摘要
本发明提供一种机场道口人与车辆管理方法及系统，涉及智能交通系统领域，所述方法包括：通过图像处理技术识别车辆牌照信息，并对人员面部特征进行比对，获得道口人员与车辆的流量数据；根据道口人员与车辆的流量数据，构建LSTM神经网络，并根据LSTM神经网络分析道口交通流量的时间变化趋势，以预测高峰时段；通过Apriori算法，挖掘人员与车辆通行行为之间的关联规则，得到车辆类型的通行偏好；对人员和车辆进行聚类，识别出不同的通行模式和群体特征。本发明解决现有机场道口人与车辆管理系统中存在的问题，提高通行效率、增强安全性、优化资源配置、提升用户体验，实现机场的智能化处理。
