用于估计人群中的人数的方法和系统技术方案

提出了一种估计为了参加在日期(gn)的时间间隔([Tsn；Ten])期间的公共集会(Sn)而聚集在感兴趣区域(107)处的人数的方法。所述感兴趣区域(107)由感兴趣区域中心(C)和感兴趣区域半径(Ra)来定义，并且由具有多个通信站(105a)的移动电信网络(105)覆盖，每个通信站适于管理在其中细分移动电信网络(105)的一个或多个服务区域(105b)中的用户设备的通信。该方法包括以下步骤：a)定义(504、506、530‑534)感兴趣区域半径(Ra)的多个计算出的半径值(Rk)，以及对于每个计算出的半径值(Rk)：b)识别(510、512)与在感兴趣区域(107)内在日期(gn)的时间间隔([Tsn；Ten])期间在用户设备和移动通信网络(105)之间发生的交互的对应事件(ei)的至少一个事件记录(eri)相关联的用户设备的第一数量(Unk)；c)识别(514、516)在感兴趣区域(107)内在日期(gn)之前预定数量(P)个先前日期(gpn)的每个日期的时间间隔([Tsn；Ten])期间在用户设备和移动通信网络(105)之间发生的交互的对应事件(ei)的至少一个事件记录(eri)相关联的用户设备的第二数量(Upnk)；d)将用户设备的第一数量(Unk)和用户设备的第二数量(Upnk)组合(518、520)以获得统计量(Znk)；e)如果统计量(Znk)达到特定阈值(Zth)，那么检测(522、524)公共集会(Sn)的发生；f)将感兴趣区域半径(Ra)的最佳半径值(Ro)计算(536)为在其内检测到公共集会(Sn)的计算出的半径值(Rk)的平均值；g)计数(538‑578)为了参加在具有等于最佳半径值(Ro)的感兴趣区域半径(Ra)的感兴趣区域内的公共集会(Sn)而聚集的人数。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于估计人群中的人数的方法和系统
本专利技术涉及人群计数，即，涉及用于计数或估计人群中的人数的技术。在本说明书中，为了本专利技术的目的，通过“人群”意指聚集在特定地点(例如，参加具有最不同性质的公共事件或集会)的特定数量的人的聚集，像例如(并且非穷举)直播电视节目、艺术/娱乐表演、文化展览、戏剧演出、体育比赛、音乐会、电影、示威等。特别地，本专利技术涉及利用由无线或移动电信网络提供的信息的人群计数技术。
技术介绍
在城市规划、活动管理(例如，运输系统管理和紧急情况管理)以及旅游和本地营销的任务中，了解在特定地点或感兴趣区域(简称AoI，例如，建筑物，诸如例如体育场或剧院或电影院、其周围环境、城市或城镇或乡村的广场或(一条或多条)街道、辖区等)处聚集的人的数量是有用的，例如，因为他们参加了在感兴趣区域内发生的(例如，与文化、娱乐、政治或体育相关的)比如节目的公共集会。事实上，这种知识允许例如更有效地规划后续的相同类型的公共集会。特别地，这种知识允许更有效地规划和管理与未来可能发生的类似的公共集会(诸如，例如，在体育场定期发生的体育比赛)直接或间接相关的资源和活动(诸如基础设施、运输系统和安全)。此外，从商业角度来看，这种知识允许更好地管理旨在促进未来可能发生的类似事件的营销活动。如今，移动通信装置(以下称为移动电话或UE，包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑等)已经在许多国家的人口中得到彻底的传播，并且移动电话所有者几乎始终携带其移动电话与他们在一起。由于移动电话与移动电话网络的多个基站通信，并且每个基站覆盖(即，服务)移动通信服务提供商(例如移动电话网络所有者或虚拟移动电话服务提供商)已知的一个或多个预定服务区域或小区，因此移动电话结果成为作为跟踪装置的最佳候选者，用于收集对识别参加一个或多个公共集会的人的数量有用的数据。在本领域中，为了收集关于个人的用户设备(UE，例如，移动电话、智能电话、平板电脑等)连接到移动电话网络(例如，用于进行语音呼叫或发送文本消息)的时间和地点的信息，并且使用这种收集到的信息以便得到与特定公共集会具有多少参加者相关的信息，已经提出了许多系统和方法。例如，2006年的FrancescoCalabrese，CarloRatti，“RealTimeRome”，NetworksandCommunicationsStudies20(3-4)，第247-258页公开了在第十届意大利威尼斯国际建筑展(InternationalArchitectureExhibition)上呈现的实时罗马(RealTimeRome)项目。实时罗马项目是收集并处理由电信网络和运输系统提供的数据以便了解罗马日常生活的模式的城市范围实时监视系统的第一个示例。观察城镇中的实时日常生活成为了解现在和预测未来城市环境的手段。从http://mox.polimi.it可获得的F.Manfredini，P.Pucci，P.Secchi，P.Tagliolato，S.Vantini，V.Vitelli，“TreeletdecompositionofmobilephonedataforderivingcityusageandmobilitypatternintheMilanurbanregion”，MOX-ReportNo.25/2012，MOX，DepartmentofMathematics“F.Brioschi”，PolitecnicodiMilano公开了针对识别关于移动电话使用的隐藏模式的有用信息的地理统计学无监督学习技术。这些隐藏的模式涉及城市在时间和空间上与个人移动性相关的不同使用，概述了该技术用于城市规划社区的潜力。该方法允许获得参考基础，该参考基础报告一些活动对所记录的Erlang数据的特定影响以及显示每个活动对本地Erlang信号的贡献的一组映射。已经选择了对于解释特定移动性和城市使用模式(通勤、夜间活动、住宅分布、非系统移动性)有重要意义的结果，并且已在米兰城市地区规模从城市分析和规划视角对其意义及其解释进行了测试。2012年6月的第二届普及城市应用(PervasiveUrbanApplications，PURBA)研讨会，RamonCaceres，JamesRowland，ChristopherSmall和SimonUrbanek，“ExploringtheUseofUrbanGreenspacethroughCellularNetworkActivity”公开了使用蜂窝网络活动的匿名记录来研究城市区域中的人口密度的时空模式。该文章呈现了该努力的愿景和一些早期的结果。首先，描述了纽约大都市地区中的六个月的活动的数据集。第二，呈现了用于估计网络覆盖区域的技术。第三，描述了分析在那些区域内的活动量变化所使用的途径。最后，呈现了关于中央公园周围人口密度变化的初步结果。2009年的F.Girardin，A.Gerber，A.Vaccari，A.Biderman，C.Ratti，“Towardsestimatingthepresenceofvisitorsfromtheaggregatemobilephonenetworkactivitytheygenerate”，InternationalConferenceonComputersinUrbanPlanningandUrbanManagement审查了纽约市在2008年的“Waterfalls”公共展览附近的本地和非本地注册移动电话的使用。研究了与覆盖展览及其邻近地区的网络部分相关的总体统计(即，呼叫的数量)。利用传统调查技术(诸如现场计数)的未来贡献来校准这些移动电话网络测量，其目的是开发技术来估计游客在时间和空间上的总体移动和地点，同时确保其隐私。F.Calabrese，F.C.Pereira，G.DiLorenzo，L.Liu，C.Ratti，“TheGeographyofTaste：AnalyzingCell-PhoneMobilityinSocialEvents”，PervasiveComputing，LNCS6030，Springer，2010，pp.22-37公开了在特殊事件期间对人群移动性的分析。已经分析了近一百万部蜂窝电话的踪迹，并且将其目的地与社会事件相关联。已经观察到，参加事件的人的来源与事件的类型密切相关，这在城市管理方面具有启示，因为附加的流动的知识对于做出关于事件管理和拥塞缓解的决策会是关键的信息。2011年10月9-11日的Traag，V.A.；Browet，A.；Calabrese，F.；Morlot，F.，“SocialEventDetectioninMassiveMobilePhoneDataUsingProbabilisticLocationInference”，2011IEEEThirdInternationalConferenceonPrivacy，Security，RiskandTrust(Passat)和2011IEEEThirdInternationalConferenceonSocialComputing(Socialcom)，pp.625,628，专注于人们的异常大型聚集，即，异常社会事件。基于贝叶斯地点推本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种估计为了参加在一个日期的时间间隔期间的公共集会而聚集在感兴趣区域(107)处的人数的方法，其中所述感兴趣区域(107)由感兴趣区域中心和感兴趣区域半径来定义，并且由具有多个通信站(105a)的移动电信网络(105)覆盖，每个通信站适于管理其中细分移动电信网络(105)的一个或多个服务区域(105b)中的用户设备的通信，所述方法包括以下步骤：a)定义(504、506、530‑534)感兴趣区域半径的多个计算出的半径值，以及对于每个计算出的半径值：b)识别(510、512)与在感兴趣区域(107)内在所述日期的时间间隔期间在用户设备和移动通信网络(105)之间发生的交互的对应事件的至少一个事件记录相关联的用户设备的第一数量；c)识别(514、516)在感兴趣区域(107)内在所述日期之前预定数量的先前日期的每个日期的时间间隔期间在用户设备和移动通信网络(105)之间发生的交互的对应事件的至少一个事件记录相关联的用户设备的第二数量；d)将用户设备的第一数量和用户设备的第二数量组合(518、520)以获得统计量；e)如果统计量达到特定阈值，那么检测(522、524)公共集会的发生；f)将感兴趣区域半径的最佳半径值计算(536)为在其内检测到公共集会的计算出的半径值的平均值；g)计数(538‑578)为了参加在具有等于最佳半径值的感兴趣区域半径的感兴趣区域内的公共集会而聚集的人数。...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种估计为了参加在一个日期的时间间隔期间的公共集会而聚集在感兴趣区域(107)处的人数的方法，其中所述感兴趣区域(107)由感兴趣区域中心和感兴趣区域半径来定义，并且由具有多个通信站(105a)的移动电信网络(105)覆盖，每个通信站适于管理其中细分移动电信网络(105)的一个或多个服务区域(105b)中的用户设备的通信，所述方法包括以下步骤：a)定义(504、506、530-534)感兴趣区域半径的多个计算出的半径值，以及对于每个计算出的半径值：b)识别(510、512)与在感兴趣区域(107)内在所述日期的时间间隔期间在用户设备和移动通信网络(105)之间发生的交互的对应事件的至少一个事件记录相关联的用户设备的第一数量；c)识别(514、516)在感兴趣区域(107)内在所述日期之前预定数量的先前日期的每个日期的时间间隔期间在用户设备和移动通信网络(105)之间发生的交互的对应事件的至少一个事件记录相关联的用户设备的第二数量；d)将用户设备的第一数量和用户设备的第二数量组合(518、520)以获得统计量；e)如果统计量达到特定阈值，那么检测(522、524)公共集会的发生；f)将感兴趣区域半径的最佳半径值计算(536)为在其内检测到公共集会的计算出的半径值的平均值；g)计数(538-578)为了参加在具有等于最佳半径值的感兴趣区域半径的感兴趣区域内的公共集会而聚集的人数。2.如权利要求1所述的方法，其中所述公共集会包括多个公共集会，所述方法还包括以下步骤：h)对于所述多个公共集会中的每一个公共集会迭代步骤b)至e)，以及其中将感兴趣区域的最佳半径值计算(536)为在其内检测到公共集会的计算出的半径值的平均值的步骤f)包括：-将感兴趣区域半径的最佳半径值计算(536)为由具有等于相同计算出的半径值的感兴趣区域半径的感兴趣区域(107)内检测到的公共集会的数量加权的计算出的半径值的平均值，所述检测到的公共集会的数量是由迭代步骤e)确定的公共集会的总和。3.如权利要求1或2所述的方法，还包括对于每个计算出的半径值：i)识别(506)移动通信网络(105)的服务区域(105b)中的相关服务区域(405a-d)的数量，其中所述相关服务区域是至少部分地叠加在感兴趣区域(107)上的服务区域。4.如权利要求3所述的方法，其中如果服务区域(105b)验证了以下条件，那么所述服务区域(105b)被识别为相关服务区域(405a-d)：Dist(C,B)≤|Rc+Rk|，其中C是感兴趣区域(107)的中心，B是服务区域(105b)的中心，Dist(C,B)是感兴趣区域的中心C与服务区域的中心B之间的地理距离，Rc是服务区域的半径，并且Rk是计算出的半径值。5.如权利要求3或4所述的方法，其中识别(510、512)用户设备的第一数量的步骤b)包括：-在相关服务区域(405a-d)中的至少一个相关服务区域内识别用户设备的第一数量中的用户设备，以及其中识别(514、516)用户设备的第二数量的步骤c)包括：-在相关服务区域(405a-d)中的至少一个相关服务区域内识别第二数量的用户设备。6.如前述权利要求1至5中任何一项所述的方法，其中组合(518、520)用户设备的第一数量和用户设备的第二数量以便获得统计量的步骤d)包括：-组合(518)先前日期中的每一个日期的第二UE数量，以便确定平均UE数量和UE数量标准偏差。7.如权利要求6所述的方法，其中组合(518、520)用户设备的第一数量和用户设备的第二数量以便获得统计量的步骤d)还包括：-将统计量计算为：Znk＝(Unk–μnk)/σnk，其中Unk是第一数量，μnk是平均UE数量并且σnk是UE数量标准偏差。8.如前述权利要求中任何一项所述的方法，其中所述多个计算出的半径值的范围从最小半径值到最大半径值，每个计算出的半径值与下一个计算出的半径值分开迭代宽度。9.如前述权利要求中任何一项所述的方法，其中，计数(538-578)为了参加在具有等于最佳半径值的感兴趣区域半径的感兴趣区域内的公共集会而聚集的人数的步骤g)包括：j)识别(538)包含在移动通信网络(105)中的服务区域(105b)中的相关服务区域(405a-d)的数量，其中所述相关服务区域是至少部分地叠加在具有等于最佳半径值的感兴趣区域半径的感兴趣区域(107)上的服务区域。10.如权利要求9所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·科洛纳，M·麻美，
申请(专利权)人：意大利电信股份公司，
类型：发明
国别省市：意大利,IT