[发明专利]基于GIS的人员异常聚集自动识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于GIS的人员异常聚集自动识别方法，其特征在于，包括：

根据人员标识信息和实时位置建立人员实时位置数据，存入人员位置数据库；

提取所述人员位置数据库中处于当前判别时间阈值内的当前人员实时位置数据；

计算提取的当前人员实时位置数据之间的距离，根据距离和预设的人员聚集距离阈值将提取的当前人员实时位置数据划分为多个人员集合；提取各人员集合中人员实时位置数据的条数处于预设人员聚集数量阈值的潜在人员聚集集合；

针对每一个潜在人员聚集集合，根据该潜在人员聚集集合中各所述人员实时位置数据对应的潜在人员标识信息，提取所述人员位置数据库中第一预设判别时间阈值至第二预设判别时间阈值之间各个预设判别时间阈值对应的，各所述潜在人员标识信息对应的人员实时位置数据，根据提取的人员实时位置数据对应的预设判别时间阈值建立对应的人员位置数据库；

针对每一所述人员位置数据库，逐一提取各单位判别时间相对应的人员实时位置数据，计算提取的人员实时位置数据中任意两人员实时位置数据间的距离；

提取距离处于预设的人员聚集距离阈值内的聚集人员实时位置数据，提取各聚集人员实时位置数据对应的潜在人员标识信息，建立存储有对应潜在人员标识信息及标识信息间对应关系的人员标识信息库；

逐一对比任意两所述人员标识信息库，提取标识信息间对应关系相匹配的各人员标识信息，建立异常聚集人员标识信息库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算提取的当前人员实时位置数据之间的距离，根据距离和预设的人员聚集距离阈值将提取的当前人员实时位置数据划分为多个人员集合；提取各人员集合中人员实时位置数据的条数处于预设人员聚集数量阈值的潜在人员聚集集合，包括：

将提取的处于当前判别时间阈值内的人员实时位置数据依据单位判别时间划分为多个单位时间人员的实时位置数据集合；

针对每一所述单位时间人员的实时位置数据集合，计算任意两单位时间人员实时位置数据间的距离；

提取距离处于预设的人员聚集距离阈值内的人员数据，同时根据人员聚集距离阈值将提取出的人员实时位置数据划分为多个人员集合；

计算各所述人员集合中所述人员实时位置数据的条数，提取条数处于预设人员聚集数量阈值内的潜在人员聚集集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述人员位置数据库中处于当前判别时间阈值内的当前人员实时位置数据，包括：

提取所述人员位置数据库中处于预设监测范围内的人员实时位置数据；

提取所述人员实时位置数据处于当前判别时间阈值内的当前人员实时位置数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个潜在人员聚集集合，根据该潜在人员聚集集合中各所述人员实时位置数据对应的潜在人员标识信息，提取所述人员位置数据库中第一预设判别时间阈值至第二预设判别时间阈值之间各个预设判别时间阈值对应的，各所述潜在人员标识信息对应的人员实时位置数据，根据提取的人员实时位置数据对应的预设判别时间阈值建立对应的人员位置数据库，包括：

针对每一个潜在人员聚集集合，根据该潜在人员聚集集合中各所述人员实时位置数据对应的潜在人员标识信息，提取所述人员位置数据库中第一预设判别时间阈值至第二预设判别时间阈值之间各个预设判别时间阈值对应的实时位置信息；

提取各所述实时位置信息中所述潜在人员标识信息相匹配的该集合该各个预判别时间阈值人员实时位置数据，建立人员位置数据库。