CN108959448B - 结合移动大数据形成危险地图的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及LTE移动大数据安全应用技术领域，具体来说是一种结合移动大数据形成危险地图的方法，包括如下步骤：输入外部事件，并根据外部事件对涉及的相关人物进行严重程度的标记；根据停留时间的长短对每一停留地点进行停留时间长度的标记；根据停留地点的用户密度对每一停留地点进行用户密度的标记；结合每一地点标记形成严重程度值，并根据严重程度值形成危险地图。本发明同现有技术相比，其优点在于：根据已经发生过的事件与相关人物的关系，结合LTE运营商的无线通信网络的大数据的每个用户与其他用户的潜在类似活动关系，能够为安保监控提供明确指示，有利于安保机构合理分配人力及物力资源，并实时针对状况的变化实施及时有效的针对措施。

Description

结合移动大数据形成危险地图的方法
技术领域
本发明涉及LTE移动大数据安全应用技术领域，具体来说是一种结合移动大数据形成危险地图的方法。
背景技术
日本和美国早在多年前就开放了发生过犯罪行为的地点和时间，公众可以通过互联网查询已经发生的事件，时间，地点以及说明。并且，日本的小学生已经普及了该信息，用于辅助小学生的出行注意事项。而近年以来，我国为加强社会公众的安全保障，在例如地铁等公众场所都设置了安检措施和监视器系统，但是要实施全面的监控将耗费大量的成本。并且，无论是开放和开发该技术多年的日本和美国，甚至中国的技术，都有一个相同的类似的缺点，就是已经发生的事件的地理化分析，并没有开发产生此类事件的人的活动的时间与空间角度，与其他没有被关注或者暴露的同类人员的影响分析和判断。对于安全问题，仍然处于预防和事件发生后的处理的程度。因此，需要设计一种新型的结合移动大数据形成危险地图的方法。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种结合移动大数据形成危险地图的方法，结合手机移动大数据，形成危险地图，为安保监控提供明确指示。
为了实现上述目的，设计一种结合移动大数据形成危险地图的方法，所述的方法利用处理器接收移动大数据并进行处理，利用存储器存储处理器的处理结果，并通过显示设备进行输出和显示，所述的方法包括如下步骤：
步骤a.输入外部事件，并根据外部事件对涉及的相关人物进行严重程度的标记。
步骤b.对相关人物在每一停留地点的停留时间进行计算，并根据停留时间的长短对每一停留地点进行停留时间长度的标记。
步骤c.对于相关人物所停留的每一停留地点，根据停留地点的用户密度对每一停留地点进行用户密度的标记。
步骤d.结合每一地点标记形成严重程度值，并根据严重程度值形成危险地图。
所述的步骤a包括，将所述的外部事件根据严重程度划分为若干等级，并根据不同的等级对相关人物进行不同严重权重数值的标记，严重程度的等级越高，则严重权重数值越大。
所述的步骤b包括，根据相关人物在每一停留地点的停留时间长短，对每一停留地点进行不同时间权重数值的标记，停留时间越长，则时间权重数值越大。
所述的步骤c包括，根据停留地点的用户密度，对每一停留地点进行不同密度权重数值的标记，用户密度越大，则密度权重数值越大。
所述的步骤d包括，结合严重权重数值、时间权重数值和密度权重数值以得到每个相关人物在每一停留地点的严重程度值，并对同一停留地点的所有相关人物的严重程度值进行叠加得到停留地点的叠加值，进而形成以时间、停留地点的地理位置、停留地点的叠加值为三维参数的三维数据结果。
取最大的停留地点的叠加值作为归一化分母，以计算每一停留地点的分数，进而根据每一停留地点的分数的大小，通过不同显著度的颜色在地图上对每一停留地点进行标示，以形成单位时间的危险地图。
所述的相关人物的停留地点及停留时间通过LTE移动网络大数据的用户信息获得。
本发明同现有技术相比，其优点在于：根据已经发生过的事件与相关人物的关系，结合LTE运营商的无线通信网络的大数据的每个用户与其他用户的潜在类似活动关系，进行相应的地理位置的危险分析，危险概率计算，以及与时间有关系的地理的危险性分析和危险概率计算，能够为安保监控提供明确指示，有利于安保机构合理分配人力及物力资源，并实时针对状况的变化实施及时有效的针对措施。
具体实施方式
下面结合实施方式对本发明作进一步说明，这种方法的原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
所述的结合移动大数据形成危险地图的方法利用处理器接收移动大数据并进行处理，利用存储器存储处理器的处理结果，并通过显示设备进行输出和显示，所述的方法包括如下步骤：
步骤a.输入外部事件，涉及时间，地点，相关人物的手机号，能够在后续通过LTE移动网络大数据的用户信息获得相关人物的停留地点及停留时间，并根据外部事件对涉及的相关人物进行严重程度的标记。
再根据事件的严重程度对相关人物进行标记，本实施方式中，具体的标记为7个等级，依次为1非常重大、2重大、3严重、4比较严重、5一般、6轻微、7忽视，其对应的严重权重数值依次为：10、9、7、5、4、2、1。
步骤b.对相关人物在每一停留地点的停留时间进行计算，根据相关人物在每一停留地点的停留时间长短，对每一停留地点进行不同时间权重数值的标记，停留时间越长，则时间权重数值越大。
本实施方式中根据停留时间长短划分为如下几个等级，停留时间长度为 10小时以上 10、6小时以上、4小时以上、 2小时以上、1小时以上 、30分钟以上、15分钟 以上，其依次对应的时间权重数值为：10、6、4、2、1、0.5、0.25。
步骤c.对于相关人物所停留的每一停留地点，根据停留地点的用户密度，对每一停留地点进行不同密度权重数值的标记，用户密度越大，则密度权重数值越大。
本实施方式中根据停留地点的用户密度划分为如下几个等级，用户密度为每200米方格 20人以上、10人以上、5人以上、1人、0人 ，其依次对应的密度权重数值为1.00、1.12、1.13、1.14、1.15.
步骤d.结合每一地点标记形成严重程度值，严重程度值=严重权重数值*时间权重数值*密度权重数值，这样就形成了每个相关人物在每一停留地点的严重程度值。
通过持续输入不同的外部事件，计算所有的严重程度值，并对于同一地理位置，进行严重程度值的叠加处理，形成不同地理位置的不同的数值结果，进而形成以时间、停留地点的地理位置、停留地点的叠加值为三维参数的三维数据结果。
取最大的停留地点的叠加值作为归一化分母，以计算每一停留地点的分数，进而根据每一停留地点的分数的大小，将时间-位置-分数，标注在地图上，分数按照颜色进行标示，分数大的偏向为红色，分数小的偏向为绿色，以此类推，时间作为选项条件，这样形成危险程度的地图。

Claims (7)

1.一种结合移动大数据形成危险地图的方法，其特征在于所述的方法利用处理器接收移动大数据并进行处理，利用存储器存储处理器的处理结果，并通过显示设备进行输出和显示，所述的方法包括如下步骤：
步骤a.输入外部事件，并根据外部事件对涉及的相关人物进行严重程度的标记；
步骤b.对相关人物在每一停留地点的停留时间进行计算，并根据停留时间的长短对每一停留地点进行停留时间长度的标记；
步骤c.对于相关人物所停留的每一停留地点，根据停留地点的用户密度对每一停留地点进行用户密度的标记；
步骤d.结合每一地点标记形成严重程度值，并根据严重程度值形成危险地图。
2.如权利要求1所述的结合移动大数据形成危险地图的方法，其特征在于所述的步骤a包括，将所述的外部事件根据严重程度划分为若干等级，并根据不同的等级对相关人物进行不同严重权重数值的标记，严重程度的等级越高，则严重权重数值越大。
3.如权利要求2所述的结合移动大数据形成危险地图的方法，其特征在于所述的步骤b包括，根据相关人物在每一停留地点的停留时间长短，对每一停留地点进行不同时间权重数值的标记，停留时间越长，则时间权重数值越大。
4.如权利要求3所述的结合移动大数据形成危险地图的方法，其特征在于所述的步骤c包括，根据停留地点的用户密度，对每一停留地点进行不同密度权重数值的标记，用户密度越大，则密度权重数值越大。
5.如权利要求4所述的结合移动大数据形成危险地图的方法，其特征在于所述的步骤d包括，结合严重权重数值、时间权重数值和密度权重数值以得到每个相关人物在每一停留地点的严重程度值，并对同一停留地点的所有相关人物的严重程度值进行叠加得到停留地点的叠加值，进而形成以时间、停留地点的地理位置、停留地点的叠加值为三维参数的三维数据结果。
6.如权利要求5所述的结合移动大数据形成危险地图的方法，其特征在于取最大的停留地点的叠加值作为归一化分母，以计算每一停留地点的分数，进而根据每一停留地点的分数的大小，通过不同显著度的颜色在地图上对每一停留地点进行标示，以形成单位时间的危险地图。
7.如权利要求1所述的结合移动大数据形成危险地图的方法，其特征在于所述的相关人物的停留地点及停留时间通过LTE移动网络大数据的用户信息获得。
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