度的不同导致大家对不同健身设施的喜爱程度不同，不考虑健身设施的热度的布局方式，可能会导致某些区域人员聚集过多，而另外一些区域无人问津，使用户体验感不好，部分健身设施闲置，无法发挥其作用，增加健身场所的管理难度。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的健身场所布局优化方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明实施例提供一种基于人工智能的健身场所布局优化方法，该方法包括以下步骤：

对每个进入健身场所的用户进行目标追踪，获取所述用户的活动轨迹；

根据所述活动轨迹确定所述用户的停留位置和停留时长，进而获取所述用户的健身意向；

统计固定时长内所有用户的所述健身意向，根据所有用户的所述健身意向以及对应的不同种类的健身设施的理论健身时长得到所述健身设施的参考使用时长；获取每个健身设施在该固定时长内的使用时长，通过所述使用时长与对应的所述参考使用时长的差值得到每个所述健身设施的第一热度；

在每个所述用户的所述活动轨迹中获取每个轨迹点的感兴趣区域，并在每个所述感兴趣区域内选取与该用户最终选取的健身设施同类型的健身设施，以其使用信息、附近等待用户数量、与最近的不同类型的健身设施的距离以及环境布局信息生成描述向量；通过所述描述向量获取每个所述健身设施的热度优化参数；

以所述热度优化参数与对应的所述第一热度的乘积作为所述健身设施的实际热度；当所述健身场所中健身设施的所述实际热度不均衡时，移动所述健身设施直至所述实际热度均衡；

所述活动轨迹的获取步骤包括：

获取健身场所的全景图像，通过目标跟踪网络在所述全景图像上得到所述用户的目标包围框，以所述目标包围框的中心点为中心生成热斑得到所述用户的单帧热力图；

将所述用户在所述健身场所中生成的所有所述单帧热力图叠加，得到累加热力图，由所述累加热力图中的所有热斑组成所述活动轨迹；

所述实际热度不均衡的判断方法为：

将所述健身设施作为节点，分别以每个节点为圆心，根据所述全景图像的宽高尺寸设置划分半径，生成多个圆形区域，在每个所述圆形区域中将圆心与其他节点分别相连，以所述节点之间的距离作为权值，以所述健身设施的所述实际热度作为节点值，构成图结构，对所述图结构进行二阶聚合，计算二阶聚合后所有节点的新节点值的方差，当所述方差大于方差阈值时，所述健身场所中健身设施的所述实际热度不均衡。

优选的，所述停留位置的获取方法为：以所述活动轨迹上的热力峰值点作为所述用户的所述停留位置。

优选的，所述健身意向的获取步骤包括：

获取所述全景图像的语义分割图像，将所述停留位置映射到所述语义分割图像中，通过所述停留位置与所述健身设施的连通域的位置关系判断所述用户的停留类别；

根据所述停留位置的前一相邻像素点与所述停留位置的热力值比值获取所述用户在所述停留位置的停留时长；

根据所述停留位置的所述停留类别和所述停留时长，获取所述健身意向。

优选的，所述参考使用时长的获取方法为：

以每个所述健身意向的用户人数和对应的每个种类的健身设施的理论健身时长的乘积之和，作为每个种类的所述健身设施的总参考使用时长，将其平均分配至该种类中的每个健身设施上，得到每个健身设施的参考使用时长。

优选的，所述感兴趣区域的获取方法为：

以每个所述轨迹点为圆心，所述轨迹点与该用户最终选取的健身设施的质心之间的第一距离为半径作圆，该圆所在的区域为该轨迹点的所述感兴趣区域。

优选的，所述附近等待用户数量的获取方法为：

以所述健身设施的质心点为中心点，根据所述健身设施的占地面积生成对应面积的附近区域，获取所述健身设施的途径时长内每帧所述全景图像中所述附近区域内的人数，并求均值得到所述等待用户数量。

优选的，所述途径时长的获取步骤包括：

获取每个所述轨迹点与对应的所述感兴趣区域内的与该用户最终选取的健身设施同类型的健身设施之间的多个第二距离；

当所述第一距离小于任意一个第二距离时，对应的所述轨迹点为该第二距离对应的健身设施的接近点；

从所述用户的所述活动轨迹的起始点到所述接近点之间所用的时间为所述健身设施的所述途径时长。

本发明实施例至少具有如下有益效果：

通过用户的使用时长和用户选择得到健身设施的实际热度，依据健身设施的热度判断健身场所中的健身设施热度是否均衡，进而进行健身场所的布局优化。本发明实施例能够根据健身设施的热度对健身场所的布局进行优化，使其热度均衡，提高健身场所的健身设施利用率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例提供的基于人工智能的健身场所布局优化方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于人工智能的健身场所布局优化方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的基于人工智能的健身场所布局优化方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于人工智能的健身场所布局优化方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001，对每个进入健身场所的用户进行目标追踪，获取用户的活动轨迹。

本发明实施例以健身房为例，说明具体的实施方法。

具体的步骤包括：

1.获取健身场所的全景图像，通过目标跟踪网络在全景图像上得到用户的目标包围框，以目标包围框的中心点为中心生成热斑得到用户的单帧热力图。

多个相机部署于健身房天花板上，以俯视视角或斜俯视视角采集图像，多位置相机所采集的健身房局部图像，进行投影变换和图像拼接操作处理，得到健身房全景图像。

具体的，将多个位姿固定的相机所采集图像通过投影变换映射到地面平面上，且多位置相机互相之间均存在重合区域，基于重合区域特征描述点计算相机之间的单应性矩阵，进而令所有相机成像投影在同一地面平面上，再进行图像拼接操作，获取俯视视角的健身房全景图像。默认实施者在部署相机时均已进行过标定操作。

根据单个用户进入健身房时刻开始通过目标跟踪网络进行目标的实时跟踪，并以单帧目标包围框中心点为中心生成热斑，作为该用户的单帧热力图。

2.将用户在健身场所中生成的所有单帧热力图叠加，得到累加热力图，由累加热力图中的所有热斑组成活动轨迹。

对该用户的多帧热力图通过遗忘系数进行叠加，具体为：

其中，

作为一个示例，本发明实施例中取0.95。

步骤S002，根据活动轨迹确定用户的停留位置和停留时长，进而获取用户的健身意向。

具体的步骤包括：

1.以活动轨迹上的热力峰值点作为用户的停留位置。

2.获取全景图像的语义分割图像，将停留位置映射到语义分割图像中，通过停留位置与健身设施的连通域的位置关系判断用户的停留类别。

将停留位置映射到健身房全景语义分割图中即可获取其停留类别，具体为两类，若停留位置在设施连通域内，为运动停留类别，否则，为等待和休息停留类别。

3.根据停留位置的前一相邻像素点与停留位置的热力值比值获取用户在停留位置的停留时长。

具体地，

4.根据停留位置的停留类别和停留时长，获取健身意向。

根据不同停留位置的停留类别及时长，可获取该用户的健身意向，本发明实施例中健身意向分为两类，减脂和增肌。

具体的，根据运动停留类别在有氧运动设施和无氧运动设施的连通域范围内的停留时长的比例关系得到该用户的健身意向。

作为一个示例，当该用户在有氧运动设施连通域范围内的停留时长与该用户在无氧运动设施连通域范围内的停留时长的比例为3:7，则该用户的健身意向为减脂。

步骤S003，统计固定时长内所有用户的健身意向，根据所有用户的健身意向以及对应的不同种类的健身设施的理论健身时长得到健身设施的参考使用时长；获取每个健身设施在该固定时长内的使用时长，通过使用时长与对应的参考使用时长的差值得到每个健身设施的第一热度。

具体的步骤包括：

1.获取每个健身设施的参考使用时长。

以每个健身意向的用户人数和对应的每个种类的健身设施的理论健身时长的乘积之和，作为每个种类的健身设施的总参考使用时长，将其平均分配至该种类中的每个健身设施上，得到每个健身设施的参考使用时长。

具体的，健身意向为增肌意向的人数为

需要说明的是，增肌意向对应的理论有氧运动时长

2.通过使用时长与对应的参考使用时长的差值得到每个健身设施的第一热度。

获取第个设施的使用时长，将

需要说明的是，当第

步骤S004，在每个用户的活动轨迹中获取每个轨迹点的感兴趣区域，并在每个感兴趣区域内选取与该用户最终选取的健身设施同类型的健身设施，以其使用信息、附近等待用户数量、与最近的不同类型的健身设施的距离以及环境布局信息生成描述向量；通过描述向量获取每个健身设施的热度优化参数。

具体的步骤包括：

1.获取每个轨迹点的感兴趣区域。

以每个轨迹点为圆心，轨迹点与该用户最终选取的健身设施的质心之间的第一距离为半径作圆，该圆所在的区域为该轨迹点的感兴趣区域。

2.在每个感兴趣区域内选取与该用户最终选取的健身设施同类型的健身设施，获取每个健身设施的描述向量。

描述向量的具体获取步骤包括：

2.1识别出每个健身设施是否有人员使用，采用c表示，c的取值为0和1，0代表无人使用，1代表有人使用。

2.2获取附近等待用户数量n。

具体的，以健身设施的质心点为中心点，根据健身设施的占地面积生成对应面积的附近区域，获取健身设施的途径时长内每帧全景图像中附近区域内的人数，并求均值得到等待用户数量。

其中，每个健身设施的途径时长的获取方法为：

获取每个轨迹点与对应的感兴趣区域内的与该用户最终选取的健身设施同类型的健身设施之间的多个第二距离；当第一距离小于任意一个第二距离时，对应的轨迹点为该第二距离对应的健身设施的接近点；从用户的活动轨迹的起始点到接近点之间所用的时间为健身设施的途径时长。

附近区域的范围为：以该健身设施质心点为中心，以

2.3获取与最近的不同类型的健身设施的距离

选择距离该健身设施最近的另一类健身设施，计算两个健身设施质心点之间的欧式距离。

作为一个示例，该用户最终选取的健身设施为有氧运动设施，获取与每个同类型健身设施距离最近的无氧运动设施，以两个健身设施质心点之间的欧式距离作为

2.4获取环境布局信息

计算该健身设施的质心点到可能影响用户行为的环境的点之间的距离，例如到健身房出口处的距离，到健身房浴室之间的距离等。本发明实施例中以到健身房出口之间的距离作为环境布局信息

3.通过描述向量获取每个健身设施的热度优化参数。

构建热度评价网络，输入为健身设施的描述向量，输出为热度优化参数。

热度评价网络的构建过程为：采用全连接层作为网络结构；训练集选择基于多个用户的多个健身设施的描述向量，标签由人为设置，标签值的赋予应满足：1.其他元素不变时，人员使用元素值为0时较于元素值为1时热度优化参数变小；2.其他元素不变时，附近等待用户数量与热度优化参数呈正相关；3.其他元素不变时，与最近的不同类型的健身设施的距离

得到多个用户对同一健身设施的热度优化参数时，取多个参数的均值作为该健身设施的最终的热度优化参数。

步骤S005，以热度优化参数与对应的第一热度的乘积作为健身设施的实际热度；当健身场所中健身设施的实际热度不均衡时，移动健身设施直至实际热度均衡。

1.计算每个健身设施的实际热度。

通过某个健身设施的

2.调整健身设施的位置使其热度均衡。

具体的，将健身设施作为节点，分别以每个节点为圆心，根据全景图像的宽高尺寸设置划分半径，生成多个圆形区域，在每个圆形区域中将圆心与其他节点分别相连，以节点之间的距离作为权值，以健身设施的实际热度作为节点值，构成图结构，对图结构进行二阶聚合，计算二阶聚合后所有节点的新节点值的方差，当方差大于方差阈值时，健身场所中健身设施的实际热度不均衡。当健身场所中健身设施的实际热度不均衡时，移动健身设施直至实际热度均衡。

划分半径R的计算方法为：

作为一个示例，移动健身设施时，可以将存在一定闲置可能的设施移动至无设施区域；或者将存在一定闲置可能的设施和热度高的设施置换位置；或者将热度高的设施移动至存在一定闲置可能的健身设施附近。

其中，设置闲置阈值，当健身设施的实际热度小于闲置阈值时，该健身设施存在一定闲置可能。

根据健身设施的实际热度和整体环境信息对设施布局进行优化，能够提高健身房设施整体利用率，避免设施附近拥挤或设施闲置的情况。

综上所述，本发明实施例对每个进入健身场所的用户进行目标追踪，获取用户的活动轨迹；根据活动轨迹确定用户的停留位置和停留时长，进而获取用户的健身意向；统计固定时长内所有用户的健身意向，根据所有用户的健身意向以及对应的不同种类的健身设施的理论健身时长得到健身设施的参考使用时长；获取每个健身设施在该固定时长内的使用时长，通过使用时长与对应的参考使用时长的差值得到每个健身设施的第一热度；在每个用户的活动轨迹中获取每个轨迹点的感兴趣区域，并在每个感兴趣区域内选取与该用户最终选取的健身设施同类型的健身设施，以其使用信息、附近等待用户数量、与最近的不同类型的健身设施的距离以及环境布局信息生成描述向量；通过描述向量获取每个健身设施的热度优化参数；以热度优化参数与对应的第一热度的乘积作为健身设施的实际热度；当健身场所中健身设施的实际热度不均衡时，移动健身设施直至实际热度均衡。本发明实施例能够根据健身设施的热度对健身场所的布局进行优化，使其热度均衡，提高健身场所的健身设施利用率。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。