CN116664369A - 基于物联iot大数据的城市管理处理方法和服务系统 - Google Patents

基于物联iot大数据的城市管理处理方法和服务系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统，基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统，包括如下步骤：S1.设定管理区域：获取当前管理区域内道路建设信息，根据道路建设信息绘制二维地貌地图；S2.确定管理区域内总人数：利用管理区域内预设的基站，将基站辐射范围内接通信号的手机数量进行计数，并将手机数量计数存入指定存储器内。该基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统，利用管理区域内设置的若干个基站，通过对每个基站人数进行计数和叠加，并最终获取管理区域内总人数，通过管理区域内总人数，来对管理区域内垃圾清理间隔进行调控，让管理区域内垃圾清理更为的及时。

Description

基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统
技术领域
本发明涉及城市管理技术领域，具体为基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统。
背景技术
物联网（iot）是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种各样信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个极大网络，达到在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通，物联网可与大数据、云计算、人工智能结合，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化；
城市管理是指以城市这个开放的复杂巨系统为对象，以城市基本信息流为基础，运用决策、计划、组织、指挥等一系列机制，采用法律、经济、行政、技术等手段，通过市场与社会的互动，围绕城市运行和发展进行的决策引导、规范协调、服务和经营行为。
在城市管理过程中，需要对城市管理区域中垃圾进行清理，管理区域内的垃圾量会随着人员总量的增长而增长，若是不能及时对垃圾进行及时处理，会对管理区域内环境产生影响，且当垃圾量较多时，会让进入管理区域内人员流量锐减，进而影响后续管理区域内口碑。
针对现有问题，急需在原有的基础上进行创新。
发明内容
本发明的目的在于提供基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统，以解决上述背景技术中提出的在城市管理过程中，需要对城市管理区域中垃圾进行清理，管理区域内的垃圾量会随着人员总量的增长而增长，若是不能及时对垃圾进行及时处理，会对管理区域内环境产生影响，且当垃圾量较多时，会让进入管理区域内人员流量锐减，进而影响后续管理区域内口碑。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统，包括如下步骤：
S1.设定管理区域：获取当前管理区域内道路建设信息，根据道路建设信息绘制二维地貌地图；
S2.确定管理区域内总人数：利用管理区域内预设的基站，将基站辐射范围内接通信号的手机数量进行计数，并将手机数量计数存入指定存储器内，将众多基站上传的手机数量计数叠加；
S3.调配清洁人员：管理区域内预设垃圾区，根据不同基站辐射范围内具体人数调控清洁人员，对垃圾区内垃圾进行清运处理；
S4.规划最优路线：根据绘制的二维地貌地图，确定清洁人员到垃圾区最优路线规划。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：获取当前区域内道路建设信息，包括：
在管理区域内上空布控航拍无人机，收集管理区域内完整建筑信息；
将区域内现有道路路线设定为航拍无人机二次飞行轨迹，收集道路信息；
通过整合航拍无人机收集的完整建筑信息和道路信息，绘制二维地貌地图。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：管理区域内预设的基站，包括：
将所述管理区域内预设的基站分别命名为第一基站、第二基站、第三基站…第i基站；
第一基站、第二基站、第三基站…第i基站分别设定为X1、X2、X3…Xi，X1=1、X2=1、X3=1…Xi=1；
将所述管理区域内预设的基站总数设定为A；
即A=X1+X2+X3+…+Xi，且A>3。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：将所述管理区域内总人数设定为P；
X1辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y1、X2辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y2、X3辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y3…Xi辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Yi，并每隔5min将Y1、Y2、Y3…Yi数据上传到存储器内。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：每5min上传所述管理区域内总人数时，同时上传接通信号的手机指定ID信息，并将每个手机指定ID信息设定为Z1、Z2、Z3…Zi；
将Z1出现次数记为N1、Z2出现次数记为N2、Z3出现次数记为N3…Zi出现次数记为Ni；
即P=Y1+Y2+Y3+…+Yi-{（N1-1）+（N2-1）+（N2-1）+…+（N1-1）}；
若P>10000时，限制人员进入到管理区域，并对未进入人员进行劝返，每隔40min调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若9000<P≤10000时，控制人员进入到管理区域，每隔1h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若5000<P≤9000时，每隔3h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若2000<P≤5000时，每隔6h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若P≤2000时，每隔8h调遣清洁人员对垃圾进行清理。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：采集所述管理区域每小时内温度状况，并将温度数据上传至存储器内；
若上传的温度小于20℃，且P<10000时，不执行操作；
若上传的温度处于20℃-30℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少5min；
若上传的温度处于30℃-35℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少10min；
若上传的温度大于35℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少15min；
若上传的温度或P至少一项不符合上述步骤时，不执行操作。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：通过信息采集设备对进入管理区域内人员年龄进行统计建模，每5min将信息上传到存储器内；
将每周中的每一天划分为第一时间段、第二时间段、第三时间段和第四时间段；
第一时间段：每天中的6：00-10：00；
第二时间段：每天中的10：01-14：00；
第二时间段：每天中的14：01-18：00；
第二时间段：每天中的18：01-22：00；
将管理区域内人员按照年龄划分为儿童、中年和老年三个阶层；
儿童：人员年龄为小于16岁；
中年：人员年龄为16-55岁；
老年：人员年龄为大于55岁；
通过对每一天的第一时间段、第二时间段、第三时间段和第四时间段中的儿童、中年和老年三个阶层分别进行统计，预测不同时间段内儿童、中年和老年移动趋势，制作人员预测流动图。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：根据X1、X2、X3…Xi每5min上传的接通信号的手机信息，按照每个手机指定ID信息设定的Z1、Z2、Z3…Zi，记录接通信号的手机所处位置，在二维地貌地图中绘制人员流动路线图，并根据人员流动趋势，绘制后续人员流动趋势路线图；
通过整合二维地貌地图中人员流动路线图、后续人员流动趋势路线图和人员预测流动图，自动预测清洁人员从出发点到垃圾区所有路线所需时间；
采集管理区域内红绿灯调控信息，并将红绿灯调控信息记录入存储器内；
将每条路线所需时间分别记录为Q1、Q2、Q3…Qi；
即Q1=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Q2=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Q3=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Qi=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：通过将每条路线所需时间Q1、Q2、Q3…Qi分别比对；
按顺序在Q1、Q2、Q3…Qi中预先选取两个数据，即Q1和Q2；
并将两个数据进行数值比对，保留较小数值的数据；
将保留较小数值的数据，对下一个数据进行比对，继续保留较小数值的数据；
按照上述步骤比对到Qi，最终输出最小数值的数据；
该最小数值的数据对应的路线，即为清洁人员从出发点到垃圾区的最优路线。
作为本发明所述基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统的一种可选方案，其中：包括：
存储器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令实现所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、该基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统，利用管理区域内设置的若干个基站，通过对每个基站人数进行计数和叠加，并最终获取管理区域内总人数，通过管理区域内总人数，来对管理区域内垃圾清理间隔进行调控，让管理区域内垃圾清理更为的及时，同时通过对当天温度进行监控，利用温度参数，进一步对垃圾清理间隔进行优化，且在对垃圾清理过程中，根据人员分布和流动趋势，来确定垃圾清理人员达到垃圾清理处的距离，根据绘制的二维地貌图，选取若干个垃圾清理人员达到垃圾清理处的轨迹路线，并选取最优的垃圾清理人员达到垃圾清理处的轨迹路线，进而提高垃圾清理效率。
附图说明
图1为本发明的城市管理流程示意图；
图2为本发明的基站重合区域示意图；
图3为本发明的人员流动趋势示意图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
实施例1
本发明提供一种技术方案，根据图1至图3：基于物联IOT大数据的城市管理处理方法和服务系统，包括如下步骤：
S1.设定管理区域：获取当前管理区域内道路建设信息，根据道路建设信息绘制二维地貌地图；
S2.确定管理区域内总人数：利用管理区域内预设的基站，将基站辐射范围内接通信号的手机数量进行计数，并将手机数量计数存入指定存储器内，将众多基站上传的手机数量计数叠加；
S3.调配清洁人员：管理区域内预设垃圾区，根据不同基站辐射范围内具体人数调控清洁人员，对垃圾区内垃圾进行清运处理；
S4.规划最优路线：根据绘制的二维地貌地图，确定清洁人员到垃圾区最优路线规划；
获取当前区域内道路建设信息，包括：
在管理区域内上空布控航拍无人机，收集管理区域内完整建筑信息；
将区域内现有道路路线设定为航拍无人机二次飞行轨迹，收集道路信息；
通过整合航拍无人机收集的完整建筑信息和道路信息，绘制二维地貌地图；
在管理区域上空布控航拍无人机时，利用无人机对地面上的建筑、道路和绿植信息进行收集，航拍无人机可以设置若干个，并呈平行排列，当第一次对管理区域上空，让其整齐匀速平行飞行，实现对管理区域内建筑、绿植信息、垃圾清理点和清洁人员聚集点进行收集；
并对管理区域内建筑所具有功能进行划分，例如儿童建筑设施、中年活动建设设施和老年休闲建筑设施，并记录航拍无人机飞行所需时间，根据飞行时间和飞行速度，来对管理区域面积进行测算，按照一定比例绘制成简易二维建筑图；
当航拍无人机第二次进行匀速飞行时，让航拍无人机沿着现有道路轨迹进行飞行，利用若干个无人机同时对不同轨迹的道路进行飞行测算，并利用飞行速度和飞行时间，来对道路长度进行测算，并将测算后的道路和绘制成简易二维建筑图进行叠加，绘制成二维地貌地图。
管理区域内预设的基站，包括：
将所述管理区域内预设的基站分别命名为第一基站、第二基站、第三基站…第i基站；
第一基站、第二基站、第三基站…第i基站分别设定为X1、X2、X3…Xi，X1=1、X2=1、X3=1…Xi=1；
将所述管理区域内预设的基站总数设定为A；
即A=X1+X2+X3+…+Xi，且A>3；
通过在管理区域内设置若干个信号基站，基站可以为电信基站、联通基站或移动基站，并利用若干个信号基站对管理区域进行覆盖，当若干个基站对管理区域内进行覆盖时，就会在基站覆盖边缘产生重合区域（即两个基站重合的范围）和叠加区域（叠加区域为三个基站共同重合的范围）。
将所述管理区域内总人数设定为P；
X1辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y1、X2辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y2、X3辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y3…Xi辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Yi，并每隔5min将Y1、Y2、Y3…Yi数据上传到存储器内；
每5min上传所述管理区域内总人数时，同时上传接通信号的手机指定ID信息，并将每个手机指定ID信息设定为Z1、Z2、Z3…Zi；
将Z1出现次数记为N1、Z2出现次数记为N2、Z3出现次数记为N3…Zi出现次数记为Ni；
即P=Y1+Y2+Y3+…+Yi-{（N1-1）+（N2-1）+（N2-1）+…+（N1-1）}；
若P>10000时，限制人员进入到管理区域，并对未进入人员进行劝返，每隔40min调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若9000<P≤10000时，控制人员进入到管理区域，每隔1h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若5000<P≤9000时，每隔3h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若2000<P≤5000时，每隔6h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若P≤2000时，每隔8h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
当管理区域内人员身上携带有手机，并进入到信号基站辐射范围内时，此时人员身上携带的手机会与信号基站发射的信号对接，每部手机的SIM卡会有专门的ID信息，每5min上传所述管理区域内总人数时，同时上传接通信号的手机指定ID信息，通过对每个基站内辐射区域人员进行统计，并将每个基站辐射范围内人员手机数进行叠加，就可得到一个管理区域内模糊总人数，利用每5min上传一次，降低处理器实时信息处理量，进而提高其反应速度；
此时管理区域内模糊总人数，会受到重合区域和叠加区域的影响，管理区域人员运动到若干个基站之间的重合区域和叠加区域时，手机会连通信号更好的基站，进而出现在5min内上传信息时，同一手机指定ID信息会出现多次上传，让计算处的数值相对真实数值偏大的情况，进而需要在计算过程中，将重复计算的数值取消，进而获得管理区域内较为精准的真实数值；
管理区域内随着人员数量的增加，产生的垃圾量也随之增加，进而需要调控人员根据实际人数，对管理区域内垃圾进行清洁，实现对管理区域内垃圾进行清理；
移动通信是基站来支撑的，使用的手机只不过是基站的终端设备。基站定位查询是利用基站来判断手机所处的位置，这是通过手机和基站之间的信号强度和信号延迟来计算得出，当手机离开一座基站的信号覆盖范围时，就会连接到距离自己更近的其他基站，通过多个基站之间的信号强度和延迟差异，进而可以计算出手机大致的位置。
实施例2
本实施例是在实施例1的基础上做出的改进，具体的，请参阅图1至图3，采集所述管理区域每小时内温度状况，并将温度数据上传至存储器内；
若上传的温度小于20℃，且P<10000时，不执行操作；
若上传的温度处于20℃-30℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少5min；
若上传的温度处于30℃-35℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少10min；
若上传的温度大于35℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少15min；
若上传的温度或P至少一项不符合上述步骤时，不执行操作；
管理区域内垃圾不但受到当天管理区域内人员数量的增加，同时会受到当时温度影响，当天气较为炎热时，管理区域内垃圾量会随之增加，进而需要在根据管理区域内人数总量控制垃圾清理间隔时，同时叠加当天温度参数，通过不同参数下，来对当时垃圾清理间隔时间进一步进行调控，即当管理区域内人员数量为9500时，且当天的温度处于25℃摄氏度时，此时垃圾清理间隔为每隔55min（该数值为1h减去5min得到）调遣清洁人员对垃圾进行清理，让垃圾清理间隔更为的合理；
通过信息采集设备对进入管理区域内人员年龄进行统计建模，每5min将信息上传到存储器内；
将每周中的每一天划分为第一时间段、第二时间段、第三时间段和第四时间段；
第一时间段：每天中的6：00-10：00；
第二时间段：每天中的10：01-14：00；
第二时间段：每天中的14：01-18：00；
第二时间段：每天中的18：01-22：00；
将管理区域内人员按照年龄划分为儿童、中年和老年三个阶层；
儿童：人员年龄为小于16岁；
中年：人员年龄为16-55岁；
老年：人员年龄为大于55岁；
通过对每一天的第一时间段、第二时间段、第三时间段和第四时间段中的儿童、中年和老年三个阶层分别进行统计，预测不同时间段内儿童、中年和老年移动趋势，制作人员预测流动图；
管理区域内建筑设施根据人员年龄分为小于16岁、人员年龄分为处于16-55岁之间和人员年龄分为处于55岁分别为儿童建筑设施、中年活动建设设施和老年休闲建筑设施；
根据统计不同年龄段人数，和若干个基站范围内不同场馆内人数，并根据后续每5min上传的信息，在二维地貌图上绘制人员趋势图，当第一基站内人数减少，第二基站内人数增加时，此时人员有从第一基站向第二基站内流动的趋势，并调取第二基站处于辐射范围内儿童建筑设施、中年活动建设设施和老年休闲建筑设施三者信息，将儿童建筑设施、中年活动建设设施和老年休闲建筑设施三者总数进行对比，选取最高数值；
若目标基站儿童建筑设施最多，即基站范围内人员年龄小于16岁人数最多，该基站内人员下一时间段有向下一个儿童建筑设施内移动趋势，避免清洁人员经过儿童建筑设施区域道路；
若目标基站中年活动建设设施最多，即基站范围内人员年龄16-55岁之间最多，该基站内人员下一时间段有向下一个中年活动建设设施内移动趋势，避免清洁人员经过中年活动建设设施道路；
若目标基站老年休闲建筑设施最多，即人员年龄大于55岁最多，该基站内人员下一时间段有向下一个老年休闲建筑设施内移动趋势，避免清洁人员经过老年休闲建筑设施道路；
上述目标基站，即为垃圾清理区所处的基站；
按照每天中第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段中不同年龄的儿童、中年和老年进行分别统计，确定不同时间段内数量最高的人群；
若每天中的第一阶段时，目标基站内老年人最高，且持续一周均没有变化，在后续预测时，即可确定目标基站在每天中的第一阶段内老年人最高，进而提高预测速度。
实施例3
本实施例是在实施例2的基础上做出的改进，具体的，请参阅图1至图3，根据X1、X2、X3…Xi每5min上传的接通信号的手机信息，按照每个手机指定ID信息设定的Z1、Z2、Z3…Zi，记录接通信号的手机所处位置，在二维地貌地图中绘制人员流动路线图，并根据人员流动趋势，绘制后续人员流动趋势路线图；
通过整合二维地貌地图中人员流动路线图、后续人员流动趋势路线图和人员预测流动图，自动预测清洁人员从出发点到垃圾区所有路线所需时间；
采集管理区域内红绿灯调控信息，并将红绿灯调控信息记录入存储器内；
将每条路线所需时间分别记录为Q1、Q2、Q3…Qi；
即Q1=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Q2=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Q3=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Qi=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
当需要调派清洁人员对指定位置垃圾进行清理时，根据上述绘制的二维地貌图，二维地貌图中分布有若干个垃圾清理点和清理人员聚集点，在派遣清洁人员对垃圾清理点进行清理时，需要预先规划出清理人员到垃圾清理点的若干个路线，将清理人员运动速度设定为一个定值，可以为15千米每小时，并将路线中红绿灯跳转信息上传到存储器，进而计算出每条路线所需时间；
在计算每条路线所需时间时，同时叠加实施例3中不同年龄人员流动趋势，并根据当时人数，执行下列条件；
若人员年龄小于16岁最多，避免清洁人员经过儿童建筑设施区域道路；
若人员年龄16-55岁之间最多，避免清洁人员经过中年活动建设设施道路；
若人员年龄大于55岁最多，避免清洁人员经过老年休闲建筑设施道路；
通过确定该基站范围内某一个年龄段最高时，若人员年龄16-55岁最多，当需要对该基站范围内垃圾清理点进行清理时，调派垃圾清理人员到达垃圾清理点时，在选取规划路线时，不选取经过中年活动建设设施道路，优化路线的选取，进而降低不必要路线的选取；
通过计算不同路线所需时间，进而确定垃圾清理人员到达垃圾清理点的最快路线，进而确定最优路线，提高管理区域内垃圾清理速度，让垃圾清理人员的调动更为的合理。
实施例4
本实施例意在促进解决如何根据需求调节合适下料角度的问题，本实施例是在实施例3的基础上做出的改进，具体的，请参阅图1至图3，包括：
存储器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令实现基于物联IOT大数据的城市管理处理方法。
本发明的各单元或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.设定管理区域：获取当前管理区域内道路建设信息，根据道路建设信息绘制二维地貌地图；
S2.确定管理区域内总人数：利用管理区域内预设的基站，将基站辐射范围内接通信号的手机数量进行计数，并将手机数量计数存入指定存储器内，将众多基站上传的手机数量计数叠加；
S3.调配清洁人员：管理区域内预设垃圾区，根据不同基站辐射范围内具体人数调控清洁人员，对垃圾区内垃圾进行清运处理；
S4.规划最优路线：根据绘制的二维地貌地图，确定清洁人员到垃圾区最优路线规划。
2.根据权利要求1所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于，获取当前区域内道路建设信息，包括：
在管理区域内上空布控航拍无人机，收集管理区域内完整建筑信息；
将区域内现有道路路线设定为航拍无人机二次飞行轨迹，收集道路信息；
通过整合航拍无人机收集的完整建筑信息和道路信息，绘制二维地貌地图。
3.根据权利要求2所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于，管理区域内预设的基站，包括：
将所述管理区域内预设的基站分别命名为第一基站、第二基站、第三基站…第i基站；
第一基站、第二基站、第三基站…第i基站分别设定为X1、X2、X3…Xi，X1=1、X2=1、X3=1…Xi=1；
将所述管理区域内预设的基站总数设定为A；
即A=X1+X2+X3+…+Xi，且A>3。
4.根据权利要求3所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于：将所述管理区域内总人数设定为P；
X1辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y1、X2辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y2、X3辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Y3…Xi辐射范围内接通信号的手机数量总数命名为Yi，并每隔5min将Y1、Y2、Y3…Yi数据上传到存储器内。
5.根据权利要求4所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于：每5min上传所述管理区域内总人数时，同时上传接通信号的手机指定ID信息，并将每个手机指定ID信息设定为Z1、Z2、Z3…Zi；
将Z1出现次数记为N1、Z2出现次数记为N2、Z3出现次数记为N3…Zi出现次数记为Ni；
即P=Y1+Y2+Y3+…+Yi-{（N1-1）+（N2-1）+（N2-1）+…+（N1-1）}；
若P>10000时，限制人员进入到管理区域，并对未进入人员进行劝返，每隔40min调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若9000<P≤10000时，控制人员进入到管理区域，每隔1h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若5000<P≤9000时，每隔3h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若2000<P≤5000时，每隔6h调遣清洁人员对垃圾进行清理；
若P≤2000时，每隔8h调遣清洁人员对垃圾进行清理。
6.根据权利要求5所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于：采集所述管理区域每小时内温度状况，并将温度数据上传至存储器内；
若上传的温度小于20℃，且P<10000时，不执行操作；
若上传的温度处于20℃-30℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少5min；
若上传的温度处于30℃-35℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少10min；
若上传的温度大于35℃，且P<10000时，调遣清洁人员对垃圾进行清理间隔时间减少15min；
若上传的温度或P至少一项不符合上述步骤时，不执行操作。
7.根据权利要求6所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于：通过信息采集设备对进入管理区域内人员年龄进行统计建模，每5min将信息上传到存储器内；
将每周中的每一天划分为第一时间段、第二时间段、第三时间段和第四时间段；
第一时间段：每天中的6：00-10：00；
第二时间段：每天中的10：01-14：00；
第二时间段：每天中的14：01-18：00；
第二时间段：每天中的18：01-22：00；
将管理区域内人员按照年龄划分为儿童、中年和老年三个阶层；
儿童：人员年龄为小于16岁；
中年：人员年龄为16-55岁；
老年：人员年龄为大于55岁；
通过对每一天的第一时间段、第二时间段、第三时间段和第四时间段中的儿童、中年和老年三个阶层分别进行统计，预测不同时间段内儿童、中年和老年移动趋势，制作人员预测流动图。
8.根据权利要求7所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于：根据X1、X2、X3…Xi每5min上传的接通信号的手机信息，按照每个手机指定ID信息设定的Z1、Z2、Z3…Zi，记录接通信号的手机所处位置，在二维地貌地图中绘制人员流动路线图，并根据人员流动趋势，绘制后续人员流动趋势路线图；
通过整合二维地貌地图中人员流动路线图、人员预测流动图和后续人员流动趋势路线图，自动预测清洁人员从出发点到垃圾区所有路线所需时间；
采集管理区域内红绿灯调控信息，并将红绿灯调控信息记录入存储器内；
将每条路线所需时间分别记录为Q1、Q2、Q3…Qi；
即Q1=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Q2=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Q3=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间；
Qi=清洁人员从出发点到垃圾区时间+通过路口红绿灯时间。
9.根据权利要求8所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法，其特征在于：通过将每条路线所需时间Q1、Q2、Q3…Qi分别比对；
按顺序在Q1、Q2、Q3…Qi中预先选取两个数据，即Q1和Q2；
并将两个数据进行数值比对，保留较小数值的数据；
将保留较小数值的数据，对下一个数据进行比对，继续保留较小数值的数据；
按照上述步骤比对到Qi，最终输出最小数值的数据；
该最小数值的数据对应的路线，即为清洁人员从出发点到垃圾区的最优路线。
10.基于物联IOT大数据的城市管理的服务系统，其特征在于，包括：
存储器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令实现权利要求1-9中任一项所述的基于物联IOT大数据的城市管理处理方法。
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