城市突发事故预测方法、系统、电子设备及介质与流程

所属的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。计算机可读存储介质例如可以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

背景技术：

1、近些年城市安全问题越来越得到城市管理者的重视，随着城市规模的扩大，城市部件类型也越来越繁杂，较前些年相比，如今城市安全问题呈现多样化、复杂化趋势，城市安全管控方式逐步由事后处置演变为事前预防的方式，从而需要更加准确的预警机制。

2、另外，预警机制在很多领域都得到了很好的应用，比如(1)智能交通，比如查找智能驾驶方向、客舱推荐、行程时间估算等；(2)大数据驱动的城市规划，比如区域功能发现、基于轨迹的车道计划、救护站的选择等；(3)城市异常与安全，比如交通堵塞检测、人群流量预测、犯罪行为预测等。

3、但是现有的城市突发状况的预测要么是基于时间，要么是基于空间，数据来源单一，导致预测精度较低，不满足城市突发状况的管理需求。

技术实现思路

1、为了克服单一数据源导致的城市突发状况的预测精度低，不满足城市突发状况的管理需求的问题，本发明提供了城市突发事故预测方法、系统、电子设备及介质。

2、第一方面，为了解决上述技术问题，本发明提供了城市突发事故预测方法，包括：

3、获取预设时间段内在不同预设区域对应的历史事件数据；其中，历史事件数据为城市发生突发状况的数据；

4、按时间将各个历史事件数据分为多个时间序列；其中，每个时间序列为任意一天发生的各个历史事件数据的集合；

5、按区域将各个历史事件数据分为多个区域数列；其中，每个区域数据为任意一个区域发生的各个历史事件数据的集合；

6、将各个时间序列和各个区域数列输入预设预测模型，确定多个预测事件；

7、根据多个预测事件，对城市的突发状况进行管理。

8、第二方面，本发明提供了城市突发事故预测系统，包括：

9、历史事件数据获取模块，用于获取预设时间段内在不同预设区域对应的历史事件数据；其中，历史事件数据为城市发生突发状况的数据；

10、时间序列确定模块，用于按时间将各个历史事件数据分为多个时间序列；其中，每个时间序列为任意一天发生的各个历史事件数据的集合；

11、区域数列确定模块，用于按区域将各个历史事件数据分为多个区域数列；其中，每个区域数据为任意一个区域发生的各个历史事件数据的集合；

12、预测事件确定模块，用于将各个时间序列和各个区域数列输入预设预测模型，确定多个预测事件；

13、管理模块，用于根据多个预测事件，对城市的突发状况进行管理。

14、第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现如上述的城市突发事故预测方法的步骤。

15、第四方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在终端设备上运行时，使得终端设备执行城市突发事故预测方法的步骤。

16、本发明的有益效果是：获取预设时间段内在不同预设区域对应的历史事件数据，从而按照时间和区域分为时间序列和区域数据，进而将时间序列和区域数据输入预设预测模型，得到预测事件，并根据预测时间对城市的突发状况进行管理。本申请同时考虑了时间维度的历史事件数据和空间维度的历史事件数据，通过多方面数据对突发状况进行预测，预测精度更高，更有利于突发状况的管理。

技术特征：

1.城市突发事故预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设预测模型包括动态时间依赖模块、动态空间依赖模块和分层注意力网络；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将各个所述时间序列输入所述动态时间依赖模块，确定时间维度上的时间特征序列，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将各个所述区域序列输入所述动态区域依赖模块，确定空间维度上的时间特征序列，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括获取城市突发状况对应的各个状况类型，确定状况序列；

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，根据多个所述预测事件，对城市的突发状况进行预测，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过空间聚类法或空间卷积预测法将多个所述预测事件划分为多个单元格网格；通过分类器将多个所述预测事件划分为多个网络节点。

8.城市突发事故预测系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的城市突发事故预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1至7任一项所述的城市突发事故预测方法的步骤。

技术总结
本发明涉及城市突发事故预测方法、系统、电子设备及介质，方法包括：获取预设时间段内在不同预设区域对应的历史事件数据；按时间将各个历史事件数据分为多个时间序列；按区域将各个历史事件数据分为多个区域数列；将各个时间序列和各个区域数列输入预设预测模型，确定多个预测事件；根据多个预测事件，对城市的突发状况进行管理。本申请本申请同时考虑了时间维度的历史事件数据和空间维度的历史事件数据，通过多方面数据对突发状况进行预测，预测精度更高，更有利于突发状况的管理。

技术研发人员：周发辉,秦永海,孙春杨,黎定海,郭庆,董恒昌,安启波,曹安静
受保护的技术使用者：贵州彩数网络技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11