群密集风险，则可以认为第一小区也存在人群密集风险，此时可以向 所述第一小区中的用户设备发送密集风险提示信息。
[0074] 本实施例提供的人群密集风险判断方法，可以根据正态分布函数来进行人群密集 风险的判断，使得对第一小区的风险判断能够更好地符合所述第一小区的实际情况；此外， 通过第一小区的周边小区的人群密集状态，来辅助判断所述第一小区的人群密集状态，能 够更全面地对第一小区是否存在风险作出判断。
[0075] 在上述实施例提供的技术方案的基础上，优选的是，还可以对所述第一小区的未 来时间的人群密集风险进行预测。具体地，所述预测方法可以包括：
[0076] 根据所述第一小区在连续K个时间段中每个时间段内的密集风险概率，确定所述 第一小区在所述连续K个时间段的下一个时间段内的密集风险概率预测值Qk+1:
[0078]其中，X1为预设系数，Pi为所述连续K个时间段中第i个时间段的密集风险概率。
[0079] K可以为根据实际情况预先设置的自然数，假设K为5、当前时间段为第5个时间 段，则可以根据第1个至第5个时间段的密集风险概率，来确定第6个时间段的密集风险概 率预测值。
[0080] 具体地，Q6= X fPi+XdPdXdPfXdPfXdPs，其中，P1S P 5可以为按照公式⑴计 算出的第1个至第5个时间段的密集风险概率。
[0081] 除了可以确定当前时间段的下一时间段的密集风险概率预测值以外，还可以根据 公式（2)确定当前时间段再过若干个时间段的密集风险概率预测值。
[0082] 例如，假设当前时间段为第5个时间段，则可以根据第3个时间段到 第7个时间段的密集风险概率来计算第8个时间段的密集风险概率预测值：Q S = XdPdWXdVXdPfXdh，其中，P# P 5为第3个至第7个时间段的密集风险概率，因 为当前是第5个时间段，因此，第6个和第7个时间段的密集风险概率还不能确定，可以用 第6个和第7个时间段的密集风险概率预测值来代替密集风险概率。
[0083] 由于人群聚集程度在微观尺度下不是瞬时增加的，因此下一时间段的密集风险概 率预测值与前几个时间段是具有一定的相关性的，这个相关性通过预设系数X 1来反映。本 实施例中，Xi 的取值如下：Xk= 0.8 ;Xkl= (I-Xk)*0.8 ;Xk2= (I-Xk-Xk 0*0.8;……。
[0084] 根据所述第一小区在连续多个时间段的密集风险概率和预设系数，可以对未来的 若干个时间段内是否存在人群密集风险进行预测，若预测到所述第一小区在未来某个时间 段内存在人群密集风险，则可以向用户发送提示信息，方便用户提前规划自己的行程。
[0085] 在上述实施例提供的技术方案的基础上，优选的是，在判断所述第一小区在所述 当前日期的所述第一时间段内存在人群密集风险之后，还可以继续采集获取所述第一小区 在所述第一时间段的后续时间段中的用户数量；并在后续时间段中存在连续L个时间段满 足如下要求时，解除所述第一小区的人群密集风险：
[0086] 在所述连续L个时间段中，每个时间段相对于前一时间段增加的用户数量均小于 0、且每个时间段增加的用户数量持续减少，并且每个时间段内的密集风险概率均小于0. 5。
[0087] 如果满足上述条件，则可以认为所述第一小区在所述连续L个时间段的下一时间 段不存在人群密集风险，此时可以向用户发送密集风险解除信息，方便用户及时了解所述 第一小区已解除密集风险。
[0088] 实施例三
[0089] 本发明实施例三提供一种人群密集风险判断装置。图3为本发明实施例三提供的 人群密集风险判断装置的结构示意图。如图3所示，本实施例中的人群密集风险判断装置， 可以包括：
[0090] 获取模块301，用于获取第一小区中的用户设备在当前日期上报的信令消息；
[0091] 第一确定模块302,用于根据所述信令消息，确定第一小区中各时间段内的用户数 量；
[0092] 第二确定模块303,用于根据所述第一小区中各时间段内的用户数量，确定第一 时间段及所述第一时间段前的N个时间段中，每个时间段相对于前一时间段增加的用户数 量；
[0093] 第三确定模块304,用于根据所述第一小区前M天中的所述第一时间段内的用户 数量，确定所述前M天中的所述第一时间段内的用户数量的平均值；
[0094] 判断模块305,用于根据所述增加的用户数量、以及所述前M天中的所述第一时间 段内的用户数量的平均值，判断所述第一小区在所述当前日期的所述第一时间段内是否存 在人群密集风险；
[0095] 发送模块306,用于在所述第一小区在所述当前日期的所述第一时间段内存在人 群密集风险时，则向所述第一小区内的用户设备发送密集风险提示信息。
[0096] 本实施例中的人群密集风险判断装置，可以具体用于执行实施例一所述的人群密 集风险判断方法，其具体实现方式与实施例一类似，本实施例不再赘述。
[0097] 本实施例中的人群密集风险判断装置，可以设置在网络侧服务器中，在实际应用 中，可以在2G或3G网络的IuCS和IuPS口、4G网络的Sl-MME口链路进行分光，分出的光路 与所述网络侧服务器相连接，所述网络侧服务器中的人群密集风险判断装置可以根据网络 接口中的各类信令消息，对小区是否存在人群密集风险进行判断，这样不会对现有的网络 业务、负载等产生影响。
[0098] 本实施例提供的人群密集风险判断装置，通过获取第一小区中的用户设备在当前 日期上报的信令消息，来确定第一小区中各时间段内的用户数量，根据所述第一小区中各 时间段内的用户数量，确定每个时间段增加的用户数量以及第一时间段在前几天的平均用 户数量，并以此来判断所述第一小区在所述第一时间段是否存在人群密集风险，能够更加 准确地获取所述第一小区的用户数量，更加准确地判断所述第一小区在所述第一时间段是 否存在人群密集风险。
[0099] 在上述实施例提供的技术方案的基础上，优选的是，所述第一确定模块302,具体 可以用于：
[0100] 解析所述信令消息中携带的用户标识信息、小区标识信息和时间点；
[0101] 根据所述用户标识信息、小区标识信息和时间点，确定所述第一小区中各时间段 内的用户数量。
[0102] 在上述实施例提供的技术方案的基础上，优选的是，所述判断模块305,具体可以 用于：
[0103] 判断是否所述当前第一时间段及其及所述第一时间段前的N个时间段中，每个 时间段相对于前一时间段增加的用户数量均大于〇、且每个时间段增加的用户数量持续增 大；
[0104] 若是，则根据所述前M天中的所述第一时间段内的用户数量的平均值以及所述当 前日期的所述第一时间段内的用户数量，确定所述当前日期的所述第一时间段内的用户数 量与所述平均值之间的差值；
[0105] 根据所述差值，计算所述当前日期的所述第一时间段的密集风险概率P:
[0107] 其中，X为所述当前日期的所述第一时间段内的用户数量与所述平均值之间的差 值；
[0108] 判断所述密集风险概率P是否大于0. 5 ;
[0109] 若是，则确定所述第一小区在所述当前日期的所述第一时间段内存在人群密集风 险。
[0110] 在上述实施例提供的技术方案的基础上，优选的是，所述判断模块305还可以用 于：
[0111] 根据所述第一小区在连续K个时间段中每个时间段内的密集风险概率，确定所述 第一小区在在所述连续K个时间段的下一个时间段内的密集风险概率预测值Qk+1:
[0113] 其中，X1为预设系数，Pi为所述连续K个时间段中第i个时间段的密集风险概率。
[0114] 在上述实施例提供的技术方案的基础上，优选的是，所述判断模块305还可以用 于：
[0115] 在判断所述第一小区在所述当前日期的所述第一时间段内存在人群密集风险之 后，采集获取所述第一小区在所述第一时间段的后续时间段中的用户数量；
[0116] 根据所述后续时间段中的用户数量，判断所述后续时间段中是否存在连续L个时 间段满足如下要求：在所述连续L个时间段中，每个时间段相对于前一时间段增加的用户 数量均小于〇、且每个时间段增加的用户数量持续减少，并且每个时间段内的密集风险概率 均小于0. 5 ;
[0117] 若是，则判断所述第一小区在所述连续L个时间段的下一时间段不存在人群密集 风险。
[0118] 在上述实施例提供的技术方案的基础上，优选的是，所述判断模块305还可以用 于：
[0119] 查找与所述第一小区相邻的多个小区；
[0120] 确定所述多个小区中在所述当前日期的所述第一时间段内存在人群密集风险的 第二小区的个数；
[0121] 判断所述第二小区的个数与所述多个