[發明專利]基于多源大數據的城市人員區域化布控管理方法及系統

有效

• 申請號: 201910087940.1
• 申請日: 2019-01-29
• 公開（公告）號: CN109902934B
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 龔裕
• 申請（專利權）人: 特斯聯（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

1.一種基于多源大數據的城市人員區域化布控管理方法，其特征在于，包括：

通過刷卡、掃碼、人臉識別、MAC地址識別中的一種或者多種，獲得出入人員的信息，所述出入人員的信息包括出入人員的人員身份信息；所述出入人員的信息的獲取方式包括從居民社區或大學校園出入口處的聯網門禁系統獲取居民社區區域或大學校園區域刷卡或刷臉出入人員的信息，從地鐵站或火車站或飛機場出入口的聯網閘機獲取地鐵站區域或火車站區域或飛機場區域刷卡或掃碼出入人員的信息，以及從商城或購物中心出入口處的聯網監控攝像頭或聯網MAC采集卡口獲取商城區域或購物中心區域出入人員的信息；

對各個區域的出入人員的信息進行記錄，并將記錄匯總，能夠得到各個區域的人口動態數據，人口動態數據包括了人員出入數量，以及各出入人員的身份；所述區域是城市當中人員流入、流出以及居留的特定空間范圍；

依據所述人口動態數據，確定出出現于不止一個區域的同一目標以及各所述同一目標出現過的區域，得到以各區域為項的候選項集，并從中確定出支持度大于最小支持度閾值的k-項集作為頻繁項集，其中k≥2；所述目標是所有出現于上述多個區域中任一區域的人員；所述最小支持度閾值的大小依據各所述同一目標出現過的區域的數量進行設定；

依據各所述頻繁項集產生相應的候選關聯規則，并從中確定出置信度大于最小置信度閾值的可信關聯規則；

依據部分或全部所述可信關聯規則，從作為所述可信關聯規則的前項的區域中選擇全部區域或者一部分區域作為調整管理資源布控策略的區域并獲取這些區域的人口狀態，預測相應后項對應區域的人口狀態，并依據預測結果調整管理資源的布控策略；在所述依據預測結果調整管理資源的布控策略時，還依據相應可信關聯規則的置信度調整管理資源的布控策略，置信度越大則布控管理資源的力度越大；

其中，所述調整管理資源的布控策略為使所述可信關聯規則中后項對應的區域和前項對應的區域之間的路徑上布控的管理資源隨所述前項對應區域的人口狀態的同趨勢增減變化；

并且，被布控的管理資源包括設施資源和服務資源，所述設施資源包括設置或取消限流柵欄、開辟或關閉人流通道、設立臨時警亭、配置巡邏車、調度移動公廁中的任意一項，所述服務資源包括改變潮汐車道的行駛方向、調整公交車和地鐵發車頻次、調節電力配給、調節熱力供應、調整貨運路線中的任意一項；

其中，從所述候選項集中確定出支持度大于最小支持度閾值的k-項集作為頻繁項集包括：

計算各候選n-項集的支持度，然后確定出支持度大于等于設定的最小支持度閾值的候選n-項集，作為頻繁n-項集，其中n≥1；

對各所述頻繁n-項集進行拼接，得到候選(n+1)-項集；

將得到的候選項集帶入上述計算步驟進行迭代，直到只確定出一個頻繁項集或當次所有的候選項集都不是頻繁項集為止；

從所有得到的頻繁項集中篩選出頻繁k-項集，其中k≥2；

另外，所述依據各頻繁項集產生相應的候選關聯規則具體為：提取確定出的各所述頻繁k-項集的數據項，對同一頻繁項集的數據項進行按序組合，得到以每個數據項或每個由多個數據項組合起來的數據項組為前項、其余數據項為后項的候選關聯規則；

在確定出所述頻繁k-項集之后，統計各所述頻繁k-項集中各數據項出現的總次數，篩除掉包含有總次數小于k的數據項的頻繁k-項集，并將剩余的頻繁k-項集作為確定出的頻繁項集；

在得到候選j-項集之后，統計各候選j-項集中各數據項出現的總次數，篩除掉包含有總次數小于j的數據項的候選j-項集，并將剩余的候選j-項集作為確定出的候選項集，其中j≥3。

2.如權利要求1所述的布控管理方法，其特征在于，在確定所述同一目標時，是確定出設定時段內出現于不止一個區域的同一目標。

3.如權利要求1或2所述的布控管理方法，其特征在于，在確定所述同一目標時，是確定出出現于設定空間范圍內的同一目標，其中，所述設定空間范圍包括不止一個區域。