上下班路线智能规划方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及路径规划，特别涉及上下班路线智能规划方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快，越来越多的人选择在城市中心区域工作。然而，这也导致了上下班高峰期交通拥堵、公共交通拥挤等问题。为了缓解这些问题，一些通勤距离短的员工会选择步行上下班，或者在换乘过程中选择部分路段步行。然而，在步行过程中，员工需要通过很多斑马线，而一些员工的安全意识薄弱，为了防止迟到罚款，有时会在过马路时闯红灯，尤其是一些年长的人，这在一定程度上增加了安全隐患。尤其是在繁忙的城市街道上，行人与机动车辆之间的冲突不断加剧，给员工的人身安全带来极大的威胁，同时也会给用人企业造成损失。

2、目前市场上已经出现了一些智能导航软件，如谷歌地图、百度地图等。这些导航软件可以为员工提供最佳的出行路线建议，帮助他们避开拥堵路段，节省时间。然而，这些导航软件主要针对的是公共交通出行的路线规划，对于步行者的安全需求并没有给予足够的关注。因此，现有的导航软件在对员工上下班步行途中的安全性辅助上仍存在局限性。

技术实现思路

1、本发明提供了上下班路线智能规划方法、系统及存储介质，能够提升员工上下班途中的安全性，降低事故发生概率。

2、为了达到上述目的，本申请提供如下技术方案：

3、上下班路线智能规划方法，包括以下步骤：

4、s100，获取员工的基本信息，所述基本信息包括历史步行数据和员工年龄；

5、s200，根据所述基本信息，分析相应员工的步行特征数据；所述步行特征数据包括安全认知程度和紧急避让能力；

6、s200包括：

7、s201，根据员工的历史步行数据，分析员工的红灯抢行比例；

8、s202，根据员工的红灯抢行比例，分析员工的安全认知程度；

9、s203，根据员工年龄，分析员工的紧急避让能力；

10、s400，获取公司地址和员工住址；

11、s500，根据公司地址和员工住址，生成若干条初始上下班路径；

12、s600，根据员工的步行特征数据，对初始上下班路径进行筛选，生成目标路径；

13、s700，根据目标路径，生成实时导航，并在员工通过斑马线时阻止员工用户终端的消息通知。

14、进一步，所述安全认知程度与红灯抢行比例成反比，所述紧急避让能力与员工年龄成反比。

15、进一步，s100还包括，实时获取员工的耳机佩戴情况；

16、s200还包括：

17、s204，根据员工的耳机佩戴情况，对员工的紧急避让能力进行调整；若耳机佩戴情况为佩戴耳机，则分析员工佩戴的耳机类型；所述耳机类型包括普通耳机和降噪耳机，若员工佩戴的耳机类型为普通耳机，则将员工的紧急避让能力降低n个等级；若员工佩戴的耳机类型为降噪耳机，则将员工的紧急避让能力降低m个等级，其中，n<m。

18、进一步，还包括s300，实时获取员工的衣服颜色，并根据员工的衣服颜色，分析司机的避让能力；

19、s600中，根据员工的步行特征数据和司机的避让能力，对初始上下班路径进行筛选。

20、进一步，s600包括：

21、s601，获取员工的出发时间和红绿灯变换规则；

22、s602，根据历史步行数据，分析员工的平均步行速率；结合员工的平均步行速率、出发时间和红绿灯变换规则，计算各初始上下班路径对应的预计耗时和预计到达时间；

23、s603，根据预计到达时间，对初始上下班路径进行筛选；

24、s604，获取筛选后的各初始上下班路径途中的斑马线数据；

25、s605，根据预计耗时，结合斑马线数据、员工的步行特征数据和司机的避让能力，对初始上下班路径进行筛选，生成目标路径。

26、本发明还公开了上下班路线智能规划系统，使用了上述上下班路线智能规划方法。

27、本发明还公开了上下班路线智能规划存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现上述上下班路线智能规划方法。

28、本发明的原理及优点在于：

29、根据员工的历史步行数据，分析员工通过斑马线时红灯抢行的比例，从而可以分析出相应员工在通过斑马线时的习性，是否有较高的安全认知；再根据员工年龄，分析员工在遇到右转车辆或抢行车辆时，能否及时进行避让，是否具有较强的紧急避让能力。分析得出员工的个性化步行特征数据后，结合分析得出的安全认知程度和紧急避让能力，对初始上下班路径进行筛选，生成适合相应员工的目标路径，提升员工上下班途中的安全性，降低事故发生概率。再在员工通过斑马线时阻止员工用户终端的消息通知，防止员工在通过斑马线时收到消息，拿出终端查看而忽略了信号灯变化及车流，从而进一步提升员工过马路时的安全性。

30、避让能力还受到员工实时状态的影响，其中，是否佩戴耳机是非常重要的一项影响因素，耳机能够隔绝外界声音，包括劝阻声、喇叭声，使其无法针对外界环境做出及时的响应。故本方案中，根据员工的耳机佩戴情况，对员工的紧急避让能力进行调整，具体还将耳机类型划分为了普通耳机和降噪耳机，以分析得出更加准确的紧急避让能力调整幅度，得出更加符合此次出行情况紧急避让能力，便于后期的路径选择。

31、除此之外，事故是否发生，司机的避让能力也是重要影响因素之一，虽然可以通过分析司机的历史驾驶数据，得出司机的个人避让能力，但员工通过斑马线时是哪一个司机正好驾驶通过无法得知，具有过多的影响因素，计算的系统功耗过大且耗时较长。故本方案中，通过分析员工本身的衣服颜色，分析其是否显眼，从而间接分析司机的避让能力。

32、综上，采用本方案，综合了员工的安全认知程度、紧急避让能力及司机的避让能力，对初始上下班路径进行筛选，最终得出最佳目标路径，能够提升员工上下班途中的安全性，降低事故发生概率。

技术特征：

1.上下班路线智能规划方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的上下班路线智能规划方法，其特征在于：所述安全认知程度与红灯抢行比例成反比，所述紧急避让能力与员工年龄成反比。

3.根据权利要求1所述的上下班路线智能规划方法，其特征在于：s100还包括，实时获取员工的耳机佩戴情况；

4.根据权利要求1所述的上下班路线智能规划方法，其特征在于：还包括s300，实时获取员工的衣服颜色，并根据员工的衣服颜色，分析司机的避让能力；

5.根据权利要求4所述的上下班路线智能规划方法，其特征在于：s600包括：

6.上下班路线智能规划系统，其特征在于：使用了上述权利要求1-5中任一项所述的上下班路线智能规划方法。

7.上下班路线智能规划存储介质，用于存储计算机可执行指令，其特征在于：所述计算机可执行指令在被执行时实现上述权利要求1-5中任一项所述的上下班路线智能规划方法。

技术总结
本发明涉及路径规划技术领域，尤其是上下班路线智能规划方法、系统及存储介质，所述方法包括以下步骤：S100，获取员工的基本信息；S200，根据所述基本信息，分析相应员工的步行特征数据；所述步行特征数据包括安全认知程度和紧急避让能力；S300，实时获取员工的衣服颜色，并根据员工的衣服颜色，分析司机的避让能力；S400，获取公司地址和员工住址；S500，根据公司地址和员工住址，生成若干条初始上下班路径；S600，根据员工的步行特征数据和司机的避让能力，对初始上下班路径进行筛选，生成目标路径；S700，根据目标路径，生成实时导航，并在员工通过斑马线时阻止员工用户终端的消息通知。采用本方案，能够提升员工上下班途中的安全性，降低事故发生概率。

技术研发人员：魏欣,聂波
受保护的技术使用者：重庆新洁净清洗技术服务有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/6