CN112105083A - 一种单人多定位设备下的实时定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种单人多定位设备下的实时定位方法，至少包括：创建数据汇总平台对多定位设备的定位数据进行数据汇集；对数据汇总平台汇集的定位数据进行数据治理，形成统一标准化的处理模式；创建算法模型，对标准化模式下的多定位数据进行高可信度聚合，确定最终的实时定位数据；将确定的最终实时定位数据发送到需要的应用端，便于应用端对最终定位数据的使用。有益效果为：通过本技术方案的实施，有效实现不同设备所获取的定位数据的标准统一，解决因设备定位数据偏移引起的定位异常问题以及定位精准度的问题；解决海量数据下的实时并行计算问题；以及公共安全指挥场景下的精准指挥问题。

Description

一种单人多定位设备下的实时定位方法
技术领域
本发明涉及一种指挥调度领域的定位方法，尤其涉及一种单人多定位设备下的实时定位方法。
背景技术
随着信息化水平的提高，基础网络设施的覆盖，物联网设备的普及，关系国家公共安全相关的一线力量的随身装备种类也越来越多，虽然各类装备可以起到不同作用的数据采集，加强了指挥人员对一线情况的了解，但是由于多种终端设备的生产厂商不同，没有统一的平台进行管理，此外，多种设备的定位标准、商报频率、定位精度和适用场景不同，导致传输数据的可靠度存在差异，因此如何将多种设备提供的数据及能力汇总到一起，直接反映出一个单一个体的全部情况就变得比较复杂和困难，在这其中单人多设备下的实时定位聚合处理尤其复杂，例如，以当前公安一线民警为例，在执法过程中民警会佩戴对讲机、警务通(智能手机)、执法记录仪、智能头盔等多种设备，还会驾驶警用电单车、警用摩托车、警用汽车等出行工具，这些佩戴设备和出行工具均会生产定位数据，当公安指挥中心需要进行警力调度的时候选用哪种定位设备产生的定位数据作为依据进行调度成为一个难题，选择越多越难选择，越难确定哪个选择是对的；比如，民警携带着对讲机、警务通、执法记录仪正在驾驶着警车行驶在巡逻的道路中，这种情况下会产生对讲机定位、警务通定位、执法记录仪定位、车辆定位这几种定位信息，但由于随身装备需保障续航时间，所以在定位上报频率方面会较低，而车载定位由车辆进行供电所以定位上报频率较高，在此场景下假设汽车以60KM/小时的速度在行进，每秒钟将会产生16.6米的距离差，再加上上报频率及传输延迟，如果指挥中心以随身装备的定位作为调度依据那也会导致调度无效的情况；又例如，民警将对讲机忘记佩戴，或将对讲机放在警车上但人已在车外一定距离进行执法，或执法记录仪在执法过程中遗落在现场人已驶离，在这些情况下指挥中心如利用传统手段将可能下达无效的调度指令。
因此，基于情况本领域技术人员致力于提供一种单人多定位设备下的实时定位聚合方法，以解决前述问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种单人多定位设备下的实时定位方法，通过对收集的数据进行汇集、整理、分布式计算的方式，解决背景技术中的问题。
为了解决上述问题，本发明提供了一种单人多定位设备下的实时定位方法，至少包括：
Step1：创建数据汇总平台对多定位设备的定位数据进行数据汇集；
Step2：对数据汇总平台汇集的定位数据进行数据治理，形成统一标准化的处理模式；
Step3：创建算法模型，对标准化模式下的多定位数据进行高可信度聚合，确定最终的实时定位数据；
Step4：将确定的最终实时定位数据发送到需要的应用端，便于应用端对最终定位数据的使用。
进一步的，在步骤Step1中，数据汇总平台与多定位设备的定位数据的对接以各设备厂商提供的对接方式为准。
进一步的，在步骤Step2中，对多定位设备的定位数据的处理至少包括对数据字段以及数据坐标系进行统一的标准化处理。
进一步的，在步骤Step3中，对算法模型的创建需要对多定位设备的定位可信度进行设定多定位设备的可信度级别，设定的参考标准为设备的定位精度、上报频率、网络延迟等方面。
进一步的，在步骤Step3中，为了避免定位异常，对算法模型的创建需要对定位数据进行脏数据处理，脏数据至少包括明显异常数据、延迟再上报数据、结合最近定位及惯性预测的偏移类定位数据。
进一步的，在步骤Step3中，对算法模型的创建需要考虑对常驻位置的处理，即当多个定位数据无移动或移动距离非常接近时，不对定位位置进行更新，仅更新最新位置所处的时间。
进一步的，在步骤Step3中，对算法模型的创建需要考虑对移动位置的处理，即当多个定位数据均在发生移动时，以设定的可信度等级中可信度最高的定位数据为主，其他设备定位为辅进行位置验证。
进一步的，当多个辅助定位均与主定位存在偏差异常时，在定位数据相近的设备中重新选举主定位设备并选择最新定位作为最终定位。
进一步的，有鉴于需定位的人员数量以及所涉及的定位设备数量庞大，对获取的定位数据处理压力大，因此，在创建算法模型后对数据进行处理时，采用分布式并行的处理技术进行处理，分担定位数据处理压力，提高数据处理能力。
通过实施上述本发明提供的单人多定位设备下的实时定位方法，具有如下技术效果：
(1)本技术方案中通过数据汇总平台统一汇总数据，并进行数据的统一标准化处理，不限定设备生产厂商的生产标准的情况下，实现不同厂商的设备所获取的定位数据的标准统一，对后续的算法模块创建提供统一的标准；
(2)本技术方案中创建算法模块，对定位数据进行聚合，可以有效解决因设备定位数据偏移引起的定位异常问题以及定位精准度的问题；
(3)本技术方案采用分布式并行的计算方式，可以有效解决海量数据下的实时并行计算问题，缓解数据计算压力；
(4)本技术方案中对定位数据的实时传输可以有效解决公共安全指挥场景下的精准指挥问题。
附图说明
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
图1为本发明实施例中定位方法流程示意图；
图2为本发明实施例中定位数据统一化处理后的规则示例表。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面采用具体实施方式详细描述本发明的技术方案。
如图1所示，本发明实施例提供一种单人多定位设备下的实时定位方法，由于本方法适用于指挥调度的领域，因此诸如公安指挥调度、应急指挥调度、社会治理指挥调度等均适用于本方法，该方法至少包括：
Step1：创建数据汇总平台对多定位设备的定位数据进行数据汇集；
Step2：对数据汇总平台汇集的定位数据进行数据治理，形成统一标准化的处理模式；
Step3：创建算法模型，对标准化模式下的多定位数据进行高可信度聚合，确定最终的实时定位数据；
Step4：将确定的最终实时定位数据发送到需要的应用端，便于应用端对最终定位数据的使用。
在步骤Step1中，数据汇总平台与多定位设备的定位数据的对接以各设备厂商提供的对接方式为准，目前主流的对接方式采用Kafka、Restfull API，实际使用中其他方式同样适用。
需要注意的是，在实际操作中，多定位设备如背景技术中所表述的至少包括使用者会佩戴的对讲机、警务通(智能手机)、执法记录仪、智能头盔等多种设备，以及驾驶警用电单车、警用摩托车、警用汽车等出行工具，非警务人员涉及到调度所使用的设备同样属于本方法中的多定位设备。
在步骤Step2中，对多定位设备的定位数据的处理至少包括对数据字段以及数据坐标系进行统一的标准化处理，如图2所示，进行统一化处理后对定位数据的字段名、字段描述、字段类型等作统一的格式化处理，实际使用中还可以增加其他统一类目。
在步骤Step3中，对算法模型的创建需要对多定位设备的定位可信度进行设定多定位设备的可信度级别，设定的参考标准为设备的定位精度、上报频率、网络延迟等方面。
在步骤Step3中，为了避免定位异常，对算法模型的创建需要对定位数据进行脏数据处理，脏数据至少包括明显异常数据、延迟再上报数据、结合最近定位及惯性预测的偏移类定位数据。
在步骤Step3中，对算法模型的创建需要考虑对常驻位置的处理，即当多个定位数据无移动或移动距离非常接近时，不对定位位置进行更新，仅更新最新位置所处的时间。
在步骤Step3中，对算法模型的创建需要考虑对移动位置的处理，即当多个定位数据均在发生移动时，以设定的可信度等级中可信度最高的定位数据为主，其他设备定位为辅进行位置验证；当多个辅助定位均与主定位存在偏差异常时，在定位数据相近的设备中重新选举主定位设备并选择最新定位作为最终定位。
有鉴于需定位的人员数量以及所涉及的定位设备数量庞大，对获取的定位数据处理压力大，因此，在创建算法模型后对数据进行处理时，采用分布式并行的处理技术进行处理，分担定位数据处理压力，提高数据处理能力。
在步骤Step4中，对于通过上述方式已解决单人多定位设备下的实时定位聚合，为了便于应用端可以更方便的使用最终的定位数据，系统提供信息数据推送服务，该数据服务可以根据应用端的订阅范围、人员、频率等要求按需进行定位信息的推送，如图1所示，经过定位聚合处理完成的数据经过数据的推送服务传输到应用1-应用3当中，进行应用。
需要补充说明的是，除非另作定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何用途或者适应性变化，这些用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求书指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的结构，并且可以在不脱离其范围的前提下进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (9)

1.一种单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，至少包括：
Step1：创建数据汇总平台对多定位设备的定位数据进行数据汇集；
Step2：对数据汇总平台汇集的定位数据进行数据治理，形成统一标准化的处理模式；
Step3：创建算法模型，对标准化模式下的多定位数据进行高可信度聚合，确定最终的实时定位数据；
Step4：将确定的最终实时定位数据发送到需要的应用端，便于应用端对最终定位数据的使用。
2.如权利要求1所述的单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，在步骤Step1中，数据汇总平台与多定位设备的定位数据的对接以各设备厂商提供的对接方式为准。
3.如权利要求1所述的单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，在步骤Step2中，对多定位设备的定位数据的处理至少包括对数据字段以及数据坐标系进行统一的标准化处理。
4.如权利要求1所述的单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，在步骤Step3中，对算法模型的创建需要对多定位设备的定位可信度进行设定多定位设备的可信度级别，可信度等级设定的参考标准至少包括设备的定位精度、上报频率、网络延迟。
5.如权利要求4所述的单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，在步骤Step3中，为了避免定位异常，对算法模型的创建需要对定位数据进行脏数据处理，脏数据至少包括明显异常数据、延迟再上报数据、结合最近定位及惯性预测的偏移类定位数据。
6.如权利要求5所述的单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，在步骤Step3中，对算法模型的创建需要考虑对常驻位置的处理，即当多个定位数据无移动或移动距离非常接近时，不对定位位置进行更新，仅更新最新位置所处的时间。
7.如权利要求6所述的单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，在步骤Step3中，对算法模型的创建需要考虑对移动位置的处理，即当多个定位数据均在发生移动时，以设定的可信度等级中可信度最高的定位数据为主，其他设备定位为辅进行位置验证。
8.如权利要求7所述的单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，当多个辅助定位均与主定位存在偏差异常时，在定位数据相近的设备中重新选举主定位设备并选择最新定位作为最终定位。
9.如权利要求8所述的单人多定位设备下的实时定位方法，其特征在于，在创建算法模型后对数据进行处理时，采用分布式并行的处理技术进行处理，以分担定位数据处理压力。
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