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生成区域人群热力图API体验
最近公司产品要接入人群/客流热力图的功能，网上找了一圈，要么图卖的太贵，要么未对外只能买专属系统，正烦的时候朋友推荐了一个开放平台有这数据服务，试了试，刚好满足需求，感觉还行，分享出来；API 相关参数说明用户传入圆形围栏或多边形围栏 ，查询该区域近期内的人群热力，返回同时包含空间+时间数据。 Token示例Authorization: Bearer ********************Body 请求参数可选择圆形围栏，查看核心点周边的辐射客流；也可设定复杂多边形围栏，精准覆盖任何不规则区域查看客流 ，选择区域选择工具，画一个围栏，点击发送测试请求，立即生成该区域的热力图和相关时空数据。 3、热力图展示（随机找了一片区域看看效果）支持直接生成或集成到主流地图/BI工具，输出动态、色彩分明的热力图。红、蓝、黄的标准色展现区域客流分布，直观易懂。
68610编辑于 2025-07-09选址、调研所需周边人群画像怎么获取？区域人群画像分布API接入指南！
这些问题的背后，都指向同一核心痛点——我们对目标区域内“人群”不熟悉。过去，洞察区域人群多依赖经验、直觉或小范围调研，如同雾里看花，难以全面把握真实画像。 如今，如今有个神奇的API，仅需一个接口，即可穿透地理边界，清晰洞察指定区域内的人群画像与多维特征。那么该API具备哪些参数？如何获取？下面给你分享一下。 区域人群画像分布APIAPI介绍：查询指定区域内得人群基础画像（共11类画像数据）；从标准开发文档中的关键参数，即可看出其灵活性与实用价值：Body参数从Body参数可知，你可以自由选择不同季度（Q1~ 对于有真实人群画像统计与分析需求的企业和产品而言，该接口能大幅节省调研时间与人力成本。此类区域人群画像与客流分析API在市场中较为稀缺，接下来重点介绍如何获取并接入该能力。 若您的业务也需构建人群画像、区域洞察或客流分析等能力，“区域人群画像分布API”将是理想选择。
29610编辑于 2025-10-17时空API实测：区域人群客流画像数据快速获取
，它可以自由选择不同季度（Q1~Q4）、多种网格大小（100、200、500、1000）面积下的区域，想看哪里的人群画像就圈哪里，还能追溯历史数据，适配各种数据精准化需求。 API免费体验及接入指南注册与在线免费体验1、在开放平台能力中心页面找到“泛客流”栏目，找到区域人群画像分布API，点击查看详情；2、进入详情页便能申请API接口的测试次数，有特殊需求也可以找官方。 回到今天推荐的核心API：“区域人群画像分布”，API接口设计简洁易用，开发者可以快速集成到系统中，以下是关键步骤：1.注册与认证登录平台控制台，获取区域人群画像接口API Key，用于后续接口调用；2 ，若能深度开发或集成“区域人群画像分布API”至产品，即可获得多维度的深度人群洞察。 总的来说，这个区域人群画像分布API还是很有意思的，能给做市场调研的人提供很多数据支撑，感兴趣的可以调取接口玩玩。
43710编辑于 2025-07-15- 来自专栏张叔叔讲互联网
画像平台人群创建方式-规则人群创建
，同理，人群圈选条件最终转换为Hive SQL语句并最终将执行结果构建为人群。 前两种执行方式生产的人群会优先产出BitMap并存储到OSS中，第三种方式生成的人群数据直接存储在Hive表中。为了实现人群数据的持久化存储和便捷的接口调用，人群数据最终会存储在Hive表和OSS中。 SQL语句示例如下所示，SQL执行后人群结果数据将直接存储到人群结果Hive表中。 Hive表中的人群数据主要用于离线数据分析场景，很多业务使用人群之后需要通过人群结果表进行效果分析。图5-13展示了人群结果表的表结构设计，人群crowd_id作为分区键，分区下包含该人群所有用户。 OSS中的人群数据主要应用在通过接口获取人群数据的场景下。人群数据压缩为BitMap并存储到OSS中，一亿人群大小在100M左右，通过接口可以在几秒内获取到人群结果。
1.8K00编辑于 2023-10-18 - 来自专栏张叔叔讲互联网
人群LookALike以及挖掘人群的创建思路
人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。 图5-26展示了基于向量求LookALike人群的主要流程。图片基于种子人群特征分布计算相似人群。 图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。 目前也有利用社交网络进行人群LookALike的实践方案，通过好友关系找到种子人群中所有用户的几度好友并构建目标人群。挖掘人群是指定优化目标，借助算法能力找到满足要求的用户并构建人群。 人群挖掘的思路是先找到训练样本（种子人群），然后通过LookALike的思路扩展种子人群。该方式与人群LookALike不同的是，人群挖掘的结果中可以包含种子人群中的用户数据。
1.8K30编辑于 2023-10-22 - 来自专栏张叔叔讲互联网
画像平台人群创建方式-导入人群创建
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。 Hive导入和SQL导入方式创建的人群数据直接存储到Hive表中，后续需要通过HiveToBitmap将人群数据写入BitMap并存储在OSS中。 与Hive导入人群方式不同，文件导入优先生成人群BitMap，之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。 导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。 比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群，后续可以进行广告投放或者人群分析；数据分析师离线统计出了一批高价值用户，导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。
89210编辑于 2023-10-19 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群密度估计
Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation CVPR2018 本文针对人群密度问题 将 检测方法和回归方法结合到一起，以此来提升人群密度估计精度 人群密度估计问题目前主要的方法有基于检测的和基于回归的方法。 在人群密度小的时候，基于检测的方法效果更好。在人群密度较大的时候，基于回归方法的效果比较好。 ? ? 本文的思路就是将 检测方法和回归方法结合起来，各取所长。
1.5K40发布于 2019-05-26 - 来自专栏用户画像
相似人群画像算法
一、数据源 1、相似人群数据存在TDW库中，数据字典说明： CREATE TABLE sim_people_tdw_tbl( uid STRING COMMENT 'reader id', ', update_date STRING COMMENT 'update_date' ) 字段 类型 含义 uid string 用户标识 sim_uids string 与uid喜好相似的人群 ，格式为用户编号:相同阅读量，相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在MongoDB中 Image [ 相似人群字典表 :return: 相似度最高的相似人群 """ user_similarity_list = sorted(cluster_dic.iteritems(), key : 相似人群的相似度字典表 :return: 相似人群画像字典表 """ cluster_profile_rs = {} for sim_user_obj in sim_users_profile_array
2.6K61发布于 2018-07-19 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群密度估计
该网络在几个常用的公开人群密度估计数据库上取得了不错的效果。 1 Introduction 拥挤场景解析的发展从简单的人群数值估计到 人群密度图估计，人群密度图可以提供额外的信息，因为同样数量的人可以分布在不同的位置，如下图所示 ? 生成准确的人群分布图挑战性比较大，其中一个主要的困难就是离散化的问题，人在图像中不是只占用一个像素，密度图需要保持局部邻域的连续性。其他的困难包括场景的多样性，相机角度的多样性。 以前基于CNN网络的人群密度估计主要采用了 multi-scale architectures，虽然取得了不错的性能，但是存在两个问题：当网络变深的时候， the large amount of training 人群密度估计从方法上来说可以分为三大类：detection-based methods, regression-based methods, and density estimation-based methods
1.7K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群分析、人群计数 开源代码文献及数据库
Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu 人群分析 Towards perspective-free object counting with deep learning ECCV2016 https://github.com/gramuah/ccnn 人群计数 Density Estimation for Crowd Counting AVSS 2017 https://github.com/svishwa/crowdcount-cascaded-mtl 人群计数 /hosseinm/med Panic，Fight，Congestion，Obstacle ，Neutral 人群异常检测 Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes 数据库 http://www.svcl.ucsd.edu/projects/anomaly/ 人群分析 Deep Spatio-Temporal Residual
2.1K70发布于 2018-01-03 - 来自专栏张叔叔讲互联网
人群数据如何对外输出
比如用户希望在Push平台上针对指定人群下的所有用户推送消息，此时可以使用画像平台接口拉取人群数据；在七夕活动中，运营人员投放使用了多个人群，为了分析不同人群的转化效果，此时需要将人群结果的Hive表提供给数据分析师使用 拥有数据表权限的用户理论上可以读取到所有人群下的用户数据，如果部分人群数据比较敏感（比如充值用户人群、日活用户人群），就需要严格控制Hive表的读取权限。 可以通过人群下载等平台功能将人群数据导出到临时Hive表中供业务使用，这样可以避免上述三类问题的发生。对外提供人群数据的服务接口主要有两个：获取人群基本信息接口和获取人群BitMap接口。 获取人群基本信息接口主要用于查询人群基本信息，其中包括人群名称、用户数量、人群状态、创建者、创建规则等，该接口可以使用缓存来提高接口性能。 当业务方需要感知人群状态变化时，可以定期调用人群基本信息接口，对比人群前后状态就可以知道人群状态是否变更。比如在Push平台上置了一个定时更新人群，当人群数据更新后需要再次给人群下的用户推送消息。
69450编辑于 2023-10-23 - 来自专栏机器学习AI算法工程
受众行为分析与人群定向
“物以类聚，人以群分”这句古语不仅揭示了物与人的自组织趋向，更隐含了“聚类”和“人群”之间的内在联系。 例如在现代数字广告投放系统中，最为关键的“人群定向”功能正是通过“聚类”算法得以实现的。 明白了这一点，也就触摸到了人群定向的天花板–不可能百分之百精准。 如何从广泛的受众中提炼目标人群呢? 正是依靠受众行为分析。 下面我们以易传媒的广告投放算法为例，浅析一下怎样由预先标注的关键词标签，一步步建立完整的受众行为分析模型，挖掘出具有相似行为特征的人群，提炼人群的属性特征，最终进行最合适的广告投放的。 人群定向投放 作为人群定向广告正式投放前的最后一步，受众聚类和结构化的人群分类将进行匹配映射。这种映射是利用二者标签集合的重合度来实现的。 根据第一节所述关键词模型的优势，它至少有如下两个用途： （1）当一个投放策略的人群定向选择了”奢侈品”或者”汽车”时，广告允许被指定投放给受众聚类φ所包含的Cookies. （2）利用两个标签在一个细分人群中的内在关联性
2.4K70发布于 2018-03-14 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群计数--Mixture of Counting CNNs
of CNNs Specialized to Specific Appearance for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1703.09393 本文是人群计数的 ，不是人群密度估计。 这里主要的思路是针对不同场景的 scale and congestion 造成图像块的 Appearance 差别很大，这里我们使用多个小 CNN 来估计总人群。 另外适应一个大点的 CNN 对 图像块进行分类，这种分类主要依据人群密度大小。类别的概率作为每个小 CNN 的权重。 Appearance 的差异性 ?
70870发布于 2018-01-03 DMZ 区域
下面对DMZ区域进行简要介绍：DMZ是网络的一个区域，介于外网与内网之间的一个特殊区域，也称隔离区。 它提供了一个区域放置公共服务器，能有效地避免一些互联应用需要公开，而与内部安全策略相矛盾的情况发生。 在DMZ区域中通常包括堡垒主机、Modem池，以及所有的公共服务器，真正的后台数据需要放在内部网络中。 2、服务器放在DMZ区域，建立DMZ网络，直接在路由器或者防火墙上做DMZ设置。 DMZ的访问规则： 在一个用路由器连接的局域网中,我们可以将网络划分为三个区域：安全级别最高的LANArea（内网）,安全级别中等的DMZ区域和安全级别最低的Internet区域（外网）。
9.6K30发布于 2020-12-30- 来自专栏无原型不设计
Mockplus 的主要应用人群
所以，Mockplus的适用人群是比较广的，只要你有产品（范围很广，可以是某网站，某功能，某个策划案，某个广告模型，某个创意等）模型的展示需要。
83760发布于 2018-03-15 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
MHC区域
MHC区域位于位于6号染色体上（6p21.31），hg38基因组中29Mb 到 33Mb的位置。这个地方具有高基因密度、高多态性、高度的连锁不平衡等遗传特性。 目前发现至少上百种疾病与此区域相关，如自闭症、贫血症、风湿性关节炎等，可作为高度多态的遗传标记。 这个区域中如上所述多态性高，SNPs有很多，以往09年一个研究（https://genome.cshlp.org/content/19/1/1.full.pdf+html）找到了一些等位基因不平衡位点， 发现有很多分布在MHC区域： ? MHC区域与许多自身免疫疾病有关。并且由于高度多态性，在无血缘关系的人群中，MHC表现型完全相同者是极其罕见的。所以可以用于亲子鉴定和寻找罪犯。
2.2K10发布于 2020-06-02 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
人群异常聚集识别监测系统
人群异常聚集识别监测系统基于OpenCv+yolo网络深度学习模型，对监控区域内的人员异常聚集行为进行识别，一旦人群异常聚集识别监测系统OpenCv+yolo网络深度学习模型发现监控画面中出现人群大量聚集 图片目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别， 图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
84530编辑于 2022-12-27 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
人群异常聚集检测告警算法
人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值，一旦发现异常聚集 人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型，是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，人群异常聚集检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。 人群异常聚集检测告警算法中在YOLOv5训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。 这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富人群异常聚集检测告警算法数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
1.3K20编辑于 2023-09-10 - 来自专栏Super 前端
【实例】调整区域大小&动态隐藏区域
今天开发中，有这样一个需求，在两块内容中间增加一条线，然后拖拽线，可以自动调整两侧区域。 实例：调整区域大小 ? } .main .main-left { width: 180px; flex-basis: 180px; /*最左侧区域固定为 body> </html> 关于节流函数请查看：http://blog.csdn.net/ligang2585116/article/details/75003436 注意几个问题： 可拖拽的线放到左侧区域或者右侧区域这样便于计算 ，降低了难度； width: 5px;增大拖拽区域，便于用户操作，提高良好的交互性； ? 操作处为两个扩展屏幕，操作在右侧屏幕（左侧屏幕分辨率为1440px*900px），鼠标点击点位于可操作区域左边界2px（e.offsetX） MouseEvent MouseEvent 接口指用户与指针设备
2.2K21发布于 2019-08-14 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
人群聚集监测预警算法 python
人群聚集监测预警系统采用python+opencv网络模型AI视频智能分析技术，人群聚集监测预警算法对人员聚集情况进行实时监测，当人群聚集过于密集时，系统将自动发出警报。
51110编辑于 2023-09-05
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