人员活动控制方法、系统、终端及存储介质与流程

1.本发明涉及智能监控技术领域，尤其是涉及一种人员活动控制方法、系统、终端及存储介质。


背景技术：

2.对于像新型冠状病毒这样传染性强且存在无症状感染的病毒而言，病毒检测和控制疫情蔓延是一项极其艰巨的任务。为了减少疫情高峰期的感染者数量，全球各地区普遍采取和实施了社交活动限制措施。这种疫情通常会一波又一波地持续扩散，因此，在找到合适的疫苗和治疗方法之前，社交活动限制措施仍将是政府和主管部门可以采取的主要疫情防控手段。限制社交活动虽然能够控制疫情的传播，但是，会给社会经济发展带来沉重的负担。


技术实现要素：

3.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种人员活动控制方法，能够对会提高传播风险的场景进行人员流动限制，而不是全部的场景进行人员流动限制，可以降低病毒或其他传染性疾病的传播风险，同时，降低因封锁全部场景而导致的对经济的影响。
4.根据本发明的第一方面实施例的一种人员活动控制方法，包括：获取人员位置信息；根据所述人员位置信息生成社交聚集活动信息；根据所述社交聚集活动信息获取病毒感染超图；根据所述病毒感染超图和所述社交聚集活动信息生成社交聚集活动限制信息。
5.根据本发明的一些实施例，所述获取人员位置信息，包括：根据地理信息系统数据服务器获取个体位置信息；根据所述个体位置信息获取对应的个人识别信息、时间信息及位置识别信息。
6.根据本发明的一些实施例，所述获取人员位置信息，还包括：根据社交网络检索人员位置信息。
7.根据本发明的一些实施例，所述根据所述人员位置信息生成社交聚集活动信息，包括：根据时间信息及位置识别信息生成所述社交聚集活动信息；
8.根据本发明的一些实施例，，所述根据所述社交聚集活动信息获取病毒感染超图，包括：根据所述社交聚集活动信息和个人识别信息生成病毒感染超图。
9.根据本发明的一些实施例，所述根据所述病毒感染超图和所述社交聚集活动信息生成社交聚集活动限制信息，包括：根据所述个人识别信息、所述时间信息、所述位置识别信息及所述病毒感染超图获得活动影响传播限制最大化参数；根据所述活动影响传播限制最大化参数生成社交聚集活动限制信息。
10.根据本发明的一些实施例，所述人员活动控制方法还包括：获取社交聚集活动信息样本；根据所述社交聚集活动信息样本进行重复模拟，以获取传播样本；根据所述传播样本应用贪婪算法获得高风险社交聚集活动；根据所述高风险社交聚集活动生成社交聚集活
动限制信息。
11.根据本发明的一些实施例，在所述根据所述传播样本应用贪婪算法获得高风险社交聚集活动之后，还包括：验证所述高风险社交聚集活动；若所述高风险社交聚集活动不符合质量要求，则加倍所述社交聚集活动信息样本数量，并返回所述根据所述社交聚集活动信息样本进行重复模拟，以获取传播样本。
12.根据本发明的第二方面实施例的一种终端，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现：如第一方面所述的人员活动控制方法。
13.根据本发明的第三方面实施例的一种人员活动控制系统，包括：位置信息获取模块，用于获取人员位置信息；社交聚集活动生成模块，用于根据所述人员位置信息生成社交聚集活动信息；病毒感染超图获取模块，用于根据所述社交聚集活动信息获取病毒感染超图；社交聚集活动限制生成模块，用于根据所述病毒感染超图和所述社交聚集活动信息生成社交聚集活动限制信息。
14.根据本发明的第四方面实施例的一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于：执如第一方面所述的人员活动控制方法。
15.本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
16.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
17.图1为相关技术中人员活动监控方法的流程示意图；
18.图2为本技术实施例中人员活动监控方法的流程示意图；
19.图3为本技术实施例中人员活动监控方法的流程示意图；
20.图4为本技术实施例中从地理信息系统中获取个人位置数据的方法的流程示意图；
21.图5为本技术实施例中根据社交聚集活动生成超图的方法的流程示意图；
22.图6为本技术实施例中活动影响传播限制最大化计算方法的流程示意图；
23.图7为本技术实施例中活动影响传播限制最大化动态采样算法的流程示意图。
具体实施方式
24.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
25.在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
26.在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、
小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
27.本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
28.对于像新型冠状病毒这样传染性强且存在无症状感染的病毒而言，病毒检测和控制疫情蔓延是一项极其艰巨的任务。为了减少疫情高峰期的感染者数量，全球各地区普遍采取和实施了社交活动限制措施。这种疫情通常会一波又一波地持续扩散，因此，在找到合适的疫苗和治疗方法之前，社交活动限制措施仍将是政府和主管部门可以采取的主要疫情防控手段。
29.目前，随着新型冠状病毒疫情防护进入常态化阶段，对于人员活动控制也提出了更高的要求。全面限制社交活动虽然能够控制疫情的传播，但是，会给社会经济发展带来沉重的负担。
30.参照图1，图1是相关技术中人员活动监控方法的流程示意图，如图1所示的人员活动监控方法，至少包括以下步骤：s101：获取人群物理接触数据；s102：根据人群间的物理接触生成图表；s103：根据图表确认高传播风险人群；s104：对高传播风险人群或接触者进行隔离。即，相关技术中的人员活动监控方法只能针对个体进行研究，无法给出对社交活动的有效控制。
31.参照图2，图2是本技术实施例中人员活动监控方法的流程示意图，如图2所示的人员活动控制方法，至少包括以下步骤：s201：通过社交聚集活动获得病毒感染网络；s202：限制社交聚集活动；s203：降低病毒感染风险。
32.在一些实施例中，如图2所示，以工作地、电影院、学校和餐馆四个场景为例，如图2所示，由于工作地和学校虽然不是最初的传染源地，但是，开放工作地和学校会加剧病毒的传播，因此，可以选择关闭工作地和学校而不是全部的场景，能够在保障经济活动可以部分运营的同时，降低了病毒的传播风险。
33.根据本发明的第一方面实施例的一种人员活动控制方法，包括：获取人员位置信息；根据人员位置信息生成社交聚集活动信息；根据社交聚集活动信息获取病毒感染超图；根据病毒感染超图和社交聚集活动信息生成社交聚集活动限制信息。
34.在一些实施例中，本技术提供的人员活动监控方法可以实现对n个场景进行监控，并筛选出k个会提高传播风险的场景，其中k小于等于n，并进一步对k个会提高传播风险的场景进行人员流动限制。
35.在一些实施例中，对k个会提高传播风险的场景进行人员流动限制，而不是全部的场景进行人员流动限制，可以降低病毒或其他传染性疾病的传播风险，同时，降低因封锁全部场景而导致的对经济的影响。
36.参照图3，图3是本技术实施例中人员活动监控方法的流程示意图，如图3所示的人员活动监控方法，至少包括以下步骤：s301：获取个体位置数据；s302：根据社交聚集活动生成超图；s303根据超图获取高风险社交聚集活动；s304：对高风险社交聚集活动进行限制。
37.在一些实施例中，超图(hypergraph)是指每一个边可以包含两个以上的点所构成
的图，超图学习(hypergraph learning)正在逐渐被引入用来解决计算机视觉和机器学习上的问题。相对于普通图而言，超图可以更加准确的描述存在多元关联的对象之间的关系。超图与普通图的主要不同在于图中边上顶点的个数的不同，在普通图中，，一条边包含两个顶点，在超图中，边被称为超边(hyperedge)，一条超边包含多个顶点。如果一个超图中，所有的超边最多只包含两个顶点，那么超图就会退化为普通图。
38.在一些实施例中，根据社交聚集活动信息获取病毒感染超图，包括：根据时间信息及位置识别信息生成社交聚集活动信息；根据社交聚集活动信息和个人识别信息生成病毒感染超图。
39.参照图4，图4是本技术实施例中从地理信息系统(geographic information system，gis)中获取个人位置数据的方法的流程示意图，如图4所示的从地理信息系统(geographic information system，gis)中获取个人位置数据的方法，至少包括以下步骤：s401：获取来自地理信息系统(geographic information system，gis)数据服务器的人员数据信息；s402：获取个体位置数据。
40.在一些实施例中，获取人员位置信息，包括：根据地理信息系统数据服务器获取个体位置信息；根据个体位置信息获取对应的个人识别信息、时间信息及位置识别信息。
41.在一些实施例中，如s402：获取个体位置数据所示，例如个人的识别信息可以设置为a和b，其中a在2020-08-10-13:04分到达地点a，公园，经纬度为(22.59280,114.00453)，根据数据库内的信息，可以将其标注为工作地，随后，a在2020-08-10-13:29到达地点b，南科大，(22.59396,113.99894)，可以将其标注为学校。如图所示，还对个人识别码为b的个体的数据进行了记录。
42.在一些实施例中，获取人员位置信息，还包括：根据社交网络检索人员位置信息。
43.参照图5，图5是本技术实施例中根据社交聚集活动生成超图的方法的流程示意图，如图5所示的根据社交聚集活动生成超图的方法，至少包括以下步骤：s402：获取个体位置数据；s501：根据时间和空间信息建立社交聚集活动超图；s502：获取社交聚集活动超图。
44.在一些实施例中，根据病毒感染超图和社交聚集活动信息生成社交聚集活动限制信息，包括：根据个人识别信息、时间信息、位置识别信息及病毒感染超图获得活动影响传播限制最大化参数；根据活动影响传播限制最大化参数生成社交聚集活动限制信息。
45.在一些实施例中，如步骤s502：获取社交聚集活动超图所示，社交聚集活动超图记录了个体a、个体b、个体c、个体d、个体e，以及社交聚集识别码a、b、c、d、e。根据时间和空间的范围，确定社交聚会活动a、b、c、d、e及参与的人员个体a、个体b、个体c、个体d、个体e。将所有个体记录整合到上述社交聚会活动中并生成超图。
46.在一些实施例中，设g(v，h)为s502中获取的超图，其中v表示顶点(个人)集合，h表示超边(社交聚会活动)集合。三种基本的社交聚会活动限制函数(h中的h)公式如下：
[0047][0048][0049]
split：m
sp
(h)＝{h
′0；h
′1，...h
′n}，
[0050]
v(h)＝v(h
′0)∪v(h
′1)...∪v(h
′n).。
[0051]
其中，v(h)表示加入到h中的顶点的集合。h
’0,h
’1,
…
,h’n
表示由限制生成的超边。
[0052]
在一些实施例中，m
can
表示取消原有的活动h；m
sh
表示取消活动h，替换成小范围的活动h
’0；m
sp
表示取消活动h，替换成多个小范围的活动h
’0,h
’1,
…
,h’n
，其中加入的个体与h相同。
[0053]
在一些实施例中，以餐馆场景为例，取消函数表示餐馆全面停止营业。缩小函数表示减少餐馆的最大容量。分割函数表示将客户分成多个孤立的群体。
[0054]
在一些实施例中，设x为限制措施超边的集合。对于x的第i个元素hi，设mi为hi的限制措施，则超边集合x的限制措施m的公式可以表示为：
[0055][0056]
其中，x为超边集合，限制措施m抑制影响力传播的效果用预期传播数量的减少量表示，mi(hi)为表示hi的限制措施。
[0057]
在一些实施例中，给定一个超图g(v,h)，设i(v,h)为个体v(在v中)在活动h中的预期传播数量。那么，对于受m限制的超边集合x，限制效果om(x)的公式可以表示为：
[0058][0059]
其中，om(x)为限制效果，m为限制措施，n为集合v中元素的数量，v为个体，h为活动，v表示顶点(个人)集合，h表示超边(社交聚会活动)集合，i(v,h)为个体v(在v中)在活动h中的预期传播数量，h\x∪m(x)表示集合h先与x做差，再与m(x)做并集，m(x)表示超边集合x的限制措施，
[0060]
在一些实施例中，本技术通过计算得出活动影响传播限制最大化(the activity influence restriction maximization，airm)的社交活动，并利用贪婪算法筛选出k个会提高传播风险的场景。对k个会提高传播风险的场景进行人员限制或时间限制等限制手段，以降低流行性疾病的传播风险。
[0061]
在一些实施例中，活动影响传播限制最大化(the activity influence restriction maximization，airm)可以表示为：
[0062][0063]
其中，x为h的k个子集，即：om(x)为限制效果，m为限制措施。
[0064]
参照图6，图6是本技术实施例中活动影响传播限制最大化计算方法的流程示意图，如图6所示的活动影响传播限制最大化计算方法，至少包括以下步骤：s502：获取社交聚集活动超图；s601：输入计算参数；s602：通过模拟超图上的影响传播生成样本；s603：运行贪婪算法以获取前k位有影响力的社交聚会活动；s604：结束。
[0065]
在一些实施例中，人员活动控制方法还包括：获取社交聚集活动信息样本；根据社交聚集活动信息样本进行重复模拟，以获取传播样本；根据传播样本应用贪婪算法获得高风险社交聚集活动；根据高风险社交聚集活动生成社交聚集活动限制信息。
[0066]
在一些实施例中，图6提供的活动影响传播限制最大化计算方法的用于近似计算
目标函数om(x)。
[0067]
参照图7，图7是本技术实施例中活动影响传播限制最大化动态采样算法的流程示意图，如图7所示的活动影响传播限制最大化动态采样算法，至少包括以下步骤：s502：获取社交聚集活动超图；s701：输入计算参数；s702：计算样本的初始数量；s703：通过模拟超图上的影响传播生成样本；s704：运行贪婪算法以获取前k位有影响力的社交聚会活动；s705：根据参数对结果进行验证；s706：是否满足要求；s707：加倍样本数量；s708：结束。
[0068]
在一些实施例中，在根据传播样本应用贪婪算法获得高风险社交聚集活动之后，还包括：验证高风险社交聚集活动；若高风险社交聚集活动不符合质量要求，则加倍社交聚集活动信息样本数量，并返回根据社交聚集活动信息样本进行重复模拟，以获取传播样本。
[0069]
在一些实施例中，计算参数包括限制措施k数量、质量损失因子ε和概率因子l，计算出初始样本数θ。随后，通过独立级联模型例如“ic模型”或线性阈值模型例如“lt模型”来计算超图上的影响传播模拟结果。
[0070]
根据本发明的第二方面实施例的一种终端，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现：如第一方面实施例的人员活动控制方法。
[0071]
根据本发明的第三方面实施例的一种人员活动控制系统，包括：位置信息获取模块，用于获取人员位置信息；社交聚集活动生成模块，用于根据人员位置信息生成社交聚集活动信息；病毒感染超图获取模块，用于根据社交聚集活动信息获取病毒感染超图；社交聚集活动限制生成模块，用于根据病毒感染超图和社交聚集活动信息生成社交聚集活动限制信息。
[0072]
根据本发明的第四方面实施例的一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于：执如第一方面实施例的人员活动控制方法。
[0073]
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所述技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
[0074]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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，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模块来实现本实施例方案的目的。
[0075]
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波
或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
[0076]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0077]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。