CN112598905A - 一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质 - Google Patents
一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112598905A CN112598905A CN202011469295.9A CN202011469295A CN112598905A CN 112598905 A CN112598905 A CN 112598905A CN 202011469295 A CN202011469295 A CN 202011469295A CN 112598905 A CN112598905 A CN 112598905A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- passenger flow
- preset
- early warning
- dynamic analysis
- accident
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0125—Traffic data processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请涉及一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质,其设置智能交通的领域,其中方法包括:获取当前用户的客流分析请求,根据客流分析请求从预设的全量数据表中获取客流数值信息;根据预设的第一分类原则对客流数值信息中的数据项进行分类处理以形成多个与客流类别一一对应的客流数据表;根据多个客流数据表形成每个客流数据表所对应的客流动态分析图,并根据预设的阈值范围对每一客流动态分析图中的流向线进行异常标记;向当前用户反馈多个客流动态分析图,以供当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息。本申请具有便于用户查看所选起始区域到其他目标区域之间具体的客流信息的效果。
Description
技术领域
本申请涉及智能交通的领域,尤其是涉及一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质。
背景技术
随着中国科技的不断发展,人们出行的方式也越来越多样化。然而随着人们的交通方式的不断增加,客流量也不断增加,人们在出行的过程中所遇到的交通拥堵情况也越来越多。人们出行前会查看所选起始区域到其他区域之间的交通情况,从而规划自己的行程路线。
现有的客流动态分析预警方法是中央服务器通过获取当前用户所选起始区域与其他区域之间的交通客流信息,并将获取的交通客流信息中数据项的数值通过预设的阈值进行对比分析以形成客流分析结果图,将客流分析结果图直接反馈给当前用户。
上述中的相关技术存在以下缺陷:中央服务器向当前用户反馈的客流分析结果图显示所选起始区域与其他目标区域之间的总的客流信息,不便于用户了解起始区域与其他目标区域之间的具体客流信息从而做出判断,用户体验较差。
发明内容
为了改善用户体验较差的问题,本申请提供一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质。
第一方面,本申请提供一种客流动态分析预警方法,采用如下的技术方案:
一种客流动态分析预警方法,包括:
获取当前用户的客流分析请求;所述客流分析请求中携带有当前用户所选择的起始区域的信息以及若干个目标区域的信息;
根据所述客流分析请求从预设的全量数据表中获取客流数值信息;所述客流数值信息包括起始区域与若干个目标区域中每一个目标区域之间在当天的客流信息;
根据预设的第一分类原则对所述客流数值信息中的数据项进行分类处理以形成多个与客流类别一一对应的客流数据表;每一所述客流数据表包含对应客流类别的起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息;
根据多个所述客流数据表形成每个所述客流数据表所对应的客流动态分析图,并根据预设的阈值范围对每一所述客流动态分析图中的流向线进行异常标记;其中,每一所述客流动态分析图均包含用户所选择起始区域、目标区域、起始区域与各目标区域之间的流向线以及各流向线所对应的客流数值;
向所述当前用户反馈多个所述客流动态分析图,以供所述当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息。
通过采用上述技术方案,当前用户可选择其中一个客流类别所对应的客流动态分析图进行查看,通过查看所选起始区域与其中一个目标区域之间的流向线的标记可知晓起始区域与该目标区域之间的客流状态,可改善用户体验较差的问题。
可选的,所述预设的阈值范围包括第一阈值范围和第二阈值范围;所述根据预设的阈值范围对每一所述客流动态分析图中的流向线进行异常标记,具体包括:
根据预设的第一阈值范围逐一判断每一所述客流动态分析图中的流向线所对应的数值是否落入第一阈值范围内,若某一或某多个流向线所对应的数值落入第一阈值范围内,则将所述某一或某多个流向线标记为绿色;
根据预设的阈值范围逐一判断每一所述客流动态分析图中的流向线所对应的数值是否落入第二阈值范围内,若某一或某多个流向线所对应的数值落入第二阈值范围内,则将所述某一或某多个流向线标记为黄色;
若所述流向线所对应的数值均未落入第一阈值范围或第二阈值范围内,则将该流向线标记为红色。
通过采用上述技术方案,根据预设的阈值范围对每个流向线进行不同颜色的异常标记,便于向当前用户直观展现所选起始区域与其他目标区域之间的客流状态。
可选的,所述根据所述客流分析请求从预设的全量数据表中获取客流数值信息时,同时从预设的全量数据表中获取事故数据信息,所述事故数据信息包括起始区域与若干个目标区域中每一个目标区域之间在当天的事故数据项;在从预设的全量数据表中获取事故数据信息后,还包括:
根据预设的第二分类原则和预设的第三分类原则对所述事故数据信息的各个事故数据项进行分类以形成多个事故数据表,多个所述事故数据表与多个所述流向线一一对应,每一所述事故数据表均包含相应流向线所对应的事故数据项的名称和时间信息;
根据预设的统计原则和预设的指标阈值对每一所述事故数据表中的事故数据项的名称的出现次数进行统计以形成对应的预警报告,并将每一所述事故数据表以及对应的预警报告均通过超链接的方式与对应的流向线关联;每一所述预警报告均包含相应事故统计表中每个出现次数的数值超过相应指标阈值的数据项的名称和对应的出现次数的数值;
所述向所述当前用户反馈多个所述客流动态分析图,以供所述当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息,具体包括:
向所述当前用户反馈多个所述客流动态分析图,以供所述当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息,且供所述当前用户点击流向线从而对流向线两端的区域之间的事故数据表以及预警报告进行查看。
通过采用上述技术方案,当前用户可点击所选起始区域与其中一个目标区域之间的流向线,从而跳转至所选起始区域与该区域之间的事故数据表和预警报告,便于用户结合事故数据表和预警报告对所选起始区域与该区域之间的客流状态进行查看和分析。
可选的,所述根据预设的第二分类原则和第三分类原则对所述事故数据信息的各个事故数据项进行分类以形成多个事故数据表,具体包括:
根据预设的第二分类原则对所述事故数据信息中的事故数据项进行分类处理以形成多个与客流类别一一对应的第一初检表,每个所述第一初检表均包含对应客流类别中的起始区域与其他目标区域之间的所有事故数据项的名称和时间信息;
根据预设的第三分类原则对每个所述第一初检表中的事故数据项进行筛分形成多个事故数据表。
通过采用上述技术方案,事故数据信息通过预设的第二分类原则分成不同类别的第一初检表,每个第一初检表通过预设的第三分类原则分成对应所选起始区域和其他目标区域之间对应的事故数据表,便于当前用户查看所选流向线两端的区域之间的具体的事故信息。
可选的,所述根据预设的统计原则和预设的指标阈值对每一所述事故数据表中的事故数据项的名称的出现次数进行统计以形成对应的预警报告,具体包括:
据预设的统计原则对每一所述事故数据表中的事故数据项的名称进行统计形成对应的事故统计表,每一所述事故统计表均包含对应事故数据表中事故数据项的名称和出现次数的数值;
将每个事故统计表中每一所述事故数据项的出现次数与对应预设的指标阈值进行对比并判断是否生成预警报告;若判断为是,则生成相应的预警报告。
通过采用上述技术方案,由于每个事故数据表中的数据项均为起始区域与对应目标区域之间的具体的事故信息的名称、时间信息,通过统计原则和指标阈值对各个事故信息的出现的次数进行统计和对比,将超出指标阈值的事故信息的名称和次数存储以形成对应的预警报告,便于当前用户分析起始区域与其他目标区域之间的客流状态的原因。
可选的,每一所述预警报告均存储在对应的预设的预警数据包中,以供当前用户可选择进行下载查看;每一所述预警数据包均包含起始区域到对应的目标区域之间在当天之前的预警报告。
通过采用上述技术方案,起始区域与其他目标区域之间的预警报告均存储在对应的预设的事故数据包中,预设的事故数据包中存储有所选起始区域与其他区域之间的历史的预警报告,当前用户可选择下载所选起始区域与其他区域之间的预警数据包,进行查看所选起始区域与其他目标区域之间的历史的预警报告,便于用户查看所选起始区域与其他目标区域之间的具体的事故数据信息。
可选的,所述向所述当前用户反馈多个所述客流动态分析图之后,还包括:
判断是否获取到当前用户的下载请求,若是,向当前用户反馈所点击的流向线对应的预警数据包;若否,则结束;
所述下载请求为当前用户在点击起始区域与其中一个目标区域之间的流向线后,再点击预设的下载按钮所生成的请求。
通过采用上述技术方案,若当前用户需要查看所选起始区域与所选的目标区域之间的历史的预警报告,则会生成对应的下载请求;当获取到当前用户发出的下载请求,则将对应的事故数据包反馈给当前用户,以供当前用户进行对所选起始区域与所选的目标区域之间的客流状态进行辅助分析。
第二方面,本申请提供一种客流动态分析预警系统,采用如下的技术方案:
一种客流动态分析预警系统,包括:
接收模块,用于接收当前用户的客流分析请求,
获取模块,用于在接收模块收到所述当前用户发出的客流分析请求后从预设的全量数据表中获取客流数值信息;
存储模块,用于存储预设的第一分类原则和预设的阈值范围;
处理模块,用于进行以下处理:
根据所述存储模块内存储的预设的第一分类原则对所述获取模块获取的客流数值信息中的数据项进行分类处理以形成多个与客流类别一一对应的客流数据表;
根据多个所述客流数据表形成每个所述客流数据表所对应的客流动态分析图,并根据所述存储模块内存储的预设的阈值范围对每一所述客流动态分析图中的流向线进行异常标记;
发送模块,用于反馈处理模块当前处理形成的多个客流动态分析图,以供所述当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标客流之间的客流数值信息。
通过采用上述技术方案,服务器通过接收模块接受到当前用户发出的客流分析请求,并通过获取模块获取对应的客流信息,并利用处理模块根据存储模块内的预设的内容对通过获取模块获取的客流信息进行处理,将处理结果通过发送模块发送给当前用户。
第三方面,本申请提供一种用户终端,采用如下的技术方案:
一种用户终端,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述方法中任一种方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,用户终端可查看所选起始区域与其他区域之间的具体的客流数值信息和事故数据信息,可提高当前用户对客流不同类别的选择自由度,并使得当前用户可选择其中一个类别的客流信息进行查看,便于当前用户进行对比查看。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机可读存储介质,存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,计算机可读存储介质能存储相应的程序,可对当前用户所选起始区域与其他区域之间在第一时间段内的客流信息进行具体的分析预警的效果。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
1.当前用户可选择其中一个客流类别所对应的客流动态分析图进行查看,通过查看所选起始区域与其中一个目标区域之间的流向线的标记可知晓起始区域与该目标区域之间的客流状态,可改善用户体验较差的问题;
2.当前用户可点击所选起始区域与其中一个目标区域之间的流向线,从而跳转至所选起始区域与该区域之间的事故数据表和预警报告,便于用户结合事故数据表和预警报告对所选起始区域与该区域之间的客流状态进行查看和分析;
3.若当前用户需要查看所选起始区域与所选的目标区域之间的历史的预警报告,则会生成对应的下载请求;当获取到当前用户发出的下载请求,则将对应的事故数据包反馈给当前用户,以供当前用户进行对所选起始区域与所选的目标区域之间的客流状态进行辅助分析。
附图说明
图1是本申请实施例的客流动态分析预警方法的流程示意图。
图2是本申请实施例的客流动态分析预警方法中客流动态分析图的示意图。
图3是本申请实施例的客流动态分析预警方法中获取客流动态分析图以及对其流向线进行异常标记的流程示意图。
图4是本申请实施例的客流动态分析预警方法中获取事故数据表的流程示意图。
图5是本申请实施例的客流动态分析预警方法中获取预警报告的流程示意图。
图6是本申请实施例的客流动态分析预警系统的结构框图。
附图标记说明:1、接收模块;2、获取模块;3、存储模块;4、处理模块;5、发送模块。
具体实施方式
以下结合附图1-6对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种客流动态分析预警方法。参照图1,客流动态分析预警方法,包括:
S100:获取当前用户的客流分析请求。
其中,客流分析请求中携带有当前用户所选择的起始区域的信息以及若干个目标区域的信息。
S200:根据客流分析请求获取客流数值信息和事故数据信息。完成后跳转至S310和S410。
其中,客流数值信息包括起始区域与若干个目标区域中每一个目标区域之间在当天的客流信息;事故数据信息包括起始区域与若干个目标区域中每一个目标区域之间在当天的事故数据项。
具体的,根据客流分析请求中的起始区域和目标区域在现有的客流全量数据表中抽取相应线路在当天的客流数值信息和事故数据项。其中,线路根据客流分析请求中的起始区域和目标区域而形成,举例来说,若起始区域为A,目标区域有两个且分别为B和C,则形成的路线即为AB、AC、BA和CA四条线路,需要说明的是,这里的路线不是指实际地图上的轨迹路线,而是指一个虚拟的代表相应两个区域之间的一个流向线,每两个区域之间的流向线均具有两条且两条流向线的方向相反。而全量数据表属于现有技术,且其包括交通部门所监控得到所有区域的客流信息和事故数据信息。
S310:根据预设的第一分类原则对S200中得到的客流数值信息中的数据项进行分类处理以形成多个客流数据表。
其中,由于客流数值信息的种类有多个,包括公路客流信息、水路客流信息和轨道交通类客流信息,所以客流数据表有三个且与该三个种类一一对应。公路客流信息所对应的客流数据表中的数据项包括每条线路上通过公路进行往来的车辆数值;水路客运信息所对应的客流数据表中的数据项包括每条线路上通过水路往来的船只数值;轨道交通类客流信息所对应的客流数据表中的数据项包括每条线路上通过轨道交通进行往来的轨道列车数值。第一分类原则具体即为根据上述三个种类筛分客流信息的方式。
S320:根据多个客流数据表以形成对应的客流动态分析图;
具体的,客流动态分析图有三个,且三个客流动态分析图与三个客流数据表一一对应。结合图2,每个客流动态分析图均包含用户所选择的起始区域、目标区域、起始区域与各目标区域之间的流向线以及各流向线所对应的交通工具的数值,其中,各流向线所对应的交通工具的数值是从相对应的客流数据表中得来。举例来说,当前用户的所选的起始区域为A,目标区域包括B、C、D和E,A区域到每个目标区域之间均有两条方向相反的流向线,以公路客流信息所对应的客流动态分析图中A到B的流向线为例,其中A到B的流向线的数值代表在当天从起始区域A到目标区域B的通过公路进行客流的车辆数值。
S330:根据预设的阈值范围对每个客流动态分析图中的流向线进行异常标记,然后跳转至S430。
其中,预设的阈值范围包括第一阈值范围和第二阈值范围;
基于该预设的阈值范围,参照图3,S330的具体步骤如下:
S331:根据预设的阈值范围逐一判断每个客流动态分析图中的流向线所对应的数值是否落入第一阈值范围内,若某一或某多个流向线所对应的数值落入第一阈值范围内,则将这些流向线标记为绿色且该流向线所对应的客流状态为正常;若某一或某多个流向线所对应的数值未落入第一阈值范围内,则将这些流向线进行S332的处理。
S332:根据预设的阈值范围逐一判断所对应数值未落入第一阈值范围内的流向线所对应的数值是否落入第二阈值范围内,若某一或某多个流向线所对应的数值落入第二阈值范围内,则将这些流向线标记为黄色且该流向线所对应的客流状态为轻度拥挤;若某一或某多个流向线所对应的数值未落入第二阈值范围内,则将这些流向线进行S333的处理。
S333:将所对应数值未落入第二阈值范围内的流向线标记为红色且该流向线所对应的客流状态为重度拥挤。
其中,第一阈值范围为[0,N1],第二阈值范围为(N1,N2],N1<N2。需要说明的是,流向线的标记方式还可以根据实际需要进行其他的设置,例如在流向线上进行不同形状符号的标记,本申请对此不作具体限定。
S410:根据预设的第二分类原则和第三分类原则对S200中得到的事故数据信息的各个事故数据项进行分类以形成多个事故数据表。
参照图4,S410具体的处理步骤如下:
S411:根据预设的第二分类原则对事故数据信息中的事故数据项进行分类处理以形成多个第一初检表。
其中,事故数据信息的种类与客流数值的种类是相同的,通过预设的第一原则对获取的事故数据信息进行分类,所以每个第一初检表也包含在对应相同类别下的所有事故项,结合图3,其中一个第一初检表包括A与B、C、D、E之间的所有的公路事故的事故数据项的名称、往来信息和时间信息,每个第一初检表均包含对应类别的起始区域与其他目标区域之间的所有事故数据项的名称和时间信息。
具体的,由于事故数据信息的种类有多个,包括公路事故信息、水路事故信息和轨道交通类事故信息,第一初检表有三个且与该三个种类一一对应。公路事故信息所对应的第一初检表中的数据项包括公路场景下每条线路所对应事故数据项的名称和时间信息;水路事故信息所对应的第一初检表中的数据项包括水路场景下每条线路所对应事故数据项的名称和时间信息;轨道交通类事故信息所对应的第一初检表中的数据项包括轨道交通场景下每条线路所对应事故数据项的名称和时间信息。第二分类原则具体即为根据上述三个种类筛分事故数据信息的方式。
S412:根据预设的第三分类原则对每个第一初检表中的事故数据项进行筛分形成多个事故数据表。
其中,多个事故数据表与多个流向线是一一对应的,每个事故数据表均包含相应流向线所对应的事故数据项的名称和时间信息。第三分类原则具体即为根据上述方式从相应第一初检表中筛分出流向线所对应的事故数据项中的名称和时间信息以形成对应事故数据表的方式。
S420:根据预设的统计原则和预设的指标阈值对每个事故数据表中的事故数据项的名称的出现次数进行统计以形成对应的预警报告。
参照图5,具体的处理步骤如下:
S421:根据预设的统计原则对每个事故数据表中的事故数据项的名称进行统计形成对应的事故统计表。
其中,每个事故数据表中均具有若干类事故数据项的名称,每类事故数据项的名称具有多个且分别对应有相应的时间信息,即,一个事故数据表中可能有多个事故数据项的名称虽然是相同的,但这些相同的事故数据项的名称所对应的时间信息是不同的。具体的,统计原则即为统计各个事故数据表中的不同事故数据项名称的出现次数的规则,形成的每个事故统计表均包含对应事故数据表中事故数据项的名称和出现次数的数值。
S422:将每个事故统计表中每个事故数据项的出现次数与对应预设的指标阈值进行对比并判断是否生成预警报告;若判断为是,则生成相应的预警报告,并将相应的预警报告存储在对应的预设的预警数据包中。
具体的,以其中一个事故统计表为例,事故统计表中每一事故数据项均对应一个指标阈值,若判断该事故统计表中的每一事故数据项的出现次数均小于对应的指标阈值,则不生成预警报告;若判断该事故统计表中的有事故数据项的出现次数大于等于对应的指标阈值的情况,则生成预警报告,其中,预警报告包括当前事故统计表中每个出现次数的数值超过相应指标阈值的数据项的名称和对应的出现次数的数值。另外,需要说明的是,由于事故数据表与流向线是一一对应的,所以每个事故统计表与流向线也是一一对应的,因而根据事故统计表生成的预警报告也是跟相应的流向线是对应的,因此每个预设的预警数据包中均会包含对应流向线的两个区域之间的历史的预警报告。
S430:将S410中形成的每个事故数据表以及S420中形成的预警报告均通过超链接的方式与S330形成的对应类别的客流动态分析图中的对应流向线关联,然后跳转至S500。
S500:向当前用户反馈S430中形成的多个客流动态分析图,以供当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标取值之间的客流数值信息,且供当前用户点击流向线从而对流向线两端的区域之间的事故数据信息进行查看。
其中,用户接收到的客流动态分析图有三个,且分别对应公路客流信息、水路客流信息和轨道交通类客流信息;在当前用户接收到多个客流动态分析图之后,当前用户可选择其中一个客流动态分析图进行查看,当用户点击该客流动态分析图中其中一条流向线时,可自动跳转至该流向线所对应的两个区域之间的事故数据表和预警报告的显示界面。
S600:判断是否获取到当前用户的下载请求,若判断为是,则跳转至S700;若判断为否,则结束。
具体的,下载请求为当前用户在点击起始区域与其中一个目标区域之间的流向线后,再点击预设的下载按钮所生成的请求。
S700:向当前用户反馈所点击的流向线对应的预警数据包。
具体的,接收到该下载请求后,向当前用户反馈当前流向线所对应的预警数据包,通过该预警数据包,用户可对当前流向线所对应的历史的预警报告进行查看。
基于上述方法,本申请实施例还公开一种客流动态分析预警系统。参照图6,客流动态分析预警系统,包括:
接收模块1,用于接收当前用户的客流分析请求,并用于接收当前用户的下载请求。
获取模块2,用于在接收模块1收到当前用户发出的客流分析请求后获取客流数值信息和事故数据信息;
存储模块3,用于存储预设的第一分类原则、预设的第二分类原则、预设的第一阈值范围、预设的第二阈值范围、预设的指标阈值、预设的统计原则和预设的多个预警数据包。
处理模块4,用于进行以下处理:
根据存储模块3内存储的预设的第一分类原则对获取模块2获取的客流数值信息中的数据项进行分类处理以形成多个客流数据表;
根据多个客流数据表以形成对应的客流动态分析图;
根据存储模块3内存储的预设第一阈值范围和预设的第二阈值范围逐一对每个客流动态分析图中的流向线进行异常标记;
根据存储模块3内存储的预设的第二分类原则对获取模块2获取的事故数据信息中的数据项分类以形成多个第一初检表;
根据存储模块3内存储的预设的第三分类原则对多个第一初检表中的事故数据项进行筛选以形成多个的事故数据表;
根据存储模块3内存储的预设的统计原则对每个事故数据表中相同的事故数据项的名称的出现次数进行统计以形成对应的事故统计表;
将每个事故统计表中每个事故数据项的出现次数与对应存储模块3内存储的预设的指标阈值进行对比并判断是否生成预警报告;若判断是,则生成相应的预警报告,并将相应的预警报告存储在对应的存储模块3内存储的预设的预警数据包中。
将每个事故数据表与每个预警报告均通过超链接的方式与对应的客流动态分析图进行关联。
发送模块5,用于向当前用户反馈处理模块4当前处理形成的多个客流动态分析图,以供当前用户查看不同的客流数据类别在起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息,且供当前用户点击流向线从而对流向线两端的区域之间的事故数据信息进行查看;并用于在根据接收模块1收到的当前用户发出的下载请求后,向当前用户反馈存储模块3所存储的预设的预警数据包,以供当前用户查看所选流向线所对应的的历史预警报告。
本申请实施例还公开一种用户终端,包括存储器和处理器,存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述的客流动态分析预警方法的计算机程序。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质,其存储有能够被处理器加载并执行如上述的客流动态分析预警方法的计算机程序,该计算机可读存储介质例如包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对申请的保护范围进行限制。显然,所描述的实施例仅仅是本申请部分实施例,而不是全部实施例。基于这些实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请所要保护的范围。
Claims (10)
1.一种客流动态分析预警方法,其特征在于,包括:
获取当前用户的客流分析请求;所述客流分析请求中携带有当前用户所选择的起始区域的信息以及若干个目标区域的信息;
根据所述客流分析请求从预设的全量数据表中获取客流数值信息;所述客流数值信息包括起始区域与若干个目标区域中每一个目标区域之间在当天的客流信息;
根据预设的第一分类原则对所述客流数值信息中的数据项进行分类处理以形成多个与客流类别一一对应的客流数据表;每一所述客流数据表包含对应客流类别的起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息;
根据多个所述客流数据表形成每个所述客流数据表所对应的客流动态分析图,并根据预设的阈值范围对每一所述客流动态分析图中的流向线进行异常标记;其中,每一所述客流动态分析图均包含用户所选择起始区域、目标区域、起始区域与各目标区域之间的流向线以及各流向线所对应的客流数值;
向所述当前用户反馈多个所述客流动态分析图,以供所述当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息。
2.根据权利要求1所述的客流动态分析预警方法,其特征在于,
所述预设的阈值范围包括第一阈值范围和第二阈值范围;所述根据预设的阈值范围对每一所述客流动态分析图中的流向线进行异常标记,具体包括:
根据预设的第一阈值范围逐一判断每一所述客流动态分析图中的流向线所对应的数值是否落入第一阈值范围内,若某一或某多个流向线所对应的数值落入第一阈值范围内,则将所述某一或某多个流向线标记为绿色;
根据预设的阈值范围逐一判断每一所述客流动态分析图中的流向线所对应的数值是否落入第二阈值范围内,若某一或某多个流向线所对应的数值落入第二阈值范围内,则将所述某一或某多个流向线标记为黄色;
若所述流向线所对应的数值均未落入第一阈值范围或第二阈值范围内,则将该流向线标记为红色。
3.根据权利要求1所述的客流动态分析预警方法,其特征在于,
所述根据所述客流分析请求从预设的全量数据表中获取客流数值信息时,同时从预设的全量数据表中获取事故数据信息,所述事故数据信息包括起始区域与若干个目标区域中每一个目标区域之间在当天的事故数据项;在从预设的全量数据表中获取事故数据信息后,还包括:
根据预设的第二分类原则和预设的第三分类原则对所述事故数据信息的各个事故数据项进行分类以形成多个事故数据表,多个所述事故数据表与多个所述流向线一一对应,每一所述事故数据表均包含相应流向线所对应的事故数据项的名称和时间信息;
根据预设的统计原则和预设的指标阈值对每一所述事故数据表中的事故数据项的名称的出现次数进行统计以形成对应的预警报告,并将每一所述事故数据表以及对应的预警报告均通过超链接的方式与对应的流向线关联;每一所述预警报告均包含相应事故统计表中每个出现次数的数值超过相应指标阈值的数据项的名称和对应的出现次数的数值;
所述向所述当前用户反馈多个所述客流动态分析图,以供所述当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息,具体包括:
向所述当前用户反馈多个所述客流动态分析图,以供所述当前用户查看不同的客流数据类别在所选起始区域与其他目标区域之间的客流数值信息,且供所述当前用户点击流向线从而对流向线两端的区域之间的事故数据表以及预警报告进行查看。
4.根据权利要求3所述的客流动态分析预警方法,其特征在于,
所述根据预设的第二分类原则和第三分类原则对所述事故数据信息的各个事故数据项进行分类以形成多个事故数据表,具体包括:
根据预设的第二分类原则对所述事故数据信息中的事故数据项进行分类处理以形成多个与客流类别一一对应的第一初检表,每个所述第一初检表均包含对应客流类别中的起始区域与其他目标区域之间的所有事故数据项的名称和时间信息;
根据预设的第三分类原则对每个所述第一初检表中的事故数据项进行筛分形成多个事故数据表。
5.根据权利要求3所述的客流动态分析预警方法,其特征在于,
所述根据预设的统计原则和预设的指标阈值对每一所述事故数据表中的事故数据项的名称的出现次数进行统计以形成对应的预警报告,具体包括:
据预设的统计原则对每一所述事故数据表中的事故数据项的名称进行统计形成对应的事故统计表,每一所述事故统计表均包含对应事故数据表中事故数据项的名称和出现次数的数值;
将每个事故统计表中每一所述事故数据项的出现次数与对应预设的指标阈值进行对比并判断是否生成预警报告;若判断为是,则生成相应的预警报告。
6.根据权利要求5所述的客流动态分析预警方法,其特征在于,每一所述预警报告均存储在对应的预设的预警数据包中,以供当前用户可选择进行下载查看;每一所述预警数据包均包含起始区域到对应的目标区域之间在当天之前的历史的预警报告。
7.根据权利要求6所述的客流动态分析预警方法,其特征在于,所述向所述当前用户反馈多个所述客流动态分析图之后,还包括:
判断是否获取到当前用户的下载请求,若是,向当前用户反馈所点击的流向线对应的预警数据包;若否,则结束;
所述下载请求为当前用户在点击起始区域与其中一个目标区域之间的流向线后,再点击预设的下载按钮所生成的请求。
8.一种客流动态分析系统,其特征在于,包括,
接收模块(1),用于接收当前用户的客流分析请求,
获取模块(2),用于在接收模块(1)收到所述当前用户发出的客流分析请求后从预设的全量数据表中获取客流数值信息;
存储模块(3),用于存储预设的第一分类原则和预设的阈值范围;
处理模块(4),用于进行以下处理:
根据所述存储模块(3)内存储的预设的第一分类原则对所述获取模块(2)获取的客流数值信息中的数据项进行分类处理以形成多个与客流类别一一对应的客流数据表;
根据多个所述客流数据表形成每个所述客流数据表所对应的客流动态分析图,并根据所述存储模块(3)内存储的预设的阈值范围对每一所述客流动态分析图中的流向线进行异常标记;
发送模块(5),用于反馈处理模块(4)当前处理形成的多个客流动态分析图,以供所述当前用户查看不同的客流类别在所选起始区域与其他目标客流之间的客流数值信息。
9.一种用户终端,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种方法的计算机程序。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011469295.9A CN112598905B (zh) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011469295.9A CN112598905B (zh) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112598905A true CN112598905A (zh) | 2021-04-02 |
CN112598905B CN112598905B (zh) | 2021-10-26 |
Family
ID=75195295
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011469295.9A Active CN112598905B (zh) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112598905B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115544198A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-12-30 | 北京磁浮有限公司 | 城市轨道交通运行状态的监测方法及相关装置 |
CN115658989A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-01-31 | 炫我云计算技术(北京)有限公司 | 一种用户数据展示的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102700576A (zh) * | 2012-05-18 | 2012-10-03 | 中国铁道科学研究院电子计算技术研究所 | 城市轨道交通线网客流监测方法 |
CN103150387A (zh) * | 2013-03-20 | 2013-06-12 | 南京道润交通科技有限公司 | 路况性能分析方法和系统 |
CN105243854A (zh) * | 2015-09-24 | 2016-01-13 | 侯文宇 | 一种对道路中车流量进行检测的方法及装置 |
US20160259341A1 (en) * | 2015-03-06 | 2016-09-08 | Wal-Mart Stores, Inc. | Systems, devices, and methods for providing passenger transport |
CN106448149A (zh) * | 2016-05-16 | 2017-02-22 | 江苏智通交通科技有限公司 | 道路交通事故预警方法 |
CN106649651A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-05-10 | 大连理工大学 | 一种基于出租车轨迹数据的交通出行共现现象的可视化分析方法 |
WO2017159005A1 (ja) * | 2016-03-15 | 2017-09-21 | オムロン株式会社 | データフロー制御装置およびデータフロー制御方法 |
CN109243181A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-01-18 | 深圳市轱辘汽车维修技术有限公司 | 交通事故预警方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN109741629A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-10 | 平安科技(深圳)有限公司 | 用户画像实时构建方法、系统、计算机设备及存储介质 |
CN110085027A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-08-02 | 中国公路工程咨询集团有限公司 | 一种大规模路网群体车流诱导任务的分解方法 |
CN110688545A (zh) * | 2019-08-19 | 2020-01-14 | 浙江浙大中控信息技术有限公司 | 轨道交通客流od数据3d可视化分析方法 |
CN110705747A (zh) * | 2019-08-27 | 2020-01-17 | 广州交通信息化建设投资营运有限公司 | 一种基于大数据的智慧公共交通云脑体系 |
CN111009127A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-14 | 安徽虹湾信息技术有限公司 | 一种基于事故风险的城市动态预警系统及方法 |
US20200124765A1 (en) * | 2018-10-23 | 2020-04-23 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Information processing system, non-transitory storage medium storing program, and information processing method |
CN111524344A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-08-11 | 武汉纵横智慧城市股份有限公司 | 基于大数据的车辆排放监测方法、设备、存储介质及装置 |
-
2020
- 2020-12-14 CN CN202011469295.9A patent/CN112598905B/zh active Active
Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102700576A (zh) * | 2012-05-18 | 2012-10-03 | 中国铁道科学研究院电子计算技术研究所 | 城市轨道交通线网客流监测方法 |
CN103150387A (zh) * | 2013-03-20 | 2013-06-12 | 南京道润交通科技有限公司 | 路况性能分析方法和系统 |
US20160259341A1 (en) * | 2015-03-06 | 2016-09-08 | Wal-Mart Stores, Inc. | Systems, devices, and methods for providing passenger transport |
US20160258762A1 (en) * | 2015-03-06 | 2016-09-08 | Wal-Mart Stores, Inc. | Shopping space route guidance systems, devices and methods |
CN105243854A (zh) * | 2015-09-24 | 2016-01-13 | 侯文宇 | 一种对道路中车流量进行检测的方法及装置 |
WO2017159005A1 (ja) * | 2016-03-15 | 2017-09-21 | オムロン株式会社 | データフロー制御装置およびデータフロー制御方法 |
CN106448149A (zh) * | 2016-05-16 | 2017-02-22 | 江苏智通交通科技有限公司 | 道路交通事故预警方法 |
CN106649651A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-05-10 | 大连理工大学 | 一种基于出租车轨迹数据的交通出行共现现象的可视化分析方法 |
CN109243181A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-01-18 | 深圳市轱辘汽车维修技术有限公司 | 交通事故预警方法、装置、终端设备及存储介质 |
US20200124765A1 (en) * | 2018-10-23 | 2020-04-23 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Information processing system, non-transitory storage medium storing program, and information processing method |
CN109741629A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-10 | 平安科技(深圳)有限公司 | 用户画像实时构建方法、系统、计算机设备及存储介质 |
CN110085027A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-08-02 | 中国公路工程咨询集团有限公司 | 一种大规模路网群体车流诱导任务的分解方法 |
CN110688545A (zh) * | 2019-08-19 | 2020-01-14 | 浙江浙大中控信息技术有限公司 | 轨道交通客流od数据3d可视化分析方法 |
CN110705747A (zh) * | 2019-08-27 | 2020-01-17 | 广州交通信息化建设投资营运有限公司 | 一种基于大数据的智慧公共交通云脑体系 |
CN111009127A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-14 | 安徽虹湾信息技术有限公司 | 一种基于事故风险的城市动态预警系统及方法 |
CN111524344A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-08-11 | 武汉纵横智慧城市股份有限公司 | 基于大数据的车辆排放监测方法、设备、存储介质及装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
姜晓睿等: "城市道路交通数据可视分析综述", 《中国图象图形学报》 * |
薛霏等: "基于系统动力学的轨道交通车站客流演变算法", 《铁道学报》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115544198A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-12-30 | 北京磁浮有限公司 | 城市轨道交通运行状态的监测方法及相关装置 |
CN115658989A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-01-31 | 炫我云计算技术(北京)有限公司 | 一种用户数据展示的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112598905B (zh) | 2021-10-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Xie et al. | Use of real-world connected vehicle data in identifying high-risk locations based on a new surrogate safety measure | |
CN112598905B (zh) | 一种客流动态分析预警方法、系统和存储介质 | |
US20190152489A1 (en) | Methods and apparatus for vehicle operation analysis | |
US20120221231A1 (en) | Positional information analysis device and positional information analysis method | |
CN101465059B (zh) | 城市道路交通安全态势鉴判预警系统 | |
JP2010086070A (ja) | 道路交通情報提供システム及び方法 | |
CN110751012A (zh) | 目标检测评估方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN108182818B (zh) | 一种智能交通预警系统 | |
CN106157609A (zh) | 一种路段状态的监测方法及装置 | |
CN113870554A (zh) | 一种车辆安全监测方法、装置、存储介质及终端 | |
CN115083167A (zh) | 车辆泄漏事故的预警方法、系统、终端设备及介质 | |
CN113850995B (zh) | 一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法、装置及系统 | |
CN111507269B (zh) | 车位状态的识别方法及装置、存储介质和电子装置 | |
CN107539038B (zh) | 一种车辆胎压状态监控方法及装置 | |
CN101620783B (zh) | 交通信息系统及交通信息处理方法 | |
Ambros et al. | Proactive assessment of road curve safety using floating car data: An exploratory study | |
CN112447042B (zh) | 交通事件侦测系统及方法 | |
CN116342651A (zh) | 一种基于人工智能的行车安全智能检测系统及方法 | |
CN114743384B (zh) | 报警方法及装置 | |
JP5947509B2 (ja) | 車両用運行管理方法 | |
CN112989069B (zh) | 一种基于知识图谱与区块链的交通违章分析方法 | |
CN114187585A (zh) | 一种针对遮挡牌照车辆的智能识别方法和系统 | |
Hayashi et al. | Prioritization of Lane-Specific Traffic Jam Detection for Automotive Navigation Framework Utilizing Suddenness Index and Automatic Threshold Determination | |
Ahmad et al. | Driving analytics–Data science approach based on smartphone vehicle telematic data | |
CN113361340B (zh) | 特征提示方法、装置及计算机存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |