CN114117122A - 一种基于智慧城市数据的数据分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种基于智慧城市数据的数据分析方法及系统，涉及智慧城市技术领域。在本发明中，基于多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据；针对至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例；针对至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。基于上述方法，可以改善现有技术中对监控数据的筛选精度不高的问题。

Description

一种基于智慧城市数据的数据分析方法及系统

技术领域

本发明涉及智慧城市技术领域，具体而言，涉及一种基于智慧城市数据的数据分析方法及系统。

背景技术

智慧城市是指，运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息集成技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理论和新模式。例如，可以通过对城市区域进行监控得到对应的监控数据，然后，基于监控数据对城市区域进行区域管理等。其中，为了降低对监控数据进行后续处理的数据量，一般会对监控数据进行筛选，但是，在现有技术中，对于不同数据采集终端设备采集的监控数据，一般会按照相同且固定的比例进行去重筛选，如此，容易导致筛选精度不高的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于智慧城市数据的数据分析方法及系统，以改善现有技术中对监控数据的筛选精度不高的问题。

为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：

一种基于智慧城市数据的数据分析方法，应用于数据处理服务器，所述数据处理服务器通信连接有多个数据采集终端设备，所述多个数据采集终端设备分别设置于多个监控区域，所述基于智慧城市数据的数据分析方法包括：

在确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控时，基于所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据，其中，所述目标区域包括所述多个监控区域；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

在一些优选的实施例中，在上述基于智慧城市数据的数据分析方法中，所述针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例的步骤，包括:

统计所述至少一组区域监控数据的数量，得到所述至少一组区域监控数据独赢的数据统计数量，并确定所述数据统计数量与预先配置的数据统计数量阈值之间的相对大小关系；

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例；

若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例，其中，所述第二比例确定规则不同于所述第一比例确定规则。

在一些优选的实施例中，在上述基于智慧城市数据的数据分析方法中，所述若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例的步骤，包括：

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息；

基于所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据的目标筛选比例。

在一些优选的实施例中，在上述基于智慧城市数据的数据分析方法中，所述若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息的步骤，包括：

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备进行聚类处理，得到至少一个设备聚类集合，其中，每一个所述设备聚类集合包括至少一个所述数据采集终端设备；

针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，确定该两个数据采集终端设备是否属于所述至少一个设备聚类集合中的同一个所述设备聚类集合；

针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，若该两个数据采集终端设备属于所述至少一个设备聚类集合中的同一个所述设备聚类集合，则将该两个数据采集终端设备之间的相关关系系数确定为第一系数；

针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，若该两个数据采集终端设备属于所述至少一个设备聚类集合中的两个所述设备聚类集合，则将该两个数据采集终端设备之间的相关关系系数确定为第二系数，其中，所述第二系数小于所述第一系数；

针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，基于该两个数据采集终端设备的所述相关关系系数和所述设备相关关系信息进行融合处理，得到该两个数据采集终端设备之间的监控数据相关关系信息。

在一些优选的实施例中，在上述基于智慧城市数据的数据分析方法中，所述基于所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据的目标筛选比例的步骤，包括：

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据与每一组其它区域监控数据之间的监控数据相关关系信息是否满足预先配置的相关关系条件，并将所述监控数据相关关系信息满足预先配置的相关关系条件的每一组其它区域监控数据，确定为该区域监控数据对应的相关区域监控数据；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，统计该区域监控数据对应的所述相关区域监控数据的数量，得到该区域监控数据对应的相关数据统计数量，并基于所述相关数据统计数量确定该区域监控数据的目标筛选比例，其中，所述目标筛选比例与对应的所述相关数据统计数量之间具有正相关关系。

在一些优选的实施例中，在上述基于智慧城市数据的数据分析方法中，所述若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例的步骤，包括：

若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则统计每一组所述区域监控数据的数据量，得到每一组区域监控数据对应的统计数据量；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的所述统计数据量确定该区域监控数据的目标筛选比例，其中，所述目标筛选比例与对应的所述统计数据量之间具有正相关关系。

在一些优选的实施例中，在上述基于智慧城市数据的数据分析方法中，所述针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据的步骤，包括：

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据包括的数据的数量和该区域监控数据对应的所述目标筛选比例，确定出该区域监控数据对应的目标筛选数量，其中，所述区域监控数据包括的数据的数量用于表征所述区域监控数据包括的视频帧的帧数；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，将该区域监控数据对应的所述目标筛选数量作为筛除上限值，对该区域监控数据包括的数据进行去重筛除，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

本发明实施例还提供一种基于智慧城市数据的数据分析系统，应用于数据处理服务器，所述数据处理服务器通信连接有多个数据采集终端设备，所述多个数据采集终端设备分别设置于多个监控区域，所述基于智慧城市数据的数据分析系统包括：

数据采集单元，用于在确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控时，基于所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据，其中，所述目标区域包括所述多个监控区域；

筛选比例确定单元，用于针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例；

数据筛选处理单元，用于针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

在一些优选的实施例中，在上述基于智慧城市数据的数据分析系统中，所述筛选比例确定单元具体用于：

统计所述至少一组区域监控数据的数量，得到所述至少一组区域监控数据独赢的数据统计数量，并确定所述数据统计数量与预先配置的数据统计数量阈值之间的相对大小关系；

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例；

若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例，其中，所述第二比例确定规则不同于所述第一比例确定规则。

在一些优选的实施例中，在上述基于智慧城市数据的数据分析系统中，所述数据筛选处理单元具体用于：

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据包括的数据的数量和该区域监控数据对应的所述目标筛选比例，确定出该区域监控数据对应的目标筛选数量，其中，所述区域监控数据包括的数据的数量用于表征所述区域监控数据包括的视频帧的帧数；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，将该区域监控数据对应的所述目标筛选数量作为筛除上限值，对该区域监控数据包括的数据进行去重筛除，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

本发明实施例提供的一种基于智慧城市数据的数据分析方法及系统，在确定需要通过多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集时，可以基于多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集得到对应的至少一组区域监控数据，然后，可以针对每一组区域监控数据，确定该区域监控数据对应的目标筛选比例，使得可以基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据，即分别确定区域监控数据对应的目标筛选比例，以保障基于对应的目标筛选比例进行数据筛选处理的精度，从而改善现有技术中对监控数据的筛选精度不高的问题。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

图1为本发明实施例提供的数据处理服务器的结构框图。

图2为本发明实施例提供的基于智慧城市数据的数据分析方法包括的各步骤的流程示意图。

图3为本发明实施例提供的基于智慧城市数据的数据分析系统包括的各单元的方框示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供了一种数据处理服务器。其中，所述数据处理服务器可以包括存储器和处理器。

详细地，所述存储器和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述存储器中可以存储有至少一个可以以软件或固件(firmware)的形式，存在的软件功能模块(计算机程序)。所述处理器可以用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序，从而实现本发明实施例(如后文所述)提供的基于智慧城市数据的数据分析方法。

可选地，在一些可能的示例中，所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EEPROM)等。

可选地，在一些可能的示例中，所述处理器可以是一种通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)、片上系统(System on Chip，SoC)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

可选地，在一些可能的示例中，图1所示的结构仅为示意，所述数据处理服务器还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或具有与图1所示不同的配置，例如，可以包括用于与其它设备(如用于进行数据采集或监控的数据采集终端设备等)进行信息交互的通信单元。

结合图2，本发明实施例还提供一种基于智慧城市数据的数据分析方法，可应用于上述数据处理服务器。其中，所述基于智慧城市数据的数据分析方法有关的流程所定义的方法步骤，可以由所述数据处理服务器实现。

下面将对图2所示的具体流程，进行详细阐述。

步骤S100，基于所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据。

在本发明实施例中，所述数据处理服务器通信连接有多个数据采集终端设备，所述多个数据采集终端设备分别设置于多个监控区域，如此，所述数据处理服务器可以在确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控时，基于所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据。其中，所述目标区域包括所述多个监控区域。

步骤S200，针对每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例。

在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例。

步骤S300，针对每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

基于此，通过上述的各步骤，在确定需要通过多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集时，可以基于多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集得到对应的至少一组区域监控数据，然后，可以针对每一组区域监控数据，确定该区域监控数据对应的目标筛选比例，使得可以基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据，即分别确定区域监控数据对应的目标筛选比例，以保障基于对应的目标筛选比例进行数据筛选处理的精度，从而改善现有技术中对监控数据的筛选精度不高的问题。

可选地，在一些可能的示例中，步骤S100可以包括以下的各步骤，如步骤S110、步骤S120和步骤S130，具体如下所述。

步骤S110，确定是否需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控。

在本发明实施例中，所述数据处理服务器通信连接有多个数据采集终端设备，所述多个数据采集终端设备分别设置于多个监控区域，如此，所述数据处理服务器可以先确定是否需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控。其中，所述目标区域可以包括所述多个监控区域。

步骤S120，若确定需要通过所述多个数据采集终端设备对所述目标区域进行数据采集以实现区域监控，则基于所述多个监控区域之间的区域位置关系确定所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息。

在本发明实施例中，所述数据处理服务器可以在确定需要通过所述多个数据采集终端设备对所述目标区域进行数据采集以实现区域监控时，基于所述多个监控区域之间的区域位置关系确定所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息

步骤S130，基于所述多个数据采集终端设备之间的所述设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据。

所述数据处理服务器可以基于所述多个数据采集终端设备之间的所述设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到该至少一个数据采集终端设备对应的至少一组区域监控数据(如至少一条区域监控视频等)。

基于此，通过上述的各步骤，在确定需要通过对目标区域进行数据采集以实现区域监控时，可以先基于目标区域包括的多个监控区域之间的区域位置关系确定对应的多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，使得可以基于多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，如此，增加了是否控制数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集的依据，可以改善现有技术中在数据采集的过程中存在的数据采集终端设备的控制精度不高的问题。

可选地，在一些可能的示例中，步骤S110可以包括以下各步骤：

首先，获取当前的时间，得到对应的当前时间信息；

其次，确定所述当前时间信息是否属于预先配置的目标时间区间内；

然后，若确定所述当前时间信息属于所述目标时间区间内，则确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集实现区域监控，若确定所述当前时间信息不属于所述目标时间区间内，则确定不需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集实现区域监控。

可选地，在另一些可能的示例中，步骤S110可以包括以下各步骤：

首先，判断是否获取到区域监控指令；

其次，若判定获取到所述区域监控指令，则确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控；

然后，若判定未获取到所述区域监控指令，则获取当前时间信息，并确定所述当前时间信息是否属于预先配置的目标时间区间内；

最后，若确定所述当前时间信息属于所述目标时间区间内，则确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集实现区域监控，若确定所述当前时间信息不属于所述目标时间区间内，则确定不需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集实现区域监控。

可选地，在一些可能的示例中，步骤S120可以包括以下各步骤：

首先，若确定需要通过所述多个数据采集终端设备对所述目标区域进行数据采集以实现区域监控，则获取所述多个监控区域中的每一个监控区域的区域位置信息，并基于每一个所述监控区域的所述区域位置信息确定所述多个监控区域之间的区域位置关系；

其次，基于所述多个监控区域之间的所述区域位置关系，确定所述多个监控区域对应的所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息。

可选地，在一些可能的示例中，所述若确定需要通过所述多个数据采集终端设备对所述目标区域进行数据采集以实现区域监控，则获取所述多个监控区域中的每一个监控区域的区域位置信息，并基于每一个所述监控区域的所述区域位置信息确定所述多个监控区域之间的区域位置关系的步骤，可以进一步包括以下各步骤：

首先，若确定需要通过所述多个数据采集终端设备对所述目标区域进行数据采集以实现区域监控，则获取所述多个监控区域中的每一个监控区域的区域位置信息，并基于每两个所述监控区域的所述区域位置信息确定每两个所述监控区域之间的第一维度位置关系；

其次，获取所述目标区域的区域路径地图数据，并基于所述多个监控区域在所述区域路径地图上的路径连接关系确定所述多个监控区域中每两个所述监控区域之间的第二维度位置关系；

然后，基于所述多个监控区域中每两个所述监控区域之间的所述第一维度位置关系和所述第二维度位置关系，确定确定所述多个监控区域中每两个所述监控区域之间的区域位置关系。

可选地，在一些可能的示例中，所述若确定需要通过所述多个数据采集终端设备对所述目标区域进行数据采集以实现区域监控，则获取所述多个监控区域中的每一个监控区域的区域位置信息，并基于每两个所述监控区域的所述区域位置信息确定每两个所述监控区域之间的第一维度位置关系的步骤，可以进一步包括以下各步骤：

首先，若确定需要通过所述多个数据采集终端设备对所述目标区域进行数据采集以实现区域监控，则获取所述多个监控区域中的每一个监控区域的区域位置信息，并针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，基于该两个监控区域的所述区域位置信息确定该两个监控区域之间的区域距离信息(可以是指两个区域之间的最小直线距离)；

其次，确定所述多个监控区域中每两个监控区域之间的区域距离信息中的最大值，得到对应的目标区域距离信息；

然后，针对所述多个监控区域中每两个监控区域，计算该两个监控区域之间的所述区域距离信息与所述目标区域距离信息之间的比例，得到该两个监控区域对应的区域距离表征值；

最后，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，基于该两个监控区域对应的所述区域距离表征值，确定该两个监控区域之间的第一维度位置关系，其中，所述区域距离表征值较小的两个监控区域之间的第一维度位置关系，相较于所述区域距离表征值较大的两个监控区域之间的第一维度位置关系，表征的位置关系较为紧密。

可选地，在一些可能的示例中，所述获取所述目标区域的区域路径地图数据，并基于所述多个监控区域在所述区域路径地图上的路径连接关系确定所述多个监控区域中每两个所述监控区域之间的第二维度位置关系的步骤，可以进一步包括以下各步骤：

首先，获取所述目标区域的区域路径地图数据；

其次，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，基于所述区域路径地图数据，确定连接在该两个监控区域之间的每一条连接路径，并确定每一条所述连接路径的路径长度信息，其中，每一条所述连接路径包括至少一条道路路段，每一条所述道路路段连接在相邻两个道路路口之间；

然后，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，计算该两个监控区域之间的每一条所述连接路径的路径长度信息的平均值，得到该两个监控区域之间的路径长度均值，并确定具有最大值的路径长度均值作为目标路径长度均值，以及，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，计算该两个监控区域之间的所述路径长度均值与所述目标路径长度均值之间的比例，得到该两个监控区域之间的路径长度表征值；

之后，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，基于所述区域路径地图数据，确定连接在该两个监控区域之间的连接路径的路径数量，并确定具有最大值的路径数量作为目标路径数量，以及，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，计算该两个监控区域之间的所述路径数量与所述目标路径数量之间的比例，得到该两个监控区域之间的路径数量表征值；

最后，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，基于该两个监控区域之间的所述路径长度表征值和所述路径数量表征值，融合得到该两个监控区域之间的第二维度位置关系(如计算所述路径长度表征值和所述路径数量表征值的加权和值等)，其中，所述路径长度表征值和所述路径数量表征值的融合值较小的两个监控区域之间的第二维度位置关系，相较于所述路径长度表征值和所述路径数量表征值的融合值较大的两个监控区域之间的第二维度位置关系，表征的位置关系较为紧密。

可选地，在一些可能的示例中，所述基于所述多个监控区域中每两个所述监控区域之间的所述第一维度位置关系和所述第二维度位置关系，确定确定所述多个监控区域中每两个所述监控区域之间的区域位置关系的步骤，可以进一步包括以下各步骤：

首先，获取所述第一维度位置关系和所述第二维度位置关系对应的第一融合系数和第二融合系数，其中，所述第一融合系数小于所述第二融合系数(在其它应用中，大小关系也可以不同)；

其次，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，基于所述第一融合系数和所述第二融合系数，对该两个监控区域之间的所述第一维度位置关系和所述第二维度位置关系进行融合处理(如加权求和计算等)，得到该两个监控区域之间的区域位置关系，其中，具有较大值的所述区域位置关系相较于具有较小值的所述区域位置关系，表征的位置关系较为紧密。

可选地，在一些可能的示例中，所述基于所述多个监控区域之间的所述区域位置关系，确定所述多个监控区域对应的所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息的步骤，可以进一步包括以下各步骤：

首先，针对所述多个监控区域中的每两个监控区域，基于该两个监控区域之间的所述区域位置关系，确定该两个监控区域对应的两个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，其中，所述区域位置关系较为紧密的两个监控区域对应的两个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，相较于所述区域位置关系较为疏远的两个监控区域对应的两个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，具有较高的设备相关程度。

可选地，在一些可能的示例中，步骤S130可以包括以下各步骤：

首先，基于所述多个数据采集终端设备之间的所述设备相关关系信息，对所述多个数据采集终端设备进行聚类处理，得到所述多个数据采集终端设备对应的至少一个设备聚类簇，其中，所述至少一个设备聚类簇中的每一个所述设备聚类簇包括至少一个所述数据采集终端设备；

其次，针对(所述至少一个设备聚类簇中的)每一个所述设备聚类簇，在该设备聚类簇包括的数据采集终端设备中选择至少一个所述数据采集终端设备，作为目标数据采集终端设备；

然后，分别控制每一个所述目标数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据。

可选地，在一些可能的示例中，所述针对每一个所述设备聚类簇，在该设备聚类簇包括的数据采集终端设备中选择至少一个所述数据采集终端设备，作为目标数据采集终端设备的步骤，可以进一步包括以下各步骤：

首先，确定出包括的数据采集终端设备的数量大于或等于预先配置的目标设备数量阈值(如2)的每一个设备聚类簇，作为目标设备聚类簇；

其次，针对每一个所述目标设备聚类簇，对该目标设备聚类簇执行目标设备筛选操作，以在该目标设备聚类簇包括的数据采集终端设备中选择至少一个所述数据采集终端设备，作为目标数据采集终端设备。

其中，在一些可能的示例中，所述目标设备筛选操作可以包括：

首先，对所述目标设备聚类簇包括的数据采集终端设备进行分组处理(任意)，得到至少一组设备组合，其中，每一组所述设备组合包括两个数据采集终端设备，且不同所述设备组合对应的数据采集终端设备不同；

其次，对所述至少一组设备组合进行调整，并基于所述至少一组设备组合和调整后的设备组合形成设备组合集合，其中，所述设备组合集合包括多组设备组合，所述多组设备组合包括所述至少一组设备组合；

然后，统计所述目标设备聚类簇包括的所述数据采集终端设备的数量，得到所述目标设备聚类簇对应的设备统计数量；

之后，计算所述目标设备聚类簇中的每两个所述数据采集终端设备之间的所述设备相关关系信息表征的设备相关程度的平均值，得到该目标设备聚类簇对应的设备相关程度均值，并基于所述设备相关程度均值确定出所述目标设备聚类簇对应的目标筛选比例信息，其中，所述目标筛选比例信息与所述设备相关程度均值之间具有负相关关系；

最后，基于所述目标筛选比例信息和所述设备统计数量确定出目标筛选数量，并在所述设备组合集合中筛选出之间的所述设备相关关系信息对应的表征的设备相关程度最小且对应的数据采集终端设备的数量小于或等于所述目标筛选数量的至少一组设备组合，并将该至少一组设备组合对应的数据采集终端设备作为目标数据采集终端设备。

可选地，在一些可能的示例中，步骤S200可以包括以下各步骤：

首先，统计所述至少一组区域监控数据的数量，得到所述至少一组区域监控数据独赢的数据统计数量，并确定所述数据统计数量与预先配置的数据统计数量阈值之间的相对大小关系；

其次，若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例；

然后，若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例，其中，所述第二比例确定规则不同于所述第一比例确定规则。

可选地，在一些可能的示例中，所述若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例的步骤，可以包括以下各步骤：

首先，若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息；

其次，基于所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据的目标筛选比例(即每一组区域监控数据对应有目标筛选比例)。

可选地，在一些可能的示例中，所述若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息的步骤，可以包括以下各步骤：

首先，若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备进行聚类处理，得到至少一个设备聚类集合，其中，每一个所述设备聚类集合包括至少一个所述数据采集终端设备；

其次，针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，确定该两个数据采集终端设备是否属于所述至少一个设备聚类集合中的同一个所述设备聚类集合；

然后，针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，若该两个数据采集终端设备属于所述至少一个设备聚类集合中的同一个所述设备聚类集合，则将该两个数据采集终端设备之间的相关关系系数确定为第一系数；

之后，针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，若该两个数据采集终端设备属于所述至少一个设备聚类集合中的两个所述设备聚类集合，则将该两个数据采集终端设备之间的相关关系系数确定为第二系数，其中，所述第二系数小于所述第一系数；

最后，针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，基于该两个数据采集终端设备的所述相关关系系数和所述设备相关关系信息进行融合处理(如将两个值进行乘积)，得到该两个数据采集终端设备之间的监控数据相关关系信。

可选地，在一些可能的示例中，所述基于所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据的目标筛选比例的步骤，可以包括以下各步骤：

首先，针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据与每一组其它区域监控数据之间的监控数据相关关系信息是否满足预先配置的相关关系条件，并将所述监控数据相关关系信息满足预先配置的相关关系条件的每一组其它区域监控数据，确定为该区域监控数据对应的相关区域监控数据；

其次，针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，统计该区域监控数据对应的所述相关区域监控数据的数量，得到该区域监控数据对应的相关数据统计数量，并基于所述相关数据统计数量确定该区域监控数据的目标筛选比例，其中，所述目标筛选比例与对应的所述相关数据统计数量之间具有正相关关系。

可选地，在一些可能的示例中，所述若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例的步骤，可以包括以下各步骤：

首先，若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则统计每一组所述区域监控数据的数据量(如存储该区域监控数据的空间大小)，得到每一组区域监控数据对应的统计数据量；

其次，针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的所述统计数据量确定该区域监控数据的目标筛选比例，其中，所述目标筛选比例与对应的所述统计数据量之间具有正相关关系(即所述统计数据量越大，所述目标筛选比例越大)。

可选地，在一些可能的示例中，步骤S300可以包括以下各步骤：

首先，针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据包括的数据的数量和该区域监控数据对应的所述目标筛选比例，确定出该区域监控数据对应的目标筛选数量，其中，所述区域监控数据包括的数据的数量用于表征所述区域监控数据包括的视频帧的帧数(即所述区域监控数据为区域监控视频)；

其次，针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，将该区域监控数据对应的所述目标筛选数量作为筛除上限值(即最多允许筛选所述目标筛选数量条视频帧)，对该区域监控数据包括的数据进行去重筛除，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

结合图3，本发明实施例还提供一种基于智慧城市数据的数据分析系统，可应用于上述数据处理服务器。其中，所述基于智慧城市数据的数据分析系统可以包括以下各功能单元(计算机程序模块)：

数据采集单元，用于在确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控时，基于所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据，其中，所述目标区域包括所述多个监控区域；

筛选比例确定单元，用于针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例；

数据筛选处理单元，用于针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

可选地，在一些可能的示例中，统计所述至少一组区域监控数据的数量，得到所述至少一组区域监控数据独赢的数据统计数量，并确定所述数据统计数量与预先配置的数据统计数量阈值之间的相对大小关系；

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例；

若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例，其中，所述第二比例确定规则不同于所述第一比例确定规则。

可选地，在一些可能的示例中，所述数据筛选处理单元具体用于：

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据包括的数据的数量和该区域监控数据对应的所述目标筛选比例，确定出该区域监控数据对应的目标筛选数量，其中，所述区域监控数据包括的数据的数量用于表征所述区域监控数据包括的视频帧的帧数；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，将该区域监控数据对应的所述目标筛选数量作为筛除上限值，对该区域监控数据包括的数据进行去重筛除，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数。

综上所述，本发明提供的一种基于智慧城市数据的数据分析方法及系统，在确定需要通过多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集时，可以基于多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集得到对应的至少一组区域监控数据，然后，可以针对每一组区域监控数据，确定该区域监控数据对应的目标筛选比例，使得可以基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据，即分别确定区域监控数据对应的目标筛选比例，以保障基于对应的目标筛选比例进行数据筛选处理的精度，从而改善现有技术中对监控数据的筛选精度不高的问题。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智慧城市数据的数据分析方法，其特征在于，应用于数据处理服务器，所述数据处理服务器通信连接有多个数据采集终端设备，所述多个数据采集终端设备分别设置于多个监控区域，所述基于智慧城市数据的数据分析方法包括：

在确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控时，基于所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据，其中，所述目标区域包括所述多个监控区域；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

2.如权利要求1所述的基于智慧城市数据的数据分析方法，其特征在于，所述针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例的步骤，包括:

统计所述至少一组区域监控数据的数量，得到所述至少一组区域监控数据独赢的数据统计数量，并确定所述数据统计数量与预先配置的数据统计数量阈值之间的相对大小关系；

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例；

若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例，其中，所述第二比例确定规则不同于所述第一比例确定规则。

3.如权利要求2所述的基于智慧城市数据的数据分析方法，其特征在于，所述若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例的步骤，包括：

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息；

基于所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据的目标筛选比例。

4.如权利要求3所述的基于智慧城市数据的数据分析方法，其特征在于，所述若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息的步骤，包括：

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于所述多个数据采集终端设备中所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备进行聚类处理，得到至少一个设备聚类集合，其中，每一个所述设备聚类集合包括至少一个所述数据采集终端设备；

针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，确定该两个数据采集终端设备是否属于所述至少一个设备聚类集合中的同一个所述设备聚类集合；

针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，若该两个数据采集终端设备属于所述至少一个设备聚类集合中的同一个所述设备聚类集合，则将该两个数据采集终端设备之间的相关关系系数确定为第一系数；

针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，若该两个数据采集终端设备属于所述至少一个设备聚类集合中的两个所述设备聚类集合，则将该两个数据采集终端设备之间的相关关系系数确定为第二系数，其中，所述第二系数小于所述第一系数；

针对所述至少一组区域监控数据对应的数据采集终端设备中的每两个数据采集终端设备，基于该两个数据采集终端设备的所述相关关系系数和所述设备相关关系信息进行融合处理，得到该两个数据采集终端设备之间的监控数据相关关系信息。

5.如权利要求3所述的基于智慧城市数据的数据分析方法，其特征在于，所述基于所述至少一组区域监控数据之间的监控数据相关关系信息，确定所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据的目标筛选比例的步骤，包括：

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据与每一组其它区域监控数据之间的监控数据相关关系信息是否满足预先配置的相关关系条件，并将所述监控数据相关关系信息满足预先配置的相关关系条件的每一组其它区域监控数据，确定为该区域监控数据对应的相关区域监控数据；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，统计该区域监控数据对应的所述相关区域监控数据的数量，得到该区域监控数据对应的相关数据统计数量，并基于所述相关数据统计数量确定该区域监控数据的目标筛选比例，其中，所述目标筛选比例与对应的所述相关数据统计数量之间具有正相关关系。

6.如权利要求2所述的基于智慧城市数据的数据分析方法，其特征在于，所述若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例的步骤，包括：

若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则统计每一组所述区域监控数据的数据量，得到每一组区域监控数据对应的统计数据量；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的所述统计数据量确定该区域监控数据的目标筛选比例，其中，所述目标筛选比例与对应的所述统计数据量之间具有正相关关系。

7.如权利要求1-6任意一项所述的基于智慧城市数据的数据分析方法，其特征在于，所述针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据的步骤，包括：

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据包括的数据的数量和该区域监控数据对应的所述目标筛选比例，确定出该区域监控数据对应的目标筛选数量，其中，所述区域监控数据包括的数据的数量用于表征所述区域监控数据包括的视频帧的帧数；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，将该区域监控数据对应的所述目标筛选数量作为筛除上限值，对该区域监控数据包括的数据进行去重筛除，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

8.一种基于智慧城市数据的数据分析系统，其特征在于，应用于数据处理服务器，所述数据处理服务器通信连接有多个数据采集终端设备，所述多个数据采集终端设备分别设置于多个监控区域，所述基于智慧城市数据的数据分析系统包括：

数据采集单元，用于在确定需要通过所述多个数据采集终端设备对目标区域进行数据采集以实现区域监控时，基于所述多个数据采集终端设备之间的设备相关关系信息，控制所述多个数据采集终端设备中的至少一个数据采集终端设备对对应的监控区域进行数据采集，得到对应的至少一组区域监控数据，其中，所述目标区域包括所述多个监控区域；

筛选比例确定单元，用于针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，确定该区域监控数据的筛选比例，得到该区域监控数据对应的目标筛选比例；

数据筛选处理单元，用于针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据对应的目标筛选比例对该区域监控数据进行数据筛选处理，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

9.如权利要求8所述的基于智慧城市数据的数据分析系统，其特征在于，所述筛选比例确定单元具体用于：

统计所述至少一组区域监控数据的数量，得到所述至少一组区域监控数据独赢的数据统计数量，并确定所述数据统计数量与预先配置的数据统计数量阈值之间的相对大小关系；

若所述数据统计数量大于或等于所述数据统计数量阈值，则基于第一比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例；

若所述数据统计数量小于所述数据统计数量阈值，则基于第二比例确定规则对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据进行比例确定处理，得到每一组区域监控数据对应的目标筛选比例，其中，所述第二比例确定规则不同于所述第一比例确定规则。

10.如权利要求8所述的基于智慧城市数据的数据分析系统，其特征在于，所述数据筛选处理单元具体用于：

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，基于该区域监控数据包括的数据的数量和该区域监控数据对应的所述目标筛选比例，确定出该区域监控数据对应的目标筛选数量，其中，所述区域监控数据包括的数据的数量用于表征所述区域监控数据包括的视频帧的帧数；

针对所述至少一组区域监控数据中的每一组区域监控数据，将该区域监控数据对应的所述目标筛选数量作为筛除上限值，对该区域监控数据包括的数据进行去重筛除，得到该区域监控数据对应的区域监控筛选数据。

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