CN116311044A - 一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统 - Google Patents

一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统，包括人群检测系统、协警应变装置和风险评估模块，所述人群检测系统与协警应变装置无线连接，所述协警应变装置与风险评估模块电连接，所述人群检测系统用于对行人聚集行进时进行监控，所述协警应变装置用于协警远程对行人聚集行进进行指挥，所述风险评估模块用于评估行人聚集行进过程的拥挤临界值进而触发提醒，所述人群检测系统包括无人机、人群速度检测模块和拥挤程度检测模块，所述人群速度检测模块用于监测行人聚集行进过程中的行进速度来判断是否产生骚动，所述拥挤程度检测模块用于监测行人聚集行进区域周围是否存在人群间隙过窄情况，本发明，具有实用性强的特点。

Description

一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统
技术领域
本发明涉及公共安全技术领域，具体为一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统。
背景技术
人群的集中容易出现失控局面，在无组织无目的的逃生中，相互拥挤踩踏。
在大型广场的人群聚集活动中，人群很容易因为一些事件产生骚动，可能发生踩踏事故，现有的方法是通过协警对人群进行疏散，但是这种方法较为耗费人力，且无法准确定位到正在骚动的人群，实用性差。因此，设计实用性强的一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统，包括人群检测系统、协警应变装置和风险评估模块，其特征在于：所述人群检测系统与协警应变装置无线连接，所述协警应变装置与风险评估模块电连接，所述人群检测系统用于对行人聚集行进时进行监控，所述协警应变装置用于协警远程对行人聚集行进进行指挥，所述风险评估模块用于评估行人聚集行进过程的拥挤临界值进而触发提醒。
本发明还提供了一种基于大数据态势分析的优化决策方法，包括以下步骤：
步骤S1：协警将监察无人机控制在人群聚集处的上方盘旋，协警应变装置与当前监察无人机无线连接，实现远程监控，人群开始聚集行进；
步骤S2：行人聚集行进过程中，每个行人监察无人机均有人群检测系统，对行人的聚集行进过程实时监测；
步骤S3：在行人聚集行进期间，协警应变装置对协警工作繁忙状态进行检测，传输检测结果至风险评估模块，并在风险评估模块分析判断达到提醒时机时，开始提醒同时画面展示单元显示行人聚集行进成像画面供协警远程观察；
步骤S4：风险评估模块获取人群检测系统和协警应变装置的监控检测数据，分析计算触发提醒警报，供协警提前疏散行为的准备，避免行人聚集行进过程中引起的踩踏事件事故。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，利用无人机在人群上方盘旋，人群检测系统用于对行人聚集行进时进行监控，监测行人聚集行进区域周围是否存在人群间隙过窄情况，同时监测行人聚集行进过程中的行进速度来判断是否产生骚动，以此进行踩踏事故隐患的判断，进而提高检测人群踩踏风险的实时性，并且能够结合协警当前的工作情况对触发提醒的时机进行判断。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的整体模块结构示意图。
实施方式
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。
实施例
请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于大数据态势分析的优化决策方法及系统，包括人群检测系统、协警应变装置和风险评估模块，其特征在于：人群检测系统与协警应变装置无线连接，协警应变装置与风险评估模块电连接，人群检测系统用于对行人聚集行进时进行监控，协警应变装置用于协警远程对行人聚集行进进行指挥，风险评估模块用于评估行人聚集行进过程的拥挤临界值进而触发提醒；
人群检测系统包括无人机、人群速度检测模块和拥挤程度检测模块，人群速度检测模块用于监测行人聚集行进过程中的行进速度来判断是否产生骚动，拥挤程度检测模块用于监测行人聚集行进区域周围是否存在人群间隙过窄情况，无人机用于盘旋在人群上空对下方人群进行监测；
拥挤程度检测模块包括红外扫描模块和人体距离判定模块，红外扫描模块用于对行人聚集行进区域投射红外线并且进行热成像，人体距离判定模块用于将红外成像转换为电信号并且进行各个成像间的距离判定，人群速度检测模块包括高清摄像单元和人群位置对比模块，高清摄像单元用于对下方人群进行拍摄，人群位置对比模块用于间隔固定时间对人群内所有人的位置进行标记，并且进行前后拍照的对比；
协警应变装置包括工作判断模块、播音告知单元和画面展示单元，工作判断模块用于检测判断协警是否处于指挥工作繁忙状态，播音告知单元用于在行人聚集行进过程中存在踩踏事故隐患时发出提醒，画面展示单元与人群速度检测模块无线连接，画面展示单元用于获取高清摄像单元的画面信息并向协警进行显示；
风险评估模块包括拥挤值判断模块和信号传输模块，风险评估模块与播音告知单元电连接，拥挤值判断模块与人群速度检测模块以及拥挤程度检测模块无线连接，拥挤值判断模块用于分析计算当前行人聚集行进时的踩踏事故可能性，信号传输模块与拥挤值判断模块以及工作判断模块电连接，信号传输模块用于对画面信号报警提醒信号进行传输；
实施例
一种基于大数据态势分析的优化决策方法包括以下步骤：
步骤S1：协警将监察无人机控制在人群聚集处的上方盘旋，协警应变装置与当前监察无人机无线连接，实现远程监控，人群开始聚集行进；
步骤S2：行人聚集行进过程中，每个行人监察无人机均有人群检测系统，对行人的聚集行进过程实时监测；
步骤S3：在行人聚集行进期间，协警应变装置对协警工作繁忙状态进行检测，传输检测结果至风险评估模块，并在风险评估模块分析判断达到提醒时机时，开始提醒同时画面展示单元显示行人聚集行进成像画面供协警远程观察；
步骤S4：风险评估模块获取人群检测系统和协警应变装置的监控检测数据，分析计算触发提醒警报，供协警提前疏散行为的准备，避免行人聚集行进过程中引起的踩踏事件事故；
步骤S2进一步包括：
步骤S21：监察无人机处的人群速度检测模块对行人整体进行热成像拍摄，获取行人热成像画面；
步骤S22：对热成像画面进行分析并且判断各个行人彼此之间的距离，以此计算聚集程度；
步骤S23：利用高清摄像单元对下方人群实时拍摄，对画面中的行人进行标记，间隔一定的时间反复拍摄，对比前后拍摄画面中行人的相对位置，进行人群行进速度的估算；
步骤S24：为保证飞行过程的安全性，各个行人监察无人机之间设有安全距离，避免任意无人机干扰到其他无人机工作发生事故伤害行人；
步骤S3中，协警应变装置还包括智能手环，其中工作判断模块设置于协警智能手环内，当识别到协警手臂发生大幅度摆动时，工作判断模块输出正在指挥结果；当识别到协警正在说话时，工作判断模块输出正在语言沟通结果，当识别到协警手臂不运动时，工作判断模块输出空闲状态结果；
步骤S4进一步包括以下步骤：
步骤S41：拥挤值判断模块获取人群速度检测模块监测数据，并根据拍摄画面得到监测画面中人流走动速度
Figure SMS_1
；
步骤S42：拥挤值判断模块获取拥挤程度检测模块的各个成像轮廓的平均间隔距离
Figure SMS_2
；
步骤S43：对行人行进速度和监测的各个成像轮廓的平均间隔距离开始分析计算，得出当前情况下的人流拥挤度
Figure SMS_3
；
步骤S44：信号传输模块获取人流拥挤度
Figure SMS_4
和工作判断模块的检测结果，开始判断是否需要提醒；
步骤S43中，人流拥挤度
Figure SMS_5
的计算公式为：
Figure SMS_6
其中
Figure SMS_9
为各变化量与人流拥挤度的转换系数，式中，人流走动速度/>
Figure SMS_10
与拥挤临界值
Figure SMS_14
成正比关系，当行人聚集行进过程中的移动速度越快时，人流拥挤度/>
Figure SMS_8
越大，越大可能引发踩踏事件，式中各个成像轮廓的平均间隔距离/>
Figure SMS_11
为若干个人体距离判定模块中接收到人体红外轮廓的平均距离，/>
Figure SMS_12
值越大则越多个人体距离判定模块判定行人未被其他行人临近，因此引发更大踩踏事件可能性越小，人流拥挤度/>
Figure SMS_13
越小，反之说明当前行人的安全距离内紧挨着其他行人，增大踩踏事件的可能性，人流拥挤度/>
Figure SMS_7
越大；
步骤S44进一步包括以下步骤：
步骤S441：当工作判断模块输出空闲状态结果时，信号传输模块将分析计算得出的人流拥挤度
Figure SMS_15
与触发提醒的标准人流拥挤度/>
Figure SMS_16
对比，在/>
Figure SMS_17
时，判断行人聚集行进存在异常可能，风险评估模块控制播音告知单元开始提醒，协警察觉提醒信号后，通过画面展示单元远程观察行人聚集行进成像画面，并疏散特定地点的人群；
步骤S442：当工作判断模块输出正在指挥或者正在沟通结果时，信号传输模块调整判断触发时机，使
Figure SMS_18
时，即输出判断结果并控制播音告知单元开始提醒，进而提前拥挤临界值的触发时间，提前开始提醒，使协警有一定时间从工作中抽离出来后，再进行远程指挥来疏散特定地点的人群。
最后应说明的是：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，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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 (9)

1.一种基于大数据态势分析的优化决策系统，其特征在于：包括人群检测系统、协警应变装置和风险评估模块，其特征在于：所述人群检测系统与协警应变装置无线连接，所述协警应变装置与风险评估模块电连接，所述人群检测系统用于对行人聚集行进时进行监控，所述协警应变装置用于协警远程对行人聚集行进进行指挥，所述风险评估模块用于评估行人聚集行进过程的拥挤临界值进而触发提醒。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据态势分析的优化决策系统，其特征在于：所述人群检测系统包括无人机、人群速度检测模块和拥挤程度检测模块，所述人群速度检测模块用于监测行人聚集行进过程中的行进速度来判断是否产生骚动，所述拥挤程度检测模块用于监测行人聚集行进区域周围是否存在人群间隙过窄情况，所述无人机用于盘旋在人群上空对下方人群进行监测；
所述拥挤程度检测模块包括红外扫描模块和人体距离判定模块，所述红外扫描模块用于对行人聚集行进区域投射红外线并且进行热成像，所述人体距离判定模块用于将红外成像转换为电信号并且进行各个成像间的距离判定，所述人群速度检测模块包括高清摄像单元和人群位置对比模块，所述高清摄像单元用于对下方人群进行拍摄，所述人群位置对比模块用于间隔固定时间对人群内所有人的位置进行标记，并且进行前后拍照的对比；
协警应变装置包括工作判断模块、播音告知单元和画面展示单元，所述工作判断模块用于检测判断协警是否处于指挥工作繁忙状态，所述播音告知单元用于在行人聚集行进过程中存在踩踏事故隐患时发出提醒，所述画面展示单元与人群速度检测模块无线连接，所述画面展示单元用于获取高清摄像单元的画面信息并向协警进行显示；
风险评估模块包括拥挤值判断模块和信号传输模块，所述风险评估模块与播音告知单元电连接，所述拥挤值判断模块与人群速度检测模块以及拥挤程度检测模块无线连接，所述拥挤值判断模块用于分析计算当前行人聚集行进时的踩踏事故可能性，所述信号传输模块与拥挤值判断模块以及工作判断模块电连接，所述信号传输模块用于对画面信号报警提醒信号进行传输。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据态势分析的优化决策系统，其特征在于：该优化决策系统的决策方法包括以下步骤：
步骤S1：协警将监察无人机控制在人群聚集处的上方盘旋，协警应变装置与当前监察无人机无线连接，实现远程监控，人群开始聚集行进；
步骤S2：行人聚集行进过程中，每个行人监察无人机均有人群检测系统，对行人的聚集行进过程实时监测；
步骤S3：在行人聚集行进期间，协警应变装置对协警工作繁忙状态进行检测，传输检测结果至风险评估模块，并在风险评估模块分析判断达到提醒时机时，开始提醒同时画面展示单元显示行人聚集行进成像画面供协警远程观察；
步骤S4：风险评估模块获取人群检测系统和协警应变装置的监控检测数据，分析计算触发提醒警报，供协警提前疏散行为的准备，避免行人聚集行进过程中引起的踩踏事件事故。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据态势分析的优化决策系统，其特征在于：所述步骤S2进一步包括：
步骤S21：监察无人机处的人群速度检测模块对行人整体进行热成像拍摄，获取行人热成像画面；
步骤S22：对热成像画面进行分析并且判断各个行人彼此之间的距离，以此计算聚集程度；
步骤S23：利用高清摄像单元对下方人群实时拍摄，对画面中的行人进行标记，间隔一定的时间反复拍摄，对比前后拍摄画面中行人的相对位置，进行人群行进速度的估算；
步骤S24：为保证飞行过程的安全性，各个行人监察无人机之间设有安全距离，避免任意无人机干扰到其他无人机工作发生事故伤害行人。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据态势分析的优化决策系统，其特征在于：所述步骤S3中，协警应变装置还包括智能手环，其中工作判断模块设置于协警智能手环内，当识别到协警手臂发生大幅度摆动时，工作判断模块输出正在指挥结果；当识别到协警正在说话时，工作判断模块输出正在语言沟通结果，当识别到协警手臂不运动时，工作判断模块输出空闲状态结果。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据态势分析的优化决策系统，其特征在于：所述步骤S4进一步包括以下步骤：
步骤S41：拥挤值判断模块获取人群速度检测模块监测数据，并根据拍摄画面得到监测画面中人流走动速度
Figure QLYQS_1
；
步骤S42：拥挤值判断模块获取拥挤程度检测模块的各个成像轮廓的平均间隔距离
Figure QLYQS_2
；
步骤S43：对行人行进速度和监测的各个成像轮廓的平均间隔距离开始分析计算，得出当前情况下的人流拥挤度
Figure QLYQS_3
；
步骤S44：信号传输模块获取人流拥挤度
Figure QLYQS_4
和工作判断模块的检测结果，开始判断是否需要提醒。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据态势分析的优化决策系统，其特征在于：所述步骤S43中，人流拥挤度
Figure QLYQS_5
的计算公式为：
Figure QLYQS_6
8.其中
Figure QLYQS_8
为各变化量与人流拥挤度的转换系数，式中，人流走动速度/>
Figure QLYQS_10
与拥挤临界值/>
Figure QLYQS_12
成正比关系，当行人聚集行进过程中的移动速度越快时，人流拥挤度/>
Figure QLYQS_9
越大，越大可能引发踩踏事件，式中各个成像轮廓的平均间隔距离/>
Figure QLYQS_11
为若干个人体距离判定模块中接收到人体红外轮廓的平均距离，/>
Figure QLYQS_13
值越大则越多个人体距离判定模块判定行人未被其他行人临近，因此引发更大踩踏事件可能性越小，人流拥挤度/>
Figure QLYQS_14
越小，反之说明当前行人的安全距离内紧挨着其他行人，增大踩踏事件的可能性，人流拥挤度/>
Figure QLYQS_7
越大。
9.根据权利要求7所述的一种基于大数据态势分析的优化决策系统，其特征在于：所述步骤S44进一步包括以下步骤：
步骤S441：当工作判断模块输出空闲状态结果时，信号传输模块将分析计算得出的人流拥挤度
Figure QLYQS_15
与触发提醒的标准人流拥挤度/>
Figure QLYQS_16
对比，在/>
Figure QLYQS_17
时，判断行人聚集行进存在异常可能，风险评估模块控制播音告知单元开始提醒，协警察觉提醒信号后，通过画面展示单元远程观察行人聚集行进成像画面，并疏散特定地点的人群；
步骤S442：当工作判断模块输出正在指挥或者正在沟通结果时，信号传输模块调整判断触发时机，使
Figure QLYQS_18
时，即输出判断结果并控制播音告知单元开始提醒，进而提前拥挤临界值的触发时间，提前开始提醒，使协警有一定时间从工作中抽离出来后，再进行远程指挥来疏散特定地点的人群。
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