城市的基础数据收集与分析方法技术

本发明专利技术公开了城市的基础数据收集与分析方法，涉及大数据监测技术领域，选择指定位置，并在指定位置通过数据采集终端获取该指定位置的实时视频数据；通过数据处理模块对所获得的交通数据进行处理，获得指定位置的人流量信息、机动车流量信息以及非机动车流量信息，通过设置行人和非机动车的活动半径，以指定位置为中心，分别设置r和R作为行人和非机动车的活动半径，从而能够获取不同范围内的人流密度，能够推算出该范围内的人口活跃程度，通过对不同的人口活跃程度，向该区域投放相应的房源储备量，从而使得所储备的房源数量能够与该范围内的人口活跃程度相匹配，避免出现房源过剩或房源不足的情况发生，使得所投放的房源储备量更加合理。更加合理。更加合理。

【技术实现步骤摘要】
城市的基础数据收集与分析方法


[0001]本专利技术涉及大数据监测
，具体是城市的基础数据收集与分析方法。

技术介绍

[0002]智慧城市起源于传媒领域，是指利用各种信息技术或创新概念，将城市的系统和服务打通、集成，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量；大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；
[0003]在进行房屋租赁时，所投入的房源往往无法根据实际需求进行投放，从而导致在租房旺季时，某个区域内所拥有的房源不足，或在租房淡季时，某个区域内的房源过剩，如何合理的进行房源储备，是我们需要解决的问题，为此，现提供城市的基础数据收集与分析方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供城市的基础数据收集与分析方法。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：城市的基础数据收集与分析方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一：选择指定位置，并在指定位置通过数据采集终端获取该指定位置的交通数据；
[0007]步骤二：通过数据处理模块对所获得的交通数据进行处理，获得指定位置的人流量信息、机动车流量信息以及非机动车流量信息；并将处理后的交通数据上传至大数据模型；
[0008]步骤三：对大数据模型的输出结果进行分析，获得以指定位置为中心的一定范围内的人流密度，并根据人流密度投放相应的房源储备量。
[0009]进一步的，所述数据采集终端包括若干监控设备，所述数据采集终端获取指定位置的交通数据的过程包括：
[0010]将若干个监控设备安装在指定位置，通过监控设备获取指定位置的交通数据；通过监控设备实时获取指定位置的实时视频数据。
[0011]进一步的，若干个所述监控设备为一个监控设备组，每个所述监控设备的监控画面与至少一个其他监控设备的监控画面存在交叉部分；通过在城市中的不同位置安装监控设备组，从而获取相应的位置的交通数据。
[0012]进一步的，所述数据处理模块对交通数据进行处理的过程包括：
[0013]建立指定位置的监控区域地图；
[0014]对所有监控设备所获取到的交通数据按照监控区域地图的范围进行视频拼接，并获得指定位置的完整视频；
[0015]对指定位置的完整视频进行图像处理，从而获得完整视频中的人像信息、机动车信息以及非机动车信息。
[0016]进一步的，所述监控区域地图的建立过程包括：
[0017]获取每个监控设备的拍摄范围，并将选择其中一个监控设备拍摄范围中的一点作为原点，以该原点建立三维空间坐标系；
[0018]将所有监控设备的拍摄范围映射至三维空间坐标系内，从而获得监控区域地图。
[0019]进一步的，所述数据处理模块对完整视频进行图像的处理过程包括：
[0020]将所获取到的视频进行栅格化处理；
[0021]对栅格化处理后的视频中的人像、机动车以及非机动车进行框选标记；
[0022]根据所框选标记的人像、机动车以及非机动车的动态图像，分别获取人像、机动车以及非机动车在视频中的移动速度；
[0023]将一天的时间划分为若干个时间段，并获取每个时间段内的人流量、机动车流量以及非机动车流量。
[0024]进一步的，所述大数据模型对指定位置中人像分别与机动车和非机动车之间的关系进行分析的过程包括：
[0025]根据所框选标记的人像、机动车以及非机动车在监控区域地图内的坐标位置，获得每个人像分别与每个机动车或非机动车之间的距离；并将人像分为行人、骑机动车的人和骑非机动车的人三种类型；对不同类型的人像的行为习惯进行分析，从而获得以指定位置为中心，半径r和半径R范围内的人流密度。
[0026]进一步的，所述房源储备量的投放过程包括：
[0027]根据所获取的以指定位置为中心，半径r和半径R范围内每天的人流密度，生成人流密度变化随时间变化的人流密度变化曲线图，并将人流密度变化曲线图内设置人流密度上限阈值线和人流密度下限阈值线；
[0028]将人流密度超过人流密度上限阈值线和人流密度低于人流密度下限阈值线的部分分别进行标记；并分别标记为增储时期和降储时期，设置时间周期T，当被标记的部分的时间跨度低于时间周期T时，则将该部分进行忽略，当被标记的部分的时间跨度不低于时间周期T时，则分别获取对应部分的人流密度的最大值和人流密度的最小值；
[0029]将半径r和半径R范围内人流密度的最大值和人流密度上限阈值线之间的差值，并将该差值记分别记为SRCr和SRCR；
[0030]将半径r和半径R范围内人流密度的最小值和人流密度上限阈值线之间的差值，并将该差值记分别记为XRCr和XRCR；
[0031]则当增储时期的房源储备量为ZCL，其中ZCL＝b*(SRCr*r+SRCR*R)/(R+r)，对ZCL进行取整，获得增储时期的房源储备量至少为ZCL；其中b为系统因子，且0＜b＜1；
[0032]当降储时期的房源储备量为JCL，其中JCL＝c*(XRCr*r+XRCR*R)/(R+r)，对JCL进行取整，获得增储时期的房源储备量最多为JCL，其中c为系统因子，且0＜c＜1。
[0033]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：通过设置行人和非机动车的活动半径，以指定位置为中心，分别设置r和R作为行人和非机动车的活动半径，从而能够获取不同范围内的人流密度，能够推算出该范围内的人口活跃程度，通过对不同的人口活跃程度，向该区域投放相应的房源储备量，从而使得所储备的房源数量能够与该范围内的人口活跃程度相
匹配，避免出现房源过剩或房源不足的情况发生，使得所投放的房源储备量更加合理。
附图说明
[0034]图1为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0035]如图1所示，城市的基础数据收集与分析方法，包括以下步骤：
[0036]步骤一：选择指定位置，并在指定位置通过数据采集终端获取该指定位置的交通数据；
[0037]步骤二：通过数据处理模块对所获得的交通数据进行处理，获得指定位置的人流量信息、机动车流量信息以及非机动车流量信息；并将处理后的交通数据上传至大数据模型；
[0038]步骤三：对大数据模型的输出结果进行分析，获得以指定位置为中心的一定范围内的人流密度，并根据人流密度投放相应的房源储备量。
[0039]所述数据采集终端包括若干监控设备，所述数据采集终端获取指定位置的交通数据的具体过程包括：
[0040]将若干个监控设备安装在指定位置，通过监控设备获取指定位置的交通数据；需要进一步说明的是，在具体实施过程中，若干个所述监控设备为一个监控设备组，每个所述监控设备的监控画面与至少一个其他监控设备的监控画面存在交叉部分；通过在城市中的不同位置安装监控设备组，从而获取相应的位置的交通数据；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.城市的基础数据收集与分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：选择指定位置，并在指定位置通过数据采集终端获取该指定位置的交通数据；步骤二：通过数据处理模块对所获得的交通数据进行处理，获得指定位置的人流量信息、机动车流量信息以及非机动车流量信息；并将处理后的交通数据上传至大数据模型；步骤三：对大数据模型的输出结果进行分析，获得以指定位置为中心的一定范围内的人流密度，并根据人流密度投放相应的房源储备量。2.根据权利要求1所述的城市的基础数据收集与分析方法，其特征在于，所述数据采集终端包括若干监控设备，所述数据采集终端获取指定位置的交通数据的过程包括：将若干个监控设备安装在指定位置，通过监控设备获取指定位置的交通数据；通过监控设备实时获取指定位置的实时视频数据。3.根据权利要求2所述的城市的基础数据收集与分析方法，其特征在于，若干个所述监控设备为一个监控设备组，每个所述监控设备的监控画面与至少一个其他监控设备的监控画面存在交叉部分；通过在城市中的不同位置安装监控设备组，从而获取相应的位置的交通数据。4.根据权利要求3所述的城市的基础数据收集与分析方法，其特征在于，所述数据处理模块对交通数据进行处理的过程包括：建立指定位置的监控区域地图；对所有监控设备所获取到的交通数据按照监控区域地图的范围进行视频拼接，并获得指定位置的完整视频；对指定位置的完整视频进行图像处理，从而获得完整视频中的人像信息、机动车信息以及非机动车信息。5.根据权利要求4所述的城市的基础数据收集与分析方法，其特征在于，所述监控区域地图的建立过程包括：获取每个监控设...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，仝德，郑红霞，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：