CN110929932A - 基于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统 - Google Patents

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杨海博
吕明智
时柳
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Abstract

本发明公开了基于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统，包括：分布式系统、数据获取中心、用户点构建模块、地图数据库、网格化模块、实时地图显示模块和阈值设置模块，所述分布式系统获取各个用户的用户信息以及位置信息；所述数据获取中心获取用户信息以及位置信息；所述实时地图显示模块显示预警区域的地图；所述网格化模块将预警区域的地图划分为各个网格地图；所述用户点构建模块各个用户的用户点，并添加至各个网格地图中；所述阈值设置模块对各个网格地图设置人群数量阈值；当某个网格地图上的用户点数量超过人群数量阈值时，所述实时地图显示模块发出警报。从而进行实时的监控和预警，也能进行预测预警。

Description

基于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统
技术领域
本发明涉及区块链技术和预警技术领域，尤其涉及基于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统。
背景技术
不固定人群因节假日或特定事件自由流动形成，形成临时规模化聚集，因为不可预测性，聚集点不固定，没法事先设置有效的防护措施，也无法及时安排工作人员，容易发生群体踩踏等事故。所以，针对这一非特定人群流动聚集设计有效的预警系统，很有必要。
另外，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。因其特性，将其应用于上述预警系统，能提高数据获取的准确性和及时性。
发明内容
本发明的目的在于提供基于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统，进行实时的监控和预警，也能进行预测预警。
实现上述目的的技术方案是：
基于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统，包括：由预警区域内多个基站构成的分布式系统、数据获取中心、用户点构建模块、地图数据库、网格化模块、实时地图显示模块和阈值设置模块，其中，
所述分布式系统中的各个基站分别获取所辖范围内的各个用户的用户信息以及位置信息；
所述数据获取中心从所述分布式系统中实时获取各个用户的用户信息以及位置信息；
所述实时地图显示模块加载所述地图数据库中的地图数据，显示预警区域的地图；
所述网格化模块将预警区域的地图按预设范围均匀划分为各个网格地图；
所述用户点构建模块根据用户信息以及位置信息构建各个用户的用户点，并添加至各个网格地图中，每个用户只显示最近获取的用户点；
所述阈值设置模块对各个网格地图设置人群数量阈值；当某个网格地图上的用户点数量超过人群数量阈值时，所述实时地图显示模块发出警报。
优选的，还包括：存储模块、用户指定输入模块、模型构建模块、轨迹预测模块、时间输入模块和历史地图显示模块，其中，
所述存储模块存储所述实时地图显示模块中各个网格地图以及关于各个用户点运动轨迹的历史数据；
所述模型构建模块根据历史数据利用机器学习/深度学习方法构建轨迹预测模型，并发送给所述轨迹预测模块；
所述用户指定输入模块输入一个或多个待预测用户；
所述时间输入模块输入待预测时间段；
所述轨迹预测模块根据轨迹预测模型，预测出待预测用户在待预测时间段内的运动轨迹，并将该运动轨迹在所述历史地图显示模块上显示。
优选的，所述阈值设置模块连接所述历史地图显示模块，当待预测时间段内某个网格地图上的用户点数量超过人群数量阈值时，所述历史地图显示模块发出警报。
优选的，所述预警区域为景区、越野马拉松场地、露天音乐会、烟花表演场地或灯光秀场地。
优选的，所述用户信息包括手机IMSI号码；所述位置信息包括经纬度信息。
优选的，所述模型构建模块连接历史交通数据存储模块和历史天气存储模块，所述模型构建模块根据历史交通数据、历史天气数据以及各个用户点运动轨迹的历史数据，利用机器学习/深度学习方法构建轨迹预测模型，并发送给所述轨迹预测模块；
所述轨迹预测模块连接天气预报系统，获取待预测时间段内的天气状况；
所述轨迹预测模块根据轨迹预测模型和天气状况，预测出待预测用户在待预测时间段内的运动轨迹，并将该运动轨迹在所述历史地图显示模块上显示。
优选的，所述实时地图显示模块和所述历史地图显示模块发出警报的同时，发出通知信息给位于警报的网格地图周边的网格地图内的工作人员。
优选的，所述存储模块将数据上链。
本发明的有益效果是：本发明利用分布式系统获取预警区域内的用户数据，然后在地图上实时显示，及时监测人群流动和预警。基于区块链的技术能够确保获取数据的准确率和效率，为后续预警和监测提供基础。同时，通过轨迹预测模型的构建和运行，能够预测将来一段时间内人群流动，提早进行预防和布置人力。并且，轨迹预测模型可以根据实际需要输入不同的参数条件，从而应对不同的环境和状况，提高适用性。
附图说明
图1是本发明的于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统的结构图；
图2是本发明的于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统的部分结构图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步说明。
请参阅图1和图2，本发明的基于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统，包括：由预警区域内多个基站100构成的分布式系统1、数据获取中心2、用户点构建模块3、地图数据库4、网格化模块5、实时地图显示模块6、阈值设置模块7、存储模块8、用户指定输入模块9、模型构建模块10、轨迹预测模块11、时间输入模块12和历史地图显示模块13。预警区域为景区、越野马拉松场地、露天音乐会、烟花表演场地或灯光秀场地等地点。
分布式系统1中的各个基站100分别获取所辖范围内的各个用户的用户信息以及位置信息。用户信息包括手机IMSI号码。所述位置信息包括经纬度信息。整个过程中，采用区块链多边融合计算。
数据获取中心2从分布式系统1中实时获取各个用户的用户信息以及位置信息。实时地图显示模块6加载地图数据库4中的地图数据，显示预警区域的地图。网格化模块5将预警区域的地图按预设范围均匀划分为各个网格地图。用户点构建模块3根据用户信息以及位置信息构建各个用户的用户点，并添加至各个网格地图中，每个用户只显示最近获取的用户点，实时更新替换，避免发生混乱。
阈值设置模块7对各个网格地图设置人群数量阈值。当某个网格地图上的用户点数量超过人群数量阈值时，实时地图显示模块6发出警报。
存储模块8存储所述实时地图显示模块6中各个网格地图以及关于各个用户点运动轨迹的历史数据。模型构建模块10根据历史数据利用机器学习/深度学习方法构建轨迹预测模型，并发送给轨迹预测模块11。用户指定输入模块9输入一个或多个待预测用户。时间输入模块12输入待预测时间段。轨迹预测模块11根据轨迹预测模型，预测出待预测用户在待预测时间段内的运动轨迹，并将该运动轨迹在历史地图显示模块13上显示。阈值设置模块7连接历史地图显示模块13，当待预测时间段内某个网格地图上的用户点数量超过人群数量阈值时，历史地图显示模块13发出警报。实时地图显示模块6和历史地图显示模块13发出警报的同时，发出通知信息给位于警报的网格地图周边的网格地图内的工作人员，使得工作人员即使到位维持秩序。存储模块8将数据上链。
进一步，丰富具体功能和提高预测准确率。模型构建模块10连接历史交通数据存储模块14和历史天气存储模块15，模型构建模块10根据历史交通数据、历史天气数据以及各个用户点运动轨迹的历史数据，利用机器学习/深度学习方法构建轨迹预测模型，并发送给所述轨迹预测模块11。轨迹预测模块11连接天气预报系统16，获取待预测时间段内的天气状况。轨迹预测模块11根据轨迹预测模型和天气状况，预测出待预测用户在待预测时间段内的运动轨迹，并将该运动轨迹在历史地图显示模块13上显示。
以上实施例仅供说明本发明之用，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以作出各种变换或变型，因此所有等同的技术方案也应该属于本发明的范畴，应由各权利要求所限定。

Claims (8)

1.基于区块链的非特定人群流动临时聚集点的预警系统，其特征在于，包括：由预警区域内多个基站构成的分布式系统、数据获取中心、用户点构建模块、地图数据库、网格化模块、实时地图显示模块和阈值设置模块，其中，
所述分布式系统中的各个基站分别获取所辖范围内的各个用户的用户信息以及位置信息；
所述数据获取中心从所述分布式系统中实时获取各个用户的用户信息以及位置信息；
所述实时地图显示模块加载所述地图数据库中的地图数据，显示预警区域的地图；
所述网格化模块将预警区域的地图按预设范围均匀划分为各个网格地图；
所述用户点构建模块根据用户信息以及位置信息构建各个用户的用户点，并添加至各个网格地图中，每个用户只显示最近获取的用户点；
所述阈值设置模块对各个网格地图设置人群数量阈值；当某个网格地图上的用户点数量超过人群数量阈值时，所述实时地图显示模块发出警报。
2.根据权利要求1所述的预警系统，其特征在于，还包括：存储模块、用户指定输入模块、模型构建模块、轨迹预测模块、时间输入模块和历史地图显示模块，其中，
所述存储模块存储所述实时地图显示模块中各个网格地图以及关于各个用户点运动轨迹的历史数据；
所述模型构建模块根据历史数据利用机器学习/深度学习方法构建轨迹预测模型，并发送给所述轨迹预测模块；
所述用户指定输入模块输入一个或多个待预测用户；
所述时间输入模块输入待预测时间段；
所述轨迹预测模块根据轨迹预测模型，预测出待预测用户在待预测时间段内的运动轨迹，并将该运动轨迹在所述历史地图显示模块上显示。
3.根据权利要求2所述的预警系统，其特征在于，所述阈值设置模块连接所述历史地图显示模块，当待预测时间段内某个网格地图上的用户点数量超过人群数量阈值时，所述历史地图显示模块发出警报。
4.根据权利要求2所述的预警系统，其特征在于，所述预警区域为景区、越野马拉松场地、露天音乐会、烟花表演场地或灯光秀场地。
5.根据权利要求2所述的预警系统，其特征在于，所述用户信息包括手机IMSI号码；所述位置信息包括经纬度信息。
6.根据权利要求2所述的预警系统，其特征在于，所述模型构建模块连接历史交通数据存储模块和历史天气存储模块，所述模型构建模块根据历史交通数据、历史天气数据以及各个用户点运动轨迹的历史数据，利用机器学习/深度学习方法构建轨迹预测模型，并发送给所述轨迹预测模块；
所述轨迹预测模块连接天气预报系统，获取待预测时间段内的天气状况；
所述轨迹预测模块根据轨迹预测模型和天气状况，预测出待预测用户在待预测时间段内的运动轨迹，并将该运动轨迹在所述历史地图显示模块上显示。
7.根据权利要求3所述的预警系统，其特征在于，所述实时地图显示模块和所述历史地图显示模块发出警报的同时，发出通知信息给位于警报的网格地图周边的网格地图内的工作人员。
8.根据权利要求2所述的预警系统，其特征在于，所述存储模块将数据上链。
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