【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，特别涉及一种适用于多方联控的大数据处理方法及系统。
技术介绍
1、随着近年人工智能和大数据的发展，计算机技术被广泛地应用在各个领域，机器学习是涉及数学统计理论、计算机建模等多学科、多领域的交叉学科，机器学习的主要作用为研究如何利用计算机模拟人类的学习过程。计算机通过学习现有的知识，进行分类统计、数据挖掘；并从现有的信息当中获取所需的目标或数据，随着人工智能、大数据、云计算以及并行处理的快速发展，人类处理信息的能力得到了极大提高，计算机能够处理和分析海量的数据信息，完成人类大脑所不能完成的功能但是由于现有的联控平台的信息采集不全面和信息处理速度滞后，导致物资调配不及时，从而经常会引起居民矛盾、物资哄抢、封控区需要帮助人群生活困难、物资分配不均和物资储存不够的各种问题，本专利技术是为了解决这一问题，提出一种适用于多方联控的大数据处理方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种适用于多方联控的大数据处理方法及系统。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种适用于多方联控的大数据处理方法及系统，所述系统包括居民手机终端端口、服务器端口和管理部门端口，所述服务器端口包括数据传输单元、数据分类采集和储存模块、地区三维模型构建模块、人员统计模块、人员访问统计模块、数据分析和处理模块和大数据计算模块，所述数据传输单元用于居民手机终端端口至服务器端口、服务器端口至管理部门端口的信息互传，所述数据分类采集和储存模
4、所述居民手机终端端口包括本区域内的手机移动终端、老年人移动手环终端和学生手环移动终端，所述管理部门端口包括数据上报模块、数据提取模块、危险信号发布模块和人员和设备调控模块，所述数据上报模块用于实时向上级部门上报本区域内的联控情况，所述数据提取模块用于提取数据分析和处理模块分析的危险数据组成集合q2＝{x1,x2,x3…xn}，所述危险信号发布模块用于根据风险值aij发布危险信号，所述人员和设备调控模块用于根据人员和设备调控方案调控人员和储存设备，对封控区进行人员和储存设备的补充。
5、本专利技术进一步的改进在于，所述移动终端包括数据获取模块和数据采集模块，所述数据获取模块用于从服务器上获取需要的数据信息，所述数据采集模块用于采集居民和封控区内的基础数据，所述数据采集模块包括人员身体基础信息采集单元、人员身份信息采集单元、疫情防控信息采集单元和人员位置信息采集单元，所述人员身体基础信息采集单元用于采集居民的身体基础状态信息数据，其中包括脉搏xm1，体温xt1，血压xy1，所述人员身份信息采集单元用于采集居民的人员身份信息，所述疫情防控信息采集单元用于采集人员的核酸抗原检测和疑似数据信息m，所述人员位置信息采集单元用于采集人员的位置轨迹信息，其中包括经度差值dj1，纬度差值dw1和海拔高度差值dg1，差值即表示人员位置与物资储存位置的差值。
6、本专利技术进一步的改进在于，所述数据分类采集和储存模块与人员统计模块连接，所述人员统计模块包括需要帮助人员统计单元和救护人员统计单元，所述需要帮助人员统计单元用于统计封控区内需要帮助人员的基础数据情况pij，所述救护人员统计单元用于统计封控区内救护人员的基础数据情况，所述需要帮助人员统计单元和救护人员统计单元分别与人员和设备调控模块连接。
7、本专利技术进一步的改进在于所述地区三维模型构建模块包括人员和设备调控模型、三维地图模型、重点地区人员筛查模型和封控区人员状态模型，所述人员和设备调控模型用于构建人员和设备调控的模型，所述三维地图模型用于从数据库中采集封控地区的三维地图模型，所述重点地区人员筛查模型用于构建重点地区人员中有疫情的位置模型，所述封控区人员状态模型用于根据采集的数据信息构建封控区内人员状态的数据模型。
8、本专利技术进一步的改进在于，所述数据处理方法包括以下步骤：1、数据分类采集和储存模块采集模块采集居民和社区内的各种数据q1＝{x1,x2,x3…xn}，并将数据传输至服务器，判断该社区的风险等级f和得出人员设备调控数据，管理部门根据风险等级f和得出人员设备调控数据调配人员和物资，其中风险等级f由该区域中的疫情情况得出；2、管理部门储存物资量与封控区的实时需要物资量进行对比，若封控区的实时需要物资量大于管理部门储存物资量则操作步骤3，若该社区的实时需要物资量小于管理部门储存物资量则运行步骤4；3、服务器根据采集的数据带入封控区人员状态模型计算人员的健康程度，同时计算救援物资的物资分配比，将数据传输至人员和设备调控模块执行；4、人员和设备调控模块根据服务器提出的物资分配方案控制人员和物资调控的运行，以保证封控区人员生活的正常运行，同时向上级部门汇报，上级部门尽快播发物资。
9、本专利技术进一步的改进在于，所述封控区人员状态模型中包括人员状态判断策略，所述人员状态判断策略公式为：
10、其中，表示该人员的年龄减去中年人的安全年龄后与安全年龄区间的比值的绝对值，而该人员的年龄处于18-40之间，则该值直接取0，表示近一周该人员的脉搏平均值减去安全脉搏后与安全脉搏区间的比值的绝对值，而近一周该人员的脉搏平均值处于安全脉搏之间，则该值直接取0，表示近一周该人员的体温平均值减去安全体温后与安全体温区间的比值的绝对值，而近一周该人员的体温平均值处于安全体温之间，则该值直接取0，表示近一周该人员的血压平均值减去安全血压后与安全血压区间的比值的绝对值，而近一周该人员的体温平均值处于安全血压之间，则该值直接取0，若取值最后an的值大于安全值，则判断该人员为关注人员，而其他人员为非关注人员，其中yn为该人员的年龄，ym为最接近人员年龄的中年人的安全年龄，ym1中年人的安全年龄的最大值，ym2为中年人的安全年龄的最小值，xm1为近一周该人员的脉搏平均值，xm为最接近人员脉搏的安全脉搏，xmg安全脉搏的最大值，xmd为安全脉搏的最小值，xt1为近一周该人员的体温平均值，xt为最接近人员脉搏的安全体温，xtg安全体温的最大值，xtd为安全体温的最小值，xx1为近一周该人员的血压平均值，xx为最接近人员血压的安全血压，xxg安全血压的最大值，xxd为安全血压的最小值。
11、本专利技术进一步的改进在于，所述大数据计算模块中包括风险等级f的计算策略，所述风险等级f的计算策略公式为，其中n为封闭区中查出的感染者和疑似感染者人数，为an的值大于等于安全值的人数占全部人数的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种适用于多方联控的大数据处理系统，其特征在于：所述系统包括居民手机终端端口、服务器端口和管理部门端口，所述服务器端口包括数据传输单元、数据分类采集和储存模块、地区三维模型构建模块、人员统计模块、人员访问统计模块、数据分析和处理模块和大数据计算模块，所述数据传输单元用于居民手机终端端口至服务器端口、服务器端口至管理部门端口的信息互传，所述数据分类采集和储存模块用于对居民和社区内的各种数据Q1＝{X1,X2,X3…XN}进行分类采集和储存，所述地区三维模型构建模块用于根据数据分类采集和储存模块采集的数据构建地区的三维模型，所述人员统计模块用于统计地区人员分布和人员组成数据，所述人员访问统计模块用于统计人员访问服务器的各个组成单元的数量排序情况，所述数据分析和处理模块用于对数据分类采集和储存模块采集的数据进行分析和处理，所述大数据计算模块用于数据分析和处理模块处理后的数据进行大数据分析计算，以得出该地区的风险值AIJ、人员和设备调控方案PIJ。
2.根据权利要求1所述的一种适用于多方联控的大数据处理系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种适用于多方
4.根据权利要求3所述的一种适用于多方联控的大数据处理系统，其特征在于：所述地区三维模型构建模块包括人员和设备调控模型、三维地图模型、重点地区人员筛查模型和封控区人员状态模型，所述人员和设备调控模型用于构建人员和设备调控的模型，所述三维地图模型用于从数据库中采集封控地区的三维地图模型，所述重点地区人员筛查模型用于构建重点地区人员中有疫情的位置模型，所述封控区人员状态模型用于根据采集的数据信息构建封控区内人员状态的数据模型。
5.一种适用于多方联控的大数据处理方法，其基于权利要求1-4任一项所述的一种适用于多方联控的大数据处理系统实现，其特征在于：所述数据处理方法包括以下步骤：1、数据分类采集和储存模块采集居民和社区内的各种数据Q1＝{X1,X2,X3…XN}，并将数据传输至服务器，判断该社区的风险等级f和得出人员设备调控数据，管理部门根据风险等级f和得出人员设备调控数据调配人员和物资，其中风险等级f由该区域中的疫情情况得出；2、管理部门储存物资量与封控区的实时需要物资量进行对比，若封控区的实时需要物资量大于管理部门储存物资量则操作步骤3，若该社区的实时需要物资量小于管理部门储存物资量则运行步骤4；3、服务器根据采集的数据带入封控区人员状态模型计算人员的健康程度，同时计算救援物资的物资分配比，将数据传输至人员和设备调控模块执行；4、人员和设备调控模块根据服务器提出的物资分配方案控制人员和物资调控的运行，以保证封控区人员生活的正常运行，同时向上级部门汇报，上级部门尽快播发物资。
6.根据权利要求5所述的一种适用于多方联控的大数据处理方法，其特征在于：所述封控区人员状态模型中包括人员状态判断策略，所述人员状态判断策略公式为：
7.根据权利要求6所述的一种适用于多方联控的大数据处理方法，其特征在于：所述大数据计算模块中包括风险等级f的计算策略，所述风险等级f的计算策略公式为，其中N为封闭区中查出的感染者和疑似感染者人数，为AN的值大于等于安全值的人数占全部人数的比值，f越大说明风险等级越高。
8.根据权利要求7所述的一种适用于多方联控的大数据处理方法，其特征在于：所述救援物资的物资分配比策略为：当物资充足时，其中PE为整体物资需要量，K为医疗区人数，P额为个人需要的物资量，而L为单位运输距离上物资的损耗量，当物资短缺时，
9.根据权利要求8所述的一种适用于多方联控的大数据处理方法，其特征在于：当
...【技术特征摘要】
1.一种适用于多方联控的大数据处理系统，其特征在于：所述系统包括居民手机终端端口、服务器端口和管理部门端口，所述服务器端口包括数据传输单元、数据分类采集和储存模块、地区三维模型构建模块、人员统计模块、人员访问统计模块、数据分析和处理模块和大数据计算模块，所述数据传输单元用于居民手机终端端口至服务器端口、服务器端口至管理部门端口的信息互传，所述数据分类采集和储存模块用于对居民和社区内的各种数据q1＝{x1,x2,x3…xn}进行分类采集和储存，所述地区三维模型构建模块用于根据数据分类采集和储存模块采集的数据构建地区的三维模型，所述人员统计模块用于统计地区人员分布和人员组成数据，所述人员访问统计模块用于统计人员访问服务器的各个组成单元的数量排序情况，所述数据分析和处理模块用于对数据分类采集和储存模块采集的数据进行分析和处理，所述大数据计算模块用于数据分析和处理模块处理后的数据进行大数据分析计算，以得出该地区的风险值aij、人员和设备调控方案pij。
2.根据权利要求1所述的一种适用于多方联控的大数据处理系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种适用于多方联控的大数据处理系统，其特征在于：所述数据分类采集和储存模块与人员统计模块连接，所述人员统计模块包括需要帮助人员统计单元和救护人员统计单元，所述需要帮助人员统计单元用于统计封控区内需要帮助人员的基础数据情况pij，所述救护人员统计单元用于统计封控区内救护人员的基础数据情况，所述需要帮助人员统计单元和救护人员统计单元分别与人员和设备调控模块连接。
4.根据权利要求3所述的一种适用于多方联控的大数据处理系统，其特征在于：所述地区三维模型构建模块包括人员和设备调控模型、三维地图模型、重点地区人员筛查模型和封控区人员状态模型，所述人员和设备调控模型用于构建人员和设备调控的模型，所述三维地图模型用于从数据库中采集封控地区的三维地图模型，所述重点地区人员筛查模型用于构建重点地区人员中有疫情的位置模型，所述封控区人员...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩涵，王晓文，何江，谢开浪，马文龙，陈善君，夏暄，
申请(专利权)人：北京中数睿智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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