System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种园区安全预警方法技术_技高网

一种园区安全预警方法技术

技术编号:40947807 阅读:4 留言:0更新日期:2024-04-18 20:21
本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据处理,具体涉及一种园区安全预警方法


技术介绍

1、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。


技术实现思路

1、本专利技术为了解决以上问题,提出了一种园区安全预警方法。

2、本专利技术的技术方案是:一种园区安全预警方法包括以下步骤:

3、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;

4、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;

5、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。

6、进一步地,s1包括以下子步骤:

7、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;

8、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;

9、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;

10、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;

11、s15、将边缘区域从园区区域中剔除,得到标准监测区域。

12、上述进一步方案的有益效果是:在本专利技术中,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。

13、进一步地,s12中,第i个子区域的邻接人流量pi的计算公式为:

14、;式中,ri_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。

15、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:

16、;式中,xi表示第i个子区域的标准向量,xi_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。

17、xi=[ri,pi]。ri表示第i个子区域当前时刻的实际人流量。

18、进一步地,s2包括以下子步骤:

19、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;

20、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;

21、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;

22、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。

23、上述进一步方案的有益效果是:在本专利技术中,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,因此本专利技术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。

24、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:

25、;式中,ru_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,ru_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。

26、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:

27、;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。

28、进一步地,s23中,修正人流量活跃度a1的计算公式为:

29、;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。

30、本专利技术的有益效果是:本专利技术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,本专利技术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。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种园区安全预警方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的园区安全预警方法,其特征在于,所述S1包括以下子步骤:

3.根据权利要求2所述的园区安全预警方法,其特征在于,所述S12中,第i个子区域的邻接人流量Pi的计算公式为:

4.根据权利要求2所述的园区安全预警方法,其特征在于,所述S14中,园区区域的边缘人流量阈值Y的计算公式为:

5.根据权利要求1所述的园区安全预警方法,其特征在于,所述S2包括以下子步骤:

6.根据权利要求5所述的园区安全预警方法,其特征在于,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:

7.根据权利要求5所述的园区安全预警方法,其特征在于,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:

8.根据权利要求5所述的园区安全预警方法,其特征在于,所述S23中,修正人流量活跃度A1的计算公式为:

【技术特征摘要】

1.一种园区安全预警方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的园区安全预警方法,其特征在于,所述s1包括以下子步骤:

3.根据权利要求2所述的园区安全预警方法,其特征在于,所述s12中,第i个子区域的邻接人流量pi的计算公式为:

4.根据权利要求2所述的园区安全预警方法,其特征在于,所述s14中,园区区域的边缘人流量阈值y的计算公式为:

5.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员:林明奇郭亮亮罗勇
申请(专利权)人:北京帮安迪信息科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1