【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，尤其涉及一种基于云计算的数据处理方法与系统。
技术介绍
1、在旅游景区、展馆、开放式商业设施等区域，存在大量的流动人口，而若不能对流动人口的数量进行监测，并根据监测结果进行限流处理，则有可能会导致安全事件的发生，具体的在专利技术专利申请cn202311119998.2《一种基于大数据的流动人口监测方法、系统和存储介质》中获取预设区域内的流入人口和流出人口的监测，确定是否触发预设区域内的流动人口警示信息，从而保证预设区域内的安全性，但是通过分析不难发现，存在以下技术问题：
2、在进行流动人口的监测时，由于不同的流动人口的监测点的流动人口的监测数量存在较大的差异，因此若不能根据不同的流动人口的监测点的监测数据的分析结果进行差异化的监测点的开启数量的确定，则无法在保证耗电量可控的基础上，提升流动人口的监测的准确性。
3、针对上述技术问题，本专利技术提供了一种基于云计算的数据处理方法与系统。
技术实现思路
1、为实现本专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于云计算的数据处理方法。
3、一种基于云计算的数据处理方法，具体包括：
4、s1基于当前日期的日期类型以及云平台确定在所述日期类型下不同时段的流动人口的监测数据，并利用不同时段的流动人口的监测数据确定当前日期可以进行监测方案优化时，进入下一步骤；
5、s2根据不同的流动人口的监测点的设置位置将所述
6、s3确定在不同的方案中用于不同的主干监测点的流动人口的监测点数量，并结合不同的主干监测点在所述日期类型下不同时段的流动人口的监测数据确定不同的方案的监测处理可靠性，利用所述监测处理可靠性以及开启的监测点数量进行最优监测方案的确定；
7、s4根据所述最优监测方案进行指定区域的流动人口的监测处理，并根据云平台获取的不同的监测点在当前日期的流动人口的监测数据确定所述最优监测方案不满足要求时，通过不同的监测点在当前日期的流动人口的监测数据对所述最优监测方案进行优化处理。
8、进一步的技术方案在于，所述日期类型包括节假日、周末和工作日。
9、进一步的技术方案在于， 所述日期类型下不同时段的流动人口的监测数据根据所述云平台的历史存储数据的解析结果进行确定。
10、进一步的技术方案在于，确定当前日期可以进行监测方案优化，具体包括：
11、利用在所述日期类型下的不同时段的流动人口的监测数据确定在不同时段在不同日期的流动人口的监测数量，并根据在不同日期的流动人口的监测数量确定不同时段中监测数量大于预设人流量的日期数量占比；
12、根据监测数量大于预设人流量的日期数量占比进行不同时段中的人流量高峰时段的确定，并利用所述人流量高峰时段的数量确定当前日期是否可以进行监测方案优化。
13、进一步的技术方案在于，当所述人流量高峰时段的数量大于预设时段数量时，则确定当前日期不可以进行监测方案优化，并利用预设监测方案进行当前日期的流动人口的监测处理。
14、进一步的技术方案在于，所述预设监测方案为开启所述指定区域内的所有的监测点。
15、进一步的技术方案在于，所述最优监测方案的确定的方法为：
16、根据不同的方案中的开启的监测点数量进行不同的方案的监测处理成本的确定；
17、以不同的方案的监测处理成本以及监测处理可靠性进行不同的方案的优先监测处理值的确定，并利用所述优先监测处理值进行所述方案中的最优监测方案的确定。
18、进一步的技术方案在于，确定所述最优监测方案不满足要求，具体包括：
19、将不同的监测点在当前日期的流动人口的监测数据作为实时监测数据，并根据不同时段的流动人口的实时监测数量确定不同的监测点的繁忙监测时段；
20、根据不同的监测点的不同时段的流动人口的实时监测数量以及繁忙监测时段的数量确定不同的监测点的监测可靠性，利用所述监测可靠性进行所述监测点的不可靠监测点的确定；
21、通过所述不可靠监测点的数量确定所述最优监测方案是否满足要求。
22、进一步的技术方案在于，通过所述不可靠监测点的数量确定所述最优监测方案是否满足要求，具体包括：
23、当所述不可靠监测点的数量不满足要求时，则确定所述最优监测方案不满足要求。
24、另外一方面，本申请提供一种基于云计算的数据处理系统，采用上述的一种基于云计算的数据处理方法，具体包括：
25、优化处理判断模块，方案生成模块，最优监测方案输出模块，监测方案优化模块；
26、其中所述优化处理判断模块负责基于当前日期的日期类型以及云平台确定在所述日期类型下不同时段的流动人口的监测数据，并利用不同时段的流动人口的监测数据确定当前日期是否可以进行监测方案优化；
27、所述方案生成模块负责根据不同的流动人口的监测点的设置位置将所述监测点划分为主干监测点和分支监测点，将所述主干监测点和分支监测点进行组合生成多个方案；
28、所述最优监测方案输出模块负责确定在不同的方案中用于不同的主干监测点的流动人口的监测点数量，并结合不同的主干监测点在所述日期类型下不同时段的流动人口的监测数据确定不同的方案的监测处理可靠性，利用所述监测处理可靠性以及开启的监测点数量进行最优监测方案的确定；
29、所述监测方案优化模块负责根据所述最优监测方案进行指定区域的流动人口的监测处理，并根据云平台获取的不同的监测点在当前日期的流动人口的监测数据确定所述最优监测方案不满足要求时，通过不同的监测点在当前日期的流动人口的监测数据对所述最优监测方案进行优化处理。
30、本专利技术的有益效果在于：
31、1、基于用于不同的主干监测点的流动人口的监测点数量、在日期类型下不同时段的流动人口的监测数据确定不同的方案的监测处理可靠性，从而实现了对不同方案的监测处理可靠性的准确评估，充分考虑到由于流动人口的监测点数量的差异导致的流动人口的监测可靠性的差异，同时也考虑到流动人口的监测数量对方案的监测处理可靠性的影响，也为进一步实现对最优监测方案的筛选奠定了基础。
32、2、通过不同的监测点在当前日期的流动人口的监测数据对最优监测方案进行优化处理，充分考虑到由于流动人口的监测数量的差异对监测点的开启数量的需求，实现了对最优监测方案的动态调整，避免了由于部分的监测点在当前日期的流动人口的监测数量较多导致的监测处理的可靠性不满足要求的技术问题的出现，保证了不同的监测点的流动人口的监测处理的准确性和可靠性。
33、其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
34、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，具体包括：
2.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述日期类型包括节假日、周末和工作日。
3.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于， 所述日期类型下不同时段的流动人口的监测数据根据所述云平台的历史存储数据的解析结果进行确定。
4.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，确定当前日期可以进行监测方案优化，具体包括：
5.如权利要求4所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，当所述人流量高峰时段的数量大于预设时段数量时，则确定当前日期不可以进行监测方案优化，并利用预设监测方案进行当前日期的流动人口的监测处理。
6.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于， 将所述监测点划分为主干监测点和分支监测点，具体包括：
7.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述方案的监测处理可靠性的确定的方法为：
8.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述最优监测方案
9.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，确定所述最优监测方案不满足要求，具体包括：
10.一种基于云计算的数据处理系统，采用权利要求1-9任一项所述的一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的数据处理方法，其特征在于，具体包括：
2.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，所述日期类型包括节假日、周末和工作日。
3.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于， 所述日期类型下不同时段的流动人口的监测数据根据所述云平台的历史存储数据的解析结果进行确定。
4.如权利要求1所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，确定当前日期可以进行监测方案优化，具体包括：
5.如权利要求4所述的基于云计算的数据处理方法，其特征在于，当所述人流量高峰时段的数量大于预设时段数量时，则确定当前日期不可以进行监测方案优化，并利用预设监测方案进...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙冰，霍红文，肖博，
申请(专利权)人：全民认证科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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