CN107371158A - 区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,包括:S1完成区域内的WiFi网络建设;S2区域内手机用户用客户端向后台发送登录WiFi的验证码请求;S3后台接收用户请求,记录用户手机号及请求时间;S4后台完成手机号运营商的识别分类处理,获得在一定时间内、区域中通信运营商的占比;S5根据某一移动通信运营商提供的手机信令数及S4中得到的相应运营商在区域中用户的占比,推算出区域内的人群量。本发明利用部分通信运营商的数据实现区域人群聚集情况的分析,可及时向管理者提供准确的数据,帮助管理者做出科学合理的决策,以减少安全事故的发生。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域,尤其是一种区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法。
背景技术
随着社会经济的快速发展和科学技术的不断进步,人们越来越关注社会公共安全问题,尤其是人员密集区域的安全问题。加强人员密集区域的安全管理、合理控制人员密集场所的容纳量,是减少安全事故发生的关键所在。传统基于人工计数的统计方法费事费力、不适用于人员密集的场所;基于视频图像的人数统计方法在人群密度大的场景中,基于模型的检测易失效,无法精确获取场景中的人数。由此可见,传统基于人工计数与现代基于视频图像的人数统计方法均无法很好地解决人员密集场所的人数统计问题。
大数据时代的到来使得手机成为理想的数据采集器,为数据统计提供了良好的技术支撑,使结合手机信令数据分析区域人群的聚集情况成为可能。然而,为获取所有通信运营商的数据需要付出大量人力物力,不具备经济适用性。因此,本发明以利用部分通信运营商的数据来实现区域人群聚集情况的分析为目的,提出了一种区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明解决其技术问题所采用的技术方案是提供一种区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,具体技术方案如下。
区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,包括如下步骤:
S1完成区域内的WiFi网络建设;
S2区域内手机用户用客户端向后台发送登录WiFi的验证码请求;
S3后台接收用户请求,记录用户手机号及请求时间;
S4后台完成手机号运营商的识别分类处理,获得在一定时间内、区域中通信运营商的占比;
S5根据某一移动通信运营商提供的手机信令数及S4中得到的相应运营商在区域中用户的占比,推算出区域内的人群量。
进一步地,所述WiFi网络,采用验证码方式的WiFi身份认证方法,该认证方法不依赖于特定协议与WiFi设备厂商。
进一步地,所述手机用户向后台发送验证码请求,客户端连接区域内的WiFi热点后,其浏览器定向到身份认证页面,用户输入手机号以获取验证码。
进一步地,所述后台完成手机号运营商的识别分类及获得占比,后台识别S3中记录手机号的运营商,得到一定时间内区域中各通信运营商用户的占比。
所述S5的人群量推算,用区域内某一移动通信运营商在某一时段内的手机信令数,除以该运营商在区域中测得的占比,得到区域内该时段内人群聚集的估测量。
与现有技术相比,本发明的优点和有益效果为:本发明方法简单易行,利用部分通信运营商的数据即可实现区域人群聚集量的估测,据此可分析区域中人群聚集情况、及时向管理者提供准确的数据,帮助管理者做出科学合理的决策,以减少安全事故的发生。因此,本发明具有很大的推广应用价值。
附图说明
图1是实施例中的工作流程图。
图2是广州火车站中国移动用户数占比统计图。
图3是广州火车站1月18日区域人群量估测图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
实施例
一种区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,本方法应用在采用验证码方式进行WiFi身份认证的WiFi覆盖区域中,本方法具体包括如下步骤:
S1完成区域内的WiFi网络建设,WiFi网络采用验证码方式的WiFi身份认证方法,该认证方法不依赖于特定协议与WiFi设备厂商。
S2区域内手机用户用客户端向后台发送登录WiFi的验证码请求。手机用户用客户端连接区域内的WiFi热点后,其浏览器将定向到身份认证页面,用户需输入手机号以获取验证码。
S3后台接收用户请求,记录用户手机号及请求时间。记录的手机号及请求时间用S4中,统计在一定时间内区域不同运营商用户的占比。
S4后台完成手机号运营商的识别分类处理,获得在一定时间内、区域中通信运营商的占比。后台利用手机号码归属地数据库和区号来识别手机号的归属地和运营商,统计在一定时间内区域中各大通信运营商的用户数,据此计算该时段内区域中各通信运营商用户的占比。
S5根据某一移动通信运营商提供的手机信令数及S4中得到的相应运营商在区域中用户的占比,推算出区域内的人群量。由S4中获得的一定时间内区域中各通信运营商用户的占比,查询某一移动通信运营商在某时段内区域中的手机信令数,用该信令数除以该运营商在区域中测得的占比,即可得到该时段内区域内人群聚集的估测量。
本实施例通过对广州火车站进行测试,其实施步骤如附图1所示,首先完成目标区域内的WiFi网络建设,WiFi网络采用验证码方式的WiFi身份认证方法;
然后,区域内手机用户向后台发送登录WiFi的验证码请求;
然后,后台接收手机用户的请求,记录用户的手机号和请求时间;
表1广州火车站手机用户请求记录部分数据样表
区域 | 号码 | 运营商 | 号码归属地 | 时间 |
火车站西广场 | 180****7191 | 中国电信 | 广东 广州 | 2017-01-12 08:03:19 |
火车站西广场 | 182****8510 | 中国移动 | 四川 达州 | 2017-01-12 08:04:59 |
火车站西广场 | 136****1574 | 中国移动 | 重庆 重庆 | 2017-01-12 08:08:38 |
火车站西广场 | 150****8985 | 中国移动 | 广东 东莞 | 2017-01-12 08:24:46 |
火车站西广场 | 158****8022 | 中国移动 | 青海 海东 | 2017-01-12 09:02:52 |
火车站西广场 | 186****8213 | 中国联通 | 广东 广州 | 2017-01-12 09:44:31 |
火车站东广场 | 132****1913 | 中国联通 | 广东 佛山 | 2017-01-12 10:25:29 |
火车站东广场 | 188****2974 | 中国移动 | 广东 广州 | 2017-01-12 10:50:53 |
火车站西广场 | 183****5774 | 中国移动 | 四川 南充 | 2017-01-12 11:25:40 |
火车站西广场 | 159****2465 | 中国移动 | 内蒙古 包头 | 2017-01-12 11:35:04 |
火车站西广场 | 189****8917 | 中国电信 | 广东 广州 | 2017-01-12 11:35:07 |
火车站西广场 | 135****6299 | 中国移动 | 河南 周口 | 2017-01-12 12:37:18 |
火车站西广场 | 182****5696 | 中国移动 | 广东 广州 | 2017-01-12 12:45:23 |
火车站西广场 | 132****0388 | 中国联通 | 广东 广州 | 2017-01-12 12:52:44 |
火车站西广场 | 135****9275 | 中国移动 | 广东 汕头 | 2017-01-12 14:01:05 |
火车站西广场 | 138****6943 | 中国移动 | 广东 广州 | 2017-01-12 14:13:13 |
火车站西广场 | 135****8402 | 中国移动 | 广东 深圳 | 2017-01-12 14:19:34 |
火车站西广场 | 183****5389 | 中国移动 | 江苏 徐州 | 2017-01-12 16:17:09 |
火车站西广场 | 182****5239 | 中国移动 | 山西 运城 | 2017-01-12 16:17:33 |
火车站西广场 | 155****8036 | 中国联通 | 广东 中山 | 2017-01-12 19:26:26 |
火车站西广场 | 135****6476 | 中国移动 | 湖南 衡阳 | 2017-01-12 19:54:40 |
火车站东广场 | 134****9391 | 中国移动 | 广东 深圳 | 2017-01-12 19:58:02 |
火车站西广场 | 156****7713 | 中国联通 | 广东 广州 | 2017-01-12 20:09:32 |
火车站西广场 | 135****4386 | 中国移动 | 广东 广州 | 2017-01-12 20:32:00 |
火车站东广场 | 159****7741 | 中国移动 | 江西 上饶 | 2017-01-12 20:51:32 |
火车站东广场 | 186****3209 | 中国联通 | 四川 南充 | 2017-01-12 21:08:28 |
然后,后台完成手机号运营商的识别分类处理。取2017年1月11日至1月17日共七天的数据作为实例数据,广州火车站手机用户请求记录数据样式如表1所示。为了使统计数据更具有代表性本实例的样本量是根据以下公式计算:
N=Z2×(P×(1-P))/E2
N:为样本量;
Z:为统计量,置信度为95%时,z=1.96;当置信度为90%时,z=1.64;
E:为误差值;
P:为概率值。
本实例中取Z=1.96,E=3%,P=0.7时,N=896,具体实验中一共统计了905条有效记录,符合计算要求。通过后台数据处理,对于同一个手机号短时间内连续发送验证信息的只计一条数据,同时对统计好的手机号进行运营商识别,据此计算区域内中国移动通信运营商的占比,得该时期区域内中国移动用户数稳定在65%左右,即可认为该时期内区域中中国移动运营商用户的占比为65%。中国移动用户数占比计算结果如图2所示。
表2广州火车站区域人群量估测部分数据样表
然后,根据移动运营商提供的2017年1月18日区域中的手机信令数,及S4中得到的移动运营商在区域中用户的占比65%,根据计算公式“区域人群量=信令数据/用户占比”可推算出该时段内区域的人群量,部分区域人群量估测样例如表2所示,1月18日全天广州火车站区域人群量估测值如图3所示。
上述实施例为本发明较佳的实施方法,但本发明的实施方法并不受所述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1 完成区域内的WiFi网络建设;
S2 区域内手机用户用客户端向后台发送登录WiFi的验证码请求;
S3 后台接收用户请求,记录用户手机号及请求时间;
S4 后台完成手机号运营商的识别分类处理,获得在设定时间内、区域中通信运营商的占比;
S5 根据其中一个移动通信运营商提供的手机信令数及步骤S4中得到的相应运营商在区域中用户的占比,推算出区域内的人群量。
2.根据权利要求1所述区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,其特征在于,所述WiFi网络中采用验证码方式,WiFi身份认证不依赖于特定协议与WiFi设备厂商。
3.根据权利要求1所述区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,其特征在于,所述手机用户向后台发送验证码请求,客户端连接区域内的WiFi热点后,客户端浏览器定向到身份认证页面,用户输入手机号以获取验证码。
4.根据权利要求1所述区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,其特征在于,步骤S4具体是:后台识别步骤S3中记录手机号的运营商,得到设定时间内区域中各通信运营商用户的占比。
5. 根据权利要求1所述区域内移动通信运营商用户占比调查及人群量估测方法,其特征在于,步骤 S5所述人群量的推算具体是:用区域内一个移动通信运营商在设定时间内的手机信令数,除以该运营商在区域中测得的用户占比,得到区域内人群聚集的估测量。
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