[发明专利]一种基于聚类算法的快情报问题区域识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于DBSCAN聚类算法进行快情报问题区域识别的方法及装置，该方法包括，初始化数据网格，构建快情报问题区域识别模型，提取其中所有的目标有效网格，对已存储的目标有效网格进行是否为“已邻接”的判断，若为“已邻接”则将所述目标有效网格合并，最后输出所有所述网格簇内的结果。通过识别出目标有效网格，并将所述目标有效网格中“已邻接”网格进行合并从而根据最后合并的网格的面积、位置、形状来确定派遣人数、地点等；也可以根据其形状确定巡逻的路线等，为交通指挥员有效部署提供辅助决策。

技术领域

本发明涉及到交通快情报判别、检测领域，特别是一种快情报区域识别方法及装置。

背景技术

随着经济社会的迅速发展、人民群众生活日益改善，机动车保有量呈现井喷式增长，因此道路交通资源变得紧张，出现了交通拥堵、交通事故等问题，致使交通指挥管理者指挥调度面临着前所未有的窘况。目前交通指挥管理者勤务管理者进行勤务部署时，岗位部署的位置、时间及人数等大多依据经验安排交通指挥员，缺少数据支撑，并且也不知晓区域中快情报发生的情况。这样盲目地派发交通指挥员，会导致交通指挥员分配不合理：交通指挥员多的地方没有发生快情报，快情报多的地方反而交通指挥员不足，以至于出现快情报处置效率低下的情况。

为了解决上述问题，本发明提出的技术方案首先基于选定的行政区域进行网格化得到城市区域网格模型；然后通过坐标点与区域多边形的位置关系识别来确定城市区域快情报网格数据模型；最后通过改进的DBSCAN聚类算法识别城市区域快情报问题区域，为交通指挥员有效部署提供辅助决策。

发明内容

本发明实施例提供一种基于聚类算法的快情报问题区域识别方法及装置，用以使得发生快情报的时候，交通指挥员得到合理分配、提高快情报处理效率。

第一方面，本发明实施例提供一种基于DBSCAN聚类算法进行快情报问题区域识别的方法，包括：

初始化数据网格，

提取其中所有的目标有效网格；

将所述城市区域快情报网格中的所述目标有效网格进行存储；

对已存储的目标有效网格进行是否为″已邻接″的判断，若为″已邻接″则将所述目标有效网格合并；

输出所有所述网格簇内的网格集合。

上述技术方案中，通过识别出目标有效网格，并将所述目标有效网格中″已邻接″网格进行合并从而根据最后合并的网格的面积、位置、形状来确定派遣人数、地点等；也可以根据其形状确定巡逻的路线等，为交通指挥员有效部署提供辅助决策。

可选的，所述目标有效网格是指所有城市区域快情报网格中的单一网格内快情报数量超过阈值的单一网格。

可选的，所述提取其中所有的目标有效网格，具体方法为：

获取单一网格在所选时间段内的网格快情报数量，

如果所述单一网格的网格快情报数量大于或等于所述阈值，则将其进行提取；

如果所述单一网格的网格快情报数量小于所述阈值，则继续将下一个所述″未访问″网格标记为″已访问″网格，并对所述″已访问″网格内的快情报数量与所述阈值的大小关系进行判断，直到遍历完所有城市区域快情报网格。

可选的，所述将所述城市区域快情报网格中的所述目标有效网格进行存储的方法具体为：

创建一个新的网格簇，并把提取到的所述所有城市区域快情报网格中网格快情报数量超过阈值的网格添加到所述网格簇中。

可选的，所述对已存储的目标有效网格进行是否为″已邻接″的判断主要方法为：