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文档简介
司本发明公开了一种基于5G物联网的智能监技术在顾客行为预测及商超安全方面存在的不监测系统状态和应用程序性能,并快速响应问度学习及物联网技术,结合实时监测和告警机制,对顾客行动轨迹和顾客行为进行预测和分2数据采集模块由若干个数据采集设备包括摄像头、Wi_Fi数据处理平台用于对顾客轨迹和商超环境数据进行算法处理和分移动APP应用程序用于为商超管理人员和员工提供移动端应用程序,实时查看商超内2.根据权利要求1所述的基于5G物联网的智能监控采集商超内每个Wi_Fi接入点的位置和信顾客进入商超时,自身携带的手机会自动搜索可用的Wi_Fi接入点,Wi_F定位服务器根据顾客自身携带的手机传送的信号强度值,与Wi_Fi接入点自身信号强数据处理平台对顾客轨迹进行处理过程为:建立顾客位置与时间的二维学习模型RNN循环神经网络模型由记忆单元和将待检测的顾客轨迹的位置时间序列输入到顾客行为预测模型中,3采用HTTPS协议将压缩后的视频图像进云服务器包括有云平台管理工具,云平台管理工具用于9.根据权利要求8所述的基于5G物联网的智能监10.一种基于5G物联网的智能监控方法,用于实现权利要求1_9任一项所述的监控系45[0003]另一方面,传统的视频监控缺乏智能化的视频分析技术和智能化的数据挖掘手移动APP应用程序用于为商超管理人员和员工提供移动端应用程序,实时查看商采集商超内每个Wi_Fi接入点的位置和信定位服务器根据顾客传送的信号强度值,与接入点自身信号强度信号值进行计6学习模型RNN循环神经网络模型由记忆单元和所述记忆单元用于保存第一次输入的计算结再次将输出值Xt+1输入到神经网络,得到输出值Xt+2,将Xt+2再次输入到神经网络7[0017]在一个优选的实施方式中,智能监控系统通过使用应用程序接口来与移动APP应8移动APP应用程序用于为商超管理人员和员工提供移动端应用程序,实时查看商9采集商超内每个Wi_Fi接入点的位置和信号强度随着顾客的移动,顾客自身携带的手机向Wi_Fi接入点传送的信号强度值PR也在学习模型RNN循环神经网络模型由记忆单元和所述记忆单元用于保存第一次输入的计算结再次将输出值Xt+1输入到神经网络,得到输出值Xt+2,将Xt+2再次输入到神经网络统计Wi_Fi信号接入点的连接次数,计算得出人流量,给商超人流量设定一个阈[0040]智能监控系统通过使
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