CN117474293A - 一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，涉及区域安全态势分析技术领域，解决了现有技术中，营区区域无法进行安全态势分析，不能够从静态和动态两种状态进行安全态势分析的技术问题，静态安全态势预警，对营区进行静态和动态划分，当营区无出勤任务时则营区处于静态状态；当营区有出勤任务时则营区处于动态状态；在营区处于静态状态时进行静态安全态势分析预警；营区入口周界预警，在营区处于静态状态时对营区入口处进行周边预警，判断营区入口周界通行车辆是否存在风险，同时根据营区入口人流情况进行同步分析。
Description
技术领域
本发明涉及区域安全态势分析技术领域，具体为一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法。
背景技术
随着军事变革的深入发展和信息时代的到来，军队战斗力的要素、标准和内涵都发生了深刻的变化，信息能力在战斗力生成中越来越具有主导作用，信息化武器装备成为战斗力生成的关键物质因素，基于信息***的体系作战能力已成为战斗力的基本形态。
但是在现有技术中，营区区域无法进行安全态势分析，不能够从静态和动态两种状态进行安全态势分析，不能够在静态状态下进行营区入口安全预警以及营区风险时段进行安全监控，此外，不能够在动态状态下进行出勤设备运维筛选，无法准确选择出勤设备。
针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，具体安全态势分析预警方法步骤如下：
步骤S1：静态安全态势预警，对营区进行静态和动态划分，当营区无出勤任务时则营区处于静态状态；当营区有出勤任务时则营区处于动态状态；在营区处于静态状态时进行静态安全态势分析预警；
步骤S11：营区入口周界预警，在营区处于静态状态时对营区入口处进行周边预警，判断营区入口周界通行车辆是否存在风险，同时根据营区入口人流情况进行同步分析；
步骤S12：风险时段预警，根据营区巡逻分析进行风险时段获取，并对风险时段进行预警，判断营区当前静态状态下风险时段是否影响营区安全；
步骤S2；动态安全态势预警，在营区处于动态状态时进行动态安全态势分析预警；
步骤S21：出勤设备运维监管，在出勤任务待执行时段内对出勤设备进行运维分析，通过出勤设备的历史运行状态进行运维管控，同时结合设备使用分析、储备分析以及应急分析进行同步分析监测；
步骤S22：出勤路线审核，在出勤任务时将实时待通行路线进行检测，在确保出勤设备后对实时出勤任务的预设通行路线进行检测，判断出勤时段中对应通行路线是否保证出勤效率。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤S11营区入口周界预警具体过程如下：
将营区入口区域进行获取并将其标记通行区域，并将通行区域中直通营区入口大门的道路标记为直通道路；获取到营区处于静态状态时段并通过静态状态时段截取当前营区开放通行时段，获取到营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度以及营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量，并将营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度以及营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量分别与差值增长速度阈值和通行速度降低量阈值进行比较。
作为本发明的一种优选实施方式，若营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度超过差值增长速度阈值，或者营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量超过通行速度降低量阈值，则将当前通行区域设定为行人高密度状态；若营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度未超过差值增长速度阈值，且营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量未超过通行速度降低量阈值，则将当前通行区域设定为行人低密度状态。
作为本发明的一种优选实施方式，在营区开放通行时段内直通道路中设定车辆监测点位，并在车辆监测点位设定车辆摄像头，获取到营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值以及直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量，并将营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值以及直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量分别与速度数值浮动跨度值阈值和速度增加量阈值进行比较。
作为本发明的一种优选实施方式，若营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值超过速度数值浮动跨度值阈值，或者直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量超过速度增加量阈值，则将当前直通道路设定为行车高风险状态；若营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值未超过速度数值浮动跨度值阈值，且直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量未超过速度增加量阈值，则将当前直通道路设定为行车低风险状态；
若当前营区入口周界处于行人高密度状态且行车高风险状态，则对当前营区入口进行实时管控，暂停营区开放并对营区入口周边车辆和行人进行分流管控；若当前营区入口周界处于行人高密度状态或者行车高风险状态，则对当前营区入口进行限流管控，对营区入口周边行人和行车进行限流管控。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤S12中风险时段预警具体过程如下：
获取到营区内交接班时段和上下班时段，并将其标记为风险时段，获取到风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积以及营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比，并将其分别与非重叠区域面积阈值和时长占比阈值进行比较：
若风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积超过非重叠区域面积阈值，或者营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比超过时长占比阈值，则将当前营区进行静态监控管控，对监控设备进行调节并对当前营区的巡逻安排进行重新调整；若风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积未超过非重叠区域面积阈值，且营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比未超过时长占比阈值，则判定当前营区监控效率正常。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤S21中出勤设备运维监管具体过程如下：
在营区处于动态状态时对出勤设备进行运维管控，出勤设备表示为营区内出勤需要的车辆设备或者出勤需要工具；获取到营区处于动态状态且未执行出勤的时段并将其标记为待执行时段，获取到待执行时段对应历史时段中运维设备处于运行时段的维修率数值上升跨度；获取到待执行时段内当前运维设备设定运维状态时同类型设备可调度数量与当前同类型设备待执行数量的比值；获取到待执行时段内运维设备若执行时出现故障对应同类型设备最快调度耗时；通过分析获取到营区动态状态时出勤设备的运维分析系数；将营区动态状态时出勤设备的运维分析系数与运维分析系数阈值进行比较。
作为本发明的一种优选实施方式，若营区动态状态时出勤设备的运维分析系数超过运维分析系数阈值，则判定当前运维设备适合且需要进行运维，将对应运维设备标记为运维执行设备；若营区动态状态时出勤设备的运维分析系数未超过运维分析系数阈值，则判定当前运维设备无需运维，将对应运维设备标记为任务执行设备。
作为本发明的一种优选实施方式，步骤S22中出勤路线审核具体过程如下：
任务执行设备完成筛分后在任务执行时刻进行出勤路线审核，获取到当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率以及当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度，并将当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率以及当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度分别与通行会车概率阈值和人流增长速度阈值进行比较。
作为本发明的一种优选实施方式，若当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率超过通行会车概率阈值，或者当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度超过人流增长速度阈值，则判定当前任务执行时间点的预设定路线审核未通过，将当前任务执行的路线进行更换，若当前无合适路线则进行路线管制；若当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率未超过通行会车概率阈值，且当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度未超过人流增长速度阈值，则判定当前任务执行时间点的预设定路线审核通过。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，对营区进行静态和动态划分，当营区无出勤任务时则营区处于静态状态；当营区有出勤任务时则营区处于动态状态；在营区处于静态状态时进行静态安全态势分析预警；在营区处于静态状态时对营区入口处进行周边预警，判断营区入口周界通行车辆是否存在风险，同时根据营区入口人流情况进行同步分析，提高了营区静态安全态势预警准确性，避免营区入口车辆通行异常造成事故产生。
2、本发明中，根据营区巡逻分析进行风险时段获取，并对风险时段进行预警，判断营区当前静态状态下风险时段是否影响营区安全，同时能够根据风险时段进行监控预警，提高了营区内静态安全监控的高效性，避免外界入侵影响营区内职工安全以及设备安全。
3、本发明中，在营区处于动态状态时进行动态安全态势分析预警，提高了营区处于动态状态时营区出勤效率，避免营区出勤设备或者出勤路线受到影响，造成出勤的速度以及效率；在出勤任务待执行时段内对出勤设备进行运维分析，通过出勤设备的历史运行状态进行运维管控，同时结合设备使用分析、储备分析以及应急分析进行同步分析监测，更加准确地进行出勤设备运维的合理性，避免出勤设备运维调度不合理，造成营区出勤任务执行效率受到影响。
4、本发明中，在出勤任务时将实时待通行路线进行检测，在确保出勤设备后对实时出勤任务的预设通行路线进行检测，判断出勤时段中对应通行路线是否保证出勤效率，避免出勤效率降低反而影响内营区内出勤路线通行效率，影响车辆行人的正常通行。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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作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。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
请参阅图1所示，一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，具体安全态势分析预警方法步骤如下：
步骤S1：静态安全态势预警，对营区进行静态和动态划分，当营区无出勤任务时则营区处于静态状态；当营区有出勤任务时则营区处于动态状态；在营区处于静态状态时进行静态安全态势分析预警；
步骤S11：营区入口周界预警，在营区处于静态状态时对营区入口处进行周边预警，判断营区入口周界通行车辆是否存在风险，同时根据营区入口人流情况进行同步分析，提高了营区静态安全态势预警准确性，避免营区入口车辆通行异常造成事故产生；
步骤S12：风险时段预警，根据营区巡逻分析进行风险时段获取，并对风险时段进行预警，判断营区当前静态状态下风险时段是否影响营区安全，同时能够根据风险时段进行监控预警，提高了营区内静态安全监控的高效性，避免外界入侵影响营区内职工安全以及设备安全；
步骤S2；动态安全态势预警，在营区处于动态状态时进行动态安全态势分析预警，提高了营区处于动态状态时营区出勤效率，避免营区出勤设备或者出勤路线受到影响，造成出勤的速度以及效率；
步骤S21：出勤设备运维监管，在出勤任务待执行时段内对出勤设备进行运维分析，通过出勤设备的历史运行状态进行运维管控，同时结合设备使用分析、储备分析以及应急分析进行同步分析监测，更加准确地进行出勤设备运维的合理性，避免出勤设备运维调度不合理，造成营区出勤任务执行效率受到影响；
步骤S22：出勤路线审核，在出勤任务时将实时待通行路线进行检测，在确保出勤设备后对实时出勤任务的预设通行路线进行检测，判断出勤时段中对应通行路线是否保证出勤效率，避免出勤效率降低反而影响内营区内出勤路线通行效率，影响车辆行人的正常通行；
步骤S11营区入口周界预警具体过程如下：
将营区入口区域进行获取并将其标记通行区域，并将通行区域中直通营区入口大门的道路标记为直通道路；获取到营区处于静态状态时段并通过静态状态时段截取当前营区开放通行时段，获取到营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度以及营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量，并将营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度以及营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量分别与差值增长速度阈值和通行速度降低量阈值进行比较：
若营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度超过差值增长速度阈值，或者营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量超过通行速度降低量阈值，则将当前通行区域设定为行人高密度状态；若营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度未超过差值增长速度阈值，且营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量未超过通行速度降低量阈值，则将当前通行区域设定为行人低密度状态；
在营区开放通行时段内直通道路中设定车辆监测点位，并在车辆监测点位设定车辆摄像头，获取到营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值以及直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量，并将营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值以及直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量分别与速度数值浮动跨度值阈值和速度增加量阈值进行比较：速度数值浮动跨度值表示为通行车辆A减速数值5，与通行车辆B加速数值4，则数值浮动跨度值为9；
若营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值超过速度数值浮动跨度值阈值，或者直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量超过速度增加量阈值，则将当前直通道路设定为行车高风险状态；若营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值未超过速度数值浮动跨度值阈值，且直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量未超过速度增加量阈值，则将当前直通道路设定为行车低风险状态；
若当前营区入口周界处于行人高密度状态且行车高风险状态，则对当前营区入口进行实时管控，暂停营区开放并对营区入口周边车辆和行人进行分流管控；若当前营区入口周界处于行人高密度状态或者行车高风险状态，则对当前营区入口进行限流管控，对营区入口周边行人和行车进行限流管控；
步骤S12中风险时段预警具体过程如下：
获取到营区内交接班时段和上下班时段，并将其标记为风险时段，获取到风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积以及营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比，并将风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积以及营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比分别与非重叠区域面积阈值和时长占比阈值进行比较：
若风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积超过非重叠区域面积阈值，或者营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比超过时长占比阈值，则将当前营区进行静态监控管控，对监控设备进行调节并对当前营区的巡逻安排进行重新调整；
若风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积未超过非重叠区域面积阈值，且营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比未超过时长占比阈值，则判定当前营区监控效率正常；
步骤S21中出勤设备运维监管具体过程如下：
在营区处于动态状态时对出勤设备进行运维管控，出勤设备表示为营区内出勤需要的车辆设备或者出勤需要工具；获取到营区处于动态状态且未执行出勤的时段并将其标记为待执行时段，获取到待执行时段对应历史时段中运维设备处于运行时段的维修率数值上升跨度，并将待执行时段对应历史时段中运维设备处于运行时段的维修率数值上升跨度标记为SSK；获取到待执行时段内当前运维设备设定运维状态时同类型设备可调度数量与当前同类型设备待执行数量的比值，并将待执行时段内当前运维设备设定运维状态时同类型设备可调度数量与当前同类型设备待执行数量的比值标记为SLB；获取到待执行时段内运维设备若执行时出现故障对应同类型设备最快调度耗时，并将待执行时段内运维设备若执行时出现故障对应同类型设备最快调度耗时标记为HSD；
通过公式获取到营区动态状态时
出勤设备的运维分析系数FG，其中，f1、f2以及f3均为预设比例系数，且f1＞f2＞f3＞1，β为
误差修正因子，取值为1.12；
将营区动态状态时出勤设备的运维分析系数FG与运维分析系数阈值进行比较：
若营区动态状态时出勤设备的运维分析系数FG超过运维分析系数阈值，则判定当前运维设备适合且需要进行运维，将对应运维设备标记为运维执行设备；若营区动态状态时出勤设备的运维分析系数FG未超过运维分析系数阈值，则判定当前运维设备无需运维，将对应运维设备标记为任务执行设备；
步骤S22中出勤路线审核具体过程如下：
任务执行设备完成筛分后在任务执行时刻进行出勤路线审核，获取到当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率以及当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度，并将当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率以及当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度分别与通行会车概率阈值和人流增长速度阈值进行比较：
若当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率超过通行会车概率阈值，或者当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度超过人流增长速度阈值，则判定当前任务执行时间点的预设定路线审核未通过，将当前任务执行的路线进行更换，若当前无合适路线则进行路线管制；
若当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率未超过通行会车概率阈值，且当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度未超过人流增长速度阈值，则判定当前任务执行时间点的预设定路线审核通过。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；
本发明在使用时，静态安全态势预警，对营区进行静态和动态划分，当营区无出勤任务时则营区处于静态状态；当营区有出勤任务时则营区处于动态状态；在营区处于静态状态时进行静态安全态势分析预警；营区入口周界预警，在营区处于静态状态时对营区入口处进行周边预警，判断营区入口周界通行车辆是否存在风险，同时根据营区入口人流情况进行同步分析；风险时段预警，根据营区巡逻分析进行风险时段获取，并对风险时段进行预警，判断营区当前静态状态下风险时段是否影响营区安全；动态安全态势预警，在营区处于动态状态时进行动态安全态势分析预警；出勤设备运维监管，在出勤任务待执行时段内对出勤设备进行运维分析，通过出勤设备的历史运行状态进行运维管控，同时结合设备使用分析、储备分析以及应急分析进行同步分析监测；出勤路线审核，在出勤任务时将实时待通行路线进行检测，在确保出勤设备后对实时出勤任务的预设通行路线进行检测，判断出勤时段中对应通行路线是否保证出勤效率。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (10)
1.一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，具体安全态势分析预警方法步骤如下：
步骤S1：静态安全态势预警，对营区进行静态和动态划分，当营区无出勤任务时则营区处于静态状态；当营区有出勤任务时则营区处于动态状态；在营区处于静态状态时进行静态安全态势分析预警；
步骤S11：营区入口周界预警，在营区处于静态状态时对营区入口处进行周边预警，判断营区入口周界通行车辆是否存在风险，同时根据营区入口人流情况进行同步分析；
步骤S12：风险时段预警，根据营区巡逻分析进行风险时段获取，并对风险时段进行预警，判断营区当前静态状态下风险时段是否影响营区安全；
步骤S2；动态安全态势预警，在营区处于动态状态时进行动态安全态势分析预警；
步骤S21：出勤设备运维监管，在出勤任务待执行时段内对出勤设备进行运维分析，通过出勤设备的历史运行状态进行运维管控，同时结合设备使用分析、储备分析以及应急分析进行同步分析监测；
步骤S22：出勤路线审核，在出勤任务时将实时待通行路线进行检测，在确保出勤设备后对实时出勤任务的预设通行路线进行检测，判断出勤时段中对应通行路线是否保证出勤效率。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，步骤S11营区入口周界预警具体过程如下：
将营区入口区域进行获取并将其标记通行区域，并将通行区域中直通营区入口大门的道路标记为直通道路；获取到营区处于静态状态时段并通过静态状态时段截取当前营区开放通行时段，获取到营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度以及营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量，并将营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度以及营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量分别与差值增长速度阈值和通行速度降低量阈值进行比较。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，若营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度超过差值增长速度阈值，或者营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量超过通行速度降低量阈值，则将当前通行区域设定为行人高密度状态；若营区开放通行时段内通行区域中行人通行审核速度与待通行行人数量增加速度的差值增长速度未超过差值增长速度阈值，且营区开放通行时段内通行区域周边通行行人平均通行速度的降低量未超过通行速度降低量阈值，则将当前通行区域设定为行人低密度状态。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，在营区开放通行时段内直通道路中设定车辆监测点位，并在车辆监测点位设定车辆摄像头，获取到营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值以及直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量，并将营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值以及直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量分别与速度数值浮动跨度值阈值和速度增加量阈值进行比较。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，若营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值超过速度数值浮动跨度值阈值，或者直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量超过速度增加量阈值，则将当前直通道路设定为行车高风险状态；若营区开放通行时段内直通道路中通行车辆最大速度数值浮动跨度值未超过速度数值浮动跨度值阈值，且直通道路中通行车辆通行距离营区入口最近的三个车辆监测点位时对应两端通行段的速度增加量未超过速度增加量阈值，则将当前直通道路设定为行车低风险状态；
若当前营区入口周界处于行人高密度状态且行车高风险状态，则对当前营区入口进行实时管控，暂停营区开放并对营区入口周边车辆和行人进行分流管控；若当前营区入口周界处于行人高密度状态或者行车高风险状态，则对当前营区入口进行限流管控，对营区入口周边行人和行车进行限流管控。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，步骤S12中风险时段预警具体过程如下：
获取到营区内交接班时段和上下班时段，并将其标记为风险时段，获取到风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积以及营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比，并将其分别与非重叠区域面积阈值和时长占比阈值进行比较：
若风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积超过非重叠区域面积阈值，或者营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比超过时长占比阈值，则将当前营区进行静态监控管控，对监控设备进行调节并对当前营区的巡逻安排进行重新调整；若风险时段内营区公共区域中监控死角区域与营区内部巡逻区域的非重叠区域面积未超过非重叠区域面积阈值，且营区非公共区域中监控死角区域内营区内部巡逻交替时区域巡逻空档时段与总巡逻时长的占比未超过时长占比阈值，则判定当前营区监控效率正常。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，步骤S21中出勤设备运维监管具体过程如下：
在营区处于动态状态时对出勤设备进行运维管控，出勤设备表示为营区内出勤需要的车辆设备或者出勤需要工具；获取到营区处于动态状态且未执行出勤的时段并将其标记为待执行时段，获取到待执行时段对应历史时段中运维设备处于运行时段的维修率数值上升跨度；获取到待执行时段内当前运维设备设定运维状态时同类型设备可调度数量与当前同类型设备待执行数量的比值；获取到待执行时段内运维设备若执行时出现故障对应同类型设备最快调度耗时；通过分析获取到营区动态状态时出勤设备的运维分析系数；将营区动态状态时出勤设备的运维分析系数与运维分析系数阈值进行比较。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，若营区动态状态时出勤设备的运维分析系数超过运维分析系数阈值，则判定当前运维设备适合且需要进行运维，将对应运维设备标记为运维执行设备；若营区动态状态时出勤设备的运维分析系数未超过运维分析系数阈值，则判定当前运维设备无需运维，将对应运维设备标记为任务执行设备。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，步骤S22中出勤路线审核具体过程如下：
任务执行设备完成筛分后在任务执行时刻进行出勤路线审核，获取到当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率以及当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度，并将当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率以及当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度分别与通行会车概率阈值和人流增长速度阈值进行比较。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的区域安全态势分析预警方法，其特征在于，若当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率超过通行会车概率阈值，或者当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度超过人流增长速度阈值，则判定当前任务执行时间点的预设定路线审核未通过，将当前任务执行的路线进行更换，若当前无合适路线则进行路线管制；若当前时间点对应预设定路线中营区内通行会车概率未超过通行会车概率阈值，且当前时间点对应预设定路线中营区内道路人流增长速度未超过人流增长速度阈值，则判定当前任务执行时间点的预设定路线审核通过。
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