[发明专利]一种基于时空大数据的景区实时负荷监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于时空大数据的景区实时负荷监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取景区客流量数据，采用以下两种方式获取景区客流量数据：一是基于视频分析原理，采用以头、肩识别的方式进行游客量统计，捕捉当前景点的游客数量；二是基于WiFi模式，在景区内部覆盖网络信息，当游客连接开放式WiFi时则会被统计到数据库；

S2、进行景区地图分块；包括以下子步骤：

S21、计算景点的经纬度二进制编码：地球的经度区间是[-180,180]，纬度区间是[-90,90]；

首先计算纬度编码：将区间[-90,90]二分为[-90,0)和[0,90]左右两个区间,判定景点的纬度所处区间，若景点处于左边区间则记为0，处于右边区间则记为1；

将景区所处区间继续划分为左右两个区间，判定景点的纬度所处区间，若景点处于左边区间则记为0，处于右边区间则记为1；

依次对景点所处区间进行划分和判断操作，得到景点纬度的八位数二进制编码；

采用与纬度编码相同的划分和判断操作，得到景点经度的八位数二进制编码；

S22、生成GeoHash编码，按照偶数位放经度，奇数位放纬度的规则，重新组合经度和纬度的二进制串，生成16位新的二进制编码；然后将16位二进制编码转化成十进制数值，再查找对应的base32编码，即可得到GeoHash编码；

S23、重复步骤S21和S22的操作，得到景区内每个景点的GeoHash编码；

S3、对客流数据进行区域划分；

S4、参考景区过往的真实客流数据以及最大负荷数值，为景区的每个景点设置一个游客载流上限标签，记为tValue，并将负荷阈值设置为游客载流量上限*80％，同时入库保存；

S5、对步骤S1获取的客流量数据进行处理，判断景点客流量是否超负荷；

S6、采用基于百度Echarts的景区实时客流分布密度热力图展示当前客流量信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据的景区实时负荷监控方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：

S31、将步骤S1获取到的实时客流数据按时间和空间一一对应进行划分：将时间数据分别以yyyy-MM-dd和hh:mm:ss的形式进行分割，分别得到年月日的时间字符串和时分秒的字符串；将空间数据做GeoHash编码处理，判断GeoHash字符串的前缀是否和步骤S2中得到的各个景点GeoHash编码相同，将相同的客流数据点判定为位于对应的景点之中；

S32、将处理后的得到时间字符串年月日、时分秒和GeoHash编码按照yyyy-MM-dd+GeoHash编码+hh:mm:ss的形式重新组合，得到多个矩形区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据的景区实时负荷监控方法，其特征在于，所述步骤S5具体实现方法为：采用基于Spark Streaming的实时客流统计来对客流量数据进行处理，具体的步骤为：

S51、添加一张工作人员表，存储景区内负责各个景点的管理人员的信息；

S52、为每个景点添加一个客流数变量count和权重变量weight，统计每批次数据在不同景点的count值，并计算出weight值：

weight(i)＝count(i)/(count(1)+count(2)+…+count(n))

i＝1,2，…，n，n表示景点总数量；

S53、当count(i)≥tValue，即当景点i的客流量超过所设景点客载阈值时，此时不宜再接纳游客，数据库查询i景点负责人的联系方式，向景点管理人员发送警告消息。

4.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据的景区实时负荷监控方法，其特征在于，所述步骤S6包括以下子步骤：

S61、采用步骤S5得到的结果流作为热力图的数据源；其中，定义经纬度为位置信息，weight为权重，热力图的数据格式由(lat,lng,weight)组成，lat表示纬度，lng表示经度；

S62、基于canvas在地图上填充数据；

S63、根据步骤S5得到的每个数据点的权重值weight，计算每个数据点在地图上的透明度值alpha：

weightMin＝alpha[0]，weightMax＝alpha[1]，其余的alpha值的计算公式为：

alpha[i]＝(weight[i]-weight[min])/(weight[max]-weight[min])；

S64、调用canvas提供的getImageData()方法得到画布上每个像素点的灰度值，从而得到彩色色带中对应位置的颜色。