一种人流量监测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种人流量监测方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着地铁建设的大力推进，各地地铁运营线路越来越多，里程越来越长，地铁已经成为市民出行的第一选择，因此也给传统的地铁运营方式带来压力。
3.目前，对地铁站点人流量潮汐分布进行监控可以作为改善地铁的运营方式的基础，地铁用户也可以根据地铁站点人流量潮汐分布情况，去调整出行时间和出行路线，避免地铁站点发生人员拥堵情况，给地铁用户带来安全隐患。因此，如何对地铁站点人流量进行监测称为亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明提供一种人流量监测方法、装置、电子设备及存储介质，用于监测地铁站点的人流量潮汐分布情况。本发明技术方案如下：
5.第一方面，本发明提供一种人流量监测方法，该方法包括：
6.获取位于目标区域的m个用户的信令数据，每个用户的信令数据包括用户在第一时间段内接入过的基站的信息，基站的信息包括基站的标识和接入时间点，m为正整数；
7.根据m个用户的信令数据，从m个用户中识别出n个地铁用户；地铁用户为在第一时间段内使用过地铁的用户，n为小于或等于m的正整数；
8.根据n个地铁用户的信令数据，以及目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，确定目标地铁站点的人流量信息，人流量信息用于指示地铁站点在第一时间段内各个时间点的地铁用户的数量。
9.本发明提供的技术方案至少带来以下有益效果：首先根据m个用户的信令数据，从m个用户中识别出在第一时间段内使用过地铁的n个地铁用户，可以避免对一些非地铁用户的信令数据进行分析，提高后续监测结果准确率。然后根据n个地铁用户的信令数据，以及目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，统计目标地铁站点周围一段时间各个时间点的地铁用户的数量，实现对目标地铁站点的人流量潮汐分布的监测。
10.在一种可能的实现方式中，对于m个用户中的每个用户，根据用户的信令数据，判断用户是否满足预设条件；在满足预设条件的情况下，确定用户为地铁用户；其中，预设条件包括以下至少一项：
11.用户在第一时间段内接入过的第一基站的数量大于或等于第一预设值；
12.用户在第一时间段内连续接入过的第一基站的数量大于等于第二预设值；
13.用户在第一时间段内连续接入过的第一基站和第二基站之间的时间间隔小于第三预设值；
14.第一基站为与地铁站点存在关联关系的基站，第二基站为与地铁站点不存在关联
关系的基站。
15.基于该可能的实现方式，在众多的出行用户中，根据用户的信令数据，确定出行方式为地铁出行的地铁用户，排除部分非地铁出行的用户，提高后续对地铁站点人流量监测的准确率。
16.另一种可能的实现方式中，对于n个地铁用户中每个地铁用户，在地铁用户的信令数据包含目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识的情况下，根据地铁用户的信令数据，确定地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度；在地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度满足预设规则的情况下，将地铁用户与目标区域内目标地铁站点进行关联；根据与目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据，确定目标地铁站点的人流量信息。
17.基于该可能的实现方式，对于n个地铁用户中每个地铁用户，通过时间维度和地理维度，将地铁用户与目标区域内目标地铁站点进行关联，进而确定目标地铁站点的人流量信息。
18.另一种可能的实现方式中，根据n个地铁用户的信令数据，确定p个第一地铁用户和q个第二地铁用户，第一时间段包括第一子时间段和第二子时间段，第一地铁用户为在第一子时间段接入第一地铁站点关联基站的地铁用户，第二地铁用户为在第二子时间段内位于接入第二地铁站点关联基站的地铁用户，第二子时间段为与第一子时间段相邻的下一个子时间段，p为小于或等于n的正整数，q为小于或等于n的正整数；
19.以p个第一地铁用户和q个第二地铁用户中相重复的地铁用户为第三地铁用户，第三地铁用户为在第一子时间段接入第一地铁站点关联基站，且在第二子时间段内接入第二地铁站点关联基站的地铁用户；
20.以第三地铁用户的数量作为第一子时间段内从第一地铁站点移向第二地铁站点的地铁用户的数量。
21.基于该可能的实现方式，基于相邻时间不同地铁站点关联基站中相重复的地铁用户，确定时间和方向上的地铁站点的人流量潮汐性变化。
22.第二方面，本发明提供一种人流量监测装置，该装置包括：
23.获取模块，用于获取位于目标区域的m个用户的信令数据，每个用户的信令数据包括用户在第一时间段内接入过的基站的信息，基站的信息包括基站的标识和接入时间点，m为正整数；
24.处理模块，用于根据m个用户的信令数据，从m个用户中识别出n个地铁用户；地铁用户为在第一时间段内使用过地铁的用户，n为小于或等于m的正整数；
25.处理模块，还用于根据n个地铁用户的信令数据，以及目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，确定目标地铁站点的人流量信息，人流量信息用于指示地铁站点在第一时间段内各个时间点的地铁用户的数量。
26.在一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于：对于m个用户中的每个用户，根据用户的信令数据，判断用户是否满足预设条件；在满足预设条件的情况下，确定用户为地铁用户；
27.其中，预设条件包括以下至少一项：
28.用户在第一时间段内接入过的第一基站的数量大于或等于第一预设值；
29.用户在第一时间段内连续接入过的第一基站的数量大于等于第二预设值；
30.用户在第一时间段内连续接入过的第一基站和第二基站之间的时间间隔小于第三预设值；
31.第一基站为与地铁站点存在关联关系的基站，第二基站为与地铁站点不存在关联关系的基站。
32.另一种可能的实现方式中，处理模块，具体用于：对于n个地铁用户中每个地铁用户，在地铁用户的信令数据包含目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识的情况下，根据地铁用户的信令数据，确定地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度；在地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度满足预设规则的情况下，将地铁用户与目标区域内目标地铁站点进行关联；
33.根据与目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据，确定目标地铁站点的人流量信息。
34.另一种可能的实现方式中，处理模块，还用于根据n个地铁用户的信令数据，确定p个第一地铁用户和q个第二地铁用户，第一时间段包括第一子时间段和第二子时间段，第一地铁用户为在第一子时间段接入第一地铁站点关联基站的地铁用户，第二地铁用户为在第二子时间段内位于接入第二地铁站点关联基站的地铁用户，第二子时间段为与第一子时间段相邻的下一个子时间段，p为小于或等于n的正整数，q为小于或等于n的正整数；
35.以p个第一地铁用户和q个第二地铁用户中相重复的地铁用户为第三地铁用户，第三地铁用户为在第一子时间段接入第一地铁站点关联基站，且在第二子时间段内接入第二地铁站点关联基站的地铁用户；
36.以第三地铁用户的数量作为第一时间段内从第一地铁站点移向第二地铁站点的地铁用户的数量。
37.第三方面，本发明还提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，使得电子设备执行如第一方面及其任一种可能的实现方式的人流量监测方法。
38.第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机指令，当计算机指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行如第一方面及其任一种可能的实现方式的人流量监测方法。
附图说明
39.图1为本发明实施例提供的一种人流量监测系统的结构示意图；
40.图2为本发明实施例提供的一种人流量监测方法的流程图一；
41.图3为本发明实施例提供的用户出行轨迹示意图；
42.图4为本发明实施例提供的某地铁站点管辖区域位置图；
43.图5为本发明实施例提供的某地铁站点人流量潮汐分布情况图；
44.图6为本发明实施例提供的一种人流量监测方法的流程图二；
45.图7为本发明实施例提供的某地铁线路在某时间段下行线路人流量分布情况图；
46.图8为本发明实施例提供的一种人流量监测装置的结构示意图；
47.图9为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
48.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
49.需要说明的是，本发明中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
50.目前，现有4g网络采用时分双工式的长期演进(time division long term evolution，tdd-lte)加频分双工式的长期演进(fdd-lte，frequency division long term evolution)混合组网形式，所产生的信令数据同样基于tdd-fdd融合组网方式。其中，tdd-fdd手机信令是由手机用户在发生通话、发短信或移动位置等事件时，被通信基站捕获并记录同一用户信令轨迹所产生，最后经过脱密、脱敏、扩样等处理后可用于居民行为偏好、移动轨迹分析、城镇空间布局等研究。
51.信令数据的数据空间分辨率多为基站，时间分辨率则可精确到毫秒。信令数据字段中包含时间和空间位置属性，还有通话和信息记录等信息，通过上述信息的关联可以反推用户的出行轨迹，是用于研究城市居民行为与空间分布较好的数据源。
52.鉴于此，本发明提供人流量监测方法，通过获取位于目标区域的m个用户的信令数据，每个用户的信令数据包括用户在第一时间段内接入过的基站的信息，基站的信息包括基站的标识和接入时间点；根据m个用户的信令数据，从m个用户中识别出n个地铁用户；根据n个地铁用户的信令数据，以及目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，确定目标地铁站点的在第一时间段内各个时间点的地铁用户的数量。
53.示例性的，图1提供了一种人流量监测系统的结构示意图，如图1所示，基于用户的终端设备与运营商基站进行信令数据(来自td-lte、fdd-lte网络)交互所产生的信令事件，根据驻留切分逻辑，得到一个用户在一次出行过程中所有基站点手机信号数据集合(包括时间与位置信息)；将这些手机信号数据集合按照时间发生顺序进行排序，即可以得到用户的出行轨迹。
54.其中，用户的出行轨迹上包含多个基站交互点(journey_via_point，jvp)，终端设备与基站一旦发生交互，就会在当前点生成一个jvp点，多个jvp点按时间顺序构成一条用户的出行轨迹。例如，用户的出行轨迹上包含5个jvp点。
55.其中，基站交互点的信息包括进行交互的终端设备的识别码，终端设备当前所在的时间与地理位置，以及为终端设备提供信号的信号基站编号。终端设备当前所在地理位置可以通过geohash7字符串存储。
56.下面结合附图对本发明实施例提供的人流量监测方法进行详细介绍。
57.图2为本发明实施例提供的人流量监测方法的流程图一。如图2所示，该方法包括以下步骤：
58.s101、获取位于目标区域的m个用户的信令数据。
59.其中，m个用户中每个用户的信令数据包括用户在第一时间段内接入过的基站的
信息。基站的信息包括基站的标识和接入时间点，m为正整数。第一时间段可以为工作日内地铁运行的时间段。例如，周一的7:00-19:40。
60.在一些实施例中，用户在第一时间段内接入过的基站包括与地铁站点不存在关联关系的基站和与地铁站点存在关联关系的基站。
61.在一些实施例中，用户在第一时间段内接入过的基站又可以称为jvp点。其中，jvp点可以是与地铁站点关联的基站，也可以是与非地铁站点关联的基站。
62.s102、根据m个用户的信令数据，从m个用户中识别出n个地铁用户。
63.其中，地铁用户为在第一时间段内使用过地铁的用户，n为小于或等于m的正整数。
64.在一些实施例中，对于m个用户中的每个用户，根据用户的信令数据，判断用户是否满足预设条件；在满足预设条件的情况下，确定用户为地铁用户。
65.其中，预设条件包括以下至少一项：用户在第一时间段内接入过的第一基站的数量大于或等于第一预设值；用户在第一时间段内连续接入过的第一基站的数量大于等于第二预设值；用户在第一时间段内连续接入过的第一基站和第二基站之间的时间间隔小于第三预设值；第一基站为与地铁站点存在关联关系的基站，第二基站为与地铁站点不存在关联关系的基站。
66.示例性的，假设第一预设值为3，第二预设值为2，第三预设值为5分钟。图3为本发明实施例提供的用户的出行轨迹图。其中,图3中的(1)为用户一在第一时间段的出行轨迹，图3中的(2)为用户二在第一时间段的出行轨迹，图3中的(3)为用户三在第一时间段的出行轨迹。图3中的深色三角形代表的是与地铁站点存在关联关系的基站。从图3中的(1)可以看出，用户一在第一时间段内接入过的第一基站的数量为4，大于第一预设值，所以用户一为地铁用户。从图3中的(2)可以看出，用户二在第一时间段内连续接入过的第一基站的数量为2，等于第二预设值，所以用户二为地铁用户。从图3中的(3)可以看出，用户三在第一时间段内连续接入过的第一基站和第二基站之间的时间间隔大于5分钟，所以用户三为地铁用户。
67.示例性的，继续参考图3，图3中的(4)用户的出行模式为地面轻轨(含高架桥地铁)与地下铁路结合的模式。由于信号基站为室外基站，规模庞大，不方便标记，无法只利用信令方法判断地铁出行。可以理解的是，用户乘坐地下地铁出行时，每个地铁站点的都能生成jvp点的的情况是一种非常理想的情况，在实际中大多不会每站都能标识上，但一次地铁出行中大多能标识多个室内地铁站点，(1)(2)的情况在地铁出行数据的占比在50
ꢀ‑
60％左右；在td-lte、fdd-lte信号质量都较差的情况下，会发生情景(3)的情况，在地铁出行数据中的占比大致在20
ꢀ‑
30％；情景(4)的室内外混合基站，且室内信令不足的场景，在地铁出行数据中的占比大致在10
ꢀ‑
15％左右。
68.其中，将(1)、(2)、(3)中的情况汇总后，就可以得到用户乘坐室内地铁出行的绝大多数情况。在用户的出行方式为图3中的(4)的情况下，可根据用户行程中包含地铁站点，确定用户是否为目标线路的地铁用户。例如，用户的出行方式为图3中的(4)，且用户经过的jvp点包含4号线路中某一地铁站点的情况下，确定该用户为4号线路上的地铁用户。
69.s103、根据n个地铁用户的信令数据，以及目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，确定目标地铁站点的人流量信息。
70.其中，人流量信息用于指示地铁站点在第一时间段内各个时间点的地铁用户的数
量。
71.在一些实施例中，对于n个地铁用户中每个地铁用户，在地铁用户的信令数据包含目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识的情况下，根据地铁用户的信令数据，确定地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度；在地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度满足预设规则的情况下，将地铁用户与目标区域内目标地铁站点进行关联；根据与目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据，确定目标地铁站点的人流量信息。
72.在一些实施例中，根据与目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据，确定目标地铁站点在第一时间段内各个时间点的地铁用户的数量，进而得到目标地铁站点的人流量信息。
73.在一些实施例中，以目标地铁站点关联的基站为中心，将其周围的预设范围作为该基站的管辖区域，并对该管辖区域进行地域编码，在地铁用户进入该管辖区域时，地铁用户的终端设备会与该基站进行交互产生包含该地域编码的信令数据。这样在地铁用户的信令数据包含该地域编码时，就可以在地理纬度上确定该地铁用户处于目标区域内目标地铁站点。
74.在一些实施例中，对管辖区域利用geohash方法进行编码。其中，geohash是一种编码地理坐标的方法，它把二维坐标映射成一个字符串。每个字符串表示一个特定的矩形，其中所有坐标共享该字符串。例如，wx4g04e、wx4g04s。
75.示例性的，如图4所示，将某地铁站点关联的基站为中心，将其该基站的管辖区域用一组九宫格geohash7来表示。假设预设规则出行时间大于5分钟小于159分钟，出行距离大于1千米且出行速度在25km/h-85km/h范围。若地铁用户a的信令数据包含geohash7。根据地铁用户a的信令数据，确定地铁用户a的出行时间为50分钟、出行距离为1.5千米和出行速度为60km/h。从上可以看出，地铁用户a出行时间、出行距离和出行速度满足预设规则，则将地铁用户a与目标区域内目标地铁站点进行关联。
76.在一些实施例中，地铁用户的出行距离为地铁用户行程中相邻地铁站点之间的直线距离之和。
77.示例性的，由于相邻两个地铁站点的距离较短，可以将地球球面距离差值简化为平面二维求直线距离，这样，两个地铁站点的直线距离的满足以下计算公式：
[0078][0079][0080]
其中，r为地球半径，可取平均值6371393m，d(x，y)是两点间距离，单位为米，d
dist
(x，y)为地铁站点的直线距离，λ1表示x点的纬度、经度，λ2表示y点的纬度、经度，c1为常数，取值为0.09849126401096386，c2为常数，取值为0.5871718746897914，c3为常数，取值为0.03339217569498998，c4为常数，取值为0.9953804128609185。
[0081]
在一些实施例中，根据地铁用户出行距离和出行时间，确定地铁用户的出行速度。
[0082]
示例性的，地铁用户的出行速度满足以下公式：
[0083]
[0084]
其中，v为地铁用户的出行速度，为地铁用户的出行距离。t1为地铁用户的出行开始时间，t2为地铁用户的出行结束时间。
[0085]
在一些示例中，城市规划轨道交通线路时基本遵循以下原则：
[0086]
(1)穿越市中心或市区的路段(距市中心0－15km)，基本采用1-1.5km的小站距，以覆盖尽可能多的街区，最高时速通常取70－80km/h，旅速普遍在30－40km/h。
[0087]
(2)郊区路段(》15km)，采用1.5－5km的大站距(少数线路可达到6-10km)，以缩短郊区的进城速度为目标，最高时速通常取100－120km/h，旅速普遍在45km/h以上。
[0088]
在一些实施例中，将与目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据按照预设切片规则进行切片，根据切片后的信令数据得到目标地铁站点第一时间段内各个时间点的地铁用户的数量。
[0089]
示例性的，将与目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据按2分钟的时间间隔进行切片，切分规则为向下取整。例如，根据11:00-11:02目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据，得到目标地铁站点11:00的地铁用户的数量。
[0090]
示例性的，图5提供了某地铁站点人流量潮汐分布情况图，从图5可以看出，7:00-9:40，该地铁站点出现了人流量高峰的情况；9:40-17：40该地铁站点人流量较低；17:40-18：00，该地铁站点人流量较高。
[0091]
可以理解的是，利用信令数据识别出的用户总数跟实际用户总数是不一致的。一方面，由于用户的手机数量不固定，且部分用户有多部手机，或者手机支持双卡双待，孩子和老人可能没有手机；另一方面，无论是td-lte还是fdd-lte通信网络，本身的手机信令采集系统可能会漏抓数据，再加上人们使用手机的习惯和不同需求程度，如手机通话少、长期关机等等，导致手机数据无法真实准确地直接反映总体人群的出行特征。
[0092]
在一些实施例中，采取两层扩样模型对所获取的用户的信令数据进行扩样。其中，第一层扩样具体实现为：由于目标区可以有多个运营商记录该区域的用户的信令数据，可以将通过抽样获取的单一的运营商记录的目标区域内的用户的信令数据，扩样至抽样获取所有运营商记录的目标区域内的用户的信令数据。第二层扩样具体实现为：将抽样获取多个运营商记录的目标区域内的用户的信令数据，扩样至城市地铁出行总体人群，即包含地铁出行中老人、小孩等无4g手机群体。虽然信令数据是对总体人群的大比例抽样数据，但仍需要将信令数据扩样至总体人群的出行数据，以便能够如实反映城市总体人群的出行特征规律。
[0093]
这样，将用户的信令数据进行符合实际的扩样，避免出现前一步客流出行特征分析结果的真实准确，但在最终的结果展示中偏离实际出行特征。
[0094]
基于此，根据n个地铁用户的信令数据，以及目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，统计目标地铁站点周围一段时间各个时间点的地铁用户的数量，实现对目标地铁站点的人流量潮汐分布的监测。
[0095]
图6为本发明实施例提供的人流量监测方法的流程图二。如图6所示，该方法包括以下步骤：
[0096]
s201、根据n个地铁用户的信令数据，确定p个第一地铁用户和q个第二地铁用户。
[0097]
其中，第一时间段包括第一子时间段和第二子时间段，第一地铁用户为在第一子时间段接入第一地铁站点关联基站的地铁用户，第二地铁用户为在第二子时间段内位于接
入第二地铁站点关联基站的地铁用户，第二子时间段为与第一子时间段相邻的下一个子时间段，p为小于或等于n的正整数，q为小于或等于n的正整数。
[0098]
s202、以p个第一地铁用户和q个第二地铁用户中相重复的地铁用户为第三地铁用户。
[0099]
其中，第三地铁用户为在第一子时间段接入第一地铁站点关联基站，且在第二子时间段内接入第二地铁站点关联基站的地铁用户。
[0100]
s203、以第三地铁用户的数量作为第一子时间段内从第一地铁站点移向第二地铁站点的地铁用户的数量。
[0101]
示例性的，根据500个地铁用户的信令数据，确定出200个第一地铁用户和300个第二地铁用户。其中，第一地铁用户为在10：00累计时间片段中接入a地铁站点关联基站的地铁用户，第二地铁用户为在10：05-11：06接入b地铁站点关联基站的地铁用户。第一地铁用户和第二地铁用户中相重复的地铁用户为50，即第三地铁用户的数量为50，所以10：00从a地铁站点移向b地铁站点的地铁用户的数量为50。
[0102]
示例性的，图7为本发明实施例提供的某地铁线路在某时间段下行线路人流量分布情况图。如图7所示，在该时间段，该号线从北京南站到马家堡的人流量较高，由安河桥北到天宫院出现出行人流量先上涨，中段略有下降，后半段持续高峰的现象，整体呈现由北向南移动的现象。
[0103]
基于此，基于相邻时间不同地铁站点关联基站中相重复的地铁用户，确定时间和方向上的地铁站点的人流量潮汐性变化，进而为地铁站点的运行方式的改善提供依据。
[0104]
可以理解的是，上述方法可以由人流量监测装置实现。人流量监测装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明实施例的范围。
[0105]
本发明实施例可以根据上述方法示例对上述人流量监测装置等进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0106]
在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图8示出了上述实施例中所涉及的人流量监测装置的一种可能的结构示意图。如图8所示，人流量监测装置30包括：获取模块31和处理模块32。
[0107]
获取模块31，用于获取位于目标区域的m个用户的信令数据，每个用户的信令数据包括用户在第一时间段内接入过的基站的信息，基站的信息包括基站的标识和接入时间点，m为正整数；
[0108]
处理模块32，用于根据m个用户的信令数据，从m个用户中识别出n个地铁用户；地铁用户为在第一时间段内使用过地铁的用户，n为小于或等于m的正整数；
[0109]
处理模块32，还用于根据n个地铁用户的信令数据，以及目标区域内目标地铁站点
关联的基站的标识，确定目标地铁站点的人流量信息，人流量信息用于指示地铁站点在第一时间段内各个时间点的地铁用户的数量。
[0110]
在一些实施例中，处理模块32，具体用于：对于m个用户中的每个用户，根据用户的信令数据，判断用户是否满足预设条件；在满足预设条件的情况下，确定用户为地铁用户；
[0111]
其中，预设条件包括以下至少一项：
[0112]
用户在第一时间段内接入过的第一基站的数量大于或等于第一预设值；
[0113]
用户在第一时间段内连续接入过的第一基站的数量大于等于第二预设值；
[0114]
用户在第一时间段内连续接入过的第一基站和第二基站之间的时间间隔小于第三预设值；
[0115]
第一基站为与地铁站点存在关联关系的基站，第二基站为与地铁站点不存在关联关系的基站。
[0116]
在一些实施例中，处理模块32，具体用于：对于n个地铁用户中每个地铁用户，在地铁用户的信令数据包含目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识的情况下，根据地铁用户的信令数据，确定地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度；在地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度满足预设规则的情况下，将地铁用户与目标区域内目标地铁站点进行关联；
[0117]
根据与目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据，确定目标地铁站点的人流量信息。
[0118]
在一些实施例中，处理模块32，还用于根据n个地铁用户的信令数据，确定p个第一地铁用户和q个第二地铁用户，第一时间段包括第一子时间段和第二子时间段，第一地铁用户为在第一子时间段接入第一地铁站点关联基站的地铁用户，第二地铁用户为在第二子时间段内位于接入第二地铁站点关联基站的地铁用户，第二子时间段为与第一子时间段相邻的下一个子时间段，p为小于或等于n的正整数，q为小于或等于n的正整数；
[0119]
以p个第一地铁用户和q个第二地铁用户中相重复的地铁用户为第三地铁用户，第三地铁用户为在第一子时间段接入第一地铁站点关联基站，且在第二子时间段内接入第二地铁站点关联基站的地铁用户；
[0120]
以第三地铁用户的数量作为第一时间段内从第一地铁站点移向第二地铁站点的地铁用户的数量。
[0121]
当然，人流量监测装置30包括但不限于上述所列举的单元模块。并且，上述功能单元的具体所能够实现的功能也包括但不限于上述实例的方法步骤对应的功能，人流量监测装置30的其他模块的详细描述可以参考其所对应方法步骤的详细描述，本发明实施例这里不再赘述。
[0122]
在采用集成的单元的情况下，图9示出了上述实施例中所涉及的电子设备的一种可能的结构示意图。电子设备400可以包括处理器401和存储器402。存储器402用于存储处理器401可执行指令的存储器。处理器401被配置为执行该指令，使得电子设备执行上述方法实施例中的各个功能或者步骤。
[0123]
具体地，处理器401用于对电子设备的动作进行控制管理。存储器402，用于保存电子设备的程序代码和数据，如人流量监测方法，预设权重、预设取值范围等。
[0124]
进一步地，该电子设备400还可以包括通信模块。通信模块用于支持电子设备与其
他网络实体的通信，以实现数据交互等功能，如该通信模块支持电子设备与后台服务器的通信，以实现数据交互功能。
[0125]
其中，处理器401可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、5核心处理器等。处理器401可以包括附属处理器(attached processor，ap)、调制解调处理器、图形处理器(graphic processing unit，gpu)、图像信号处理器(image signal processor，isp)、控制器、存储器、视频编解码器、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、基带处理器、和/或神经网络处理器(neural network processing unit，npu)等。
[0126]
存储器402可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器402还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器402中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器401所执行以实现本发明实施例提供的人流量监测方法。
[0127]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括计算机指令，当计算机指令在上述电子设备上运行时，使得该电子设备执行上述方法实施例中的各个功能或者步骤。例如，该计算机可读存储介质可以是只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0128]
通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
[0129]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0130]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0131]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0132]
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述
的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0133]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何在本技术揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种人流量监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取位于目标区域的m个用户的信令数据，每个所述用户的信令数据包括所述用户在第一时间段内接入过的基站的信息，所述基站的信息包括所述基站的标识和接入时间点，m为正整数；根据所述m个用户的信令数据，从所述m个用户中识别出n个地铁用户；所述地铁用户为在所述第一时间段内使用过地铁的用户，n为小于或等于m的正整数；根据所述n个地铁用户的信令数据，以及所述目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，确定所述目标地铁站点的人流量信息，所述人流量信息用于指示所述地铁站点在所述第一时间段内各个时间点的所述地铁用户的数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一时间段内所述m个用户的信令数据，从所述m个用户中识别出n个地铁用户，包括：对于所述m个用户中的每个用户，根据所述用户的信令数据，判断所述用户是否满足预设条件；在满足预设条件的情况下，确定所述用户为所述地铁用户；其中，所述预设条件包括以下至少一项：所述用户在第一时间段内接入过的所述第一基站的数量大于或等于第一预设值；所述用户在所述第一时间段内连续接入过的所述第一基站的数量大于等于第二预设值；所述用户在所述第一时间段内连续接入过的所述第一基站和所述第二基站之间的时间间隔小于第三预设值；所述第一基站为与地铁站点存在关联关系的基站，所述第二基站为与地铁站点不存在关联关系的基站。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一时间段内所述n个地铁用户的信令数据，以及所述目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，确定所述目标地铁站点的人流量信息,包括：对于所述n个地铁用户中每个地铁用户，在所述地铁用户的信令数据包含所述目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识的情况下，根据所述地铁用户的信令数据，确定所述地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度；在所述地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度满足预设规则的情况下，将所述地铁用户与所述目标区域内目标地铁站点进行关联；根据与所述目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据，确定所述目标地铁站点的人流量信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述n个地铁用户的信令数据，确定p个第一地铁用户和q个第二地铁用户，所述第一时间段包括第一子时间段和第二子时间段，所述第一地铁用户为在所述第一子时间段接入第一地铁站点关联基站的地铁用户，所述第二地铁用户为在第二子时间段内位于接入第二地铁站点关联基站的地铁用户，所述第二子时间段为与所述第一子时间段相邻的下一个子时间段，p为小于或等于n的正整数，q为小于或等于n的正整数；以所述p个第一地铁用户和所述q个第二地铁用户中相重复的地铁用户为第三地铁用户，所述第三地铁用户为在所述第一子时间段接入第一地铁站点关联基站，且在第二子时间段内接入第二地铁站点关联基站的地铁用户；
以所述第三地铁用户的数量作为所述第一子时间段内从所述第一地铁站点移向所述第二地铁站点的地铁用户的数量。5.一种人流量监测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取位于目标区域的m个用户的信令数据，每个所述用户的信令数据包括所述用户在第一时间段内接入过的基站的信息，所述基站的信息包括所述基站的标识和接入时间点，m为正整数；处理模块，用于根据所述m个用户的信令数据，从所述m个用户中识别出n个地铁用户；所述地铁用户为在所述第一时间段内使用过地铁的用户，n为小于或等于m的正整数；所述处理模块，还用于根据所述n个地铁用户的信令数据，以及所述目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，确定所述目标地铁站点的人流量信息，所述人流量信息用于指示所述地铁站点在所述第一时间段内各个时间点的所述地铁用户的数量。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：对于所述m个用户中的每个用户，根据所述用户的信令数据，判断所述用户是否满足预设条件；在满足预设条件的情况下，确定所述用户为所述地铁用户；其中，所述预设条件包括以下至少一项：所述用户在第一时间段内接入过的所述第一基站的数量大于或等于第一预设值；所述用户在所述第一时间段内连续接入过的所述第一基站的数量大于等于第二预设值；所述用户在所述第一时间段内连续接入过的所述第一基站和所述第二基站之间的时间间隔小于第三预设值；所述第一基站为与地铁站点存在关联关系的基站，所述第二基站为与地铁站点不存在关联关系的基站。7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：对于所述n个地铁用户中每个地铁用户，在所述地铁用户的信令数据包含所述目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识的情况下，根据所述地铁用户的信令数据，确定所述地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度；在所述地铁用户的出行时间、出行距离和出行速度满足预设规则的情况下，将所述地铁用户与所述目标区域内目标地铁站点进行关联；根据与所述目标地铁站点关联的地铁用户的信令数据，确定所述目标地铁站点的人流量信息。8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于根据所述n个地铁用户的信令数据，确定p个第一地铁用户和q个第二地铁用户，所述第一时间段包括第一子时间段和第二子时间段，所述第一地铁用户为在所述第一子时间段接入第一地铁站点关联基站的地铁用户，所述第二地铁用户为在第二子时间段内位于接入第二地铁站点关联基站的地铁用户，所述第二子时间段为与所述第一子时间段相邻的下一个子时间段，p为小于或等于n的正整数，q为小于或等于n的正整数；以所述p个第一地铁用户和所述q个第二地铁用户中相重复的地铁用户为第三地铁用户，所述第三地铁用户为在所述第一子时间段接入第一地铁站点关联基站，且在第二子时
间段内接入第二地铁站点关联基站的地铁用户；以所述第三地铁用户的数量作为所述第一子时间段内从所述第一地铁站点移向所述第二地铁站点的地铁用户的数量。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器和用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，使得所述电子设备执行如权利要求1-4中任一项所述的人流量监测方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-4中任一项所述的人流量监测方法。

技术总结
本发明提供一种人流量监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据分析技术领域，用于监测地铁站点的人流量潮汐分布情况。该方法包括：获取位于目标区域的M个用户的信令数据，每个用户的信令数据包括用户在第一时间段内接入过的基站的信息，基站的信息包括所述基站的标识和接入时间点，M为正整数；根据M个用户的信令数据，从M个用户中识别出N个地铁用户；地铁用户为在第一时间段内使用过地铁的用户，N为小于或等于M的正整数；根据N个地铁用户的信令数据，以及目标区域内目标地铁站点关联的基站的标识，确定目标地铁站点的人流量信息，人流量信息用于指示地铁站点在第一时间段内各个时间点的所述地铁用户的数量。各个时间点的所述地铁用户的数量。各个时间点的所述地铁用户的数量。


技术研发人员：胡立轩 苗建峰 李欣 耿兵波 李征 田彦明 陈亚乐
受保护的技术使用者：联通数字科技有限公司
技术研发日：2023.06.16
技术公布日：2023/9/7