Utan tillräcklig förberedelse och ledning på plats utgör den oväntade enorma människoskaran ett allvarligt hot mot den allmänna säkerheten. En nyligen inträffad imponerande tragedi är 2014 års Shanghai Stampede, där 36 personer dödades och 49 skadades för att fira nyårsafton den 31 december 2014 i Shanghai Bund. På grund av den medfödda stokastiska och komplicerade individuella rörelsen är det inte lätt att förutsäga kollektiva sammankomster, vilket potentiellt leder till publikhändelser. I detta dokument föreslår vi, med hjälp av de stora data som genereras på Baidu-kartan, en ny strategi för tidig varning av sådana potentiella gräsrotskatastrofer, som har stora fördelar för allmänheten. En insiktsfull iakttagelse är att med förekomsten och bekvämligheten av mobil karttjänst, brukar användare söka på Baidu kartan för att planera en rutin. Därför kan aggregering av användarnas frågedata på Baidu-kartan få information på förhand och indikationsinformation för uppskattning av framtida mänsklig befolkning i ett specifikt område i förväg. Vår noggranna analys och djupa undersökning av Baidu kartdata om olika händelser visar också ett starkt korrelationsmönster mellan antalet kartförfrågan och antalet positionsbestämningsanvändare i ett område. Baserat på en sådan observation, föreslår vi en beslutsmetod som använder frågedata på Baidu karta för att åberopa varningar för potentiella crowd händelser cirka 1 3 timmar i förväg. Sedan konstruerar vi också en maskininlärningsmodell med heterogen data (t.ex. frågedata och mobil positioneringsdata) för att kvantitativt mäta risken för potentiella crowdkatastrofer. Vi utvärderar effektiviteten hos våra metoder på uppgifterna i Baidu-kartan.
Zhou m.fl. REF föreslog en lösning baserad på Baidu-kartan och utvecklade en förutsägelsemodell för att uppfatta folkmassans anomali och för att bedöma risken för publikhändelsen.
Early Warning of Human Crowds Based on Query Data from Baidu Map: Analysis Based on Shanghai Stampede
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}