基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统和方法与流程

基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统和方法
1.本发明专利申请的母案为：申请日为2020-04-12，申请号为2020102825381，名称为基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统和方法的发明专利。
技术领域
2.本发明涉及人群追踪技术领域，更具体的说，特别涉及一种基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统和方法。


背景技术：

3.2019新型冠状病毒（sars-cov-2)），2020年1月12日被世界卫生组织命名covid-19。冠状病毒是一个大型病毒家族，已知可引起感冒以及中东呼吸综合征（mers）和严重急性呼吸综合征（sars）等较严重疾病。新型冠状病毒是以前从未在人体中发现的冠状病毒新毒株。
4.人感染了冠状病毒后常见体征有呼吸道症状、发热、咳嗽、气促和呼吸困难等。在较严重病例中，感染可导致肺炎、严重急性呼吸综合征、肾衰竭，甚至死亡。
5.新型冠状病毒主要的传播途径是呼吸道飞沫传播和接触传播，气溶胶和粪—口等传播途径尚待进一步明确。通过流行病学调查显示，病例多可以追踪到与确诊的病例有过近距离密切接触的情况。
6.现阶段，各国竭力防堵仍然不断出现不能确定传染源的新患者，运营商虽然尽力根据sim卡号提供了一些用户的基站信息，但是每个基站服务用户过于庞大，无法确定密切接触者。部分地区提供确诊患者当前地址供查询，但是已经无法追溯到过去可能的接触者。同时尽管软件应用市场上已经很多手机定位应用，由于普及率普遍不高和需要用户配合安装，迄今为止没有一款应用在各国抗疫过程中起到实质性帮助。
7.国际卫生组织和成功国家的经验都表明关键在于早测试，早隔离。对于这种传染性极强而又潜伏期较长的疾病，测试和隔离确诊患者的密切接触者起到至关重要的作用。由于缺乏技术手段，各国都被迫采取疫情传播地区封城的办法，相当于假设疫区普遍存在密切接触者。由于封城后仍然需要各种筛查办法去检测，无法遏制疫情继续传播；封城也没有能够避免密切接触者输出病例，这也是疫情从各国蔓延乃至二次爆发的因素。
8.因此，现有技术存在的问题，有待于进一步改进和发展。


技术实现要素：

9.（一）发明目的：为解决上述现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统和方法。
10.（二）技术方案：为了解决上述技术问题，本技术方案提供一种基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，包括一个或多个测试点，其中，所述测试点发送蓝牙探测信号或者wifi探测信号，并接收对第一目标点和多个第二目标点的反馈信号，并将反馈信号发送到数据收集装置；所述数据收集装置将反馈信号
发送给数据分析装置；所述数据分析装置确定与所述第一目标点的行动轨迹距离为第一距离阈值范围内的第二目标点，将符合的第二目标点加入密切接触者列表。
11.所述的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其中，所述测试点为一个得到第一目标点的位置，通过目标点的反馈信号的信号强度差，绘制信号强度差的等强度差圆；利用第一目标点的强度差圆和第二目标点的信号强度差圆的交集，确定第一目标点和第二目标点之间的距离。
12.所述的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其中，所述测试点为两个，第一探测点和第二探测点；所述第一目标点的位置是围绕第一探测点的反馈信号第一等强度圆上，所述第二目标点的位置是围绕第二探测点的反馈信号第二等强度圆上；第一目标点和第二目标点之间的距离就是第一等强度圆和第二等强度圆的交点。
13.所述的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其中，根据场景物体的位置，以及在第一目标点的强度差圆和第二目标点的信号强度差圆中的位置，排除目标点所在位置。
14.所述的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其中，所述第一目标点和第二目标点在第一距离阈值范围逗留时间超过第二时间阈值，触发将第二目标点加入所述第一目标点的密切接触者追踪列表的操作。
15.所述的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其中，所述数据分析装置完成目标点的分析工作。
16.所述的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其中，所述目标点的身份识别包括mac地址、手机号码。
17.所述的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其中，所述mac地址的识别算法通过合作方获得，具体包括以下任选一步骤：分析wifi协议控制数据包；解析厂商特定协议；通过发送探测数据包，并检验响应数据包；利用隐身协议盲点。
18.所述的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其中，所述目标点的识别定位设置在手机应用程序、wifi服务器、车载移动用户端、专用固定探测器。
19.一种基于移动手机定位算法的聚集人群追踪方法，应用于一个或多个测试点，包括以下步骤：所述测试点发送蓝牙探测信号或者wifi探测信号，并接收对目标点的反馈信号；所述目标点包括第一目标点和多个第二目标点的反馈信号；通过目标点的反馈信号的信号分析，确定第一目标点和第二目标点之间的距离；所述第一目标点的行动轨迹距离为第一距离阈值范围内的第二目标点，将符合的第二目标点加入密切接触者列表。
20.（三）有益效果：本发明提供一种基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统和方法，对目标点的定位使用的是相对位置，所以比运营商的跟踪系统保密性要好。目标点中被感染用户确诊以后，有几种方式联系密切接触者：已经安装测试应用程序的用户自然可以
收到通知；用户可以在相关网站输入自己mac地址查询或者注册等待通知。以上情况都不会暴露用户具体地址历史信息。
附图说明
21.图1是本发明基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统架构示意图；图2是本发明在一个固定测试点的场景中密切接触者判定方法示意图；图3是本发明在一个固定测试点的场景中修正的密切接触者判定方法示意图；图4是本发明在两个固定测试点的场景中密切接触者判定方法示意图。
具体实施方式
22.下面结合优选的实施例对本发明做进一步详细说明，在以下的描述中阐述了更多的细节以便于充分理解本发明，但是，本发明显然能够以多种不同于此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下根据实际应用情况作类似推广、演绎，因此不应以此具体实施例的内容限制本发明的保护范围。
23.附图是本发明的实施例的示意图，需要注意的是，此附图仅作为示例，并非是按照等比例的条件绘制的，并且不应该以此作为对本发明的实际要求保护范围构成限制。
24.本发明提供的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，用于被感染者，也就是目标点的轨迹进行溯源，对与目标点的轨迹在第一距离阈值范围内的目标点定义为密切接触者，可以根据目标点的轨迹将所有密切接触者加入密切接触者列表，进而系统可以将密切接触者的信息发送给所述密切接触者，起到提示作用。
25.本发明的测试点可以分为移动测试点、固定测试点，所述移动测试点可以是手机相关应用程序，所述移动测试点具有wifi或者蓝牙探测模块。固定测试点可以是安装有wifi或者蓝牙探测器的固定装置，所述固定测试点优选的可以是无人售货装置。
26.通过测试点获取周围目标点手机的信号强度，再通过其他的一些辅助方法来计算出手机位置。移动测试点有两种工作模式，一种是个人用户模式，一种是配合测试模式。个人用户模式只关心该用户密切接触距离内的手机，不参与对其他用户的测试。显然个人用户模式只有在绝大多数用户都安装统一应用程序情况下才有实际意义。配合测试模式和固定测试点的重要性在于，在人群聚集场合，只需要三个甚至更少测试点就能分析综合整个场景的密集接触情况。
27.个人用户模式下，可以通过发射蓝牙信息包，通过分析回馈信号的时间延迟和信号强度差来推测附近手机位置。一般说来，等量信号延迟是同心圆，具体物理场景会有偏差。目前各国推荐的社交距离是两米或六英尺，因此误差在10厘米左右是可以接受的。
28.比较复杂的是配合测试模式和固定测试点场景。此时是对多个手机目标的测量来分析他们的相对距离。一般情况下，从成本和精度考虑采用基于三角定位算法，即通过三个固定或者移动测试点来定位被测量手机，如图所示：等量信号强度延迟是同心圆，两个测试点的圆形一般会有两个交点，这两个交点距离第三个测试点的场强是不同的，所以三个测试点就可以确定一个目标的具体位置，从而获取在密切接触范围的手机集合。
29.三角定位算法已经是比较普及的算法，不再详细讨论，以下主要分析只有一个或者两个测试点的场景。这是由于不少国家幅员辽阔，有的地区可能没有固定测试点，只有移
动用户流动，有的地区很可能没有三个测试点的同时覆盖；即使是人口密集地区，在布局早期也存在测试覆盖的建设周期加上个别设备故障，所以本发明也支持一个或者两个测试点的场景。
30.在具体物理环境中，比如高铁车厢，目标点a’或者目标点b’的位置可能不存在，在布局的时候也可以考虑。
31.以上是疫情追踪系统第一步，发现密切接触者；以下介绍第二部分，识别密切接触者。
32.回到三种模式。移动测试点个人用户模式，如果被测试目标也安装移动测试应用，双方可以使用统一协议，专用识别码，最后在服务器解锁身份信息。这是特殊情况。
33.移动测试点配合测试模式和固定测试点探测的目标没有专用识别码，只能利用现有的移动协议。移动端普遍使用mac地址为唯一标识，也是本专利的识别标识之一。
34.本发明基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，如图1所示，包括一个或多个测试点。所述测试点可以包括第一测试点、第二测试点、第三测试点等等，这里不做限制。
35.所述测试点发送蓝牙探测信号或者wifi探测信号，并接收对第一目标点和多个第二目标点的反馈信号。所述一个或者多个测试点分别连接所述数据收集装置。所述数据收集装置，用于使用分布式存储架构存储所述第一目标点的行动轨迹，并接收蓝牙探测信号或者wifi探测信号对第一目标点和第二目标点的反馈信号。所述数据收集装置将存储接收的信息发送到数据分析装置。所述数据分析装置确定与所述第一目标点的行动轨迹距离为第一距离阈值范围内的第二目标点，并根据时间轴和/或行动轨迹者确定与所述第一测点的行动轨迹距离为第一距离阈值范围内的密切接触者追踪轨迹。
36.本发明所述数据分析装置具有以下优选实施例：本发明的测试点可以分为移动测试点、固定测试点，所述移动测试点可以是手机，所述移动测试点具有wifi或者蓝牙探测模块。固定测试点可以是安装有wifi或者蓝牙探测器的固定装置，所述固定测试点优选的可以是无人售货装置。
37.第一个优选实施例，所述测试点为一个固定测试点的测试场景，如图2所示。
38.以所述固定测试点为圆心，所述固定测试点信号探测装置向周围发送蓝牙信号或者wifi信号，目标点为第一目标点a，本发明根据探测信号返回的反馈信号对第一目标点a和其他目标点进行定位，本发明根据反馈信号的信号强度差和探测信号往返时差（强度量差，反馈信号强度差），绘制形成探测图。如图2所示，优选的得到第一目标点的位置图，并获得第一目标点的探测信号往返时差。并以该往返时差确定探测点周围所有反馈回的信号的第二目标点的位置。本发明以探测信号所在的位置是以探测点为圆心，第一目标点a为半径的第一圆；以同第一目标点a相同的时差内返回的第二目标点b的半径位置，以探测点为圆心，第二目标点为b的半径位置。
39.本发明的一个优选实施例，探测第二目标点b返回探测信号的角度和第一目标点返回探测信号的角度，在跟进探测信号返回时差就能计算出第一目标点a和第二目标点b之间的距离|ab|。
40.本发明通过第二目标点b距离探测点的半径，将第二目标点b绕做为圆心的探测点旋转一周，得到和第一目标点a不同距离的点，如图2所示，包括和距离第一目标点a最近的b1点，和第一目标点a最远的第二目标b3点，以及位于第二目标点b1、第二目标点b3之间任
意半径的位置上的第二目标点b2。
41.本发明所述第二目标点b和第一目标点a的位置不同，例如第二目标点b1、第二目标点b3和第一目标点a共圆心，第二目标点b2位于第二目标点b1、第二目标点b3之间任意半径的位置上。|ab|最小值为ab1，最大值ab3，可以为任意ab2。如果最小值在第一距离阈值范围外，则该第二目标点可排除，如果最小值在第一距离阈值范围外内，可将该第二目标点加入密切接触者追踪列表。不同的密切接触者列表之间相互交叉，形成密切接触者链条；最后还可以形成密切接触者网络。
42.本发明还可以通过目标点的反馈信号的信号强度差，绘制信号强度差的等强度差圆；利用第一目标点的强度差圆和第二目标点的信号强度差圆的交集，确定第一目标点和第二目标点之间的距离。
43.第二个优选实施例，所述测试点为一个固定测试点的测试场景，还可以对密切接触者追踪列表，跟进场景进行修正，如图3所示。
44.由于大多数聚集场合，易感染场合都是相对封闭的，第二目标点b难以按圆形轨迹任意移动。假设此处为医院，第一目标点a从院外进入，第一目标点a为系统确认的感染者，第二目标点b离开医院。ab测量强度差由逐渐缩小，最小开始扩大直到b消失。最小值应该接近ab1而非ab3，如果两个目标在第一距离阈值范围逗留时间超过第二时间阈值，即可触发将所述第二目标点加入密切接触者追踪列表的操作。
45.本发明的修正，还需要调取场景地图、第一目标点a和第二目标点b的相对速度方向、场景物体位置标签。通过场景物体的位置是否和第二目标点b绕探测点旋转一周相交，从而对第二目标点b不可能出现的位置进行排除，从而对第二目标点b的位置进行修正，提高第二目标点的定位精度。本发明第二目标点b2可能不会在任意轨迹出现，出口也可能在其他方向，本发明可以通过第二目标点b逗留离开时间来推测其位置。
46.第三个优选实施例，所述测试点为两个固定测试点的测试场景，如图3所示。
47.该优选实施例中，具有两个探测点，第一探测点和第二探测点，所述第一目标点a的位置是围绕第一探测点的反馈信号第一等强度圆上，所述第二目标点b的位置是围绕第二探测点的反馈信号第二等强度圆上，那么第一目标点a和第二目标点b之间的距离就是第一等强度圆和第二等强度圆的交点，这时候第一目标点和第二目标点之间的距离会有如图4所示，两种值的出现， ab=a'b'，但是a'b（ab'）与之有误差，同样需要修正。
48.第四个优选实施例，所述测试点为两个固定测试点的测试场景，也可以结合场景物体位置在第一目标点和第二目标点反馈信号等强度差的同心圆内的位置，对不存在密切接触者的位置进行排除，从而提高密切接触者的定位精度，对密切接触者列表进行修正。
49.在具体物理环境中，两个固定测试点的测试场景，也可以结合场景比如高铁车厢，a’或者b’的位置可能不存在。在布局的时候也可以考虑。
50.本发明提供的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪方法，应用于一个或多个测试点，所述测试点发送蓝牙探测信号或者wifi探测信号，并接收对目标点的反馈信号，所述目标点包括第一目标点和多个第二目标点的反馈信号；通过目标点的反馈信号的信号强度差，绘制信号强度差的等强度差圆；利用第一目标点的强度差圆和第二目标点的信号强度差圆的交集，确定第一目标点和第二目标点之间的距离。
51.本发明所述基于移动手机定位算法的聚集人群追踪方法中的其他方法步骤同以
上系统装置的方法步骤，这里不再赘述。
52.本发明提供的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，所述调度装置用于密切基础者的信息获取，做为目标点的移动端普遍使用mac地址为唯一标识，所述mac地址也可以做为本发明的识别标识。近年来，很多厂商开始将其mac隐身化。wifi、蓝牙设备名称虽然不唯一，仍然可以参考。目标点的移动设备一旦连接wifi网络，仍然会使用标识mac地址。
53.本发明目标的mac地址是可以识别的或通过合作方获得。此外将通过以下方法构建：1、分析wifi协议控制数据包，rts，cts，ack2、解析厂商特定协议如access network query protocol (anqp)，awdl，wi-fi direct。
54.3、通过发送探测数据包，并检验响应数据包。
55.4、利用隐身协议盲点，分析802.11 frame sequence numberor duration field 等。
56.本发明的基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系统，其目标点的信号探测、数据收集功能、甚至数据分析功能，可以设置手机应用程序、wifi服务器附加软件、车载移动用户端、专用固定探测器。所述车载移动用户端，适用于突发大型活动监测。所述专用固定探测器，适合密集公众场合。
57.在保护个人隐私方面，做为国家卫生防疫基础设施，不可避免地需要在相关部门的授权下收集和使用个人身份相关信息，这也是由疫情追踪的特殊使命所决定的。而该识别的目的仅在于联系被密切接触用户，所以仅限于用户电话号码。
58.本发明的疫情定位追踪系统，对于目标点的个人身份识别，可以通过用户个人直接授权，在用户下载安装应用程序是需要输入并且验证电话号码。通过和合作方获取，例如将目标点探测功能结成在其它不具备定位功能的健康软件，通过其他的合作软件，对目标点的用户身份进行识别，比如健康码应用程序。
59.对于移动目标身份识别，同本发明目标点进行信息传输的合作方wi-fi服务器一般也有登录用户的信息；固定探测装置上安装授权方探测器可以截取分析数据包，获取目标点的身份信息。
60.本发明通过技术手段，定位密切接触者，对密切接触者的手机特征信息进行识别，不涉及个人通信内容等隐私。通过大数据和人工智能分析处理数据，形成可追踪数据链，还可以配合有关部门，解锁确诊病例的密切接触者和重点关注人群，帮助疾控中心等部门追溯零号病人和超级传播。
61.本发明在目标点用户身份信息保护和调阅上具有以下有益效果，本系统对目标点的定位使用的是相对位置，所以比运营商的跟踪系统保密性要好。目标点中被感染用户确诊以后，有几种方式联系密切接触者：已经安装测试应用程序的用户自然可以收到通知；用户可以在相关网站输入自己mac地址查询或者注册等待通知。以上情况都不会暴露用户具体地址历史信息。
62.由于传染病有时效性，在规定时间如果没有收到用户查询确认，有关部门可以启动后台识别去根据mac地址数据库定位用户手机号码。如果地址数据库仍然不能定位手机号码找到接触者，就根据测试点的地理位置信息锁定特定人群。比如某大型会议有确诊患
者，有关部门还是可以让与会者输入自己信息查询。如果用户不确定自己曾经有接触，可以授权系统提供自己的历史地理位置轨迹。本发明基于移动手机定位算法的聚集人群追踪系，根据密切接触者追踪列表，可以根据感染者的路径以及时间，提示用户具体时间在某个位置有过确诊患者的接触，识别率更高。
63.以上内容是对本发明创造的优选的实施例的说明，可以帮助本领域技术人员更充分地理解本发明创造的技术方案。但是，这些实施例仅仅是举例说明，不能认定本发明创造的具体实施方式仅限于这些实施例的说明。对本发明创造所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干简单推演和变换，都应当视为属于本发明创造的保护范围。