CN116403353A - 警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116403353A
CN116403353A CN202310193645.0A CN202310193645A CN116403353A CN 116403353 A CN116403353 A CN 116403353A CN 202310193645 A CN202310193645 A CN 202310193645A CN 116403353 A CN116403353 A CN 116403353A
Authority
CN
China
Prior art keywords
alarm
alert
reminding
information
occurrence position
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.)
Pending
Application number
CN202310193645.0A
Other languages
English (en)
Inventor
李昭然
董雷
董志勇
高璐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Ligong Guangke Co Ltd
Original Assignee
Wuhan Ligong Guangke Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Ligong Guangke Co Ltd filed Critical Wuhan Ligong Guangke Co Ltd
Priority to CN202310193645.0A priority Critical patent/CN116403353A/zh
Publication of CN116403353A publication Critical patent/CN116403353A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
    • G01S19/17—Emergency applications
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/08—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using communication transmission lines
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/90—Services for handling of emergency or hazardous situations, e.g. earthquake and tsunami warning systems [ETWS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本发明提供了一种警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质，其方法包括：获取报警人提供的准确报警信息；基于所述报警信息与预设的定位系统，确定警情发生位置，所述预设的定位系统可计算所述报警信息的可信度概率和可信度权重；基于所述警情发生位置以及预设警情提醒范围，设置警情提醒范围；基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送警情提醒信息。本发明通过所述报警信息和所述预设的定位系统获取警情发生位置，准确获取所述警情发生位置，且过程采用线上自动操作，高效快捷，节省人力物力资源等。

Description

警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及消防安全领域，具体涉及一种警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着城市人口不断增加，城市建设规模不断扩张，城市内部的消防安全隐患也在日渐增多，消防事故发生规模也是不断扩大，保障全社会全行业消防安全显得尤为重要。消防救援队伍作为主要消防力量在事故发生后，减少后续伤亡的方式也是消防队伍关键性的任务。
近年来智能化发展盛行，通信技术、大数据相关技术快速发展，在消安防领域中也得到了广泛应用，但在接警过程中获取事故的发生位置不够准确、及时，对于人群的疏散还主要采取人工方式，不够高效且浪费警力。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以解决现有技术中存在的接警过程中获取事故的发生位置不够准确和及时，对于人群的疏散还主要采取人工方式，不够高效且浪费警力的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种警情提醒的方法，包括：
获取报警人提供的准确报警信息；
基于预设的定位系统，计算所述准确报警信息的可信度概率和可信度权重，得到警情发生位置；
基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围；
向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送警情提醒信息。
进一步地，所述基于报警人提供的报警信息,获取到报警人的电话号码，包括：
获取所述报警人的原始报警信息；
对所述原始报警信息进行预处理以完善所述原始报警数据，得到完善后的报警数据。
进一步地，对所述原始报警信息进行预处理以完善所述原始报警数据，包括：
对所述原始报警信息的缺失值、异常值以及重复值进行清除处理；
对清除处理后的报警信息进行数据增强处理后，得到完善后的报警数据。进一步地，所述得到完善后的报警数据，还包括：
获取所述完善后的报警数据；
比较所述完善后的报警数据与历史报警数据，根据所述完善后的报警数据与历史报警数据的匹配结构，确定所述准确报警信息。
进一步地，基于预设的定位系统，计算所述准确报警信息的可信度概率和可信度权重，包括：
获取所述准确报警信息；
计算所述准确报警信息中所述警情发生位置的可信度概率和可信度权重，当警情发生位置的可信度概率在阈值区间内，确定与准确报警信息对应的位置为警情发生位置。
进一步地，所述区域类型包括学校、医院、居民住宅区、商业综合体、车间、旅游景区以及特定活动场所；基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围，包括：
根据所述学校、医院、居民住宅区、商业综合体、车间、旅游景区以及特定活动场所的区域特点设定提醒范围。
进一步地，所述向处于所述警情提醒范围内的所述特定对象发送警情提醒信息，包括：
获取所述警情提醒范围；
基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，确定处于所述警情提醒范围的所述特定对象；
向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送所述警情提醒信息。
本发明还提供一种警情提醒的装置，包括：
获取模块，用于获取所述报警人的准确报警信息；
确定模块，用于基于预设的定位系统，计算所述报警信息的可信度概率和可信度权重，得到确定警情发生位置，；
设置模块，用于基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围；
发送模块，用于基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，向处于所述警情提醒范围内的所述特定对象发送警情提醒信息。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述任一项所述的一种警情提醒的方法中的步骤。
本发明还提供一种可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一项所述的一种警情提醒的方法中的步骤。
采用上述实现方式的有益效果是：
本发明提供的警情提醒的方法，获取报警人提供的准确报警信息；基于所述报警信息与预设的定位系统，确定警情发生位置，所述预设的定位系统可计算所述报警信息的可信度概率和可信度权重；基于所述警情发生位置以及预设警情提醒范围，设置警情提醒范围；基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送警情提醒信息。通过所述报警信息和所述预设的定位系统获取警情发生位置，准确获取所述警情发生位置，且过程采用线上自动操作，高效快捷，节省人力物力成本等。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的警情提醒的方法的一个实施例流程示意图；
图2为本发明LBS技术获取定位服务的一个实施例示意图；
图3为本发明中所述特定对象的活动轨迹的一个实施例示意图。
具体实施方式
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。
在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
本发明实施例中术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
在本发明实施例中出现的对步骤进行的命名或者编号，并不意味着必须按照命名或者编号所指示的时间/逻辑先后顺序执行方法流程中的步骤，已经命名或者编号的流程步骤可以根据要实现的技术目的变更执行次序，只要能达到相同或者相类似的技术效果即可。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明提供了一种警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以解决现有技术中存在的接警过程中获取事故的发生位置不够准确和及时，对于疏散人群主要采取人工方式，不够高效还浪费警力的技术问题，以下分别进行说明。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种警情提醒的方法，该方法主要是利用定位系统快速定位事故发生位置和查找特定警情提醒对象，该工作主要包括以下三个步骤：(1)获取历史警情数据通过多元回归统计分析数据和置信区间的计算得出事故发生位置；(2)通过分析不同人员密集场所的建筑特点设置不同的警情提醒范围；(3)通过所述定位系统快速定位事故发生位置居民发送警情提醒并使用基于用户的协同过滤算法给可能前往事故发生位置的居民一并发送警情提醒。
具体地，参阅图1，所述警情提醒的方法包括：
S101，获取报警人提供的准确报警信息；
S102，基于所述报警信息与预设的定位系统，计算所述准确报警信息的可信度概率和可信度权重，得到警情发生位置；
S103，基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围；
S104，向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送警情提醒信息。
通过所述报警信息和所述预设的定位系统获取警情发生位置，准确获取所述警情发生位置，且过程采用线上自动操作，高效快捷，节省人力物力资源等。
具体地，所述报警信息包括：警情发生位置、警情发生时间以及警情发生情况等。所述定位系统包括但不限于LBS(LBS--Location Based Service，移动位置基站系统)、GPS(Global Positioning System，全球卫星定位系统)，所述LBS技术是基于位置的服务技术，是一种融合了通信技术、GIS技术(Geographic Information System，地理信息系统)、移动定位技术和数据库技术与空间有关的服务，参阅图2，为LBS技术获取定位服务的一个实施例示意图。本发明主要使用LBS核心组件中的绘制组件(Mapping)，其提供管理和处理大容量地图数据的功能。对数据的管理除了传统的地图数据存储、查询、索引等技术外，还将涉及到移动对象建模技术、主存空间中实时位置信息的管理和移动对象查询和索引等技术；所述特定对象为处于所述警情提醒范围内的居民；所述预设的定位系统对所述特定对象的位置识别包括静态识别和动态识别，即基于所述特定对象过去和当前的活动轨迹，对所述特定对象未来的活动轨迹进行预判，具体地，基于所述特定对象过去和当前的活动轨迹使用ST-DBSCAN聚类算法进行停留点的识别，例如，定义在5分钟内，以100米为半径的区域活动为停留区域，定义在此区域内的轨迹坐标的平均值为停留点。详见图3，为所述特定对象的活动轨迹的一个实施例示意图。
进一步地，所述获取报警人提供的准确报警信息，包括：获取所述报警人的准确报警信息；对所述原始报警信息进行预处理以完善所述原始报警数据，得到完善后的报警数据。
获取所述报警人的准确报警信息之后还需要采集所述报警人的报警信息，即通过无线运营商提供的所述预设的定位系统内的定位数据，动态的集成地理位置从而实时的提供所述警情提醒范围内的居民准确的位置信息。本次实施是由居民在使用各类移动软件时，通过移动互联网定位请求所形成的即时位置信息，存入数据库中获得的。所述数据库中的数据同时记录下了时间信息和空间信息。对于处于所述警情发生范围内的居民的行为轨迹，可用集合D＝{d1,d2,d3,…dn}表示。
所述完善报警数据即获取历史报警数据进行数据分析，具体地，在接警过程中会存在着各种突发情况导致数据的丢失和空缺，进而使一些报警信息并不完善，针对这些主要采取线性回归模型来实现数据清洗，使用SPSS26.0软件进行全样本统计、数据处理和多元回归统计分析预测得出完善的数据，以避免在实际接警过程中，会出现重复报警，报警信息不准，报警定位不准等情况，这些误差情况会严重影响实际接警速率，所以需要对警情发生位置快速和精准定位。
具体地，所述数据清洗为对于不完整，不清晰等存在异常的数据进行补充、修复，对重复的数据进行去重，以构成完整的数据库。
进一步地，对所述原始报警信息进行预处理以完善所述原始报警数据，包括：对所述原始报警信息的缺失值、异常值以及重复值进行清除处理；对清除处理后的报警信息进行数据增强处理后，得到完善后的报警数据。
具体地，所述缺失值的获取直接通过pandas自带的方法获取，当所述缺失值高的时候采用插补法和建模的方法通过线性回归模型实现相关数据的补充；所述异常值也就是数据中的离群点，首先通过线性回归模型判断出相对远离预测值的对象从而找到离群点，对于所述异常值的处理通常是当数据明显异常时直接删除异常数据，而其他数据使用平均值进行代替，此处理方法简单高效且数据损耗小；而对于所述重复值主要采取duplicated方法判断，主要是通过计算相似度来判断是否属于所述重复值，对于被判断为重复值的数据采用直接删除的方法。
进一步地，所述得到完善后的报警数据，还包括：获取所述完善后的报警数据；比较所述完善后的报警数据与历史报警数据，根据所述完善后的报警数据与历史报警数据的匹配结果，确定所述准确报警信息，以便确定所述准确报警信息的准确性和及时性。
进一步地，所述基于预设的定位系统，计算所述准确报警信息的可信度概率和可信度权重，包括：获取所述准确报警信息；计算所述准确报警信息中所述警情发生位置的可信度概率和可信度权重，当警情发生位置的可信度概率在阈值区间内，确定与准确报警信息对应的位置为警情发生位置。具体地，通过所述预设的定位系统实时定位所述特定对象的位置，分组发送告警信息，使得处于所述警情提醒范围内的所述特定对象及时接收到警情提醒，这样有两方面的好处，一是可以减少后续的人员伤亡；二是利于警情发生现场秩序的维护，节约时间、人力、物力成本。
具体地，将历史报警数据中的警情发生位置与警情发生位置进行比较，对所述警情发生位置的信度和效度进行分析：根据获得的警情发生位置的信息，设定实际警情发生坐标为M(x1，y1)，设定警情范围D，通过两点之间经纬度距离公式，计算出在警情范围D内的所有坐标合集：D(x1,y1,x2,y2)＝R*arccos(sin(x1)*sin(x2)+cos(x1)*cos(x2)*(cos(y1-y2)))；由此计算出点集合{N1(x2,y2),N2(x2,y2),N3(x2,y2)…,Ni(x2,y2)}，其中R为地球半径，x1，y1，x2，y2为经纬度坐标；采用K-S分析法分析点集合{N1(x2,y2),N2(x2,y2),N3(x2,y2)…,Ni(x2,y2)}，其显著性大于0.05，证明其呈正态分布。按照正态分布计算获得由LBS技术实时获取移动设备的历史报警数据的可信度概率
Figure SMS_1
其中μ为样本期望，σ为均方差。按照此方式计算出所有样本点的可信度概率p(p1,p2,p3,…,pn)，由于数据进行归一化处理时需要进行加权求和，进而计算权重，利用主成分析法将计算得出的坐标和实际坐标对比分析，越接近实际坐标的权重越大，反之越小，由此获得历史报警信息的可信度权重E＝(e1,e2,e3…,en)；根据第一步中不同来源的报警数据的可信度权重计算加权置信区间，再根据不同报警来源的坐标和加权置信区间获取到当前警情信息的置信区间。在接警过程中根据更多不同来源的报警信息进行纠偏，得到更精准的置信区间，进一步明确所述警情发生位置。
进一步地，所述区域类型包括学校、医院、居民住宅区、商业综合体、车间、旅游景区以及特定活动场所；基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围，包括：根据所述学校、医院、居民住宅区、商业综合体、车间、旅游景区以及特定活动场所的区域特点设定提醒范围。
具体地，在实际警情发生时，各类场所发生警情时的处理方法是不同的，本发明主要就人员密集场所的不同范围进行分析，主要分为以下几种情况范围划分：一、居民住宅区：对于居民住房可以分为老旧小区和新建小区，根据火灾易发程度、火势蔓延速度划分警情提醒范围，老旧小区老化严重，建筑紧密，火势蔓延速度快，易发程度较高，所以范围设定为老旧小区以及其相邻街区；新建小区范围设定为新建小区占地面积。二、学校：根据用地规模确定警情提醒范围设定为学校整体占地面积。三、商业综合体：商业综合体一般为一个独栋建筑，因此警情提醒范围设定为综合体整体建筑占地面积。四、车间：根据未涉及到生产和使用危险品的工厂和车间将警情提醒范围划定为整个园区；对于涉及到生产和使用危险品的工厂和车间将警情提醒范围划定为园区及其相邻街道的城市建设用地范围。五、医院：根据用地规模确定警情提醒范围设定为医院整体占地面积。六、旅游景区：对于自然旅游景区警情提醒设定范围为整个景区；对于人文风光景区，警情提醒设定范围为景区及其相邻街区。七、特定活动场所：在城市内的特定区域，警情提醒范围设定为特定场所建筑本体及其连片建筑组成的地块范围，独立建设于偏远地区的特定场所警情提醒设定范围为场所占地面积。
进一步地，所述向处于所述警情提醒范围内的所述特定对象发送警情提醒信息，包括：获取所述警情提醒范围；基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，确定处于所述警情提醒范围的所述特定对象；向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送所述警情提醒信息。
基于上述方式获取到警情发生位置并确定警情提醒范围后，接下来就根据所述预定的定位系统实时定位获取所述特定对象的实时位置，精准发送所述警情提醒信息，使所述特定对象远离危险区，退避至安全区，可有效降低消防疏散的难度，集中消防力量于灾情控制。
具体地，向通过所述预定的定位系统采集到定位在所述警情提醒范围内的所述特定对象发送的所述警情提醒信息，包括：事故发生时间，事故发生地点以及提示撤离到的安全区域。
而对于不在警情提醒范围内的居民采取选择性发送警情提醒的方法，该方法基于用户的协同过滤算法来找出曾经和所述警情提醒范围内的所述特定对象在同一个地方呆过的人也发送所述警情提醒信息，协同过滤算法的核心就是相似度的计算，使用余弦相似度来衡量差异大小，本发明中居民相似性由居民停留点在相同停留区域内来表示居民有前往事故发生地的可能。即假设A居民和B居民，使用欧几里得点积公式得出：A·B＝|A||B|cosθ，根据点积和向量长度给出余弦相似性θ，
Figure SMS_2
其中，Ai和Bi代表A和B向量的分向量。得出相似性similarity＝cos(θ)，如果余弦越接近1，则表示两个向量越相似。由此思路计算警情范围内所述特定对象停留点在相同停留区域内用户的相似度，得出相似度最高的n个所述特定对象，对这些所述特定对象发送所述警情提醒信息，此时所述警情提醒信息包括：事故发生时间，事故发生地点以及禁止前往危险区域的提示。
本发明还提供一种基于定位系统对特定对象警情提醒的装置，包括：
获取模块，用于获取所述报警人的准确报警信息；
确定模块，用于基于所述报警信息与预设的定位系统，计算所述报警信息的可信度概率和可信度权重，得到警情发生位置；
设置模块，用于基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围；
发送模块，用于基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，向处于所述警情提醒范围内的所述特定对象发送警情提醒信息。对消防警情发生位置进行定位识别、为消防警情周边一定范围内活动的人群提供警情提醒，进而使消防警情发生危险区内人员能快速疏散，以达到高效疏散人群和降低安全管控人力的目的。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器，用于存储程序；所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述任一项所述的一种警情提醒的方法中的步骤。
本发明还提供一种可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一项所述的一种警情提醒的方法中的步骤。
采用上述实现方式的有益效果是：本发明提供的警情提醒的方法，获取所述报警人的准确报警信息；基于所述报警信息与预设的定位系统，确定警情发生位置，所述预设的定位系统可计算所述报警信息的可信度概率和可信度权重；基于所述警情发生位置以及预设警情提醒范围，设置警情提醒范围；基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送警情提醒信息。通过所述报警信息和所述预设的定位系统获取警情发生位置，准确获取所述警情发生位置，且过程采用线上自动操作，高效快捷，节省人力物力资源等。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，程序可存储于可读存储介质中。其中，可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上对本发明所提供的警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种警情提醒的方法，其特征在于，包括：
获取报警人提供的准确报警信息；
基于预设的定位系统，计算所述准确报警信息的可信度概率和可信度权重，得到警情发生位置；
基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围；
向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送警情提醒信息。
2.根据权利要求1所述的一种警情提醒的方法，其特征在于，所述获取报警人提供的准确报警信息，包括：
获取所述报警人的原始报警信息；
对所述原始报警信息进行预处理以完善所述原始报警数据，得到完善后的报警数据。
3.根据权利要求2所述的一种警情提醒的方法，其特征在于，对所述原始报警信息进行预处理以完善所述原始报警数据，包括：
对所述原始报警信息的缺失值、异常值以及重复值进行清除处理；
对清除处理后的报警信息进行数据增强处理后，得到完善后的报警数据。
4.根据权利要求2所述的一种警情提醒的方法，其特征在于，所述得到完善后的报警数据，还包括：
获取所述完善后的报警数据；
比较所述完善后的报警数据与历史报警数据，根据所述完善后的报警数据与历史报警数据的匹配结果，确定所述准确报警信息。
5.根据权利要求4所述的一种警情提醒的方法，其特征在于，基于预设的定位系统，计算所述准确报警信息的可信度概率和可信度权重，包括：
获取所述准确报警信息；
计算所述准确报警信息中所述警情发生位置的可信度概率和可信度权重，当警情发生位置的可信度概率在阈值区间内，确定与准确报警信息对应的位置为警情发生位置。
6.根据权利要求1所述的一种警情提醒的方法，其特征在于，所述区域类型包括学校、医院、居民住宅区、商业综合体、车间、旅游景区以及特定活动场所；基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围，包括：
根据所述学校、医院、居民住宅区、商业综合体、车间、旅游景区以及特定活动场所的区域特点设定提醒范围。
7.根据权利要求1所述的一种警情提醒的方法，其特征在于，所述向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送警情提醒信息，包括：
获取所述警情提醒范围；
基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，确定处于所述警情提醒范围的所述特定对象；
向处于所述警情提醒范围的所述特定对象发送所述警情提醒信息。
8.一种警情提醒的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取所述报警人的准确报警信息；
确定模块，用于基于预设的定位系统，计算所述准确报警信息的可信度概率和可信度权重，得到警情发生位置，；
设置模块，用于基于所述警情发生位置的区域类型和区域特点，设置警情提醒范围；
发送模块，用于基于所述警情提醒范围和所述预设的定位系统，向处于所述警情提醒范围内的所述特定对象发送警情提醒信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述权利要求1至7中任一项所述的一种警情提醒的方法中的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，能够实现上述权利要求1至7中任一项所述的一种警情提醒的方法中的步骤。
CN202310193645.0A 2023-03-02 2023-03-02 警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质 Pending CN116403353A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310193645.0A CN116403353A (zh) 2023-03-02 2023-03-02 警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310193645.0A CN116403353A (zh) 2023-03-02 2023-03-02 警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116403353A true CN116403353A (zh) 2023-07-07

Family

ID=87016837

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310193645.0A Pending CN116403353A (zh) 2023-03-02 2023-03-02 警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116403353A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9792802B2 (en) Comprehensive tsunami alert system via mobile devices
CA2561939C (en) Method and system for forecasting events and results based on geospatial modeling
CN109495856B (zh) 一种基于大数据的手机用户类型标记方法
Xie et al. Transforming smart cities with spatial computing
CN115170980B (zh) 一种基于卫星影像识别的输气管道高后果区智能识别方法
Doherty et al. Georeferencing incidents from locality descriptions and its applications: a case study from Yosemite National Park search and rescue
Zhang et al. GIS-based rapid disaster loss assessment for earthquakes
Li et al. Fine-grained dynamic population mapping method based on large-scale sparse mobile phone data
CN109996178B (zh) 定位方法、装置、设备和介质
CN115204269B (zh) 一种基于时空基准的城市治理数据融合方法及系统
CN116403353A (zh) 警情提醒的方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN114666738A (zh) 基于手机信令的国土空间规划方法和系统
Hong et al. Using 3D WebGIS to support the disaster simulation, management and analysis–examples of tsunami and flood
CN104077724A (zh) 一种面向物联网综合应用的基础空间信息架构方法
Mo et al. Design of Disaster Collection and Analysis System Using Crowd Sensing and Beacon Based on Hadoop Framework
CN110287271B (zh) 一种无线基站与区域型地理地物关联矩阵的建立方法
Asakura et al. A pedestrian-oriented map matching algorithm for map information sharing systems in disaster areas
Assis et al. A geographic approach for on-the-fly prioritization of social-media messages towards improving flood risk management
Kim et al. A Study on Construction of Aids to Navigation Big Data Based on S-201
Kashian et al. Mining the co-existence of POIs in OpenStreetMap for faulty entry detection
Chen et al. Exploring Human Spatio-Temporal Travel Behavior Based on Cellular Network Data: A Case Study of Hangzhou, China.
CN110290536B (zh) 一种无线基站与线段型地理地物关联矩阵的建立方法
CN113408984B (zh) 危化品运输追踪系统及追踪方法
Zhou et al. A spatial awareness case-based reasoning approach for typhoon disaster management
Combs Identifying Functional Urban Regions from Bluetooth Data: A Case Study of Austin, Texas

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