【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其是涉及一种基于批量处理的多系统数据融合处理方法及系统。
技术介绍
1、在给人们生产生活带来便利的同时，隧道内发生的各种风险事故也造成了巨大的影响。与一般的路基工程、桥梁工程相比，隧道结构设施复杂、环境封闭、逃生救援困难，运营管理更复杂、难度更大，一旦发生事故易造成重大的人员伤亡和经济损失。
2、隧道的风险因素主要表现在以下几个方面：
3、异常事件难于快速发现、预警，或者说即便是发现了，在快速预警管控方面也没有达致要求，造成事件事故负面影响的扩大；
4、隧道是一个密闭空间，空间感差，视野受限，处置空间受限，它与公路这类开放式环境事件处置截然不同，救援难度大；
5、隧道的特殊性导致事故易发、多发，以及二次事故，且事故发生后的处置代价大。
6、对于隧道的安全管理，目前的手段有限速、视频监控和针对性传感器，这些手段多为被动手段，在处理上存在滞后性，也有通过视频监控方式来进行安全管理，但是在风险感知与预测上存在不足，还需要进一步研究。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于批量处理的多系统数据融合处理方法及系统，可以对隧道进行动态的安全管理，还能够进行对风险的预测和感知，实现对风险的前置预警。
2、本申请的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：
3、第一方面，本申请提供了一种基于批量处理的多系统数据融合处理方法，包括：
4、响应于获取到的数据组，对数据组进行解析，得到多个对象
5、使用对象上的信息向对象赋予身份信息；
6、对每一个对象进行持续性追踪并建立归属于对象的运动轨迹模型，运动轨迹模型包括路线和速度；
7、对覆盖范围内生成的运动轨迹模型进行合并处理，根据运动轨迹模型的路线变化和速度变化将运动轨迹模型分类，得到分类结果；
8、根据分类结果确定异常位置；
9、对异常位置处进行单独数据采集，得到针对数据组；
10、分析针对数据组并给出判断结果。
11、在第一方面的一种可能的实现方式中，对每一个对象进行持续性追踪包括：
12、得到归属于对象的第一图像并对第一图像进行分割，得到多个第一子图像；
13、对第一子图像进行筛选，得到包含区别特征的第一子图像；
14、使用包含区别特征的第一子图像与后续得到的对象进行匹配，得到存在关联关系的对象；
15、其中，匹配过程中，使用第一子图像组成识别矩阵，并比较两个识别矩阵的相似度。
16、在第一方面的一种可能的实现方式中，得到包含区别特征的第一子图像包括：
17、统计第一子图像中的色差分布，色差分布包括颜色值和颜色值对应的面积值；
18、根据颜色值和面积值对第一子图像进行排序，得到两个排序序列；
19、选取排序位置在两个排序序列上均位于要求位置范围的第一子图像作为包含区别特征的第一子图像。
20、在第一方面的一种可能的实现方式中，比较两个识别矩阵的相似度包括：
21、将两个识别矩阵放入到同一个坐标系；
22、移动其中一个识别矩阵，使两个识别矩阵中边缘上对应的两个点重合；
23、使用两个识别矩阵中的对应点创建识别向量并根据方向和数值计算两个识别矩阵的相似度。
24、在第一方面的一种可能的实现方式中，对异常位置处进行单独数据采集，得到针对数据组包括：
25、判断异常位置的出现区域；
26、在时间序列上获取出现区域之前的存在关联的数据组并使用关联数据组中的对象构建分析网络；
27、计算分析网络的网格尺寸变化度；
28、将网格尺寸变化度大于阈值对应的数据组作为针对数据组。
29、在第一方面的一种可能的实现方式中，构建分析网络包括：
30、获取每一个对象的边界模型并确定边界模型的边缘点；
31、将两个直线距离最小的边缘点用线段连接并将归属于同一个边界模型的边缘点顺序连接；
32、其中，分析网络构建完成后，分析网络内的对象的相对位置不发生变化时，边缘点的连接关系不变。
33、在第一方面的一种可能的实现方式中，计算分析网络的网格尺寸变化度包括：
34、确定分析网络内的对象的影响关系；
35、在时间序列上，确定分析网络中尺寸变化的网格并确定所述网格的尺寸变化度，尺寸变化度包括正向变化度和负向变化度；
36、统计存在影响关系的对象对应的网格的尺寸变化度；
37、其中，当分析网络内的对象的相对位置发生变化时，重新构建分析网络并计算分析网络的网格尺寸变化度。
38、第二方面，本申请提供了一种基于批量处理的多系统数据融合处理装置，包括：
39、数据解析单元，用于响应于获取到的数据组，对数据组进行解析，得到多个对象；
40、身份赋予单元，用于使用对象上的信息向对象赋予身份信息；
41、模型建立单元，用于对每一个对象进行持续性追踪并建立归属于对象的运动轨迹模型，运动轨迹模型包括路线和速度；
42、模型分析单元，用于对覆盖范围内生成的运动轨迹模型进行合并处理，根据运动轨迹模型的路线变化和速度变化将运动轨迹模型分类，得到分类结果；
43、位置确定单元，用于根据分类结果确定异常位置；
44、数据采集单元，用于对异常位置处进行单独数据采集，得到针对数据组；
45、结果单元，用于分析针对数据组并给出判断结果。
46、第三方面，本申请提供了一种基于批量处理的多系统数据融合处理系统，所述系统包括：
47、一个或多个存储器，用于存储指令；以及
48、一个或多个处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述指令，执行如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法。
49、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括：
50、程序，当所述程序被处理器运行时，如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法被执行。
51、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括程序指令，当所述程序指令被计算设备运行时，如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法被执行。
52、第六方面，本申请提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于实现上述各方面中所涉及的功能，例如，生成，接收，发送，或处理上述方法中所涉及的数据和/或信息。
53、该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。
54、在一种可能的设计中，该芯片系统还包括存储器，该存储器，用于保存必要的程序指令和数据。该处理器和该存储器可以解耦，分别设置在不同的设备上，通过有线或者无线的方式连接，或者处理器和该存储器也可以耦合在同一个设备上本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，对每一个对象进行持续性追踪包括：
3.根据权利要求2所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，得到包含区别特征的第一子图像包括：
4.根据权利要求2或3所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，比较两个识别矩阵的相似度包括：
5.根据权利要求1所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，对异常位置处进行单独数据采集，得到针对数据组包括：
6.根据权利要求5所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，构建分析网络包括：
7.根据权利要求6所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，计算分析网络的网格尺寸变化度包括：
8.一种基于批量处理的多系统数据融合处理装置，其特征在于，包括：
9.一种基于批量处理的多系统数据融合处理系统，其特征在于，所述系统包括：
10.一种计算机可读存
...【技术特征摘要】
1.一种基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，对每一个对象进行持续性追踪包括：
3.根据权利要求2所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，得到包含区别特征的第一子图像包括：
4.根据权利要求2或3所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，比较两个识别矩阵的相似度包括：
5.根据权利要求1所述的基于批量处理的多系统数据融合处理方法，其特征在于，对异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：段柯柯，朱亚琴，明伟，
申请(专利权)人：武汉天业数智信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。