一种基于大数据的人口异常信息检测方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110059919A(43)申请公布日2019.07.26(21)申请号201910172646.0(22)申请日2019.03.07(71)申请人特斯联（北京）科技有限公司地址100027北京市朝阳区新源南路8号启皓大厦西塔11层(72)发明人董承利(74)专利代理机构北京辰权知识产权代理有限公司11619代理人刘广达(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06Q50/26(2012.01)G06F16/29(2019.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种基于大数据的人口异常信息检测方法和系统(57)摘要本申请实施例提供一种基于大数据的人口异常信息检测方法和系统。该方法包括：以时间序列为单位，对人口行动轨迹数据进行排序、插值形成人口连续移动轨迹，通过地理信息系统统计出各时间单位人口所在区域的地理信息，结合人口基本信息，形成人口行动数据集；采用聚类算法对所述人口行动数据集进行聚类，计算出每个人在各时间段所处地理位置特点，采用关联规则算法提取出每个人在各时间段逗留地理位置类型及时长规律，构建人口行动轨迹特征集；导入实时人口行动轨迹数据，通过比较人口实时地理距离偏离所述人口行动轨迹特征集距离，分析人口逗留在异常地理特征区域的时长，发出人口异常行动警告。本申请提高了人口管理的效率。CN110059919ACN110059919A权利要求书1/2页1.一种基于大数据的人口异常信息检测方法，其特征在于，包括：以时间序列为单位，对人口行动轨迹数据进行排序、插值形成人口连续移动轨迹，通过地理信息系统统计出各时间单位人口所在区域的地理信息，结合人口基本信息，形成人口行动数据集；采用聚类算法对所述人口行动数据集进行聚类，计算出每个人在各时间段所处地理位置特点，采用关联规则算法提取出每个人在各时间段逗留地理位置类型及时长规律，构建人口行动轨迹特征集；导入实时人口行动轨迹数据，通过比较人口实时地理距离偏离所述人口行动轨迹特征集距离，分析人口逗留在异常地理特征区域的时长，发出人口异常行动警告。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以时间序列为单位，对人口行动轨迹数据进行排序、插值形成人口连续移动轨迹，包括：以24小时为周期，以1小时为单位，对人口行动轨迹进行排序，并对排序后的行动轨迹进行插值，统计人口在每个地理位置逗留时长；所述人口行动轨迹数据包括人口地理位置数据、人口逗留时长数据、人口职业数据、人口年龄数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用关联规则算法提取出每个人在各时间段逗留地理位置类型及时长规律，包括：将逗留时间超过逗留阈值t0的地理位置确认为有效逗留地理位置，采用聚类算法对人口每日逗留位置进行聚类。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用关联规则算法提取出每个人在各时间段逗留地理位置类型及时长规律，包括：区分法定节假日和工作日，提取出人口各时段所处地理位置类型和逗留时长；所述地理位置类型包括建筑物经营类型、自然环境状况。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比较人口实时地理距离偏离所述人口行动轨迹特征集距离，包括：所述地理距离通过Geohash算法进行索引，通过公式：计算人口实时地理位置与人口行动轨迹特征集之间的距离，其中W为人口实时地理位置的纬度，J为人口实时地理位置的经度，WCore为经过Geohash算法索引后人口行动轨迹特征集所在矩形区域的中心位置纬度，JCore为经过Geohash算法索引后人口行动轨迹特征集所在矩形区域的中心位置经度，R为地球半径。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析人口逗留在异常地理特征区域的时长，包括：如果人口在地区停留时长超过指定时长，且一直处于逗留状态，则判定为人口异常情况。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述异常地理特征区域包括河流、湖泊、海洋、沙漠、戈壁、高山、冰山、建筑物。2CN110059919A权利要求书2/2页8.一种基于大数据的人口异常信息检测的系统，其特征在于，包括：初始模块，用于以时间序列为单位，对人口行动轨迹数据进行排序、插值形成人口连续移动轨迹，通过地理信息系统统计出各时间单位人口所在区域的地理信息，结合人口基本信息，形成人口行动数据集；计算模块，用于采用聚类算法对所述人口行动数据集进行聚类，计算出每个人在各时间段所处地理位置特点，采用关联规则算法提取出每个人在各时间段逗留地理位置类型及时长规律，构建人口行动轨迹特征集；告警模块，用于导入实时人口行动轨迹数据，通过比较人口实时地理距离偏离所述人口行动轨迹特征集距离，分析人口逗留在异常地理特征区域的时长，发出人口异常行动