人群密集区域的获取方法及装置与流程

本发明涉及交通技术，尤其涉及一种人群密集区域的获取方法及装置。

背景技术：

随着社会经济的高速发展，我国的城市化进程不断推进，城市的人口数量越来越多，城市的公共交通、生活设施等区域经常会迎来短期的人流高峰，成为人群密集区域，例如，音乐会、体育比赛等大型集会活动。人群的高度集中可能会带来一些问题，例如，安全隐患等。现有技术中，通常通过人工收集人群密集区域的相关信息，例如，从相关部门或特定网站收集大型集会的相关信息等。

然而，由于需要人工来进行人群密集区域的相关信息的收集，使得操作复杂，而且容易出错，从而导致了人群密集区域的获取的效率和可靠性的降低。

技术实现要素：

本发明的多个方面提供一种人群密集区域的获取方法及装置，用以提高人群密集区域的获取的效率和可靠性。

本发明的一方面，提供一种人群密集区域的获取方法，包括：

获取营运车辆的轨迹数据；

根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域；

根据所述停留区域，获得人群密集区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域，包括：

根据所述轨迹数据，获得轨迹点；

根据所述轨迹点的分布情况，对所述轨迹点进行聚类，以生成至少一个静止区域，作为所述营运车辆的停留区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述停留区域，获得人群密集区域，包括：

根据所述停留区域内的轨迹点，以及所述停留区域内的轨迹点的记录时间，获得所述停留区域内具有候客行为的营运车辆；

根据所述停留区域内具有候客行为的营运车辆，获得所述人群密集区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述停留区域内的轨迹点，以及所述停留区域内的轨迹点的记录时间，获得所述停留区域内具有候客行为的营运车辆，包括：

针对每个停留区域，若该停留区域内的相邻两个轨迹点的记录时间之间的差值小于或等于预先设置的时间阈值，且该相邻两个轨迹点之间的距离小于或等于预先设置的距离阈值，将该相邻两个轨迹点，确定为连续轨迹点；

若在指定时间范围之内，所述连续轨迹点的数量大于或等于预先设置的轨迹数量阈值，将所述连续轨迹点，确定为候客轨迹；

根据所述候客轨迹，获得该停留区域内具有候客行为的营运车辆。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述停留区域内具有候客行为的营运车辆，获得所述人群密集区域，包括：

针对每个停留区域，若该停留区域内具有候客行为的营运车辆的数量大于或等于预先设置的第一车辆数量阈值、且该停留区域内具有候客行为的营运车辆的出现天数与统计天数的比值大于或等于预先设置的比值阈值、且该停留区域内同时具有候客行为的营运车辆的最大数量大于或等于预先设置的第二车辆数量阈值，将该停留区域确定为所述人群密集区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述轨迹点包括：

静止轨迹点；或者

静止轨迹点和移动轨迹点。

本发明的另一方面，提供一种人群密集区域的获取装置，包括：

获取单元，用于获取营运车辆的轨迹数据；

停留单元，用于根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域；

分析单元，用于根据所述停留区域，获得人群密集区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述停留单元，具体用于

根据所述轨迹数据，获得轨迹点；以及

根据所述轨迹点的分布情况，对所述轨迹点进行聚类，以生成至少一个静止区域，作为所述营运车辆的停留区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述分析单元，具体用于

根据所述停留区域内的轨迹点，以及所述停留区域内的轨迹点的记录时间，获得所述停留区域内具有候客行为的营运车辆；以及

根据所述停留区域内具有候客行为的营运车辆，获得所述人群密集区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述分析单元，具体用于

针对每个停留区域，若该停留区域内的相邻两个轨迹点的记录时间之间的差值小于或等于预先设置的时间阈值，且该相邻两个轨迹点之间的距离小于或等于预先设置的距离阈值，将该相邻两个轨迹点，确定为连续轨迹点；

若在指定时间范围之内，所述连续轨迹点的数量大于或等于预先设置的轨迹数量阈值，将所述连续轨迹点，确定为候客轨迹；以及

根据所述候客轨迹，获得该停留区域内具有候客行为的营运车辆。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述分析单元，具体用于

针对每个停留区域，若该停留区域内具有候客行为的营运车辆的数量大于或等于预先设置的第一车辆数量阈值、且该停留区域内具有候客行为的营运车辆的出现天数与统计天数的比值大于或等于预先设置的比值阈值、且该停留区域内同时具有候客行为的营运车辆的最大数量大于或等于预先设置的第二车辆数量阈值，将该停留区域确定为所述人群密集区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述轨迹点包括：

静止轨迹点；或者

静止轨迹点和移动轨迹点。

由上述技术方案可知，本发明实施例通过获取营运车辆的轨迹数据，进而根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域，使得能够根据所述停留区域，获得人群密集区域，无需人工参与，操作简单，且正确率高，从而提高了人群密集区域的获取的效率和可靠性。

另外，采用本发明所提供的技术方案，通过利用海量的营运车辆的定位数据这一定位大数据，作为营运车辆的轨迹数据，来统计营运车辆的停留区域，使得统计结果更加精准，能够有效提高人群密集区域的获取的可靠性。

另外，采用本发明所提供的技术方案，能够基于所获得的人群密集区域，向该人群密集区域提供相关服务，例如，消息推送服务、在线叫车服务等，能够有效地提升用户的体验。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的人群密集区域的获取方法的流程示意图；

图2为本发明另一实施例提供的人群密集区域的获取装置的结构示意图。

【具体实施方式】

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、个人电脑(Personal Computer，PC)、MP3播放器、MP4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)等。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

图1为本发明一实施例提供的人群密集区域的获取方法的流程示意图，如图1所示。

101、获取营运车辆的轨迹数据。

所谓的营运车辆的轨迹数据，是指营运车辆之前行驶过的历史轨迹的轨迹数据，所谓的历史轨迹，是由若干个轨迹点组成的集合。通常来说，可以采用现有技术中的任何方法，采集营运车辆的轨迹数据。例如，具体可以利用营运车辆上安装的全球定位系统(Global Positioning System)终端，采集位置数据，形成所述营运车辆的轨迹数据；利用营运车辆的驾驶员所使用的终端中的全球定位系统(Global Positioning System，GPS)所记录的历史位置数据，形成所述营运车辆的轨迹数据；或者，再例如，具体可以直接将营运车辆的驾驶员的历史导航结果，作为所述营运车辆的轨迹数据，等等，本实施例对此不进行特别限定。

102、根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域。

103、根据所述停留区域，获得人群密集区域。

需要说明的是，101～103的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。

这样，通过获取营运车辆的轨迹数据，进而根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域，使得能够根据所述停留区域，获得人群密集区域，无需人工参与，操作简单，且正确率高，从而提高了人群密集区域的获取的效率和可靠性。

本发明中，在102中，具体可以根据所述轨迹数据，获得轨迹点，进而，则可以根据所述轨迹点的分布情况，对所述轨迹点进行聚类，以生成至少一个静止区域，作为所述营运车辆的停留区域。具体来说，具体可以利用基于密度的聚类算法，例如，基于空间密度的群以噪声发现聚类(Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise，DB-SCAN)算法，对所述轨迹点进行聚类，或者还可以利用分层聚类算法，例如，Ward聚类算法，对所述轨迹点进行聚类，本实施例对此不进行特别限定。

在一个具体的实现过程中，具体可以根据所述轨迹数据，获得全部的轨迹点，即静止轨迹点和移动轨迹点。

在另一个具体的实现过程中，由于需要统计营运车辆的停留区域，因此，可以根据所述轨迹数据，只需要获得部分的非移动轨迹点即静止轨迹点，参与后续的营运车辆的停留区域的统计工作。具体来说，可以利用轨迹数据中所包含的速度数据，将轨迹点中的移动轨迹点去除，只保留静止轨迹点。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以根据所述停留区域内的轨迹点，以及所述停留区域内的轨迹点的记录时间，获得所述停留区域内具有候客行为的营运车辆，然后，则可以根据所述停留区域内具有候客行为的营运车辆，获得所述人群密集区域。

在一个具体的实现过程中，针对每个停留区域，若该停留区域内的相邻两个轨迹点的记录时间之间的差值小于或等于预先设置的时间阈值如2分钟，且该相邻两个轨迹点之间的距离小于或等于预先设置的距离阈值如20米，则可以将该相邻两个轨迹点，确定为连续轨迹点；若在指定时间范围如8分钟之内，所述连续轨迹点的数量大于或等于预先设置的轨迹数量阈值如50个，则可以进一步将所述连续轨迹点，确定为候客轨迹；然后，则可以根据所述候客轨迹，获得该停留区域内具有候客行为的营运车辆，例如，将一个候客轨迹所对应的营运车辆，确定为该停留区域内具有候客行为的营运车辆。

在该实现过程中，在确定候客轨迹的过程中，若两个候客轨迹之间的时间间隔小于或等于预先设置的间隔阈值如15分钟，那么，则可以将该两个候客轨迹进行合并处理，以获得一个新的候客轨迹。

在另一个具体的实现过程中，针对每个停留区域，若该停留区域内具有候客行为的营运车辆的数量D大于或等于预先设置的第一车辆数量阈值DT、且该停留区域内具有候客行为的营运车辆的出现天数与统计天数的比值R大于或等于预先设置的比值阈值RT、且该停留区域内指定时间范围内(如采样时间范围内)同时具有候客行为的营运车辆的最大数量DMax大于或等于预先设置的第二车辆数量阈值DMaxT，则可以将该停留区域确定为所述人群密集区域。

在本发明中，在获得了人群密集区域之后，还可以进一步将监控城市划分为指定大小的监控区域如400米×400米的矩形区域，进而，则可以判断某个监控区域之内或者周围，是否会举行大型集会活动。

若某个监控区域内或者周围一定距离如200米以内有人群密集区域，且该人群密集区域之内具有候客行为的营运车辆的数量大于预先设置的第一集会阈值如该人群密集区域内指定时间范围内(如采样时间范围内)同时具有候客行为的营运车辆的最大数量DMax与该人群密集区域内每天同时具有候客行为的营运车辆的最大数量的方差之和，则可以确定该监控区域之内或者周围，举行大型集会活动。

若某个监控区域内或者周围一定距离如200米以内没有人群密集区域，且该人群密集区域之内具有候客行为的营运车辆的数量大于预先设置的第二集会阈值如所在城市所有人群密集区域内指定时间范围内(如采样时间范围内)同时具有候客行为的营运车辆的最大数量DMax的平均值，则可以确定该监控区域之内或者周围，举行大型集会活动。

这样，通过执行上述技术方案，能够有效发现正在进行的集会活动，用于在线司机调度，缓解和避免局部区域的运力不足。同时，还可以进一步向该区域的大量用户推送信息，推广某些服务和产品，例如，在线叫车服务等。

本实施例中，通过获取营运车辆的轨迹数据，进而根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域，使得能够根据所述停留区域，获得人群密集区域，无需人工参与，操作简单，且正确率高，从而提高了人群密集区域的获取的效率和可靠性。

另外，采用本发明所提供的技术方案，通过利用海量的营运车辆的定位数据这一定位大数据，作为营运车辆的轨迹数据，来统计营运车辆的停留区域，使得统计结果更加精准，能够有效提高人群密集区域的获取的可靠性。

另外，采用本发明所提供的技术方案，能够基于所获得的人群密集区域，向该人群密集区域提供相关服务，例如，消息推送服务、在线叫车服务等，能够有效地提升用户的体验。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

图2为本发明另一实施例提供的人群密集区域的获取装置的结构示意图，如图2所示。本实施例的人群密集区域的获取装置可以包括获取单元21、停留单元22和分析单元23。其中，获取单元21，用于获取营运车辆的轨迹数据；停留单元22，用于根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域；分析单元23，用于根据所述停留区域，获得人群密集区域。

需要说明的是，本实施例所提供的人群密集区域的获取装置可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述停留单元22，具体可以用于根据所述轨迹数据，获得轨迹点；以及根据所述轨迹点的分布情况，对所述轨迹点进行聚类，以生成至少一个静止区域，作为所述营运车辆的停留区域。

在一个具体的实现过程中，所述停留单元22，具体可以根据所述轨迹数据，获得全部的轨迹点，即静止轨迹点和移动轨迹点。

在另一个具体的实现过程中，由于需要统计营运车辆的停留区域，因此，所述停留单元22，可以根据所述轨迹数据，只需要获得部分的非移动轨迹点即静止轨迹点，参与后续的营运车辆的停留区域的统计工作。具体来说，可以利用轨迹数据中所包含的速度数据，将轨迹点中的移动轨迹点去除，只保留静止轨迹点。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述分析单元23，具体可以用于根据所述停留区域内的轨迹点，以及所述停留区域内的轨迹点的记录时间，获得所述停留区域内具有候客行为的营运车辆；以及根据所述停留区域内具有候客行为的营运车辆，获得所述人群密集区域。

在一个具体的实现过程中，所述分析单元23，具体可以用于针对每个停留区域，若该停留区域内的相邻两个轨迹点的记录时间之间的差值小于或等于预先设置的时间阈值，且该相邻两个轨迹点之间的距离小于或等于预先设置的距离阈值，将该相邻两个轨迹点，确定为连续轨迹点；若在指定时间范围之内，所述连续轨迹点的数量大于或等于预先设置的轨迹数量阈值，将所述连续轨迹点，确定为候客轨迹；以及根据所述候客轨迹，获得该停留区域内具有候客行为的营运车辆。

在另一个具体的实现过程中，所述分析单元23，具体可以用于针对每个停留区域，若该停留区域内具有候客行为的营运车辆的数量大于或等于预先设置的第一车辆数量阈值、且该停留区域内具有候客行为的营运车辆的出现天数与统计天数的比值大于或等于预先设置的比值阈值、且该停留区域内同时具有候客行为的营运车辆的最大数量大于或等于预先设置的第二车辆数量阈值，将该停留区域确定为所述人群密集区域。

需要说明的是，图1对应的实施例中方法，可以由本实施例提供的人群密集区域的获取装置实现。详细描述可以参见图1对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。

本实施例中，通过获取单元获取营运车辆的轨迹数据，进而由停留单元根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域，使得分析单元能够根据所述停留区域，获得人群密集区域，无需人工参与，操作简单，且正确率高，从而提高了人群密集区域的获取的效率和可靠性。

另外，采用本发明所提供的技术方案，通过利用海量的营运车辆的定位数据这一定位大数据，作为营运车辆的轨迹数据，来统计营运车辆的停留区域，使得统计结果更加精准，能够有效提高人群密集区域的获取的可靠性。

另外，采用本发明所提供的技术方案，能够基于所获得的人群密集区域，向该人群密集区域提供相关服务，例如，消息推送服务、在线叫车服务等，能够有效地提升用户的体验。

本发明实施例提供的上述方法和装置可以以设置并运行于设备中的计算机程序体现。该设备可以包括一个或多个处理器，还包括存储器和一个或多个程序。其中该一个或多个程序存储于存储器中，被上述一个或多个处理器执行以实现本发明上述实施例中所示的方法流程和/或装置操作。例如，被上述一个或多个处理器执行的方法流程，可以包括：

获取营运车辆的轨迹数据；

根据所述轨迹数据，获得所述营运车辆的停留区域；

根据所述停留区域，获得人群密集区域。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或页面组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。