CN115759756A - 一种基于大数据的共享经济用户信息管理***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及共享经济用户信息管理技术领域,具体为一种基于大数据的共享经济用户信息管理***及方法,包括相关数据获取模块、相关指数分析模块、可分析参数提取模块、实时监测分析模块、雨伞可归还临界值分析模块和预警维护模块;相关指数分析模块用于分析共享雨伞设备的相关数据并计算出相关指数;可分析参数提取模块用于提取对应的可分析参数;实时监测分析模块用于实时获取初始水量,并分析初始水量与警戒阈值的大小关系;雨伞可归还临界值分析模块用于结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值;预警维护模块用于接收实时监测分析模块的预警信号并传输预警信息以及对应开启或关闭的设备归还功能。
Description
技术领域
本发明涉及共享经济用户信息管理技术领域,具体为一种基于大数据的共享经济用户信息管理***及方法。
背景技术
目前,共享经济已经深入到我们日常生活中的点点滴滴,共享单车、共享自习室、共享雨伞等,如在共享雨伞的普及时因为自身的特殊性往往会遇到一些问题,如共享雨伞的使用场景一般是在下雨天气,使用过后往往雨伞伞体上会存留一些雨水,而针对于共享雨伞设备通常设置有储水装置,一方面是用来储存归还雨伞伞体流下的雨水,一方面是减少雨水的残留后可以加快用伞烘干的速度,如申请号“CN202122259174.8一种共享雨伞用放置除水架”中的储水装置,但是同时也面临一些问题,如怎样在储水装置到达阈值时及时维护储水装置,以及在储水空间足够的前提下用户如何得知在还伞前对周围设备可归还雨伞的数据,即如何预判共享雨伞设备在未归还行为发生前能够归还的雨伞数量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的共享经济用户信息管理***及方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法,包括以下步骤:
获取共享雨伞设备终端的相关数据,相关数据包括共享雨伞设备安装的位置和共享雨伞的用户历史使用记录;共享雨伞的用户历史使用记录包括雨伞借还的时刻、雨伞借还的用户信息和共享雨伞归还时设备中储水装置的水量记录;
基于相关数据,分析共享雨伞设备接收归还雨伞时的用户信息与储水装置水量记录的相关指数,并得到相关指数对应的可分析参数;
实时获取共享雨伞设备终端开始工作时储水装置中的初始水量,若初始水量大于等于预设储水装置警戒阈值时,传输预警信号给共享雨伞设备终端提醒维护人员对储水装置进行维护并临时关闭共享雨伞归还功能;
若初始水量小于预设储水装置警戒阈值时,结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值;并传输不同位置的共享雨伞设备对应的雨伞可归还临界值给正在使用共享雨伞的用户,且临时关闭在监测周期内还伞数量等于雨伞可归还临界值对应设备的归还功能;
获取监测周期内设备的还伞数量等于雨伞可归还临界值后储水装置的实际储水量,实际储水量为雨伞归还设备后储水装置内的水量不再变化时的储水量,若实际储水量小于警戒阈值时对应的储水量,开启设备的归还功能;若实际储水量大于等于警戒阈值对应的储水量,传输预警信号给维护人员进行维护,并实时监测储水装置中的实际储水量小于警戒阈值时开启设备的归还功能。预估雨伞可归还临界值,是为了对共享雨伞设备进行实时储水容量的评估,不仅能对维护人员起到提示作用,还能避免因雨期特殊天气造成集中还伞对共享雨伞设备中装置的损坏,以及在给用户传输可归还临界值时有效提醒了用户的归还选择,以防止用户归还时共享雨伞设备已经达到临界值而不能归还的事件发生。且雨伞滴水的时长和用户还伞的时间存在时间差,不能在雨伞放进设备时立刻得到储水量的数据所以就可能会造成在雨伞上雨水滴落的过程中存在其他用户归还雨伞的情况,最终导致雨伞上的雨水滴落完全后储水量已经超过警戒阈值。
预测雨伞的可归还临界值是因为通过用户信息预估监测周期内归还雨伞的数量可以避免单独依靠水量的变化在同一时段内多把湿伞的归还的不可分析性和不可预测性,即当此时第一把伞归还时储水空间是足够的,那么在这把伞持续滴落水时存在第二把伞的放置时会产生其他水量来源的增加,此时水量的增加是连续的,但是两把伞水流停止的时刻却是无法分析的,通过实时水量的增加只能确定某一时刻储水空间对这两把伞产生的水量是足够容纳的,但不能确定最终水量不再增加的时刻是没有达到储水空间警戒阈值的,所以本发明中通过用户数据在未归还伞前预估雨伞可归还的临界值,有效的解决了上述问题。
进一步的,分析共享雨伞设备接收归还雨伞时的用户信息与储水装置水量记录的相关指数,包括以下步骤:
获取任一安装位置的共享雨伞设备中存在历史使用记录的用户为目标用户,历史使用记录的用户是指共享雨伞设备终端记录中归还共享雨伞的用户;
获取目标用户归还共享雨伞后储水装置的水量记录,剔除归还共享雨伞的时刻属于任意其他目标用户的第一监测时长内的目标用户数据,并设置剔除后的其他用户为第一目标用户;因为在其他用户的第一监测时长内出现其他共享雨伞的归还会造成水量增加的来源不明确导致数据分析的精确度降低;水量记录是指第i个第一目标用户归还共享雨伞时刻后第一监测时长内的增加水量wi;计算第i个第一目标用户在归还共享雨伞后的第一监测时长内的水量增长速率si,si=wi/ti1,其中ti1表示第i个第一目标用户的第一监测时长,第一监测时长小于雨伞垂直状态下雨水滴落完成所需时间的最小值;分析第一监测时长内的水量增长速率是因为用户在归还雨伞时水量的多少决定了储水装置中水量增长的快慢,进而反应了雨伞归还时的干湿程度;且分析第一监测时长是因为该时长反应了雨伞在垂直状态下雨水受重力作用滴落产生差异化较为明显的时间段,提高了分析水量增长速率的精确性和可分析性;同时分析水量增长速率是因为一把雨伞完全滴落水分的时间不尽相同,如果直接获取每把雨伞对应水量的增长的话,相应的时间各不相同,增加了分析难度;
获取第一目标用户终端记录的用户信息,用户信息包括共享雨伞持有时长h1、持有共享雨伞期间下雨的时长h2,以及共享雨伞设备预设监控范围内的图像信息,预设监控范围是指以共享雨伞设备为圆心、预设距离为半径的监控范围,图像信息是指监控图像中第一目标用户在还伞前的携带物信息;利用公式:
计算第一目标用户的目标影响指数,其中g1表示第一目标用户在还伞前的携带物对应的第一影响指数,g1={0,1};h2/h1表示第一目标用户对应的时间指数,a1为时间指数对应的参考系数,a2为第一影响指数对应的参考系数;时间指数越小表明伞干的可能越大;
获取第i个第一目标用户的数据对(si,Ii),其中Ii表示第i个第一目标用户的目标影响指数,建立以水量增长速率为横坐标、目标影响指数为纵坐标的坐标系,获取k个第一目标用户的数据对进行拟合,得到拟合曲线,i≤k,基于拟合曲线分析相关指数。
进一步的,第一影响指数包括以下分析步骤:
获取监控图像中第一目标用户在还伞前的携带物信息,携带物信息为携带物的面积占比d,d=s1/s2,其中s1表示携带物图像在监控图像中的面积,s2表示用户图像在监控图像中的面积;
设置携带物面积占比阈值d0,提取d≥d0时监控中第一目标用户出现甩伞动作对应用户的比例m1,提取d<d0时监控中第一目标用户出现甩伞动作对应用户的比例m2;分析携带物面积占比是因为携带物的多少会影响用户是否选择甩伞,且根据统计分析用户数量来印证携带物与甩伞动作的关系更具有说服力;
计算|m2-m1|的值为目标值,预设目标值阈值,若目标值小于目标值阈值,则输出g1=0;若目标值大于等于目标值阈值,则g1={0,1},则对应实时监测到第一目标用户携带物的面积占比大于等于携带物面积占比阈值时,g1=1,当实时监测到第一目标用户携带物的面积占比小于携带物面积占比阈值时,g1=0。当目标值小于目标值阈值时说明出现甩伞的动作与用户携带物的多少不存在对应的关系,当目标值大于等于目标值阈值时说明用户出现甩伞动作在携带物多少之间存在差异即存在对应的关系;
进一步的,基于拟合曲线分析相关指数,并得到相关指数对应的可分析参数,包括以下步骤:
标记拟合曲线上的坐标最大值Max(si,Ii)和坐标最小值Min(si,Ii),以坐标最大值和坐标最小值为端点进行连线构成线段y,获取拟合曲线上的第i个数据对的纵坐标与线段y的纵坐标距离为ri;
设置拟合曲线的数据对与线段y关于纵坐标的距离阈值r0,提取ri≥r0时数据对的个数n1,以及ri<r0时数据对的个数n2,计算相关指数w,w=n1/n2;分析相关指数是为了分析拟合曲线是否呈现出一定的规律,即纵坐标的值与横坐标的值是否存在对应的关系,水量增加的多少与用户信息之间的关系。
设置相关指数阈值w0,若w<w0,输出相关指数对应的可分析参数为用户信息;此时表明拟合曲线上的点在线性比例对应的趋势下多数是偏离不大的,即表明用户信息与水量的变化存在一定的关系,可作为分析参数;
若w≥w0,输出相关指数对应的可分析参数为历史用户使用记录中的单把归还雨伞对应第一监测时长内水量增加的平均值。
进一步的,结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值,包括以下分析步骤:
当可分析参数为历史用户使用记录中的单把归还雨伞对应第一监测时长内水量增加的平均值时,获取实时监测的储水装置中的实时储水量q1,以及预设的警戒阈值对应的储水量q0,计算空余量q=q0-q1,则雨伞目标可归还值e=q/q3,其中q3为单把归还雨伞在第一监测时长内水量增加的平均值;获取实时共享雨伞设备的可归还空位f,那么雨伞可归还临界值为{f,e}min;
当可分析参数为用户信息时,获取共享雨伞设备终端的用户历史使用记录中的平均还伞时长,以及对应平均还伞时长内实时的下雨持续时长;
获取平均还伞时长内共享雨伞设备终端在预设监控范围内持有共享雨伞用户的携带物面积比大于等于携带物面积比阈值时的用户比例b,b=b1/b2,b1表示持有共享雨伞用户的携带物面积比大于等于携带物面积比阈值时的用户个数,b2表示平均还伞时长内的预设监控范围中持有共享雨伞的用户总个数;设置用户比例阈值b0,当b≥b0时,输出g1=1,当b<b0时,输出g1=0;此时输出g1=1是在分析共享雨伞设备监控范围内存在用户甩伞的概率,因为前提已经分析了用户信息与水量的多少存在对应关系,只要大于用户比例阈值时就将指数g1等于1,提高了分析目标影响指数的容错率和预警的精确性;
计算实时监测的实时目标影响指数I0,做以纵坐标上实时目标影响指数I0的位置为起点平行于横坐标的直线,直线交于拟合曲线上的重合点为目标坐标;获取目标坐标对应横坐标的第一监测时长内的增加水量为目标增加水量w0;
计算雨伞目标可归还值e=q/w0,则雨伞可归还临界值为{f,e}min,{f,e}min表示雨伞可归还临界值为可归还空位和雨伞目标可归还值之间的最小值。分析可归还空位时是要考虑实际设备存在物理可放置的空位到底有多少,在结合储水装置的水量问题去分析用户可归还的临界值,使得该方法更具有实际应用性。
进一步的,警戒阈值的设定是在保留第一监测时长后所有可归还雨伞的剩余流水量空间充足的前提下设定的,即警戒阈值对应的储水容量小于等于总储水容量减去第一监测时长后的所有可归还雨伞的平均流水量总和。
一种基于大数据的共享经济用户信息管理***,包括相关数据获取模块、相关指数分析模块、可分析参数提取模块、实时监测分析模块、雨伞可归还临界值分析模块和预警维护模块;
相关数据获取模块用于获取共享雨伞设备终端的相关数据;相关数据获取模块连接设备终端及设置所处位置的监控范围的监控设备;
相关指数分析模块用于分析共享雨伞设备的相关数据并计算出相关指数;
可分析参数提取模块用于基于相关指数分析模块提取对应的可分析参数;
实时监测分析模块用于实时获取共享雨伞设备终端开始工作时储水装置中的初始水量,并分析初始水量与警戒阈值的大小关系;以及分析满足可归还临界值后的实际储水量与警戒阈值的关系;
雨伞可归还临界值分析模块用于结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值;
预警维护模块用于接收实时监测分析模块的预警信号并传输预警信息以及对应开启或关闭的设备归还功能。
进一步的,相关指数分析模块包括第一目标用户确定单元、水量增长速率计算单元、目标影响指数分析单元和拟合曲线建立分析单元;
第一目标用户确定单元用于根据历史使用记录和水量记录提取满足条件的第一目标用户;
水量增长速率计算单元用于获取第一监测时长内的增加水量并计算水量增长速率;
目标影响指数分析单元用于分析用户信息计算目标影响指数;目标影响指数包括第一影响指数和时间指数,第一影响指数基于分析用户在还伞前的携带物信息判断第一影响指数;
拟合曲线建立分析单元用于获取第一目标用户的数据对进行拟合,数据对是指由水量增长速率和目标影响指数构成的数据对,并基于拟合曲线分析相关指数,基于相关指数得到对应的可分析参数。
进一步的,雨伞可归还临界值分析模块包括分类分析单元、可归还空位获取单元、目标可归还值计算单元和归还临界值计算单元;
分类分析单元用于分析不同可分析参数情况下的对应数据;
可归还空位获取单元用于获取实时共享雨伞设备的可归还空位;
目标可归还值计算单元用于基于储水装置的空余量计算不同可分析参数情况下的雨伞目标可归还值;
归还临界值计算单元用于分析可归还空位和雨伞目标可归还值之间的最小值为归还临界值。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明通过分析共享雨伞设备终端记录的用户信息,判断出用户信息对共享雨伞设备储水装置水量的影响关系,在分析出用户信息与水量的影响关系后对实时监测的储水装置的剩余容量,以此来预估共享雨伞设备可能归还的临界值,且实时参考共享雨伞设备的实时剩余空位,提高了本发明应用的实际性和可行性;本发明通过在分析储水容量的基础上预估用户可归还雨伞的数量,使得用户信息变得可利用话,同时提高了用户对共享雨伞设备使用的便捷性,避免了用户到达还伞点时却不能还伞的情况发生,为使用的用户提高了设备体验感也为共享雨伞设备本身增加了实用性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明一种基于大数据的共享经济用户信息管理***的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明提供技术方案:一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法,包括以下步骤:
获取共享雨伞设备终端的相关数据,相关数据包括共享雨伞设备安装的位置和共享雨伞的用户历史使用记录;共享雨伞的用户历史使用记录包括雨伞借还的时刻、雨伞借还的用户信息和共享雨伞归还时设备中储水装置的水量记录;
基于相关数据,分析共享雨伞设备接收归还雨伞时的用户信息与储水装置水量记录的相关指数,并得到相关指数对应的可分析参数;
实时获取共享雨伞设备终端开始工作时储水装置中的初始水量,若初始水量大于等于预设储水装置警戒阈值时,传输预警信号给共享雨伞设备终端提醒维护人员对储水装置进行维护并临时关闭共享雨伞归还功能;
若初始水量小于预设储水装置警戒阈值时,结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值;并传输不同位置的共享雨伞设备对应的雨伞可归还临界值给正在使用共享雨伞的用户,且临时关闭在监测周期内还伞数量等于雨伞可归还临界值对应设备的归还功能;
获取监测周期内设备的还伞数量等于雨伞可归还临界值后储水装置的实际储水量,实际储水量为雨伞归还设备后储水装置内的水量不再变化时的储水量,表示归还后雨伞上的水完全滴落,若实际储水量小于警戒阈值时对应的储水量,开启设备的归还功能;若实际储水量大于等于警戒阈值对应的储水量,传输预警信号给维护人员进行维护,并实时监测储水装置中的实际储水量小于警戒阈值时开启设备的归还功能。开始工作为从开始下雨时共享雨伞设备中第一把共享雨伞被借出对应的时间;警戒阈值表示共享雨伞设备中储水装置设置的最大安全水位阈值,超过警戒阈值会产生溢出或影响干燥雨伞的风险;且警戒阈值是指储水装置不能回流或使密闭空间内产生影响雨伞干燥的空气湿度对应的水位阈值,维护是指对储水装置中储存的水进行处理使其重新安装到设备上时储水装置中的水量为零。预估雨伞可归还临界值,是为了对共享雨伞设备进行实时储水容量的评估,不仅能对维护人员起到提示作用,还能避免因雨期特殊天气造成集中还伞对共享雨伞设备中装置的损坏,以及在给用户传输可归还临界值时有效提醒了用户的归还选择,以防止用户归还时共享雨伞设备已经达到临界值而不能归还的事件发生。且雨伞滴水的时长和用户还伞的时间存在时间差,不能在雨伞放进设备时立刻得到储水量的数据所以就可能会造成在雨伞上雨水滴落的过程中存在其他用户归还雨伞的情况,最终导致雨伞上的雨水滴落完全后储水量已经超过警戒阈值。
预测雨伞的可归还临界值是因为通过用户信息预估监测周期内归还雨伞的数量可以避免单独依靠水量的变化在同一时段内多把湿伞的归还的不可分析性和不可预测性,即当此时第一把伞归还时储水空间是足够的,那么在这把伞持续滴落水时存在第二把伞的放置时会产生其他水量来源的增加,此时水量的增加是连续的,但是两把伞水流停止的时刻却是无法分析的,通过实时水量的增加只能确定某一时刻储水空间对这两把伞产生的水量是足够容纳的,但不能确定最终水量不再增加的时刻是没有达到储水空间警戒阈值的,所以本发明中通过用户数据在未归还伞前预估雨伞可归还的临界值,有效的解决了上述问题。
分析共享雨伞设备接收归还雨伞时的用户信息与储水装置水量记录的相关指数,包括以下步骤:
获取任一安装位置的共享雨伞设备中存在历史使用记录的用户为目标用户,历史使用记录的用户是指共享雨伞设备终端记录中归还共享雨伞的用户;
获取目标用户归还共享雨伞后储水装置的水量记录,剔除归还共享雨伞的时刻属于任意其他目标用户的第一监测时长内的目标用户数据,并设置剔除后的其他用户为第一目标用户;因为在其他用户的第一监测时长内出现其他共享雨伞的归还会造成水量增加的来源不明确导致数据分析的精确度降低;水量记录是指第i个第一目标用户归还共享雨伞时刻后第一监测时长内的增加水量wi;计算第i个第一目标用户在归还共享雨伞后的第一监测时长内的水量增长速率si,si=wi/ti1,其中ti1表示第i个第一目标用户的第一监测时长,第一监测时长小于雨伞垂直状态下雨水滴落完成所需时间的最小值;如实施例:雨伞垂直状态下雨水滴落完成所需的时间是由雨伞上水量的多少决定的,且此分析是基于垂直状态下存在雨伞上的水滴落的过程,可得到所需时间的数值如为30s、65s和150s,那么对应第一监测时长就可以选取为小于30s的任意时长;分析第一监测时长内的水量增长速率是因为用户在归还雨伞时水量的多少决定了储水装置中水量增长的快慢,进而反应了雨伞归还时的干湿程度;且分析第一监测时长是因为该时长反应了雨伞在垂直状态下雨水受重力作用滴落产生差异化较为明显的时间段,提高了分析水量增长速率的精确性和可分析性;同时分析水量增长速率是因为一把雨伞完全滴落水分的时间不尽相同,如果直接获取每把雨伞对应水量的增长的话,相应的时间各不相同,增加了分析难度;
获取第一目标用户终端记录的用户信息,用户信息包括共享雨伞持有时长h1、持有共享雨伞期间下雨的时长h2,以及共享雨伞设备预设监控范围内的图像信息,预设监控范围是指以共享雨伞设备为圆心、预设距离为半径的监控范围,图像信息是指监控图像中第一目标用户在还伞前的携带物信息;利用公式:
计算第一目标用户的目标影响指数,其中g1表示第一目标用户在还伞前的携带物对应的第一影响指数,g1={0,1};h2/h1表示第一目标用户对应的时间指数,a1为时间指数对应的参考系数,a2为第一影响指数对应的参考系数;时间指数越小表明伞干的可能越大;
获取第i个第一目标用户的数据对(si,Ii),其中Ii表示第i个第一目标用户的目标影响指数,建立以水量增长速率为横坐标、目标影响指数为纵坐标的坐标系,获取k个第一目标用户的数据对进行拟合,得到拟合曲线,i≤k,基于拟合曲线分析相关指数。
第一影响指数包括以下分析步骤:
获取监控图像中第一目标用户在还伞前的携带物信息,携带物信息为携带物的面积占比d,d=s1/s2,其中s1表示携带物图像在监控图像中的面积,s2表示用户图像在监控图像中的面积;
设置携带物面积占比阈值d0,提取d≥d0时监控中第一目标用户出现甩伞动作对应用户的比例m1,提取d<d0时监控中第一目标用户出现甩伞动作对应用户的比例m2;分析携带物面积占比是因为携带物的多少会影响用户是否选择甩伞,且根据统计分析用户数量来印证携带物与甩伞动作的关系更具有说服力;
计算|m2-m1|的值为目标值,预设目标值阈值,若目标值小于目标值阈值,则输出g1=0;若目标值大于等于目标值阈值,则g1={0,1},则对应实时监测到第一目标用户携带物的面积占比大于等于携带物面积占比阈值时,g1=1,当分析用户携带物与行为动作存在关联时,则记携带物面积大于阈值时出现甩伞动作的指数为1,表明此时用户归还的雨伞上的水量较多;当实时监测到第一目标用户携带物的面积占比小于携带物面积占比阈值时,g1=0。当目标值小于目标值阈值时说明出现甩伞的动作与用户携带物的多少不存在对应的关系,当目标值大于等于目标值阈值时说明用户出现甩伞动作在携带物多少之间存在差异即存在对应的关系;如实施例中d≥d0时对应的m1为1/10,d<d0时对应的m2为15/18,则差值为15/18-1/10=0.73,预设目标值阈值为0.5,此时目标值大于目标值阈值,说明用户携带物的多少影响着用户是否甩伞的行为动作;
基于拟合曲线分析相关指数,并得到相关指数对应的可分析参数,包括以下步骤:
标记拟合曲线上的坐标最大值Max(si,Ii)和坐标最小值Min(si,Ii),以坐标最大值和坐标最小值为端点进行连线构成线段y,获取拟合曲线上的第i个数据对的纵坐标与线段y的纵坐标距离为ri;
设置拟合曲线的数据对与线段y关于纵坐标的距离阈值r0,提取ri≥r0时数据对的个数n1,以及ri<r0时数据对的个数n2,计算相关指数w,w=n1/n2;分析相关指数是为了分析拟合曲线是否呈现出一定的规律,即纵坐标的值与横坐标的值是否存在对应的关系,水量增加的多少与用户信息之间的关系。
设置相关指数阈值w0,若w<w0,输出相关指数对应的可分析参数为用户信息;此时表明拟合曲线上的点在线性比例对应的趋势下多数是偏离不大的,即表明用户信息与水量的变化存在一定的关系,可作为分析参数;
若w≥w0,输出相关指数对应的可分析参数为历史用户使用记录中的单把归还雨伞对应第一监测时长内水量增加的平均值。
如实施例:拟合曲线中数据对与线段y关于纵坐标的距离分别为0.4、0.3、0.7和2.9,设置距离阈值为1.0,则ri≥r0的个数n1=1,ri<r0的个数n2=3,则w=1/3,设置w0=1/2,则w<w0,则可分析参数为共享雨伞持有时长、持有共享雨伞期间下雨的时长,以及共享雨伞设备预设监控范围内的图像信息。
结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值,包括以下分析步骤:
当可分析参数为历史用户使用记录中的单把归还雨伞对应第一监测时长内水量增加的平均值时,获取实时监测的储水装置中的实时储水量q1,以及预设的警戒阈值对应的储水量q0,计算空余量q=q0-q1,则雨伞目标可归还值e=q/q3,其中q3为单把归还雨伞在第一监测时长内水量增加的平均值;获取实时共享雨伞设备的可归还空位f,那么雨伞可归还临界值为{f,e}min;
当可分析参数为用户信息时,获取共享雨伞设备终端的用户历史使用记录中的平均还伞时长,以及对应平均还伞时长内实时的下雨持续时长;如计算出平均还伞时长为65min,且此时时刻为12:30,那么就倒推12:30前的65min内下雨的持续时长的时长,根据天气预报可知为47min;
获取平均还伞时长内共享雨伞设备终端在预设监控范围内持有共享雨伞用户的携带物面积比大于等于携带物面积比阈值时的用户比例b,b=b1/b2,b1表示持有共享雨伞用户的携带物面积比大于等于携带物面积比阈值时的用户个数,b2表示平均还伞时长内的预设监控范围中持有共享雨伞的用户总个数;设置用户比例阈值b0,当b≥b0时,输出g1=1,当b<b0时,输出g1=0;上述说明是在g1={0,1}前提下分析的,如果分析的g1=0,则不需要考虑持有共享雨伞用户的携带物面积问题;此时输出g1=1是在分析共享雨伞设备监控范围内存在用户甩伞的概率,因为前提已经分析了用户信息与水量的多少存在对应关系,只要大于用户比例阈值时就将指数g1等于1,提高了分析目标影响指数的容错率和预警的精确性;
计算实时监测的实时目标影响指数I0,做以纵坐标上实时目标影响指数I0的位置为起点平行于横坐标的直线,直线交于拟合曲线上的重合点为目标坐标;获取目标坐标对应横坐标的第一监测时长内的增加水量为目标增加水量w0;即I0=a1*(下雨持续时长/平均还伞时长)+a2*g1;且平均还伞时长是根据共享雨伞设备终端内的用户数据分析得到的;
计算雨伞目标可归还值e=q/w0,则雨伞可归还临界值为{f,e}min,{f,e}min表示雨伞可归还临界值为可归还空位和雨伞目标可归还值之间的最小值。分析可归还空位时是要考虑实际设备存在物理可放置的空位到底有多少,在结合储水装置的水量问题去分析用户可归还的临界值,使得该方法更具有实际应用性。如监测时刻的可归还空位为3把雨伞,但是依靠分析计算得知雨伞目标可归值为4把雨伞,即储水装置的剩余水量空间还至少够4把伞的,那么此时的雨伞可归还临界值仍为3,因为实际上只有三个空位了;与此同时,若有3把雨伞的空位,但是数据分析剩余储水量只能放1把,那么可归还临界值为1。
警戒阈值的设定是在保留第一监测时长后所有可归还雨伞的剩余流水量空间充足的前提下设定的,即警戒阈值对应的储水容量小于等于总储水容量减去第一监测时长后的所有可归还雨伞的平均流水量总和。如实施例本身容量是500ml,已经存在400ml,已知a伞的第一监测时长内的储水量为50ml,b伞在第一监测时长内的储水量是30ml,平均没把伞在第一监测时长后的平均水流量是8ml,那么如果存放两把伞时在保证第一监测时长后的平均水流量空间足够时,就需要设定警戒阈值为500-2*8=484,即可设定为小于484以下的容量,如480ml,那么此时储水装置的容量是正好可以放置a、b两把伞。
一种基于大数据的共享经济用户信息管理***,包括相关数据获取模块、相关指数分析模块、可分析参数提取模块、实时监测分析模块、雨伞可归还临界值分析模块和预警维护模块;
相关数据获取模块用于获取共享雨伞设备终端的相关数据;相关数据获取模块连接设备终端及设置所处位置的监控范围的监控设备;
相关指数分析模块用于分析共享雨伞设备的相关数据并计算出相关指数;
可分析参数提取模块用于基于相关指数分析模块提取对应的可分析参数;
实时监测分析模块用于实时获取共享雨伞设备终端开始工作时储水装置中的初始水量,并分析初始水量与警戒阈值的大小关系;以及分析满足可归还临界值后的实际储水量与警戒阈值的关系;
雨伞可归还临界值分析模块用于结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值;
预警维护模块用于接收实时监测分析模块的预警信号并传输预警信息以及对应开启或关闭的设备归还功能。
相关指数分析模块包括第一目标用户确定单元、水量增长速率计算单元、目标影响指数分析单元和拟合曲线建立分析单元;
第一目标用户确定单元用于根据历史使用记录和水量记录提取满足条件的第一目标用户;
水量增长速率计算单元用于获取第一监测时长内的增加水量并计算水量增长速率;
目标影响指数分析单元用于分析用户信息计算目标影响指数;目标影响指数包括第一影响指数和时间指数,第一影响指数基于分析用户在还伞前的携带物信息判断第一影响指数;
拟合曲线建立分析单元用于获取第一目标用户的数据对进行拟合,数据对是指由水量增长速率和目标影响指数构成的数据对,并基于拟合曲线分析相关指数,基于相关指数得到对应的可分析参数。
雨伞可归还临界值分析模块包括分类分析单元、可归还空位获取单元、目标可归还值计算单元和归还临界值计算单元;
分类分析单元用于分析不同可分析参数情况下的对应数据;
可归还空位获取单元用于获取实时共享雨伞设备的可归还空位;
目标可归还值计算单元用于基于储水装置的空余量计算不同可分析参数情况下的雨伞目标可归还值;
归还临界值计算单元用于分析可归还空位和雨伞目标可归还值之间的最小值为归还临界值。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取共享雨伞设备终端的相关数据,所述相关数据包括共享雨伞设备安装的位置和共享雨伞的用户历史使用记录;所述共享雨伞的用户历史使用记录包括雨伞借还的时刻、雨伞借还的用户信息和共享雨伞归还时设备中储水装置的水量记录;
基于相关数据,分析共享雨伞设备接收归还雨伞时的用户信息与储水装置水量记录的相关指数,并得到相关指数对应的可分析参数;
实时获取共享雨伞设备终端开始工作时储水装置中的初始水量,若初始水量大于等于预设储水装置警戒阈值时,传输预警信号给共享雨伞设备终端提醒维护人员对储水装置进行维护并临时关闭共享雨伞归还功能;
若初始水量小于预设储水装置警戒阈值时,结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值;并传输不同位置的共享雨伞设备对应的雨伞可归还临界值给正在使用共享雨伞的用户,且临时关闭在监测周期内还伞数量等于雨伞可归还临界值对应设备的归还功能;
获取监测周期内设备的还伞数量等于雨伞可归还临界值后储水装置的实际储水量,所述实际储水量为雨伞归还设备后储水装置内的水量不再变化时的储水量,若实际储水量小于警戒阈值时对应的储水量,开启设备的归还功能;若实际储水量大于等于警戒阈值对应的储水量,传输预警信号给维护人员进行维护,并实时监测储水装置中的实际储水量小于警戒阈值时开启设备的归还功能。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法,其特征在于:所述分析共享雨伞设备接收归还雨伞时的用户信息与储水装置水量记录的相关指数,包括以下步骤:
获取任一安装位置的共享雨伞设备中存在历史使用记录的用户为目标用户,所述历史使用记录的用户是指共享雨伞设备终端记录中归还共享雨伞的用户;
获取目标用户归还共享雨伞后储水装置的水量记录,剔除归还共享雨伞的时刻属于任意其他目标用户的第一监测时长内的目标用户数据,并设置剔除后的其他用户为第一目标用户;所述水量记录是指第i个第一目标用户归还共享雨伞时刻后第一监测时长内的增加水量wi;计算第i个第一目标用户在归还共享雨伞后的第一监测时长内的水量增长速率si,si=wi/ti1,其中ti1表示第i个第一目标用户的第一监测时长,所述第一监测时长小于雨伞垂直状态下雨水滴落完成所需时间的最小值;
获取第一目标用户终端记录的用户信息,所述用户信息包括共享雨伞持有时长h1、持有共享雨伞期间下雨的时长h2,以及共享雨伞设备预设监控范围内的图像信息,所述预设监控范围是指以共享雨伞设备为圆心、预设距离为半径的监控范围,所述图像信息是指监控图像中第一目标用户在还伞前的携带物信息;利用公式:
计算第一目标用户的目标影响指数,其中g1表示第一目标用户在还伞前的携带物对应的第一影响指数,g1={0,1};h2/h1表示第一目标用户对应的时间指数,a1为时间指数对应的参考系数,a2为第一影响指数对应的参考系数;
获取第i个第一目标用户的数据对(si,Ii),其中Ii表示第i个第一目标用户的目标影响指数,建立以水量增长速率为横坐标、目标影响指数为纵坐标的坐标系,获取k个第一目标用户的数据对进行拟合,得到拟合曲线,i≤k,基于拟合曲线分析相关指数。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法,其特征在于:所述第一影响指数包括以下分析步骤:
获取监控图像中第一目标用户在还伞前的携带物信息,所述携带物信息为携带物的面积占比d,d=s1/s2,其中s1表示携带物图像在监控图像中的面积,s2表示用户图像在监控图像中的面积;
设置携带物面积占比阈值d0,提取d≥d0时监控中第一目标用户出现甩伞动作对应用户的比例m1,提取d<d0时监控中第一目标用户出现甩伞动作对应用户的比例m2;
计算|m2-m1|的值为目标值,预设目标值阈值,若目标值小于目标值阈值,则输出g1=0;若目标值大于等于目标值阈值,则g1={0,1},则对应实时监测到第一目标用户携带物的面积占比大于等于携带物面积占比阈值时,g1=1,当实时监测到第一目标用户携带物的面积占比小于携带物面积占比阈值时,g1=0。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法,其特征在于:所述基于拟合曲线分析相关指数,并得到相关指数对应的可分析参数,包括以下步骤:
标记拟合曲线上的坐标最大值Max(si,Ii)和坐标最小值Min(si,Ii),以坐标最大值和坐标最小值为端点进行连线构成线段y,获取拟合曲线上的第i个数据对的纵坐标与线段y的纵坐标距离为ri;
设置拟合曲线的数据对与线段y关于纵坐标的距离阈值r0,提取ri≥r0时数据对的个数n1,以及ri<r0时数据对的个数n2,计算相关指数w,w=n1/n2;
设置相关指数阈值w0,若w<w0,输出相关指数对应的可分析参数为用户信息;
若w≥w0,输出相关指数对应的可分析参数为历史用户使用记录中的单把归还雨伞对应第一监测时长内水量增加的平均值。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法,其特征在于:所述结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值,包括以下分析步骤:
当可分析参数为历史用户使用记录中的单把归还雨伞对应第一监测时长内水量增加的平均值时,获取实时监测的储水装置中的实时储水量q1,以及预设的警戒阈值对应的储水量q0,计算空余量q=q0-q1,则雨伞目标可归还值e=q/q3,其中q3为单把归还雨伞在第一监测时长内水量增加的平均值;获取实时共享雨伞设备的可归还空位f,那么雨伞可归还临界值为{f,e}min;
当可分析参数为用户信息时,获取共享雨伞设备终端的用户历史使用记录中的平均还伞时长,以及对应平均还伞时长内实时的下雨持续时长;
获取平均还伞时长内共享雨伞设备终端在预设监控范围内持有共享雨伞用户的携带物面积比大于等于携带物面积比阈值时的用户比例b,b=b1/b2,b1表示持有共享雨伞用户的携带物面积比大于等于携带物面积比阈值时的用户个数,b2表示平均还伞时长内的预设监控范围中持有共享雨伞的用户总个数;设置用户比例阈值b0,当b≥b0时,输出g1=1,当b<b0时,输出g1=0;
计算实时监测的实时目标影响指数I0,做以纵坐标上实时目标影响指数I0的位置为起点平行于横坐标的直线,所述直线交于拟合曲线上的重合点为目标坐标;获取目标坐标对应横坐标的第一监测时长内的增加水量为目标增加水量w0;
计算雨伞目标可归还值e=q/w0,则雨伞可归还临界值为{f,e}min,{f,e}min表示雨伞可归还临界值为可归还空位和雨伞目标可归还值之间的最小值。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法,其特征在于:所述警戒阈值的设定是在保留第一监测时长后所有可归还雨伞的剩余流水量空间充足的前提下设定的,即警戒阈值对应的储水容量小于等于总储水容量减去第一监测时长后的所有可归还雨伞的平均流水量总和。
7.应用权利要求1-6中任一项所述的一种基于大数据的共享经济用户信息管理方法的一种基于大数据的共享经济用户信息管理***,其特征在于,包括相关数据获取模块、相关指数分析模块、可分析参数提取模块、实时监测分析模块、雨伞可归还临界值分析模块和预警维护模块;
所述相关数据获取模块用于获取共享雨伞设备终端的相关数据;所述相关数据获取模块连接设备终端及设置所处位置的监控范围的监控设备;
所述相关指数分析模块用于分析共享雨伞设备的相关数据并计算出相关指数;
所述可分析参数提取模块用于基于相关指数分析模块提取对应的可分析参数;
所述实时监测分析模块用于实时获取共享雨伞设备终端开始工作时储水装置中的初始水量,并分析初始水量与警戒阈值的大小关系;以及分析满足可归还临界值后的实际储水量与警戒阈值的关系;
所述雨伞可归还临界值分析模块用于结合相关指数预估监测周期内实时的雨伞可归还临界值;
所述预警维护模块用于接收实时监测分析模块的预警信号并传输预警信息以及对应开启或关闭的设备归还功能。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的共享经济用户信息管理***,其特征在于:所述相关指数分析模块包括第一目标用户确定单元、水量增长速率计算单元、目标影响指数分析单元和拟合曲线建立分析单元;
所述第一目标用户确定单元用于根据历史使用记录和水量记录提取满足条件的第一目标用户;
所述水量增长速率计算单元用于获取第一监测时长内的增加水量并计算水量增长速率;
所述目标影响指数分析单元用于分析用户信息计算目标影响指数;所述目标影响指数包括第一影响指数和时间指数,所述第一影响指数基于分析用户在还伞前的携带物信息判断第一影响指数;
所述拟合曲线建立分析单元用于获取第一目标用户的数据对进行拟合,所述数据对是指由水量增长速率和目标影响指数构成的数据对,并基于拟合曲线分析相关指数,基于相关指数得到对应的可分析参数。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的共享经济用户信息管理***,其特征在于:所述雨伞可归还临界值分析模块包括分类分析单元、可归还空位获取单元、目标可归还值计算单元和归还临界值计算单元;
所述分类分析单元用于分析不同可分析参数情况下的对应数据;
所述可归还空位获取单元用于获取实时共享雨伞设备的可归还空位;
所述目标可归还值计算单元用于基于储水装置的空余量计算不同可分析参数情况下的雨伞目标可归还值;
所述归还临界值计算单元用于分析可归还空位和雨伞目标可归还值之间的最小值为归还临界值。
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Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107657742A (zh) * | 2017-08-23 | 2018-02-02 | 成都源来来科技有限公司 | 一种晴雨伞及伞架的报警与维护方法 |
CN107944569A (zh) * | 2017-10-25 | 2018-04-20 | 成都源来来科技有限公司 | 一种共享雨伞装置的报警和维护方法 |
CN208026330U (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-30 | 广州大学城能源发展有限公司 | 一种智能共享用水计量控制水表及其*** |
CN108764996A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-11-06 | 杭州电子科技大学 | 一种共享雨伞租赁效果评估方法及*** |
US20190043119A1 (en) * | 2017-08-02 | 2019-02-07 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Shared item management system and method, shared item and shared server |
KR20200024450A (ko) * | 2018-08-28 | 2020-03-09 | 김승인 | 지하철 네트워크를 이용한 우산 공유 시스템 |
CN210493646U (zh) * | 2019-07-16 | 2020-05-12 | 珍妮花日用品(上海)有限公司 | 一种雨伞用储水玉立樽 |
CN111508140A (zh) * | 2020-04-12 | 2020-08-07 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | 一种车载售货机雨伞共享方法、装置、设备及存储介质 |
CN213453288U (zh) * | 2020-11-16 | 2021-06-15 | 浙江中智物联科技集团有限公司 | 一种具有遮雨功能和共享雨伞的便民智慧灯杆 |
CN113823077A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-12-21 | 刘军 | 一种折叠共享车辆的指定区域还车方法及*** |
-
2022
- 2022-12-13 CN CN202211593208.XA patent/CN115759756B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190043119A1 (en) * | 2017-08-02 | 2019-02-07 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Shared item management system and method, shared item and shared server |
CN107657742A (zh) * | 2017-08-23 | 2018-02-02 | 成都源来来科技有限公司 | 一种晴雨伞及伞架的报警与维护方法 |
CN107944569A (zh) * | 2017-10-25 | 2018-04-20 | 成都源来来科技有限公司 | 一种共享雨伞装置的报警和维护方法 |
CN208026330U (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-30 | 广州大学城能源发展有限公司 | 一种智能共享用水计量控制水表及其*** |
CN108764996A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-11-06 | 杭州电子科技大学 | 一种共享雨伞租赁效果评估方法及*** |
KR20200024450A (ko) * | 2018-08-28 | 2020-03-09 | 김승인 | 지하철 네트워크를 이용한 우산 공유 시스템 |
CN210493646U (zh) * | 2019-07-16 | 2020-05-12 | 珍妮花日用品(上海)有限公司 | 一种雨伞用储水玉立樽 |
CN111508140A (zh) * | 2020-04-12 | 2020-08-07 | 广州通达汽车电气股份有限公司 | 一种车载售货机雨伞共享方法、装置、设备及存储介质 |
CN213453288U (zh) * | 2020-11-16 | 2021-06-15 | 浙江中智物联科技集团有限公司 | 一种具有遮雨功能和共享雨伞的便民智慧灯杆 |
CN113823077A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-12-21 | 刘军 | 一种折叠共享车辆的指定区域还车方法及*** |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张海朝;李晓波;: "一种基于GSM及无线射频通信的共享雨伞***", 信息通信, no. 09, 15 September 2018 (2018-09-15) * |
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