基于海量移動位置數據的研究與應用.pdf

1、近年來世界各地都曾出現因節(jié)日、舉辦活動、承辦賽事等引來大量人群，造成道路阻塞、景點擁擠，甚至出現踩踏事故，造成多人傷亡的情況。最悲慘的踩踏事故發(fā)生在1990年的麥加，1426名朝覲者被踩死或因擁堵窒息死亡。2014年發(fā)生在上海外灘陳毅廣場的擁擠踩踏事故，共造成36人死亡，47人受傷。
　　踩踏事故的發(fā)生主要是地方政府部門、景區(qū)管理部門、活動承辦部門沒有對景區(qū)人群流動量進行有效監(jiān)控和預測，造成人流量嚴重超過景區(qū)承載量，從而使多人傷亡

2、的惡性事故發(fā)生。本文研究的區(qū)域的人流監(jiān)控系統(tǒng)可以幫助有關單位提前預估某一區(qū)域的人群流量、實時監(jiān)控景區(qū)人流動態(tài)，并實時發(fā)布預警信息，指導相關工作人員、周邊交通警察進行人群疏散，緩解景區(qū)人流壓力，避免踩踏事故的發(fā)生。
　　在人流監(jiān)控系統(tǒng)中人流預測是重要的領域，本文中通過歷史人流數據使用時間序列算法模型來完成人流的預測，然后再通過移動基站的海量數據篩選出人流特征屬性的信息來幫助人流監(jiān)控系統(tǒng)更加精準得運行。再基于海量移動位置數據，通過數據

3、篩選獲取有效信息數據，結合hadoop平臺、KAFKA消息中間件等，對位置數據進行了如下研究和應用：
　　1.本文主要是基于海量移動位置數據完成的研究和應用，這其中位置數據是關鍵，但是直接從基站獲取的數據是相當龐大且冗余的，所以首先數據預處理是相當重要的。通過公司的采集平臺來使用正則表達式的形式配置過濾條件，然后通過KAFKA消息中間件來完成數據的輸出解決了數據輸入輸出不同步的問題。
　　2.因為海量的位置數據其信息量是十分