1、隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展，景點客流量逐年攀升，旅客的人身安全成為了關注的重點。預測景點客流量，可為景點工作人員安保工作的展開提供依據(jù)。工作人員根據(jù)預測出的景點客流量及其變化趨勢可對景點是否會發(fā)生險情作出判斷，并預留出足夠的時間提前采取應對措施，以此來保障游客人身安全。因此，景點客流量的統(tǒng)計及預測對于提高景點的服務質(zhì)量和保障游客安全具有廣闊的前景和研究價值。為此本文將圍繞景點客流量統(tǒng)計及預測技術展開研究。景點客流量的預測需要兩項重要技術：客流

2、量統(tǒng)計技術和客流量預測技術。對比分析現(xiàn)有客流量統(tǒng)計技術的優(yōu)缺點，并結合實際場景，選擇基于膚色分割和Adaboost算法相結合的人臉檢測技術統(tǒng)計靜態(tài)圖像中的客流量，并改進了膚色分割技術中的Otsu算法。對比現(xiàn)有預測方法的優(yōu)缺點及景點客流量變化過程的隨機性和非線性，選擇了神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法，該方法根據(jù)樣本數(shù)據(jù)特征，對網(wǎng)絡結構作出了調(diào)整，并以統(tǒng)計出的景點歷史客流量為樣本訓練得到景點客流量預測模型。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴改進膚色分割中

3、的Otsu算法。針對傳統(tǒng)的Otsu算法存在時間復雜度高的問題，對Otsu算法提出了改進，并將改進后的Otsu算法應用于圖像的膚色分割中。實驗結果表明，改進后的Otsu算法能夠在保證準確分割膚色區(qū)域的前提下極大地提高膚色分割的效率。⑵將膚色分割與Adaboost算法相結合，統(tǒng)計景點客流量。將經(jīng)過膚色分割處理后的只含膚色區(qū)域的圖像交由Adaboost算法處理，并添加計數(shù)變量，使得輸入一張圖像，就能夠輸出該圖像中的人數(shù)。實驗結果表明，采用基于

4、膚色分割和Adaboost算法相結合的人臉檢測技術統(tǒng)計圖像中的人數(shù)具有一定的可行性和可靠性，并且加入改進后的膚色分割技術對圖像作預處理，能夠在提高客流量統(tǒng)計的準確率的同時降低客流量統(tǒng)計的時間復雜度。⑶對神經(jīng)網(wǎng)絡的結構作出調(diào)整，并預測景點客流量。首先，通過分析對比神經(jīng)網(wǎng)絡中權值及隱神經(jīng)元數(shù)目的確定方法，選擇權值直接確定法和隱神經(jīng)元數(shù)目自適應確定法確定神經(jīng)網(wǎng)絡的權值與隱神經(jīng)元數(shù)目，并選取Legendre多項式作為隱含層的激勵函數(shù)；然后，調(diào)整