[發明專利]一種基于本體的大型活動事件沖突檢測方法

有效

• 申請號: 202010698849.6
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111898259B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 王超;粟璐妮;王鵬;陳能成;王偉
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 許蓮英

本發明提出了一種基于本體的大型活動事件沖突檢測方法。本發明針對大型活動共性的應用場景，通過大型活動的對象、大型活動的流程、大型活動的規則將大型活動定義為三元組；通過人員類、設施類、時間類、空間類以及志愿者類、觀眾類、場館類、控制點類子類定義大型活動的對象；通過大型活動的環節定義大型活動的具體流程；進一步構建志愿者類、觀眾類、場館類、控制點類的對象數據屬性；建立時間沖突檢測規則、空間沖突檢測規則及屬性沖突檢測規則，并根據這些規則依次檢測大型活動是否存在沖突。本發明實現基于本體的大型活動事件沖突檢測方法，解決了大型活動整體規劃和管理的問題，且本發明方法快捷有效，具有可重復性、可擴展性、魯棒性。

技術領域

本發明涉及信息系統集成技術領域，具體涉及一種基于本體的大型活動事件沖突檢測方法。

背景技術

大型活動涉及場館、人員、設施、活動流程等因素，組織、管理和調度復雜，規劃設計后需要反復模擬、演練和人工研判才能發現確認是否存在人員、時間、場地等方面的沖突情況。

現有針對大型活動的事件模型整體上分為兩類：基于宏觀視角的大型活動模型以及基于微觀視角的大型活動模型。基于宏觀視角的大型活動模型是基于整體的，用幾何圖形表示。模型將人群運動作為一個整體進行研究，人群的移動常被表示為圖中的流，忽略了個體間的差異和相互作用。主要包括流體動力學模型和勢能場模型。基于微觀視角的大型活動模型基于個體特性進行建模，側重描述疏散動態過程中個體自身心理因素、個體之間、個體與環境的影響。主要有三種：社會力模型、元胞自動機模型、基于Agent的模型。這些模型注重于人群的疏散，尚無法對大型活動進行整體規劃和管理，也無法通過制定規則自動實現潛在沖突的檢測。

因此，為了解決上述存在的技術問題，本發明提供了一種新的技術。

發明內容

本發明為了解決大型活動事件規范化設計及自動化沖突檢測，從而提供一種基于本體的大型活動事件沖突檢測方法。

一種基于本體的大型活動事件沖突檢測方法，它包括如下步驟：

步驟1：針對大型活動共性的應用場景，通過大型活動的對象、大型活動的流程、大型活動的規則將大型活動定義為三元組；

步驟2：通過人員類、設施類、時間類、空間類定義大型活動的對象；

步驟3：通過大型活動的環節定義大型活動的具體流程；

步驟4：通過志愿者類、觀眾類、場館類、控制點類構建對象類，進一步構建志愿者類、觀眾類、場館類、控制點類的對象數據屬性；

步驟5：建立時間沖突檢測規則、空間沖突檢測規則及屬性沖突檢測規則，分別根據時間沖突檢測規則、空間沖突檢測規則及屬性沖突檢測規則依次檢測大型活動是否存在沖突；

作為優選，步驟1所述大型活動為：

Event＝{Object,Flow,Rule}

其中，Object為大型活動的對象；Flow為大型活動的具體流程，由一系列環節組成；Rule為大型活動的沖突檢測規則，所述沖突檢測規則包括時間沖突檢測規則、空間沖突檢測規則、屬性沖突檢測規則；

作為優選，步驟2所述通過人員類、設施類、時間類和空間類定義大型活動的對象，即步驟1中所述大型活動的對象為：

Object＝Human∪Facility∪Time∪Space

其中，Human為人員類，Facility為設施類，Time為時間類，Space為空間類；

所述人員類Human的子類包括：工作人員類Staff、志愿者類Volunteer和演出人員類Performer、觀眾類Audience；