【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于高度聚類算法，具體涉及一種基于dbscan時空序列融合的人員定位聚集分析方法。
技術介紹
1、在當前的位置數據處理領域，尤其是在需要實時監測人員聚集情況的應用場景中，如大型活動的安全管理、公共場所的人流控制等，如何準確且及時地識別出人群的聚集現象成為了一個關鍵的技術挑戰。現有的技術手段通常依賴于單一時間點的數據分析，缺乏對時間序列上數據變化趨勢的有效整合，導致難以捕捉到長時間尺度上的聚集行為模式。此外，對于大規模數據集的處理效率低下，不能很好地支持實時性的要求。
2、在人員聚集監測過程中，系統需要實時獲取和分析現場人員的位置信息。這些數據通常來自多種傳感器和設備，如藍牙信標、wi-fi網絡等?，F有的監測方式往往依賴于傳統的手動檢查或固定監控設備，難以實現實時、動態的聚集情況評估，增加了管理的復雜性。
3、現有技術方案(或最接近的技術方案)目前存在以下的缺點/不足：
4、1、數據處理局限于單一時點，忽視了時間維度上的連續性，缺乏有效的機制來區分短暫的偶然聚集和持續性的人員聚集。
5、2、聚集級別判斷標準單一，缺乏靈活性和適應性。
6、3、報警機制不完善，無法根據聚集情況的不同自動調整響應策略。
技術實現思路
1、針對
技術介紹
中提及的問題，本專利技術提出一種基于dbscan時空序列融合的人員定位聚集分析方法，在通過對多個時間點的位置數據進行聚類分析，從而能夠更精確地識別并追蹤人員聚集情況，提高系統響應速度，并且能
2、技術方案：為了解決上述技術問題，本專利技術采用的技術方案如下：
3、一種基于dbscan時空序列融合的人員定位聚集分析方法，通過利用dbscan算法結合多個時間點的位置信息進行聚類分析，識別并追蹤人員聚集情況，區分不同類型的聚集行為，實現安全管理和人流控制策略。
4、作為優選，具體的實施步驟如下：
5、s1：定期采集多個時間點的人員位置信息，并根據地理位置將收集到的所有人員位置信息按照預定義的區域進行分組；
6、s2：使用dbscan算法對每個區域內的人員位置數據進行第一次聚類分析，返回各個聚集組的信息；
7、s3：計算候選聚集組的中心點，并判斷中心點是否在生效的聚集區內；如果不在，則跳過此候選聚集組；如果在，則繼續執行下一步；
8、s4：將符合要求的聚集群組及其相關信息存儲至數據庫，并不斷更新信息；
9、s5：遍歷所有啟用中的聚集區，根據當前的時間和預設的聚集持續時間，獲取相應時間段內的聚集切片記錄；
10、s6：使用dbscan算法對聚集切片記錄進行第二次聚類分析，得到候選聚集簇；
11、s7：計算候選聚集簇的中心點，并判斷中心點是否在生效的聚集群內；如果不在，則跳過此候選聚集簇；如果在，則繼續執行下一步；
12、s8：與同一聚集群且是持續中的報警中心點作比較，并進行報警管理。
13、作為優選，在s2中，使用dbscan算法對每個區域內的人員位置數據進行第一次聚類分析，返回各個聚集組的信息的具體內容為：
14、針對每個區域內的一系列位置數據點使用dbscan算法進行聚類，形成若干個潛在的人員聚集群組；dbscan通過設定一個鄰域內的最小點數來確定數據集中的聚類；
15、s21：隨機選取一個未訪問過的人員位置點p；
16、s22：如果p是一個核心點，則開始一個新的聚類，并將p加入到這個聚類中；不斷迭代地將p的鄰域內的所有核心點加入到同一個聚類中；
17、s23：如果p不是一個核心點，則檢查是否為邊界點或噪聲點；如果為邊界點，則將其標記為已訪問；如果為噪聲點，則忽略；
18、s24：重復上述過程直到所有點都被訪問過。
19、作為優選，判斷是否是核心點或者是邊界點或噪聲點的具體內容為：
20、對于任意兩點p1和p2，兩者之間的距離d使用球面上兩點間的最短路徑來計算；給定地球半徑r，以及兩點的經度和緯度，具體計算公式如下：
21、
22、
23、δα＝α2-α1，
24、δβ＝β2-β1，
25、其中，α表示緯度，β表示經度；α2表示p2緯度，α1表示p1緯度，β2表示p2經度，β1表示p1經度，δα表示p1p2緯度差，δβ表示p1p2經度差。
26、作為優選，在s3中，計算候選聚集組的中心點，并判斷中心點是否在生效的聚集區內；如果不在，則跳過此候選聚集組；如果在，則繼續執行下一步的具體內容為：
27、s31：初始化變量：初始化兩個累加器sumx和sumy，分別用于累加所有點的橫坐標和縱坐標；
28、s32：累加坐標值：遍歷所有點pi，將每個點的橫坐標累加到sumx，將每個點的縱坐標累加到sumy；
29、s33：計算平均值：在遍歷完成后，使用總點數n對累加值求平均，得到中心的橫坐標和縱坐標；
30、假設有一個包含n個點的集合p＝{p1,p2,...,pn}，每個點pi坐標為(xi,yi)，中心點c的坐標(cx,cy)通過如下公式計算得出：
31、
32、
33、中心點c的橫坐標是所有點的橫坐標的平均值，中心點c的縱坐標是所有點的縱坐標的平均值；
34、s34：返回結果：返回一個包含中心點坐標的point對象；
35、s35：聚集區驗證：檢查每個聚集群組的中心點是否位于已知的有效聚集區內。
36、作為優選，在s35中，聚集區驗證：檢查每個聚集群組的中心點是否位于已知的有效聚集區內的具體內容為：
37、設定一個中心點p(xp,yp)和一個聚集區a＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}；
38、構造水平線：y＝yp；
39、計算交點：對于每條邊(xi,yi)→(xi+1,yi+1)，計算這條邊與水平線y＝yp的交點，如果交點的x坐標大于xp，則計為一次交點；
40、判斷交點數：如果交點數為奇數，則點在多邊形內部；如果交點數為偶數，則點在多邊形外部。
41、作為優選，在s5中，遍歷所有啟用中的聚集區，根據當前的時間和預設的聚集持續時間，獲取相應時間段內的聚集切片記錄的具體內容為：
42、查看所有正在使用的聚集群，遍歷過去一段時間內所有的聚集事件；獲取切片時間為x秒前的當前區域聚集切片記錄。
43、作為優選，在s8中，與同一聚集群且是持續中的報警中心點作比較，并進行報警管理的具體內容為：
44、將新發現的聚集簇的中心點與已經存在并處于持續狀態的報警記錄中的中心點進行對比；如果新的聚集簇沒有匹配到任何現有的報警記錄，就將其作為一個新的報警事件添加到表中本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于DBSCAN時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：通過利用DBSCAN算法結合多個時間點的位置信息進行聚類分析，識別并追蹤人員聚集情況，區分不同類型的聚集行為，實現安全管理和人流控制策略。
2.根據權利要求1所述的基于DBSCAN時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：具體的實施步驟如下：
3.根據權利要求2所述的基于DBSCAN時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：在S2中，使用DBSCAN算法對每個區域內的人員位置數據進行第一次聚類分析，返回各個聚集組的信息的具體內容為：
4.根據權利要求3所述的基于DBSCAN時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：判斷是否是核心點或者是邊界點或噪聲點的具體內容為：
5.根據權利要求2所述的基于DBSCAN時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：在S3中，計算候選聚集組的中心點，并判斷中心點是否在生效的聚集區內；如果不在，則跳過此候選聚集組；如果在，則繼續執行下一步的具體內容為：
6.根據權利要求5所述的基于DBSCAN時空序
7.根據權利要求2所述的基于DBSCAN時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：在S5中，遍歷所有啟用中的聚集區，根據當前的時間和預設的聚集持續時間，獲取相應時間段內的聚集切片記錄的具體內容為：
8.根據權利要求2所述的基于DBSCAN時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：在S8中，與同一聚集群且是持續中的報警中心點作比較，并進行報警管理的具體內容為：
...【技術特征摘要】
1.一種基于dbscan時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：通過利用dbscan算法結合多個時間點的位置信息進行聚類分析，識別并追蹤人員聚集情況，區分不同類型的聚集行為，實現安全管理和人流控制策略。
2.根據權利要求1所述的基于dbscan時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：具體的實施步驟如下：
3.根據權利要求2所述的基于dbscan時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：在s2中，使用dbscan算法對每個區域內的人員位置數據進行第一次聚類分析，返回各個聚集組的信息的具體內容為：
4.根據權利要求3所述的基于dbscan時空序列融合的人員定位聚集分析方法，其特征在于：判斷是否是核心點或者是邊界點或噪聲點的具體內容為：
5.根據權利要求2所述的基于dbscan時空序列融合...
【專利技術屬性】
技術研發人員：杜立靜，陳燃，朱晟喆，
申請(專利權)人：江蘇漢邦唐科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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