【技术实现步骤摘要】
本公开涉及基于人口密度技术，尤其涉及一种基于快递站点delaunay三角剖分的人口密度估计方法及装置。
技术介绍
1、实有人口密度是政府基建、商业分析、品牌门店规划选址等应用场景中的一个重要因素，如何估算人口密度分布是开展政府基建和商业活动的一个重要保障。当前的人口分布估算方法大多基于传统的统计方法，如使用样方或网格统计法。目前几乎没有估算人口分布的相关技术方案可供参考，特别是在处理具有复杂地理特征的区域时，无法精确地反映人口分布的细节，这些方法往往忽略了距离因素对人口密度的影响。因此，开发一种新的、能精确估算区域内人口密度的技术方案是非常必要的。
技术实现思路
1、本公开提供了一种基于快递站点delaunay三角剖分的人口密度估计方法及装置，旨在融合关键数据，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
2、根据本公开的第一方面，提供一种基于快递站点delaunay三角剖分的人口密度估计方法，包括：
3、获取快递站点的位置以及每个站点平均服务人数；
4、利用快递站点的位置将电子地图上的区域进行delaunay三角剖分，获取三角形集合，基于所述三角形集合的对偶图形，生成多边形区域图即voronoi图，多边形区域内的任何一点位置离该多边形的快递站点的距离最近，离相邻多边形内快递站点的距离远，且每个多边形内包含且仅包含一个快递站点；
5、计算待人口估算区域的单位面积上的站点密度，根据多边形的面积计算每个站点的权重值；
6、根据站点
7、在一些可执行的实施例中，所述利用快递站点的位置将电子地图上的区域进行三角剖分，获取三角形集合，包括：
8、对于快递站点的平面点集p＝{p1、p2、...pn}，生成三角形集合t＝{t1、t2、...tn}，p、t满足以下条件：所有三角形的端点恰好构成集合p；任意两个三角形的边不相交；所有三角形的合集构成p的凸包。
9、在一些可执行的实施例中，所述基于所述三角形集合多边形生成多边形区域图，包括：
10、设快递站点的位置信息为(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xn,yn)，则每个快递站点(xi,yi)服务的多边形区域可以表示为：voronoi(i)＝{p∈r2:||p-(xi,yi)||<||p-(xj,yj)||,j≠i}，其中，||p-(xi,yi)||表示多边形区域内任意一点p与快递站点(xi,yi)的距离的平方，表示多边形区域内任意一点到快递站点i比任何其他快递站点更近。
11、在一些可执行的实施例中，所述根据站点的权重值和每个站点服务人数，估计每一站点所在的多边形区域内的实有人口，包括：
12、将待人口估算区域全域内站点总数nc除以城市面积sc得到σ＝nc/sc，计算包围快递站点i的多边形面积si，计算wi＝σ/si得到第一权重，将待人口估算区域内所有第一权重进行归一化得到归一化权重δ＝wi/∑iwi，基于归一化权重确定快递站点i的加权服务人数ni＝np×δi，其中，δi为快递站点i的权重值，np为快递站点的平均服务人数。
13、在一些可执行的实施例中，所述方法还包括：
14、根据商业及居民分布情况，将待人口估算区域内划分为多个兴趣点poi，如果该poi完全覆盖一个或多个多边形poly(i)，则将相关多边形人口相加则得到该poi实有人口的估值；
15、如果一个多边形poly(i)区域内包含多个poi，则按照poi距快递站点的距离反比权重进行人口密度分配，确定其人口：
16、设多个poi距离快递站点的距离为l1、l2、......、lm，多个poi权重的分别为1/l1/(1/l1+1/l2+......+1/lm)、1/l2/(1/l1+1/l2+......+1/lm)、......、1/lm/(1/l1+1/l2+......+1/lm)，根据各poi的poi权重，确定其人口。
17、根据本公开的第二方面，提供一种基于快递站点delaunay三角剖分的人口密度估计装置，包括：
18、获取单元，用于获取快递站点的位置以及每个站点平均服务人数；
19、剖分单元，用于利用快递站点的位置将电子地图上的区域进行delaunay三角剖分，获取三角形集合，基于所述三角形集合的对偶图形，生成多边形区域图即voronoi图，多边形区域内的任何一点位置离该多边形的快递站点的距离最近，离相邻多边形内快递站点的距离远，且每个多边形内包含且仅包含一个快递站点；
20、计算单元，用于计算待人口估算区域的单位面积上的站点密度，根据多边形的面积计算每个站点的权重值；
21、估计单元，用于根据站点的权重值和每个站点服务人数，估计每一站点所在的多边形区域内的实有人口；根据多边形区域内的实有人口估值确定待人口估算区域的人口密度；
22、输出单元，用于输出待人口估算区域的人口密度。
23、在一些可执行的实施例中，所述剖分单元，还用于：
24、对于快递站点的平面点集p＝{p1、p2、...pn}，生成三角形集合t＝{t1、t2、...tn}，p、t满足以下条件：所有三角形的端点恰好构成集合p；任意两个三角形的边不相交；所有三角形的合集构成p的凸包。
25、在一些可执行的实施例中，所述剖分单元，还用于：
26、设快递站点的位置信息为(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xn,yn)，则每个快递站点(xi,yi)服务的多边形区域可以表示为：voronoi(i)＝{p∈r2:||p-(xi,yi)||<||p-(xj,yj)||,j≠i}，其中，||p-(xi,yi)||表示多边形区域内任意一点p与快递站点(xi,yi)的距离的平方，表示多边形区域内任意一点到快递站点i比任何其他快递站点更近。
27、在一些可执行的实施例中，所述估计单元，还用于：
28、将待人口估算区域全域内站点总数nc除以城市面积sc得到σ＝nc/sc，计算包围快递站点i的多边形面积si，计算wi＝σ/si得到第一权重，将待人口估算区域内所有第一权重进行归一化得到归一化权重δ＝wi/∑iwi，基于归一化权重确定快递站点i的加权服务人数ni＝np×δi，其中，δi为快递站点i的权重值，np为快递站点的平均服务人数。
29、在一些可执行的实施例中，所述估计单元，还用于：
30、根据商业及居民分布情况，将待人口估算区域内划分为多个兴趣点poi，如果该poi完全覆盖一个或多个多边形poly(i)，则将相关多边形人口相加则得到该poi实有人口的估值；
31、如果一个多边形poly(i)区域内包含多个poi，则按照poi距快递站点的距离反比权重进行人口密度分配，确定本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于快递站点Delaunay三角剖分的人口密度估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用快递站点的位置将电子地图上的区域进行三角剖分，获取三角形集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述三角形集合多边形生成多边形区域图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据站点的权重值和每个站点服务人数，估计每一站点所在的多边形区域内的实有人口，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种基于快递站点Delaunay三角剖分的人口密度估计装置，其特征在于，所述装置包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述剖分单元，还用于：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述剖分单元，还用于：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述估计单元，还用于：
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述估计单元，还用于：
【技术特征摘要】
1.一种基于快递站点delaunay三角剖分的人口密度估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用快递站点的位置将电子地图上的区域进行三角剖分，获取三角形集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述三角形集合多边形生成多边形区域图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据站点的权重值和每个站点服务人数，估计每一站点所在的多边形区域内的实有人口，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：邵家伟，黄琦，李颖翀，施可，谭诗弋，高恒学，陈特夫，
申请(专利权)人：杭州路过网络有限公司，
类型：发明
国别省市：
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