CN109255062A - 一种基于前瞻性时空重排扫描的区域划分扫描方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于前瞻性时空重排扫描的区域划分扫描方法，属于时空扫描区域划分技术领域。由数据库中获取选定时间、区域中所有监测点M_x所上传数据信息；处理上传信息得出数据总量；比对地理信息数据库，获取对应监测点的地理信息，地理信息由经纬度坐标值组成；建立监测点的属性表，形成对应关系。记录监测点为主键，附属地图经纬度坐标值、监测点选定数据区间、监测区域上传数据总量；使用多边形对整个扫描区域进行覆盖，多边形由小变大，由R公里开始，逐渐扩大，扩大系数依次增大R_x公里，扩大到最大公里数为R_max公里停止；比对监测点属性表，剔除不包含监测点的多边形区域；以保留的区域多边形的中心为圆心，取多边形的外切圆为扫描区域。

Description

一种基于前瞻性时空重排扫描的区域划分扫描方法

技术领域

本发明涉及一种基于前瞻性时空重排扫描的区域划分扫描方法，属于时空扫描区域划分技术领域。

背景技术

前瞻性时空重排分析，运用于对症状数据的分析和预警，在国内越来越得到大家的重视和广泛的实践、使用。

时空重排扫描在目前的系统实施方面来看，主要是集中在分时段和空间上的区域扫描，主要的使用方式为以某一点为圆心，对周围进行辐射性的扩张扫描，这种扫描方式往往会存在很多重复的扫描区域，从而使得整个系统的效率不高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于前瞻性时空重排扫描的区域划分扫描方法，可以提高扫描整个区域的效率，同时又不遗漏所有需要扫描到的症状点。

本发明的技术方案是：一种基于前瞻性时空重排扫描的区域划分扫描方法，由数据库中获取选定时间、区域中所有监测点M_x所上传数据信息；处理上传信息得出数据总量；比对地理信息数据库，获取对应监测点的地理信息，地理信息由经纬度坐标值组成；建立监测点的属性表，形成对应关系。记录监测点为主键，附属地图经纬度坐标值、监测点选定数据区间、监测区域上传数据总量；使用多边形对整个扫描区域进行覆盖，多边形由小变大，由R公里开始，逐渐扩大，扩大系数依次增大R_x公里，扩大到最大公里数为R_max公里停止；比对监测点属性表，剔除不包含监测点的多边形区域；以保留的区域多边形的中心为圆心，取多边形的外切圆为扫描区域。

第一步：由数据库中获取监测点M_x在选定时间段T内，特定区域C_max的所有上传数据，并对数据进行关联性合并处理；特定区域为将要扫描的区域，所有的监测数据将从此区域获取，关联性合并处理为监测点M_x与上传数据C_x进行对应；

第二步：处理合并后的上传信息N_x，形成一一对应的上传数据总量上传数据总量为在选定时间段中，某监测点M_x所有的上传数据量；

第三步：比对地理信息数据库，获取对应监测点M_x的地理信息，判断是否存在地理信息数据；

第四步：建立监测点的属性表Hashtable，以监测点M_x为主键Key，附属表Value记录其经纬度坐标值和选定时间段中扫描区域的上传数据总量C_zd；属性表中，监测点M_x的编号为唯一检索主键，附属记录监测点M_x的地理信息数据和上报数据总量；

第五步：使用多边形对整个扫描区域C_max进行覆盖，初始多边形的半径为R公里，逐步以R_x公里为增量扩大，直至扩大到最大值为R_max公里，使每一个多边形区域在不重叠的前提下，内部所包含的监测点M_x数量最多；

第六步：对比监测点M_x属性表，判断所有多边形区域内，是否存在监测点，剔除不包含监测点的多边形区域；

第七步：以多边形的中心为圆心，取多边形的外切圆为扫描区域，确定整个预警区域的圆形扫描区域。

本发明的有益效果是：可以将所有的监测点全部扫描的同时，所扫描的区域最少，能够很大程度的提高预警系统的效率。

附图说明

图1是本发明的步骤流程图；

图2是本发明实施例中使用多边形对整个待扫描区域进行覆盖的效果图。

图3是本发明图2图中将没有监测点的多边形覆盖区域剔除后的扫描区域图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。

比对地理信息系统，从数据库中获取的监测点和其在选定时间段、特定的区域中的上传总量的过程中，会收集到满足此条件的所有监测点，但是，有的监测点，在地理信息系统中，并没有被记录或是其获取的经纬度值不准确未被采纳，从而存在有上传数据，但是无相对应的地理信息系统进行支撑，所以，比对地理信息系统，剔除没有经纬度坐标值作为支撑的监测点及其数据。

建立监测点的属性表，便于后续扫描中，提取相关信息；属性表的建立，表现为以监测点作为主键，其后附属表中放入其经纬度坐标信息与上传数据总量；

选定特定扫描区域后，使用初始半径r为1公里的多边形对整个区域进行覆盖，并逐步以1公里为单位增加，直至增加到最大值为10公里，并尽可能多的确保每一个多边形区域内有最多的监测点。

扫描区域内监测点是分散的，必定有部分多边形中不包含监测点，比对监测点属性表，判断所有多边形区域内，是否存在监测点，剔除不包含监测点的多边形区域；以每一个多边形的中心为圆心，取多边形的外切圆为扫描区域，确定整个区域的圆形扫描区域。

第一步：连接到症状数据上传的数据库，数据库中所收集的上传数据，其特征为单一的逐条记录患者的发病信息，设计时间序列之长，从数据库中获取信息，需要根据扫描条件进行针对性的筛选，根据选定时间段、特定的区域，选择出监测点所有的上传信息，并进行数据合并，得到选定时间段、特定的区域中，每个上传的机构的上传数据总量；

第二步：比对地理信息系统，从数据库中获取的监测点和其在选定时间段、特定的区域中的上传总量的过程中，会收集到满足此条件的所有监测点，但是，有的监测点，在地理信息系统中，并没有被记录或是其获取的经纬度值不准确未被采纳，从而存在有上传数据，但是无相对应的地理信息系统进行支撑，所以，比对地理信息系统，剔除没有经纬度坐标值作为支撑的监测点及其数据；

例如：勐腊县勐捧镇林场卫生室，其上传数据可能在选定区域和时间段中有5条，因其数据量过小，并且地理信息系统中，并没有能够获取到其坐标值信息，故而对比后，将其舍弃；

第三步：建立监测点的属性表，以表1为例，获取到监测点的信息后，根据监测点的名称，获取其地理信息，储存于附表中，并同时记录其在此段时间中，上传的数据总量；从表1中可以看到，勐腊县勐腊镇卫生院的地理信息为21.4917640000,101.5706000000其在特定时间的上传总量为562条数据；

监测点	坐标值	上传总量
			勐腊县勐腊镇下龙茵卫生室	21.4917640000,101.5706000000	562
勐腊县勐腊镇南亮村卫生室	21.4917640000,101.5706000000	862
			勐腊县勐腊镇南蚌村卫生室	21.4917640000,101.5706000000	630
勐腊县勐腊镇卫生院	21.4523420000,101.3052290000	4260
			勐腊县勐腊镇城子卫生室	21.4917640000,101.5706000000	230
勐腊县勐腊镇新城卫生站	21.4481880000,101.5621630000	751
			勐腊县勐腊镇曼庄卫生室	21.4917640000,101.5706000000	103

表1

第四步：选定特定扫描区域后，使用初始半径r为1公里的多边形对整个区域进行覆盖，并逐步以1公里为单位增加，直至增加到最大值为10公里，并尽可能多的确保每一个多边形区域内有最多的监测点；如图2所示，在待扫描区域中，使用多边形S对整个区域进行覆盖；

第五步：扫描区域内监测点是分散的，必定有部分多边形中不包含监测点，比对监测点属性表，判断所有多边形区域内，是否存在监测点，剔除不包含监测点的多边形区域；以每一个多边形的中心为圆心，取多边形的外切圆为扫描区域，确定整个区域的圆形扫描区域；如图3所示：剔除不包含监测点的多边形监测点，并使用剩下的多边形为基础，以外切圆Sc为扫描区域进行扫描；

以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (1)

1.一种基于前瞻性时空重排扫描的区域划分扫描方法，其特征在于：

第一步：由数据库中获取监测点M_x在选定时间段T内，特定区域C_max的所有上传数据，并对数据进行关联性合并处理；特定区域为将要扫描的区域，所有的监测数据将从此区域获取，关联性合并处理为监测点M_x与上传数据C_x进行对应；

第二步：处理合并后的上传信息N_x，形成一一对应的上传数据总量上传数据总量为在选定时间段中，某监测点M_x所有的上传数据量；

第三步：比对地理信息数据库，获取对应监测点M_x的地理信息，判断是否存在地理信息数据；

第四步：建立监测点的属性表Hashtable，以监测点M_x为主键Key，附属表Value记录其经纬度坐标值和选定时间段中扫描区域的上传数据总量C_zd；属性表中，监测点M_x的编号为唯一检索主键，附属记录监测点M_x的地理信息数据和上报数据总量；

第五步：使用多边形对整个扫描区域C_max进行覆盖，初始多边形的半径为R公里，逐步以R_x公里为增量扩大，直至扩大到最大值为R_max公里，使每一个多边形区域在不重叠的前提下，内部所包含的监测点M_x数量最多；

第六步：对比监测点M_x属性表，判断所有多边形区域内，是否存在监测点，剔除不包含监测点的多边形区域；

第七步：以多边形的中心为圆心，取多边形的外切圆为扫描区域，确定整个预警区域的圆形扫描区域。