实时智能监测客流及预警的方法和系统与流程

技术特征：
1.一种盲区监测的方法，包括：确定监控区域中的盲区范围；以及通过计算所述盲区周围的时空信息来估计所述盲区的客流量；其中，所述确定监控区域中的盲区范围包括：对所述监控区域进行网格化处理；针对每个网格，判断该网格是否是盲区；以及将相邻的盲区进行合并；其中，所述计算所述盲区周围的时空信息来估计所述盲区的客流量的计算公式如下所示：其中s
i，t
表示第i个格子在t时刻的监测到的客流人数；b
i，t
表示第i个格子在t时刻是否是盲区，b
i，t
＝1表示是盲区，而b
i，t
＝0表示非盲区；l
i
表示第i个盲区格子周围非盲区格子的编号集合；n表示设定历史时间的长度；j代表l
i
编号集合中的第j个格子。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于各盲区的客流量以及非盲区网格的客流量确定整个监控区域的全域客流量。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时空信息包括所述盲区周围的非盲区网格在各时间点上的历史客流量。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断该网格是否是盲区是利用该网格在一段时间内的各时间上的历史客流监测信息来实现。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断该网格是否是盲区的判断公式如下：其中b
i，t
表示第i个格子在t时刻是否是盲区，其中1代表盲区，0代表非盲区；s
i，t
表示第i个格子在t时刻的监测到的客流人数；n表示设定历史时间的长度，它可以被平均划分成n个时间点；n代表第n个时间点。6.一种用于客流监测和预警的方法，包括：从多个数据源接收监控区域的监测数据，所述监测数据包括视频流和交通数据；利用视频技术对视频流进行处理，以获取所述监控区域的客流量数据，其中，所述步骤使用如权利要求1所述的盲区监测的方法来实现视频盲区补全；基于所述监控区域的所述客流量数据和所述交通数据，对未来一段时间内所述监控区域的客流量进行预测，计算公式如下所示：
表示在t时刻的客流预测值，s表示所有格子的集合，l
i
表示第i个格子周围格子的编号集合，n表示时间点总数，n表示时间点的个数，j代表集合l
i
中的一个元素，x表示交通数据，包括周边路口车流量、停车场车流量、地铁口人流量的集合，x表示集合x中的一个元素，w
j，t-n*δt
表示相应的格子的客流量s
j，t-n*δt
的权重大小，而w
x，t-n*δt
表示相应的格子的交通数据x
t-n*δt
的权重大小；以及根据预测的所述监控区域的总体客流态势进行客流分级预警，总体客流态势的计算公式如下表示：其中y
t
表示t时刻的总体客流态势，n表示设定历史时间的长度，表示在t n时刻的所述监控区域的总客流的预测值，将该总体客流态势与预先设定的预警阈值进行比较，得到预警结果。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述交通数据包括：周边路口车流量、停车场车流量、地铁口人流量数据以及其他流量数据。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述客流分级预警通过判断所述预测的所述监控区域的客流量是否超过设定的预警阈值，来实现分级预警；其中所述预警阈值可根据历史经验来人工设置。9.一种计算机系统，包括用于执行如权利要求6-8中任一项所述的方法的装置。

技术总结
本申请涉及一种盲区监测的方案以及使用该盲区监测方法的客流监测和预警的方案。所述盲区监测的方法包括：确定监控区域中的盲区范围；以及通过计算所述盲区周围的时空信息来估计所述盲区的客流量；其中，所述确定监控区域中的盲区范围包括：对所述监控区域进行网格化处理；针对每个网格，判断该网格是否是盲区；以及将相邻的盲区进行合并。而所述客流监测和预警的方案包括：从多个数据源接收监测数据；利用视频技术对视频流进行处理，以获取客流量数据，其中，使用上述盲区监测的方案来实现视频盲区补全；基于监控区域的客流量数据和交通数据，对未来一段时间内所述监控区域的客流量进行预测；以及根据预测的监控区域的客流量进行客流分级预警。客流分级预警。客流分级预警。


技术研发人员：邬树纯 张宇扬 傅纲 黄伟青 胡奥 魏振勇 魏龙
受保护的技术使用者：上海市黄浦区城市运行管理中心（上海市黄浦区城市网格化综合管理中心、上海市黄浦区大数据中心）
技术研发日：2021.12.06
技术公布日：2022/4/26