CN114493196A - 一种数据分析方法、系统、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种数据分析方法、系统、电子设备及存储介质。用于解决已有技术下视频分析服务器产生的报警信息存在较高误报率的问题，该方法为：接收视频分析服务器发送的事件信息，并基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定该事件信息包含的第一事件类型对应的第二事件类型；基于视频流标识对应区域内与第二事件类型关联的融合条件，对事件信息进行检查，该事件信息包括报警信息和客流统计信息中的至少一种，在判定事件信息不存在误判时，将基于事件信息确定的展示信息进行展示；这样，可以极大提高事件信息的准确性，大大提高系统扩展性、易用性和可靠性。

Description

一种数据分析方法、系统、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种数据分析方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

随着轨道交通综合监控系统的迅速发展，综合监控系统中集成了电力、环控、广播、乘客信息、火灾、信号等各个相关的系统。每个系统所产生的报警都是将轨道交通现场中各个设备与综合监控系统中的测点进行关联，最终产生的报警通常以测点的点报警的形式，展示在相应的报警栏中，已督促站台人员及时处理。

目前的综合监控系统通常包括两种报警形式：测点报警和非测点报警。测点报警，是将现场的设备与综合监控的下点进行关联，利用不同的协议将数据进行采集，将采集结果赋值给测点，测点模块再根据组态配置信息判断当前值是否产生报警；而非测点报警，在产生报警信息时需要填充测点信息，非测点报警包括安防报警、集中报警、进程故障报警等。实际应用中，安防报警常常被使用在轨道交通综合监控系统中，用于根据视频分析服务器对实时视频进行的视频分析结果产生报警。

然而，由于视频分析服务器采用的视频分析算法的缺陷，通常产生的报警存在较高的误报率，如针对端门入侵，传统的视频分析算法通过对实时视频进行视频分析，判断是否存在物体越过端门警戒线，当判定存在物体越过端门警戒线时，即判定发生端门入侵，随即产生报警；此时，站台人员需要根据历史视频或者通过现场查看的方式，进一步确定是否确实存在人员跨越端门警戒线，以及该人员是否为站台人员等，这样，不仅给轨道交通的运营带来极大的负面影响，同时，也增加了站台人员工作量，降低了服务性能。

综上，需要设计一种新的方法，以解决由视频分析服务器产生的报警信息存在较高误报率的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种数据分析方法、系统、电子设备及存储介质，用以解决已有技术下视频分析服务器产生的报警信息存在较高误报率的问题。

本申请实施例提供的具体技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供一种数据分析方法，应用于融合系统，所述方法包括：

接收视频分析服务器发送的事件信息，所述事件信息包括视频流标识、视频分析算法标识和事件描述信息，所述事件信息包括报警信息和客流统计信息中的至少一种；所述报警信息是所述视频分析服务器对轨道交通系统中每个站点的视频流进行视频分析，且确认至少一个站点存在预设报警事件后发送的；所述客流统计信息是所述视频分析服务器对待测点的视频流进行视频分析得到客流统计结果后发送的，所述待测点是所述视频分析服务器基于接收到的客流统计指令确定的，每个视频流是由对应站点内安装的视频采集装置采集的；

基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定所述事件信息包含的第一事件类型对应的第二事件类型，所述第二事件类型是所述融合系统中通用视频分析算法的任意一种事件类型；

基于所述视频流标识对应区域内与所述第二事件类型关联的融合条件，对所述事件信息进行检查，判断所述事件信息是否存在误判；在判定所述事件信息不存在误判时，将展示信息进行展示，所述展示信息是基于所述事件信息确定的。

上述方法，由于视频分析服务器发送的事件信息可能是由不同的视频分析算法对实时视频进行视频分析后得到的，那么，基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定事件信息包含的第一事件类型对应的第二事件类型，可以大大提高融合系统的扩展性和易用性；同时，在后续进行检查时，结合视频流标识对应区域内与第二事件类型关联的额融合条件，可以准确地检查出视频分析服务器发送的事件信息是否存在误判，从而最大程度地提高报警信息/客流统计信息的准确率，进而增加了系统的可靠性。

可选的，若所述事件信息是报警信息，则通过执行如下操作，判断所述事件信息是否存在误判：

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的站台人员的定位数据集合，且基于所述定位数据集合，确定所述视频流标识对应区域内不存在站台人员，则判定所述事件信息不存在误判；和/或，

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的设备的状态数据集合，且基于所述状态数据集合，确定状态数据和与所述状态数据相邻的下一个状态数据之间的时间间隔大于预设阈值，则判定所述事件信息不存在误判；

其中，所述定位数据集合包括所述事件描述信息包含的时间戳及所述时间戳之后的预设时间段内的站台人员的各个历史定位数据，以及站台人员的实时定位数据，所述状态数据集合包括所述时间戳对应的所述设备的状态数据，以及所述时间戳之后的所述预设时间段内的所述设备的状态数据。

上述方法，当事件信息为报警信息时结合视频流标识对应区域的设备的状态数据集合，和/或，站台人员的定位数据集合，可以保证判定的事件信息与实际情况对等，从而降低误报率，提供报警信息的准确性。

可选的，所述展示信息是通过执行如下操作得到的：

基于所述事件信息包含的所述视频流标识，获取所述事件信息对应的实时视频流、历史视频流和站点标识；并基于所述站点标识，获取所述事件信息对应的建筑信息模型，以及基于所述建筑信息模型，得到所述事件信息对应的所述报警区域定位信息；

基于所述事件描述信息包含的报警截图地址信息，获取所述事件信息对应的报警截图；

将所述站点标识、所述第二事件类型、所述实时视频流、所述历史视频流、所述报警区域定位信息和所述报警截图中的部分或全部，作为所述展示信息。

上述方法，通过上述操作确定的展示信息，可以将事件信息的实时情况、历史情况、报警区域定位信息和报警截图进行全方位的展示，从而以便于轨道交通人员准确定位报警区域，及时到达报警位置，并对报警信息作出及时、有效的处理方案，进而保证轨道交通的正常运行。

可选的，在所述将所述展示信息进行展示之后，还包括：

启动报警装置，所述报警装置包括语音播报。

上述方法，在确定报警信息缺失存在时，启动相应的报警装置，确保可以以最快的速度对报警信息进行处理，从而在一定程度上降低/减少危险事故的发生，保证轨道交通的正常有序、安全运行。

可选的，所述方法还包括：

在判定所述事件信息存在误判时，将所述展示信息对应的标识设置为误报信息。

上述方法，对接收到的报警信息进行定向处理，即使发现误报，也进行对应处理，而不是置之不理，这样，在后续对历史事件信息进行进一步数据分析时，也可以有效的分析出哪些报警信息属于多发事件，从而给予站台人员以数据支持，以提醒站台人员及时制定相应的应对方案。

可选的，若所述事件信息为客流统计信息，则在接收视频分析服务器发送的事件信息之前，还包括：

向所述视频分析服务器发送客流统计指令，所述客流统计指令包含所述待测点的标识，所述客流统计指令用于指示所述视频分析服务器对所述待测点进行客流统计。

上述方法，通常在进行客流统计之前，需先给视频分析服务器相应的客流统计指令，从而告知视频分析服务器对某个区域(即待测点)进行客流统计，从而将上述客流统计结果进行定期存储，以便于基于定期存储的客流统计数据，有效的分析出各个时间段内客流的曲线图，为后续进行客流预测提供数据支持。

可选的，通过执行如下操作，判断所述事件信息是否存在误判：

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，且基于与所述第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，判定所述事件描述信息包含的时间戳不在所述到达时间和所述离开时间之间，则判定所述事件信息不存在误判；和/或，

若所述融合条件为与所述第二事件类型关联的红外检测结果，且判定所述红外检测结果表征所述事件信息对应的站点无人员，其中，所述红外检测结果包括所述时间戳对应的红外检测结果，则判定所述事件信息不存在误判。

上述方法，结合视频流标识对应区域的列车的运行时刻表，可以准确地去除乘客上下车的客流数据，以保证获取到的客流统计信息对应的客流统计数据的准确性，进而基于该客流统计数据进行的数据分析才具有客流预测意义。

进一步地，结合视频流标识对应区域的列车的运行时刻表，和/或，红外检测结果，在轨道交通对某个站点进行“一键关站”时，通过视频分析服务器逐个分析每个视频采集装置对应的可视区内是否存在乘客，然后，再结合融合系统中各个红外检测装置对应的盲区的红外检测结果判断是否存在乘客，从而在确定上述两个客流量统计结果均不存在乘客时，准确确定出该站点已无乘客，进而执行关站操作，减少站台人员对站点进行全方位检查而带来的工作量。

可选的，若所述事件信息是所述报警信息，则所述第二事件类型包括端门入侵、隔栏递物、人员摔倒、人员逆行、非法过闸中的任意一种；或者，

若所述事件信息是所述客流统计信息，则所述第二事件类型包括站台客流统计和关站客流统计中的任意一种。

上述方法，本方案适用于多种场景，并基于不同场景的融合条件，对视频分析服务器发送的事件信息进行检查，从而极大地提高事件信息的准确性，进而及时制定相应的应对方案，提高工作效率，提升服务质量。

第二方面，本申请实施例提供一种数据分析装置，应用于融合系统，所述装置包括：

接收模块，用于接收视频分析服务器发送的事件信息，所述事件信息包括视频流标识、视频分析算法标识和事件描述信息，所述事件信息包括报警信息和客流统计信息中的至少一种；所述报警信息是所述视频分析服务器对轨道交通系统中每个站点的视频流进行视频分析，且确认至少一个站点存在预设报警事件后发送的；所述客流统计信息是所述视频分析服务器对待测点的视频流进行视频分析得到客流统计结果后发送的，所述待测点是所述视频分析服务器基于接收到的客流统计指令确定的，每个视频流是由对应站点内安装的视频采集装置采集的；

确定模块，用于基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定所述事件信息包含的第一事件类型对应的第二事件类型，所述第二事件类型是所述融合系统中通用视频分析算法的任意一种事件类型；

判断模块，用于基于所述视频流标识对应区域内与所述第二事件类型关联的融合条件，对所述事件信息进行检查，判断所述事件信息是否存在误判；在判定所述事件信息不存在误判时，将展示信息进行展示，所述展示信息是基于所述事件信息确定的。

可选的，若所述事件信息是报警信息，则通过执行如下操作，判断所述事件信息是否存在误判：

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的站台人员的定位数据集合，且基于所述定位数据集合，确定所述视频流标识对应区域内不存在站台人员，则判定所述事件信息不存在误判；和/或，

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的设备的状态数据集合，且基于所述状态数据集合，确定状态数据和与所述状态数据相邻的下一个状态数据之间的时间间隔大于预设阈值，则判定所述事件信息不存在误判；

其中，所述定位数据集合包括所述事件描述信息包含的时间戳及所述时间戳之后的预设时间段内的站台人员的各个历史定位数据，以及站台人员的实时定位数据，所述状态数据集合包括所述时间戳对应的所述设备的状态数据，以及所述时间戳之后的所述预设时间段内的所述设备的状态数据。

可选的，所述展示信息是通过执行如下操作得到的：

基于所述事件信息包含的所述视频流标识，获取所述事件信息对应的实时视频流、历史视频流和站点标识；并基于所述站点标识，获取所述事件信息对应的建筑信息模型，以及基于所述建筑信息模型，得到所述事件信息对应的所述报警区域定位信息；

基于所述事件描述信息包含的报警截图地址信息，获取所述事件信息对应的报警截图；

将所述站点标识、所述第二事件类型、所述实时视频流、所述历史视频流、所述报警区域定位信息和所述报警截图中的部分或全部，作为所述展示信息。

可选的，在所述将所述展示信息进行展示之后，所述判断模块还用于：

启动报警装置，所述报警装置包括语音播报。

可选的，所述判断模块还用于：

在判定所述事件信息存在误判时，将所述展示信息对应的标识设置为误报信息。

可选的，若所述事件信息为客流统计信息，则在接收视频分析服务器发送的事件信息之前，所述接收模块还用于：

向所述视频分析服务器发送客流统计指令，所述客流统计指令包含所述待测点的标识，所述客流统计指令用于指示所述视频分析服务器对所述待测点进行客流统计。

可选的，通过执行如下操作，判断所述事件信息是否存在误判：

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，且基于与所述第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，判定所述事件描述信息包含的时间戳不在所述到达时间和所述离开时间之间，则判定所述事件信息不存在误判；和/或，

若所述融合条件为与所述第二事件类型关联的红外检测结果，且判定所述红外检测结果表征所述事件信息对应的站点无人员，其中，所述红外检测结果包括所述时间戳对应的红外检测结果，则判定所述事件信息不存在误判。

可选的，若所述事件信息是所述报警信息，则所述第二事件类型包括端门入侵、隔栏递物、人员摔倒、人员逆行、非法过闸中的任意一种；或者，

若所述事件信息是所述客流统计信息，则所述第二事件类型包括站台客流统计和关站客流统计中的任意一种。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

存储器，用于存储可被控制器执行的计算机程序；

控制器与所述存储器连接，被配置为执行如上述第一方面中任一项的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行上述第一方面中任一项所述的方法。

另外，第二方面至第四方面中任一一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。

附图说明

图1为本申请实施例中一种融合系统的系统架构示意图；

图2为本申请实施例中一种数据分析方法的流程示意图；

图3为本申请实施例中一种确定展示信息的流程示意图；

图4为本申请实施例中一种数据分析装置的逻辑架构示意图；

图5为本申请实施例中一种电子设备的实体架构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够在除了这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

为了解决已有技术下视频分析服务器产生的报警信息存在较高误报率的问题，本申请实施例中，接收视频分析服务器发送的事件信息，并基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定该事件信息包含的第一事件类型对应的第二事件类型；基于视频流标识对应区域内与第二事件类型关联的融合条件，对事件信息进行检查，其中，该事件信息包括视频流标识、视频分析算法标识和事件描述信息，该事件信息包括报警信息和客流统计信息中的至少一种，第二事件类型是融合系统中通用视频分析算法的任意一种事件类型，从而在判定事件信息不存在误判时，将基于事件信息确定的展示信息进行展示，这样，可以大大提高融合系统的扩展性和易用性；同时，在后续进行检查时，结合视频流标识对应区域内与第二事件类型关联的额融合条件，可以准确地检查出视频分析服务器发送的事件信息是否存在误判，从而最大程度地提高报警信息/客流统计信息的准确率，进而增加了系统的可靠性。

下面结合附图对本申请优选的实施方式做出进一步详细说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请，并且在不冲突的情况下，本申请实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1示出了本申请实施例提供的一种融合系统的系统架构示意图。参阅图1所示，本申请实施例中，该系统包括数据采集模块100、数据处理模块200和万维网(World WideWeb，WEB)应用模块300，其中，

数据采集模块100，用于接收视频分析服务器发送的事件信息，并按照组态配置数据，对事件信息进行预处理，区分报警信息和客流统计信息，以及分别将预处理后的事件信息(报警信息和/或客流统计信息)，通过消息总线推送至数据处理模块200，其中，该预处理包括数据格式转换等；

数据处理模块200，用于通过消息总线接收数据采集模块100推送的事件信息(报警信息和/或客流统计信息)，以及基于配置信息，对接收到的事件信息进行检查，判断事件信息是否存在误判，并在判定事件信息不存在误判时，基于事件信息确定展示信息，以及将展示信息通过消息总线推送至WEB应用模块300；

WEB应用模块300，用于通过消息总线接收数据处理模块200推送的展示信息(报警信息和/或客流统计信息)，并将展示信息进行页面展示。

本申请实施例中，首先，对融合系统中的数据采集模块进行介绍。

参阅图1所示，本申请实施例中，数据采集模块100兼容多种协议类型，如HTTP、ActiveMQ、KafKa、RabbitMQ、ZeroMQ等。

具体实施中，数据采集模块针对不同的视频分析算法进行不同配置，并与目前轨道交通采用的综合监控系统中的事件类型进行映射。

例如，以视频分析算法A为例。

假设欲将视频分析算法A添加到融合系统中。

那么，需将如下表1、表2、表3添加到融合系统的数据采集模块的组态配置信息，其中，

表1示出了视频分析算法A的厂家在融合系统中的描述信息，如表1所示：

列名	列名描述	数据类型
			id	厂家ID	INTEGER
name	厂家名称	VARchar(32)
			description	厂家描述	VARchar(64)

表1

表2示出了视频分析算法A(对应第一事件类型)在融合系统中的描述信息，如下表所示：

列名	列名描述	数据类型
			id	算法ID	INTEGER
name	算法名称	VARchar(32)
			description	算法描述	VARchar(64)
algo_manufacturer	算法厂家
			common_type	对应融合系统中的通用算法类型

表2

表3示出了视频分析算法A关联的视频采集装置在融合系统中的描述信息，如下表所示：

列名	列名描述	数据类型
			id	视频采集装置ID	INTEGER
name	视频采集装置名称	VARchar(32)
			ip_addr	视频采集装置IP	VARchar(64)
user	视频采集装置用户名	VARchar(64)
			pass_word	视频采集装置密码	VARchar(64)
port	视频采集装置端口	INTEGER
			area_id	视频采集装置所属区域	INTEGER
rtsp	视频采集装置rtsp流	VARchar(64)

表3融合系统中的通用算法(对应第二事件类型)的描述信息如下表所示：

列名	列名描述	数据类型
			id	通用算法ID	INTEGER
name	通用算法名称	VARchar(32)
			message_type	通用算法描述	VARchar(64)

表4

本申请实施例中，当有新的视频分析算法接入该融合系统时，只需在融合系统中添加上述表1和表2即可。

本申请实施例中，融合系统接收到的事件信息包含视频流标识(即，表3中的“rtsp”)和视频分析算法标识(即，表2中的“ID”)，这样，融合系统可以基于上述视频流标识和视频分析算法标识，通过表4中的“message_type”字段，区分该事件信息是报警信息，还是客流统计信息，从而将该事件信息顺利推送至相应的数据处理模块进行对应检查。

本申请实施例中，融合系统在接收到事件信息之后，获取事件信息的视频流标识、视频分析算法标识和事件描述信息，然后，基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定事件信息在融合系统中的第二事件类型，然后，对该事件信息进行数据格式转换，记录事件信息。

本申请实施例中，由于视频分析服务器发送的事件信息可能是由不同的视频分析算法对实时视频进行视频分析后得到的，那么，将接收到的事件信息的数据格式进行统一，这样，在接收到采用新的视频分析算法产生的事件信息时，只需改动融合系统的数据采集模块100的接口即可，从而可以大大提高融合系统的扩展性和易用性。

本申请实施例中，数据采集模块100引用了消息总线的接口，该接口可以由zmq来实现；具体实施中，在推送事件消息时，增加视频分析消息通道，该通道下分为两种第二事件类型：1是报警信息，2是统计信息；若后续融合系统需增加新的数据处理内容，可以在此处增加新的事件消息类型即可。

本申请实施例中，事件信息通过数据采集模块100的预处理、事件类型在介绍完数据采集模块100之后，对数据处理模块200进行如下介绍：

仍参阅图1所示，本申请实施例中，融合系统的数据处理模块200包括报警信息处理模块201和客流统计信息处理模块202，其中，

报警信息处理模块201，用于基于事件信息关联的融合条件，对事件信息进行检查，并基于检查结果判断该事件信息是否存在误判；

客流统计信息处理模块202，用于基于事件信息关联的融合条件，对事件信息进行检查，并基于检查结果判断该事件信息是否存在误判。

本申请实施例中，预先在数据处理模块200的组态配置数据中写入针对不同场景的融合条件，如报警信息处理模块201对应的融合条件为设备的状态数据集合，和/或，站台人员的定位数据集合；客流统计信息处理模块202对应的融合条件为站点的列车的到达时间和离开事件，和/或，红外检测结果。

本申请实施例中，融合系统中的WEB应用模块300将展示信息进行展示，根据不同的第二事件类型，对应不同的展示信息，如事件信息为报警信息，则展示信息包括该事件信息关联的站点标识、实时视频、历史视频、报警截图、报警区域定位信息中的部分或全部；如事件信息为客流统计信息，则展示信息是客流统计结果和/或关站等信息。

本申请实施例中，报警区域定位信息是基于3D定位设备确定的，本申请使用的3D模型是基于轨道交通系统中每个站点的实际布局图，显示的BIM模型，从而增加可视效果，便于站台人员查看报警信息对应的具体报警区域，进而提高工作效率。

下面对本申请实施例提供的一种数据分析方法的具体实施方式进行介绍。

参阅图2所示，本申请实施例中，提供了一种数据分析方法，该方法具体流程如下：

S200：接收视频分析服务器发送的事件信息，事件信息包括视频流标识、视频分析算法标识和事件描述信息，事件信息包括报警信息和客流统计信息中的至少一种。

本申请实施例中，视频分析服务器通过对实时视频进行视频分析，得到视频分析结果，在确定视频分析结果表征满足相应的配置信息时，产生事件信息，并将该事件信息发送给轨道交通系统的综合监控系统中的融合系统，其中，该事件信息可以是报警信息，也可以是客流统计信息。

本申请实施例中，报警信息是视频分析服务器对轨道交通系统中每个站点的视频流进行视频分析，且确认至少一个站点存在预设报警事件后发送的；客流统计信息是视频分析服务器对待测点的视频流进行视频分析得到客流统计结果后发送的，待测点是视频分析服务器基于接收到的客流统计指令确定的，每个视频流是由对应站点内安装的视频采集装置采集的。

需要说明的是，若事件信息为客流统计信息，则执行S200之前，需向视频分析服务器发送客流统计指令，该客流统计指令包含待测点的标识，客流统计指令用于指示视频分析服务器对待测点进行客流统计。

S210：基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定事件信息包含的第一事件类型对应的第二事件类型，第二事件类型是所述融合系统中通用视频分析算法的任意一种事件类型。

本申请实施例中，接收到的事件信息包含该事件信息的第一事件类型，可选的，该第一事件类型通常是视频分析算法中的事件类型代码，这样，通过将该第一事件类型与配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系进行比对，可以确定该事件信息对应的融合系统的通用算法的第二事件类型。

本申请实施例中，若事件信息是报警信息，则第二事件类型包括端门入侵、隔栏递物、人员摔倒、人员逆行、非法过闸中的任意一种；若事件信息是客流统计信息，则第二事件类型包括站台客流统计和关站客流统计中的任意一种。

S220：基于视频流标识对应区域内与第二事件类型关联的融合条件，对事件信息进行检查，判断事件信息是否存在误判，若是，执行S230，否则，执行S240。

本申请实施例中，通过事件信息包含的视频流标识，可以确定该事件信息对应的发生区域，如，A站点的B视频采集装置区域等。那么，在执行S220时，可以基于视频标识对应区域与第二事件类型关联的融合条件，对事件信息进行检查，从而判断该事件信息是否存在误判，在判定存在误判时，执行S230，否则，即判定不存在误判，则执行S240。

具体实施中，若事件信息为客流统计信息，则执行S220时，通过执行如下步骤，判断所述事件信息是否存在误判：

若融合条件为视频流标识对应区域内，与第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，且基于与第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，判定事件描述信息包含的时间戳不在到达时间和离开时间之间，则判定事件信息不存在误判；和/或，

若融合条件为与第二事件类型关联的红外检测结果，且判定红外检测结果表征事件信息对应的站点无人员，其中，红外检测结果包括时间戳对应的红外检测结果，则判定事件信息不存在误判。

本申请实施例中，由于视频分析服务器采用的客流统计对应的视频分析算法通常仅计算出现在视频中的目标人体数量，并不识别该目标人体是同一个人，因此，这样，就造成接收到的客流统计信息不准确，那么，本方案中，通过获取列车的运行时刻表，明确列车的到达时间(即，到站时间)和离开时间(即，离站时间)，从而准确地去除乘客上下车的客流数据，以保证获取到的客流统计信息对应的客流统计数据的准确性，进而基于该客流统计数据进行的数据分析才具有客流预测意义。

本申请实施例中，红外检测结果是通过在站点的盲区安装红外检测装置得到的，这样，可以在轨道交通对某个站点进行“一键关站”时，通过视频分析服务器逐个分析每个视频采集装置对应的可视区内是否存在乘客，然后，再结合融合系统中各个红外检测装置对应的盲区的红外检测结果判断是否存在乘客，从而在确定上述两个客流量统计结果均不存在乘客时，准确确定出该站点已无乘客，进而执行关站操作，减少站台人员对站点进行全方位检查而带来的工作量。

具体实施中，若事件信息是报警信息，则执行S220时，通过执行如下操作，判断事件信息是否存在误判：

若融合条件为视频流标识对应区域内，与第二事件类型关联的站台人员的定位数据集合，且基于定位数据集合，确定视频流标识对应区域内不存在站台人员，则判定事件信息不存在误判；和/或，

若融合条件为所述视频流标识对应区域内，与第二事件类型关联的设备的状态数据集合，且基于状态数据集合，确定状态数据和与状态数据相邻的下一个状态数据之间的时间间隔大于预设阈值，则判定事件信息不存在误判；

其中，定位数据集合包括事件描述信息包含的时间戳及时间戳之后的预设时间段内的站台人员的各个历史定位数据，以及站台人员的实时定位数据，状态数据集合包括时间戳对应的设备的状态数据，以及时间戳之后的预设时间段内的设备的状态数据。

本申请实施例中，数据处理模块基于组态数据接收设备的状态数据，其中，每个设备的状态数据是在该设备的设备状态发生变化时，即记录发生变化的这一时刻(即，时间戳)的设备的状态数据，这样，可以保证设备的状态数据的准确性，那么，基于设备的状态数据集合，对事件信息进行检查，可以保证判定的事件信息与实际情况对等，从而降低误报率，提供报警信息的准确性。

本申请实施例中，站台人员的定位数据集合，是根据站台人员配备的定位装置确定的，结合站台人员的定位数据，可以确定事件信息发生时，站台人员的位置，若确定发生该事件信息的附近存在站台人员，则该事件信息可能已被站台人员处理，反之，确定该事件信息不存在误判，执行S240。

本申请实施例中，参阅图3所示，若事件信息为报警信息，则展示信息是通过执行如下操作得到的：

S300：基于事件信息包含的视频流标识，获取事件信息对应的实时视频流、历史视频流和站点标识。

S310：基于站点标识，获取事件信息对应的建筑信息模型，以及基于建筑信息模型，得到事件信息对应的报警区域定位信息。

S320：基于事件描述信息包含的报警截图地址信息，获取事件信息对应的报警截图。

S330：将站点标识、第二事件类型、实时视频流、历史视频流、报警区域定位信息和报警截图中的部分或全部，作为展示信息。

S230：将展示信息对应的标识设置为误报信息，展示信息是基于事件信息确定的。

本申请实施例中，在判定事件信息存在误判时，将展示信息对应的标识设置为误报信息，这样，在后续对历史事件信息进行进一步数据分析时，若事件信息为报警信息，则可以有效的分析出哪些报警信息属于多发事件，从而给予站台人员以数据支持，以提醒站台人员及时制定相应的应对方案；相应的，若事件信息为客流统计信息，则可以基于定期存储的客流统计数据，有效的分析出各个时间段内客流的曲线图，为后续进行客流预测提供数据支持。

S240：将展示信息进行展示，展示信息是基于事件信息确定的。

本申请实施例中，在判定事件信息不存在误判时，将展示信息进行展示，这样，可以及时提醒站台人员进行定向处理，从而提高对紧急事件的处理效率。

本申请实施例中，通过上述融合系统，结合视频AI算法、现场设备状态数据、站台人员的定位数据等进行融合判断，可以最大程度的提高事件信息的准确性。同时，针对报警信息和客流统计信息进行事件存储，并且对报警信息进行统计，筛选出时间段内报警类型的分布；针对客流统计信息进行数据分析，可以为客流预测做准备，进一步地，基于本申请实施例中，对报警信息和客流统计信息进行统计分析，还能够协助轨道交通站台人员提前准备应对方案。

本申请实施例中，若事件信息为报警信息，则在将展示信息进行展示之后，还可以启动报警装置，其中，报警装置包括语音播报，这样，可以及时提醒站台人员及时处理报警信息，从而维护轨道交通的正常运行，提高服务质量。

需要说明的是，本申请实施例中，“站台人员”即为轨道交通系统中的运营人员、值班人员等。

基于同一发明构思，参阅图4所示，本申请实施例中提供一种数据分析装置，应用于融合系统，所述装置包括：

接收模块410，用于接收视频分析服务器发送的事件信息，所述事件信息包括视频流标识、视频分析算法标识和事件描述信息，所述事件信息包括报警信息和客流统计信息中的至少一种；所述报警信息是所述视频分析服务器对轨道交通系统中每个站点的视频流进行视频分析，且确认至少一个站点存在预设报警事件后发送的；所述客流统计信息是所述视频分析服务器对待测点的视频流进行视频分析得到客流统计结果后发送的，所述待测点是所述视频分析服务器基于接收到的客流统计指令确定的，每个视频流是由对应站点内安装的视频采集装置采集的；

确定模块420，用于基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定所述事件信息包含的第一事件类型对应的第二事件类型，所述第二事件类型是所述融合系统中通用视频分析算法的任意一种事件类型；

判断模块430，用于基于所述视频流标识对应区域内与所述第二事件类型关联的融合条件，对所述事件信息进行检查，判断所述事件信息是否存在误判；在判定所述事件信息不存在误判时，将展示信息进行展示，所述展示信息是基于所述事件信息确定的。

可选的，若所述事件信息是报警信息，则通过执行如下操作，判断所述事件信息是否存在误判：

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的站台人员的定位数据集合，且基于所述定位数据集合，确定所述视频流标识对应区域内不存在站台人员，则判定所述事件信息不存在误判；和/或，

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的设备的状态数据集合，且基于所述状态数据集合，确定状态数据和与所述状态数据相邻的下一个状态数据之间的时间间隔大于预设阈值，则判定所述事件信息不存在误判；

其中，所述定位数据集合包括所述事件描述信息包含的时间戳及所述时间戳之后的预设时间段内的站台人员的各个历史定位数据，以及站台人员的实时定位数据，所述状态数据集合包括所述时间戳对应的所述设备的状态数据，以及所述时间戳之后的所述预设时间段内的所述设备的状态数据。

可选的，所述展示信息是通过执行如下操作得到的：

基于所述事件信息包含的所述视频流标识，获取所述事件信息对应的实时视频流、历史视频流和站点标识；并基于所述站点标识，获取所述事件信息对应的建筑信息模型，以及基于所述建筑信息模型，得到所述事件信息对应的所述报警区域定位信息；

基于所述事件描述信息包含的报警截图地址信息，获取所述事件信息对应的报警截图；

将所述站点标识、所述第二事件类型、所述实时视频流、所述历史视频流、所述报警区域定位信息和所述报警截图中的部分或全部，作为所述展示信息。

可选的，在所述将所述展示信息进行展示之后，所述判断模块430还用于：

启动报警装置，所述报警装置包括语音播报。

可选的，所述判断模块430还用于：

在判定所述事件信息存在误判时，将所述展示信息对应的标识设置为误报信息。

可选的，若所述事件信息为客流统计信息，则在接收视频分析服务器发送的事件信息之前，所述接收模块410还用于：

向所述视频分析服务器发送客流统计指令，所述客流统计指令包含所述待测点的标识，所述客流统计指令用于指示所述视频分析服务器对所述待测点进行客流统计。

可选的，通过执行如下操作，判断所述事件信息是否存在误判：

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，且基于与所述第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，判定所述事件描述信息包含的时间戳不在所述到达时间和所述离开时间之间，则判定所述事件信息不存在误判；和/或，

若所述融合条件为与所述第二事件类型关联的红外检测结果，且判定所述红外检测结果表征所述事件信息对应的站点无人员，其中，所述红外检测结果包括所述时间戳对应的红外检测结果，则判定所述事件信息不存在误判。

可选的，若所述事件信息是所述报警信息，则所述第二事件类型包括端门入侵、隔栏递物、人员摔倒、人员逆行、非法过闸中的任意一种；或者，

若所述事件信息是所述客流统计信息，则所述第二事件类型包括站台客流统计和关站客流统计中的任意一种。

参阅图5所示，本申请实施例中提供一种电子设备，包括：

存储器501，用于存储可被控制器502执行的计算机程序；

控制器502与存储器501连接，被配置为执行如上述各个实施例中数据分析装置执行的任意一种方法。

基于同一发明构思，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行上述各个实施例中数据分析装置执行的任意一种方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图中的一个流程或多个流程和/或方框图中的一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图中的一个流程或多个流程和/或方框图中的一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图中的一个流程或多个流程和/或方框图中的一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种数据分析方法，其特征在于，应用于融合系统，所述方法包括：

接收视频分析服务器发送的事件信息，所述事件信息包括视频流标识、视频分析算法标识和事件描述信息，所述事件信息包括报警信息和客流统计信息中的至少一种；所述报警信息是所述视频分析服务器对轨道交通系统中每个站点的视频流进行视频分析，且确认至少一个站点存在预设报警事件后发送的；所述客流统计信息是所述视频分析服务器对待测点的视频流进行视频分析得到客流统计结果后发送的，所述待测点是所述视频分析服务器基于接收到的客流统计指令确定的，每个视频流是由对应站点内安装的视频采集装置采集的；

基于配置文件包含的视频分析算法标识对应的第一事件类型与第二事件类型之间的映射关系，确定所述事件信息包含的第一事件类型对应的第二事件类型，所述第二事件类型是所述融合系统中通用视频分析算法的任意一种事件类型；

基于所述视频流标识对应区域内与所述第二事件类型关联的融合条件，对所述事件信息进行检查，判断所述事件信息是否存在误判；在判定所述事件信息不存在误判时，将展示信息进行展示，所述展示信息是基于所述事件信息确定的。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述事件信息是报警信息，则通过执行如下操作，判断所述事件信息是否存在误判：

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的站台人员的定位数据集合，且基于所述定位数据集合，确定所述视频流标识对应区域内不存在站台人员，则判定所述事件信息不存在误判；和/或，

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的设备的状态数据集合，且基于所述状态数据集合，确定状态数据和与所述状态数据相邻的下一个状态数据之间的时间间隔大于预设阈值，则判定所述事件信息不存在误判；

其中，所述定位数据集合包括所述事件描述信息包含的时间戳及所述时间戳之后的预设时间段内的站台人员的各个历史定位数据，以及站台人员的实时定位数据，所述状态数据集合包括所述时间戳对应的所述设备的状态数据，以及所述时间戳之后的所述预设时间段内的所述设备的状态数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述展示信息是通过执行如下操作得到的：

基于所述事件信息包含的所述视频流标识，获取所述事件信息对应的实时视频流、历史视频流和站点标识；并基于所述站点标识，获取所述事件信息对应的建筑信息模型，以及基于所述建筑信息模型，得到所述事件信息对应的所述报警区域定位信息；

基于所述事件描述信息包含的报警截图地址信息，获取所述事件信息对应的报警截图；

将所述站点标识、所述第二事件类型、所述实时视频流、所述历史视频流、所述报警区域定位信息和所述报警截图中的部分或全部，作为所述展示信息。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述展示信息进行展示之后，还包括：

启动报警装置，所述报警装置包括语音播报。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在判定所述事件信息存在误判时，将所述展示信息对应的标识设置为误报信息。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述事件信息为客流统计信息，则在接收视频分析服务器发送的事件信息之前，还包括：

向所述视频分析服务器发送客流统计指令，所述客流统计指令包含所述待测点的标识，所述客流统计指令用于指示所述视频分析服务器对所述待测点进行客流统计。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，通过执行如下操作，判断所述事件信息是否存在误判：

若所述融合条件为所述视频流标识对应区域内，与所述第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，且基于与所述第二事件类型关联的列车的到达时间和离开时间，判定所述事件描述信息包含的时间戳不在所述到达时间和所述离开时间之间，则判定所述事件信息不存在误判；和/或，

若所述融合条件为与所述第二事件类型关联的红外检测结果，且判定所述红外检测结果表征所述事件信息对应的站点无人员，其中，所述红外检测结果包括所述时间戳对应的红外检测结果，则判定所述事件信息不存在误判。

8.如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，若所述事件信息是所述报警信息，则所述第二事件类型包括端门入侵、隔栏递物、人员摔倒、人员逆行、非法过闸中的任意一种；或者，

若所述事件信息是所述客流统计信息，则所述第二事件类型包括站台客流统计和关站客流统计中的任意一种。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储可被控制器执行的计算机程序；

所述控制器与所述存储器连接，被配置为执行如权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行如权利要求1-8任一项所述的方法。

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