【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字音频，特别涉及一种基于大数据的场地点位排队查询方法。
技术介绍
1、在现代社会，随着人口的增长和城市化的加速，人们经常面临大量人群排队等候的情况。无论是在公共交通、旅游景点、医院、银行还是娱乐场所，排队已经成为了人们生活中不可避免的一部分。然而，排队不仅费时费力，还可能引发人们的不满和焦虑情绪。因此，如何有效地预测和管理人流成为了一个亟待解决的问题。
2、对于管理者来说，如果没有人数统计门闸或者预约限制等手段来控制人流量，那么就需要依靠其他方法来预测人流并制定相应的管理策略。
3、为了有效的预测和管理人流，本专利技术提出了一种基于大数据的场地点位排队查询方法。
技术实现思路
1、本专利技术为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于大数据的场地点位排队查询方法。
2、本专利技术是通过如下技术方案实现的：
3、一种基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：通过统计用户对各个点位的点击情况与查询次数，基于大数据模型分析预测当前各个点位的人群拥挤情况，预估用户排队人数与排队所需时间；
4、同时，结合5g视频功能和用户手机信号向量数据，综合判断场地点位的实时繁忙情况，并使用elasticsearch搜索引擎和redis缓存技术，实现高并发，大数据情况下的用户查询体验。
5、包括以下步骤：
6、步骤s1、基于大数据模型进行计算模拟；
7、通过网站与移动应用交互界面收集用户
8、采用时间序列分析模型(arima、holt-winters)或者随机森林模型分析预测目前各个点位的人群拥挤情况；
9、通过计算单位时间内，用户对点位的查询次数，查询到对应点位后对点位的点击数据，以及用户经纬度地理位置距离对应点位的距离数据，优化模型参数，并对不同点位计算该点位自己的排队情况阈值，模拟预估该点位的用户排队情况；
10、步骤s2、采用5g视频技术获取当前各个点位的人群拥挤情况；
11、在各个点位安装实时视频监控摄像头，通过对当前点位进行人数统计，通过5g视频技术实时分析上传对应点位的人数情况，判断点位的工作情况，引导用户合理寻找点位排队；
12、步骤s3、根据手机信号向量情况分析当前各个点位的人群拥挤情况；
13、通过和移动基站运营商合作，统计计算自定义区域范围内的手机信号向量情况，推算区域内人数拥挤情况；
14、步骤s4、人工上传点位工作情况；
15、根据使用场景自定义确定关键点位，并在关键节点安排专人在场工作，人工实时扫码上传对应区域点位的人数情况，及时反馈给查询系统，并提供给用户查询；
16、步骤s5、优化计算搜索能力；
17、使用hadoop大数据技术及elasticsearch搜索引擎技术，优化系统计算与查询能力，以便提高用户查询效率。
18、所述步骤s1中，对预处理后的数据按照不同维度，包括按照时间、地理位置与用户群体，进行分类；
19、并从分类数据中按照使用场景自定义提取有用的特征，从时间序列数据中提取趋势和周期性特征。
20、所述步骤s1中，提取的特征包括点击频率、查询类型、活跃时间段与用户停留时间。
21、所述步骤s1中，使用统计分析方法，平均点击次数与查询次数的分布，来描述数据的基本情况，进行探索性数据分析(eda)，识别模式和关联性；
22、使用历史数据构建训练数据集，对模型进行训练，调整模型参数直到获得最佳性能；
23、并采用交叉验证方法评估训练后模型的准确性和泛化能力；同时，收集用户和管理者的反馈，不断优化数据分析和预测流程。
24、用于实现本专利技术基于大数据的场地点位排队查询方法的系统，包括大数据预测模块，5g视频模块，手机信号向量分析模块，人工反馈模块和搜索引擎模块；
25、所述大数据预测模块负责采用时间序列分析模型(arima、holt-winters)或者随机森林模型分析预测目前各个点位的人群拥挤情况；
26、通过计算单位时间内，用户对点位的查询次数，查询到对应点位后对点位的点击数据，以及用户经纬度地理位置距离对应点位的距离数据，优化模型参数，并对不同点位计算该点位自己的排队情况阈值，模拟预估该点位的用户排队情况；
27、所述5g视频模块通过在各个点位安装实时视频监控摄像头，对当前点位进行人数统计，才有5g视频技术实时分析上传对应点位的人数情况，判断点位的工作情况，引导用户合理寻找点位排队；
28、所述手机信号向量分析模块用于通过和移动基站运营商合作，统计计算自定义区域范围内的手机信号向量情况，推算区域内人数拥挤情况；
29、所述人工反馈模块用于人工实时扫码上传对应区域点位的人数情况，及时反馈给查询系统，并提供给用户查询；
30、所述搜索引擎模块负责使用hadoop大数据技术及elasticsearch搜索引擎技术，优化系统计算与查询能力，以便提高用户查询效率。
31、一种基于大数据的场地点位排队查询设备，其特征在于：包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现上述的方法步骤。
32、一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法步骤。
33、本专利技术的有益效果是：该基于大数据的场地点位排队查询方法，能够无法统计在场人数的场景下，提供实时快速的点位查询，优化了场地点位查询场景下的用户使用体验。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：通过统计用户对各个点位的点击情况与查询次数，基于大数据模型分析预测当前各个点位的人群拥挤情况，预估用户排队人数与排队所需时间；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：所述步骤S1中，对预处理后的数据按照不同维度，包括按照时间、地理位置与用户群体，进行分类；
4.根据权利要求3所述的基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：所述步骤S1中，提取的特征包括点击频率、查询类型、活跃时间段与用户停留时间。
5.根据权利要求2所述的基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：所述步骤S1中，使用统计分析方法，平均点击次数与查询次数的分布，来描述数据的基本情况，进行探索性数据分析，识别模式和关联性；
6.一种用于实现权利要求1～5所述的基于大数据的场地点位排队查询方法的系统，其特征在于：包括大数据预测模块，5G视频模块，手机信号向量分析模块，人工反馈模块和搜
7.一种基于大数据的场地点位排队查询设备，其特征在于：包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任意一项所述的方法。
8.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：通过统计用户对各个点位的点击情况与查询次数，基于大数据模型分析预测当前各个点位的人群拥挤情况，预估用户排队人数与排队所需时间；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：所述步骤s1中，对预处理后的数据按照不同维度，包括按照时间、地理位置与用户群体，进行分类；
4.根据权利要求3所述的基于大数据的场地点位排队查询方法，其特征在于：所述步骤s1中，提取的特征包括点击频率、查询类型、活跃时间段与用户停留时间。
5.根据权利要求2所述的基于大数据的场地点位排队查...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯同富，申闯，李先杰，
申请(专利权)人：浪潮智慧供应链科技山东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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