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用地图数据预测人流聚集情况

不该发生的踩踏悲剧,也许得以杜绝。

  我们知道,地图平台可制作某一地区的实时热力图,那么,问题来了,能否利用地图预测哪些地区将会出现密集的人流,存在公众安全隐患?如今,这一问题看似有了答案。

  近日,百度大数据实验室(Big Data Lab)的一项研究报告显示,将来自百度地图路线搜索的聚合数据,与人们所搜索地点的人群密度相关联时,可以预测在某一时间、某一地点的人潮形成情况,这种算法可用于针对可能威胁公共安全的异常大规模人潮向有关部门和个人发出提醒。

  百度高级研究员吴海山是这份报告的作者之一。吴海山说,在2014年上海发生跨年夜踩踏悲剧之后,他的团队开始专注于对人潮形成情况的预测。当时这起踩踏事件造成30多人丧生。吴海山说,他们团队的算法能够利用来自百度地图的人潮数据,预测在未来两小时内某一地点的人群规模。

  这份研究报告称,人潮形成情况预测传统上依靠视频传感器和电脑视觉技术来实现。百度算法通过一个活动开始前约30分钟至两小时内的百度地图线路查询请求,可被用来向旅行部门、地方政府以及体育场和演唱会会场运营公司发送密集人流的预警信号。用户可设定自己的阈值,以确定何时警告应触发警报。吴海山表示,算法不存在隐私问题,因为它只使用聚合数据,不能确定个人用户的身份。

  尽管百度强调该报告目前还只是学术论文,但吴海山称,这项研究或算法未来可能与产品开发共享,或向地方政府、有关部门和活动场所运营商开放。

  吴海山说,未来,这一功能还可能向百度地图的一般用户开放。这样的工具将是百度地图热力图的一个自然延伸。多年来,百度地图热力图向用户提供热门旅游景点的人流情况。但这种算法若大规模实施,甚至可以显示午餐高峰时段当地面馆的人群密度。(文|3sNews 龙薇)

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