一种用于景区复杂场景的风险预警方法及系统与流程

本发明涉及信息推送，具体涉及一种用于景区复杂场景的风险预警方法及系统。

背景技术：

1、以往各景区内，游览场景相对单一，各种不同的场景具有相对显著的差异，例如景区内的景点区域、餐饮区域、游乐区域、工作区域等场景，都是相对独立且具有各自特色，对于这类传统景区的场景来说，各个场景的风险偏好各不相同，在进行风险监控和预警时只需要针对各个场景分别做好针对性的预案即可。

2、而近年来，随着文旅行业的蓬勃发展，各景区纷纷引入多种场景以丰富游客游玩体验、提高景区吸引力。在此情况下，单场景的复杂度增加，往往包含此前的多个场景，例如景点区域和餐饮区域混合在一起，游乐区域也会针对景点的分布而在景点区域进行同步设计，从而提高景点和游乐设施之间的关联性，进而提高二者之间的客流关注度。但是这同时也导致了使用传统的风险预警方法难以对复杂场景下的风险进行准确预警，同时传统的风险预案在复杂场景下也难以进行识别和预警。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是，如何使用统一的表征数据对景区内不同复杂场景下可能出现的风险进行准确预警。

2、本发明解决其技术问题所采用的其中一种技术方案是：一种用于景区复杂场景的风险预警方法，包括如下步骤：

3、获取景区的历史动态客流信息，并根据所述历史动态客流信息构建各场景的动态客流分析模型；

4、根据所述动态客流分析模型获取预设时段t内指定场景的预期客流数据；

5、获取预设时段t内指定场景的监控数据，并根据监控数据获取预设时段t内的实际客流数据；

6、将所述实际客流数据与预期客流数据进行对比获得第一对比结果；

7、若所述对比结果大于或等于预设的第一阈值，则输出第一预警信息；

8、若所述对比结果小于预设的第一阈值，则获取指定场景的异常客流数据；

9、对所述实际客流数据与异常客流数据进行对比获得第二对比结果；

10、若所述对比结果大于或等于预设的第二阈值，则输出第二预警信息；

11、若第二对比结果小于预设的第二阈值，则不输出第二预警信息。

12、进一步的，所述获取景区的历史动态客流信息，并根据所述历史动态客流信息构建各场景的动态客流分析模型，包括如下步骤：

13、获取景区在各个时段内的总客流数量数据和游览趋势数据；

14、根据所述总客流量数据和游览趋势数据构建客流趋势预测模型；

15、通过所述客流趋势预测模型能够获得各个场景的第一预测客流数据；

16、获取景区在各个时段内各场景的客流数量数据；

17、根据所述各场景的客流数量数据构建各场景的客流数量预测模型；

18、通过所述客流数量预测模型能够获得各个场景的第二预测客流数据；

19、对各个场景的第一预测客流数据和第二客流预测数据进行加权计算后得到各场的景动态客流分析模型。

20、进一步的，所述据所述动态客流分析模型获取预设时段t内指定场景的预期客流数据，包括如下步骤：

21、获取历史动态客流信息中相同时段t内的第一预测客流数据的权重系数k1和第二客流预测数据的权重系数k2；

22、获取预期客流数据m＝k3(k1*n1+k2*n2)，其中k3为修正系数，n1为第一预测客流数据，n2为第二预测客流数据。

23、进一步的，所述获取预设时段t内指定场景的监控数据，并根据监控数据获取预设时段t内的实际客流数据，还包括如下步骤：

24、获取预设时段t内指定场景的视频监控数据；

25、对预设时段t进行等时长划分形成多个子时段；

26、获取每个子时段内视频监控数据的关键帧图像；

27、利用图像识别算法识别各个关键帧图像中的客流数量数据；

28、通过均值算法对客流数量数据进行均值计算后得到预设时段t内的实际客流数据。

29、进一步的，所述将所述实际客流数据与预期客流数据进行对比获得第一对比结果，采用如下公式进行计算：其中，q1为第一对比结果，l为实际客流量，m为预期客流量，a1为第一基础误差。

30、进一步的，所述对所述实际客流数据与异常客流数据进行对比获得第二对比结果，采用如下公式进行计算：其中，q2为第二对比结果，x为场景内的平均客流密度，xi为场景内各子区域的异常客流密度，n为划分的子区域数量。

31、e为异常客流量，a2为第二基础误差。

32、进一步的，还包括如下步骤：

33、获取任意场景的监控数据，并与预设的异常状况预警模板相匹配，若匹配程度大于或等于第三阈值，则输出第三预警信息。

34、进一步的，所述获取任意场景的监控数据，并与预设的异常状况预警模板相匹配，若匹配程度大于或等于第三阈值，则输出第三预警信息，包括如下步骤：

35、获取任意场景的监控数据；

36、获取异常状况预警模板，所述异常状况预警模板由第一预警信息和/或第二预警信息所对应的监控数据获得；

37、通过识别算法获取监控数据与异常状况预警模板的匹配程度；

38、若所述匹配程度大于或等于第三阈值，则输出第三预警信息。

39、通过以上技术方案可知，本技术中，用于景区复杂场景的风险预警方法通过对不同场景下的客流数据进行预测，通过将实际客流数据与预期客流数据进行对比，在不同复杂场景下均能够及时发现客流异常情况，从而采取相应的预警措施。同时为了进一步提高预警的准确性，还针对性地在可预测的客流情况下利用原有的异常客流数据对实际客流数据进行二次检测。此外，该方法不仅可以在客流量超过预期时发出预警，还可以在客流量复合到预期但存在异常状况时发出预警，提高了预警的及时性和准确性。

40、本发明解决其技术问题所采用的另一种技术方案是：一种用于景区复杂场景的风险预警系统，包括：

41、模型构建模块，所述模型构建模块用于获取景区的历史动态客流信息，并根据所述历史动态客流信息构建各场景的动态客流分析模型；

42、预期客流数据获取模块，所述预期客流数据获取模块用于根据所述动态客流分析模型获取预设时段t内指定场景的预期客流数据；

43、实际客流数据获取模块，所述实际客流数据获取模块用于获取预设时段t内指定场景的监控数据，并根据监控数据获取预设时段t内的实际客流数据；

44、第一对比结果获取模块，所述第一对比结果获取模块用于将所述实际客流数据与预期客流数据进行对比获得第一对比结果；

45、若所述对比结果大于或等于预设的第一阈值，则输出第一预警信息；

46、若所述对比结果小于预设的第一阈值，则获取指定场景的异常客流数据；

47、第二对比结果获取模块，所述第二对比结果获取模块用于对所述实际客流数据与异常客流数据进行对比获得第二对比结果；

48、若所述对比结果大于或等于预设的第二阈值，则输出第二预警信息；

49、若第二对比结果小于预设的第二阈值，则不输出第二预警信息。

50、进一步的，还包括：

51、监控识别模块，所述监控识别模块用于获取任意场景的监控数据，并与预设的异常状况预警模板相匹配，若匹配程度大于或等于第三阈值，则输出第三预警信息。

52、通过以上技术方案可知，本技术中，用于景区复杂场景的风险预警系统能够有效地根据景区的历史动态客流信息对未来的动态客流进行预测，并对复杂场景下有可能出现的风险进行分析判断以及预警。即使是在多场景融合的复杂场景下，也能够利用多次对比并配合监控识别来实现不同类型的风险预警，风险预警系统能够及时发现和处理景区复杂场景中的风险或异常情况，有助于保障游客和景区安全，提高景区的管理水平和游客体验。