CN109191783A - 一种面向打车的潜在危险区域提取方法 - Google Patents

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钱振
陶菲
范紫灵
康天乐
陈昊烜
张瑞嘉
刘浩
胡宇宸
陈品玉
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Abstract

本发明公开了一种面向打车的潜在危险区域提取方法，包含以下步骤：步骤一：获取城市地图数据；步骤二：空旷区域、郊区S1划分，并赋予相应的危险指数；步骤三：以往发生案件地区S2划分，并赋予相应的危险指数；步骤四：最终危险区域为S1与S2的叠加区域S，并将危险指数进行叠加；步骤五：根据危险区域时间段进行危险指数修正；步骤六：综上得到不同时间段内危险区域的危险指数。本发明提供了一种面向打车的潜在危险区域提取方法，能够提醒平台及乘客危险区域，避免危险发生。

Description

一种面向打车的潜在危险区域提取方法
技术领域
本发明涉及一种危险区域提取方法，特别是一种面向打车的潜在危险区域提取方法。
背景技术
人们的日常出行都需要乘坐各种交通工具，出租车、公交、地铁等等，出租车以及近年盛行起来的快车等叫车服务由于其速度快，出行方便备受人们的喜欢。出租车由出租公司统一管理，其安全性还具有一定的保证，然而快车等叫车服务则由个人进行网上注册，平台进行审核登记，然而平台并不能保证注册个人信息的准确，因此存在巨大的安全隐患，近两年也是事故频发，酿成了各种悲剧。不仅对社会造成了恶劣的影响，同时对快车的发展也是提出了巨大的挑战。因此有必要设计一种面向打车的潜在危险区域提取方法，来提醒平台及乘客危险系数，有效避免危险情况发生。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种面向打车的潜在危险区域提取方法，用于提醒平台及乘客危险区域，避免危险发生。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种面向打车的潜在危险区域提取方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一：获取城市地图数据；
步骤二：空旷区域、郊区S1划分，并赋予相应的危险指数；
步骤三：以往发生案件地区S2划分，并赋予相应的危险指数；
步骤四：最终危险区域为S1与S2的叠加区域S，并将危险指数进行叠加；
步骤五：根据危险区域时间段进行危险指数修正；
步骤六：综上得到不同时间段内危险区域的危险指数。
进一步地，所述步骤一中城市地图数据包含城市热力图、城市夜间遥感图和城市规划专题图数据。
进一步地，所述步骤二具体为
2.1根据城市人口热力分析，得出偏远区域Sp1，并赋予危险指数D1
2.2根据城市规划图分析得出工地、山林空旷区域Sp2，并赋予危险指数D2；
2.3合并Sp1、Sp2，危险指数相应叠加，得出两个图层叠加之后的区域评分S1。
进一步地，所述步骤三具体为
3.1获取城市内被投诉的地区，以点集描述Pi；
3.2将Pi建立半径为r的缓冲区，为案件高发区S2，并赋予危险指数D3。
进一步地，所述步骤五具体为
5.1不同时间段的危险区域危险程度会不同，利用大数据量的犯罪数据进行分析挖掘，将分成三个时间段T：案件高发段T1、潜在危险段T2、安全段T3；
5.2处于不同时间段内的危险区域将改变其危险指数Di，在案件高发段内，危险指数统一提升40%, Di|T1=1.4*Di；
5.3潜在危险段内，危险指数统一提升20%，Di|T2=1.2*Di；安全段内不变，Di|T3=Di。
进一步地，所述步骤六具体为综合不同时间段内危险区域的危险指数D=Di|Tj|Sk。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：通过对城市地图数据进行处理，得到需要的空旷区域、郊区S1划分以及以往发生案件地区S2划分，并赋予相应的危险系数，然后叠加危险区域并根据危险区域时间段进行危险指数修正，最终综合上述因素得到危险区域的危险系数，并反馈给乘客及平台，一旦快车行驶到危险区域则马上进行警示，有效避免危险发生。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
本发明的一种面向打车的潜在危险区域提取方法，包含以下步骤：
步骤一：获取城市地图数据；城市地图数据包含城市热力图、城市夜间遥感图和城市规划专题图数据。
步骤二：空旷区域、郊区S1划分，并赋予相应的危险指数；
2.1根据城市人口热力分析，得出偏远区域Sp1，并赋予危险指数D1
2.2根据城市规划图分析得出工地、山林空旷区域Sp2，并赋予危险指数D2；
2.3合并Sp1、Sp2，危险指数相应叠加，得出两个图层叠加之后的区域评分S1。
步骤三：以往发生案件地区S2划分，并赋予相应的危险指数；
3.1获取城市内被投诉的地区，以点集描述Pi；
3.2将Pi建立半径为r的缓冲区，为案件高发区S2，并赋予危险指数D3。
步骤四：最终危险区域为S1与S2的叠加区域S，并将危险指数进行叠加；
步骤五：根据危险区域时间段进行危险指数修正；
5.1不同时间段的危险区域危险程度会不同，利用大数据量的犯罪数据进行分析挖掘，将分成三个时间段T：案件高发段T1、潜在危险段T2、安全段T3；
5.2处于不同时间段内的危险区域将改变其危险指数Di，在案件高发段内，危险指数统一提升40%, Di|T1=1.4*Di；
5.3潜在危险段内，危险指数统一提升20%，Di|T2=1.2*Di；安全段内不变，Di|T3=Di。
步骤六：综上得到不同时间段内危险区域的危险指数。综合不同时间段内危险区域的危险指数D=Di|Tj|Sk。
本发明通过对城市地图数据进行处理，得到需要的空旷区域、郊区S1划分以及以往发生案件地区S2划分，并赋予相应的危险系数，然后叠加危险区域并根据危险区域时间段进行危险指数修正，最终综合上述因素得到危险区域的危险系数，并反馈给乘客及平台，一旦快车行驶到危险区域则马上进行警示，有效避免危险发生。
本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明所作的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明说明书的内容或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种面向打车的潜在危险区域提取方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一：获取城市地图数据；
步骤二：空旷区域、郊区S1划分，并赋予相应的危险指数；
步骤三：以往发生案件地区S2划分，并赋予相应的危险指数；
步骤四：最终危险区域为S1与S2的叠加区域S，并将危险指数进行叠加；
步骤五：根据危险区域时间段进行危险指数修正；
步骤六：综上得到不同时间段内危险区域的危险指数。
2.按照权利要求1所述的一种面向打车的潜在危险区域提取方法，其特征在于：所述步骤一中城市地图数据包含城市热力图、城市夜间遥感图和城市规划专题图数据。
3.按照权利要求1所述的一种面向打车的潜在危险区域提取方法，其特征在于：所述步骤二具体为
2.1根据城市人口热力分析，得出偏远区域Sp1，并赋予危险指数D1
2.2根据城市规划图分析得出工地、山林空旷区域Sp2，并赋予危险指数D2；
2.3合并Sp1、Sp2，危险指数相应叠加，得出两个图层叠加之后的区域评分S1。
4.按照权利要求1所述的一种面向打车的潜在危险区域提取方法，其特征在于：所述步骤三具体为
3.1获取城市内被投诉的地区，以点集描述Pi；
3.2将Pi建立半径为r的缓冲区，为案件高发区S2，并赋予危险指数D3。
5.按照权利要求1所述的一种面向打车的潜在危险区域提取方法，其特征在于：所述步骤五具体为
5.1不同时间段的危险区域危险程度会不同，利用大数据量的犯罪数据进行分析挖掘，将分成三个时间段T：案件高发段T1、潜在危险段T2、安全段T3；
5.2处于不同时间段内的危险区域将改变其危险指数Di，在案件高发段内，危险指数统一提升40%, Di|T1=1.4*Di；
5.3潜在危险段内，危险指数统一提升20%，Di|T2=1.2*Di；安全段内不变，Di|T3=Di。
6.按照权利要求1所述的一种面向打车的潜在危险区域提取方法，其特征在于：所述步骤六具体为综合不同时间段内危险区域的危险指数D=Di|Tj|Sk。
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