CN117829612B - 一种园区安全预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种园区安全预警方法，属于数据处理技术领域，包括以下步骤：S1、获取园区区域当前时刻的实际人流量，确定边缘区域，将边缘区域从园区区域中剔除，得到标准监测区域；S2、根据标准监测区域当前时刻的实际人流量，确定园区区域下一时刻的预测人流量；S3、在下一时刻的预测人流量大于园区区域的最大承载量时，向运维人员发送提示。本发明根据上一时刻以及初始时刻的人流量分布情况，确定历史人流量活跃度，并对历史人流量活跃度进行适当校正，保证活跃度参数精确，由此预测下一时刻的人流量，及时通知运维人员人流量情况，进行安全预警，保证园区的正常运行。

Description

一种园区安全预警方法

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种园区安全预警方法。

背景技术

对于一些大型的旅游园区，需要对人流量进行及时监测，传统园区通常安排工作人员在入口用闸机或售票系统统计人流量，或采用wifi探针和红外线设备等记录客流总数，由此对园区人流量进行安全预警，但是这种监测方式可能存在不准确的问题，也不能及时预测下一时刻园区的人流量，无法对园区整体情况进行控制。

发明内容

本发明为了解决以上问题，提出了一种园区安全预警方法。

本发明的技术方案是：一种园区安全预警方法包括以下步骤：

S1、获取园区区域当前时刻的实际人流量，确定边缘区域，将边缘区域从园区区域中剔除，得到标准监测区域；

S2、根据标准监测区域当前时刻的实际人流量，确定园区区域下一时刻的预测人流量；

S3、在下一时刻的预测人流量大于园区区域的最大承载量时，向运维人员发送提示。

进一步地，S1包括以下子步骤：

S11、获取园区区域当前时刻的实际人流量，将园区区域均匀拆分为若干个子区域，得到各个子区域当前时刻的实际人流量；

S12、根据各个子区域当前时刻的实际人流量，为各个子区域生成邻接人流量，将各个子区域当前时刻的实际人流量与邻接人流量拼接，得到各个子区域的标准向量；

S13、根据各个子区域的标准向量，确定园区区域的边缘人流量阈值；

S14、将当前时刻的实际人流量小于边缘人流量阈值的所有子区域作为边缘区域；

S15、将边缘区域从园区区域中剔除，得到标准监测区域。

上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，对大面积的园区区域进行小面积划分，为每个小面积的子区域进行向量构建，拼接而成的向量可以反映该子区域以及相邻区域的人流量分布情况，再由所有子区域的标准向量生成边缘人流量阈值，该边缘人流量阈值可以由园区区域的实际人流量分布得到，用于确定边缘区域，由此生成的边缘区域的人流量很少或趋近于无，可以不作为人流量预测的参考对象，从园区区域中剔除，减少不必要参数的影响，提高人流量预测的速度和精度。

进一步地，S12中，第i个子区域的邻接人流量P_i的计算公式为：

；式中，R_{i_m}表示与第i个子区域相邻的第m个子区域当前时刻的实际人流量，M表示与第i个子区域相邻的子区域个数，max(·)表示最大值运算，min(·)表示最小值运算。

进一步地，S14中，园区区域的边缘人流量阈值Y的计算公式为：

；式中，X_i表示第i个子区域的标准向量，X_{i_m}表示与第i个子区域相邻的第m个子区域的标准向量，M表示与第i个子区域相邻的子区域个数，I表示园区区域的子区域个数，exp(·)表示指数运算。

X_i=[R_i,P_i]。R_i表示第i个子区域当前时刻的实际人流量。

进一步地，S2包括以下子步骤：

S21、获取标准监测区域上一时刻的实际人流量以及初始时刻的实际人流量，确定标准监测区域的历史人流量活跃度；

S22、根据历史人流量活跃度，确定标准监测区域当前时刻的精准人流量；

S23、根据标准监测区域当前时刻的精准人流量以及标准监测区域当前时刻的实际人流量，对历史人流量活跃度进行修正，确定修正人流量活跃度；

S24、将修正人流量活跃度与园区区域当前时刻的实际人流量的乘积作为园区区域下一时刻的预测人流量。

上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，标准监测区域的人流量分布对预测下一时刻的人流量具有重要参考意义，因此本发明针对标准监测区域初始时刻与上一时刻的人流量变化情况，确定可以用于估计当前时刻人流量的历史人流量活跃度，根据历史人流量活跃度来预测当前时刻的精准人流量，判断当前时刻的精准人流量是否大于当前时刻的实际人流量的两倍，若是则说明历史人流量活跃度需要修正，否则说明历史人流量活跃度只需微调，便可用于预测下一时刻的人流量。

进一步地，S21中，标准监测区域的历史人流量活跃度A₀的计算公式为：

；式中，r_{u_1}表示标准监测区域中第u条街道上一时刻的实际人流量，r_{u_0}表示标准监测区域中第u条街道初始时刻的实际人流量，U表示标准监测区域的街道个数，c表示常数。

进一步地，S22中，标准监测区域当前时刻的精准人流量的计算公式为：

；式中，r₁表示标准监测区域上一时刻的实际人流量，r₀表示标准监测区域初始时刻的实际人流量，A₀表示标准监测区域的历史人流量活跃度。

进一步地，S23中，修正人流量活跃度A₁的计算公式为：

；式中，ε表示极小值，A₀标准监测区域的历史人流量活跃度，ln(·)表示对数函数，/>表示标准监测区域当前时刻的精准人流量，r₂表示标准监测区域当前时刻的实际人流量。

本发明的有益效果是：本发明公开了一种园区安全预警方法，对整体园区区域进行子区域划分，从若干个子区域中筛选不具备参考价值的边缘区域，并将边缘区域从园区区域中剔除，保证进入人流量预测的区域有效；另外，本发明根据上一时刻以及初始时刻的人流量分布情况，确定历史人流量活跃度，并对历史人流量活跃度进行适当校正，保证活跃度参数精确，由此预测下一时刻的人流量，及时通知运维人员人流量情况，进行安全预警，保证园区的正常运行。

附图说明

图1为园区安全预警方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。

如图1所示，本发明提供了一种园区安全预警方法，包括以下步骤：

S1、获取园区区域当前时刻的实际人流量，确定边缘区域，将边缘区域从园区区域中剔除，得到标准监测区域；

S2、根据标准监测区域当前时刻的实际人流量，确定园区区域下一时刻的预测人流量；

S3、在下一时刻的预测人流量大于园区区域的最大承载量时，向运维人员发送提示。

在本发明实施例中，S1包括以下子步骤：

S11、获取园区区域当前时刻的实际人流量，将园区区域均匀拆分为若干个子区域，得到各个子区域当前时刻的实际人流量；

S12、根据各个子区域当前时刻的实际人流量，为各个子区域生成邻接人流量，将各个子区域当前时刻的实际人流量与邻接人流量拼接，得到各个子区域的标准向量；

S13、根据各个子区域的标准向量，确定园区区域的边缘人流量阈值；

S14、将当前时刻的实际人流量小于边缘人流量阈值的所有子区域作为边缘区域；

S15、将边缘区域从园区区域中剔除，得到标准监测区域。

在本发明中，对大面积的园区区域进行小面积划分，为每个小面积的子区域进行向量构建，拼接而成的向量可以反映该子区域以及相邻区域的人流量分布情况，再由所有子区域的标准向量生成边缘人流量阈值，该边缘人流量阈值与园区区域的实际人流量分布得到，可以用于确定边缘区域，由此生成的边缘区域的人流量很少或趋近于无，可以不作为人流量预测的参考对象，从园区区域中剔除，减少不必要参数的影响，提高人流量预测的速度和精度。

在本发明实施例中，S12中，第i个子区域的邻接人流量P_i的计算公式为：

；式中，R_{i_m}表示与第i个子区域相邻的第m个子区域当前时刻的实际人流量，M表示与第i个子区域相邻的子区域个数，max(·)表示最大值运算，min(·)表示最小值运算。

在本发明实施例中，S14中，园区区域的边缘人流量阈值Y的计算公式为：

；式中，X_i表示第i个子区域的标准向量，X_{i_m}表示与第i个子区域相邻的第m个子区域的标准向量，M表示与第i个子区域相邻的子区域个数，I表示园区区域的子区域个数，exp(·)表示指数运算。

X_i=[R_i,P_i]。R_i表示第i个子区域当前时刻的实际人流量。

在本发明实施例中，S2包括以下子步骤：

S21、获取标准监测区域上一时刻的实际人流量以及初始时刻的实际人流量，确定标准监测区域的历史人流量活跃度；

S22、根据历史人流量活跃度，确定标准监测区域当前时刻的精准人流量；

S23、根据标准监测区域当前时刻的精准人流量以及标准监测区域当前时刻的实际人流量，对历史人流量活跃度进行修正，确定修正人流量活跃度；

S24、将修正人流量活跃度与园区区域当前时刻的实际人流量的乘积作为园区区域下一时刻的预测人流量。

在本发明中，标准监测区域的人流量分布对预测下一时刻的人流量具有重要参考意义，因此本发明针对标准监测区域初始时刻与上一时刻的人流量变化情况，确定可以用于估计当前时刻人流量的历史人流量活跃度，根据历史人流量活跃度来预测当前时刻的精准人流量，判断当前时刻的精准人流量是否大于当前时刻的实际人流量的两倍，若是则说明历史人流量活跃度需要修正，否则说明历史人流量活跃度只需微调，便可用于预测下一时刻的人流量。

在本发明实施例中，S21中，标准监测区域的历史人流量活跃度A₀的计算公式为：

；式中，r_{u_1}表示标准监测区域中第u条街道上一时刻的实际人流量，r_{u_0}表示标准监测区域中第u条街道初始时刻的实际人流量，U表示标准监测区域的街道个数，c表示常数。

在本发明实施例中，S22中，标准监测区域当前时刻的精准人流量的计算公式为：

；式中，r₁表示标准监测区域上一时刻的实际人流量，r₀表示标准监测区域初始时刻的实际人流量，A₀表示标准监测区域的历史人流量活跃度。

在本发明实施例中，S23中，修正人流量活跃度A₁的计算公式为：

；式中，ε表示极小值，A₀标准监测区域的历史人流量活跃度，ln(·)表示对数函数，/>表示标准监测区域当前时刻的精准人流量，r₂表示标准监测区域当前时刻的实际人流量。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种园区安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取园区区域当前时刻的实际人流量，为园区区域的各个子区域构建标准向量，并根据各个子区域的标准向量确定边缘区域，将边缘区域从园区区域中剔除，得到标准监测区域；

S2、根据标准监测区域初始时刻以及上一时刻的实际人流量，确定历史人流量活跃度，并根据标准监测区域当前时刻的实际人流量对历史人流量活跃度进行修正，利用修正后的历史人流量活跃度确定园区区域下一时刻的预测人流量；

S3、在下一时刻的预测人流量大于园区区域的最大承载量时，向运维人员发送提示；

所述S1包括以下子步骤：

S11、获取园区区域当前时刻的实际人流量，将园区区域均匀拆分为若干个子区域，得到各个子区域当前时刻的实际人流量；

S12、根据各个子区域当前时刻的实际人流量，为各个子区域生成邻接人流量，将各个子区域当前时刻的实际人流量与邻接人流量拼接，得到各个子区域的标准向量；

S13、根据各个子区域的标准向量，确定园区区域的边缘人流量阈值；

S14、将当前时刻的实际人流量小于边缘人流量阈值的所有子区域作为边缘区域；

S15、将边缘区域从园区区域中剔除，得到标准监测区域；

所述S12中，第i个子区域的邻接人流量P_i的计算公式为：

；式中，R_{i_m}表示与第i个子区域相邻的第m个子区域当前时刻的实际人流量，M表示与第i个子区域相邻的子区域个数，max(·)表示最大值运算，min(·)表示最小值运算；

所述S14中，园区区域的边缘人流量阈值Y的计算公式为：

；式中，X_i表示第i个子区域的标准向量，X_{i_m}表示与第i个子区域相邻的第m个子区域的标准向量，M表示与第i个子区域相邻的子区域个数，I表示园区区域的子区域个数，exp(·)表示指数运算；X_i=[R_i,P_i]；R_i表示第i个子区域当前时刻的实际人流量；

所述S2包括以下子步骤：

S21、获取标准监测区域上一时刻的实际人流量以及初始时刻的实际人流量，确定标准监测区域的历史人流量活跃度；

S22、根据历史人流量活跃度，确定标准监测区域当前时刻的精准人流量；

S23、根据标准监测区域当前时刻的精准人流量以及标准监测区域当前时刻的实际人流量，对历史人流量活跃度进行修正，确定修正人流量活跃度；

S24、将修正人流量活跃度与园区区域当前时刻的实际人流量的乘积作为园区区域下一时刻的预测人流量；

所述S21中，标准监测区域的历史人流量活跃度A₀的计算公式为：

；式中，r_{u_1}表示标准监测区域中第u条街道上一时刻的实际人流量，r_{u_0}表示标准监测区域中第u条街道初始时刻的实际人流量，U表示标准监测区域的街道个数，c表示常数；

所述S22中，标准监测区域当前时刻的精准人流量的计算公式为：

；式中，r₁表示标准监测区域上一时刻的实际人流量，r₀表示标准监测区域初始时刻的实际人流量，A₀表示标准监测区域的历史人流量活跃度；

所述S23中，修正人流量活跃度A₁的计算公式为：

；式中，ε表示极小值，A₀标准监测区域的历史人流量活跃度，ln(·)表示对数函数，/>表示标准监测区域当前时刻的精准人流量，r₂表示标准监测区域当前时刻的实际人流量。