一种潜在危险区域识别方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种潜在危险区域识别方法、装置、系统及存储介质。识别方法包括：获取待识别区域中的每个信息点的基本信息，并根据基本信息对信息点按种类进行聚合处理；根据基本信息得到待识别区域中的每个种类的信息点的信息点种类比重分布和信息点相对位置分布；根据信息点比重分布和信息点相对位置分布，得到待识别区域和预设参考区域的相似度值；将相似度值大于预设阈值的待识别区域作为潜在危险区域。本方案通过待识别区域的信息点的种类比重分布和相对位置分布来描述待识别区域的特征，并根据该特征来确定待识别区域是否为潜在危险区域，实现了快速、准确的对潜在危险区域的识别。

【技术实现步骤摘要】
一种潜在危险区域识别方法、装置、系统及存储介质
本专利技术涉及大数据分析
，尤其涉及一种潜在危险区域识别方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
群租房是我国城市化进程中的"顽疾"现象，由于群租房是通过改变房屋原始布局结构，将房间分割成多个隔间并按间或床位出租的模式，产生了这种容易引发的公共安全事件、各类纠纷和矛盾的多人聚集在狭小空间内生活的现象。尽管各地纷纷出台措施，北京、上海、杭州等多地多次对群租房现象进行整治行动，但群租房现象依旧大量存在。随着移动设备的普及，产生了越来越多的位置数据，例如：信息点(PointofInterest,POI)、交通指数等。通过这些信息，人们可以了解特定区域的基本情况，例如：是否宜居、是否存在安全隐患、是否适合开店等。然而，随着信息的爆炸以及城市结构越来越复杂，人们通常只熟悉其居住地周围很小部分的区域，难以掌握整个城市每个区域的信息。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的问题，本专利技术的至少一个实施例提供了一种潜在危险区域识别方法、装置、系统及存储介质。r>第一方面，本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种潜在危险区域识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：/n获取待识别区域中的每个信息点的基本信息，并根据基本信息对所述信息点按种类进行聚合处理；/n根据所述基本信息得到待识别区域中的每个种类的信息点的信息点种类比重分布和信息点相对位置分布；/n根据所述信息点比重分布和信息点相对位置分布，得到所述待识别区域和预设参考区域的相似度值；/n将相似度值大于预设阈值的待识别区域作为潜在危险区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种潜在危险区域识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：
获取待识别区域中的每个信息点的基本信息，并根据基本信息对所述信息点按种类进行聚合处理；
根据所述基本信息得到待识别区域中的每个种类的信息点的信息点种类比重分布和信息点相对位置分布；
根据所述信息点比重分布和信息点相对位置分布，得到所述待识别区域和预设参考区域的相似度值；
将相似度值大于预设阈值的待识别区域作为潜在危险区域。


2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述基本信息得到待识别区域中的每个种类的信息点的信息点种类比重分布和信息点相对位置分布，包括：
根据所述基本信息得到所述待识别区域中的每个种类的信息点在所述待识别区域内的重要性评价值；
根据每个种类的所述信息点在所述待识别区域内的重要性评价值得到信息点种类比重向量，作为所述信息点种类比重分布；
根据所述基本信息得到每个所述信息点与待识别区域内的各个预设位置的相对间距；
根据所述相对间距得到每个种类的所述信息点在所述待识别区域内的相对位置分布向量，作为所述信息点相对位置分布。


3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述基本信息得到所述待识别区域中的每个种类的信息点在所述待识别区域内的重要性评价值，包括：
根据所述基本信息得到任一种类的所述信息点的数量在所有所述信息点的数量的占比值；
根据所述基本信息，在预存储的待识别区域候选集中，获取包括所述任一种类的信息点的待识别区域的数量；其中，待识别区域候选集中包括至少两个待识别区域；
根据所述任一种类的所述信息点的数量在所有所述信息点的占比值、待识别区域候选集中包括所述任一种类的信息点的待识别区域的数量和所述待识别区域候选集中的待识别区域的数量，得到所述任一种类的信息点在所述待识别区域内的重要性评价值；
依次得到每个种类的信息点在所述待识别区域内的重要性评价值。


4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述任一种类的所述信息点的数量在所有所述信息点的占比值、包括所述任一种类的信息点的待识别区域的数量和所述待识别区域候选集中的待识别区域的数量，得到所述任一种类的信息点在所述待识别区域内的重要性评价值，包括：
通过如下公式计算得到所述重要性评价值：






CF-IRFij＝CFij×IRFi；
其中，CF-IRFij为任一种类i的信息点在所述待识别区域j内的重要性评价值；nij为所述任一种类i的信息点在待识别区域j中的数量；Mj为待识别区域j中的信息点的种类，nkj为种类k的信息点在待识别区域j中的数量，a为第一预设缩放常数；logx为以大于1的预设常数x为底的对数，Ntotal为所述待识别区域候选集中的待识别区域的数量，Di为待识别区域候选集中包括所述任一种类i的信息点的待识别区域的数量，b为第二预设缩放常数。


5.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述相对间距得到每个种类的所述信息点在所述待识别区域内的相对位置分布向量，包括：
根据每个所述信息点与待识别区域内的各个预设位置的相对间距，得到任一种类的信息点与待识别区域的每个预设位置的相对间距的平均值；
根据所述任一种类的所有信息点与所述待识别区域的每个预设位置的相对间距的平均值，构成相对位置分布向量；
依次得到每个种类的所述信息点在所述待识别区域内的相对位置分布向量。


6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述根据每个所述信息点与待识别区域内的各个预设位置的相对间距，得到任一种类的所有信息点与待识别区域的每个预设位置的相对间距的平均值，包括：
通过如下计算公式计算得到任一种类的所有信息点与待识别区域的每个预设位置的相对间距的平均值：



其中，d为所述任一种类i的信息点与待识别区域j中预设位置h的相对间距的平均值，nij为所述任一种类i的信息点在待识别区域j中的数量，P为待识别区域j中种类为所述任一种类i的所有信息点的集合，p为待识别区域j中种类为所述任一种类i的信息点，dist(p,h)为信息点p与预设位置h的相对间距。


7.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述信息点比重分布和信息点相对位置分布，得到所述待识别区域和预设参考区域的相似度值，包括：
将所述待识别区域的所述信息点种类比重分布与预设参考区域的信息点种类比重分布进行比对，得到第一相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭楚婧，李瑞远，鲍捷，郑宇，
申请(专利权)人：京东城市北京数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11