本發(fā)明涉及定位追蹤，尤其涉及一種融合多傳感器的園區(qū)可視化安全定位實時追蹤方法。

背景技術(shù)：

1、園區(qū)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用落地的重要載體，具有產(chǎn)業(yè)集聚、場景豐富的特點，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，園區(qū)數(shù)字孿生已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型和管理的重要方向。

2、目前，各式各樣的產(chǎn)業(yè)園區(qū)、服務(wù)園區(qū)、物流園區(qū)項目層出不窮，隨著園區(qū)規(guī)模的不斷擴大和功能的日益復(fù)雜，對園區(qū)安全管理和高效運營的要求也越來越高。傳統(tǒng)的安全管理方式主要依賴于人工巡邏和固定點監(jiān)控，存在監(jiān)控盲區(qū)、響應(yīng)滯后、無法實時全面掌握園區(qū)動態(tài)等局限性。數(shù)字孿生技術(shù)作為一種新興的數(shù)字化手段，通過構(gòu)建與現(xiàn)實園區(qū)相對應(yīng)的虛擬數(shù)字模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對園區(qū)的實時監(jiān)控、動態(tài)分析和智能管理。融合多傳感器技術(shù)則可以獲取更全面、準(zhǔn)確的園區(qū)數(shù)據(jù)，為數(shù)字孿生模型提供豐富的信息支持，從而提升園區(qū)的安全管理水平和運營效率。

3、然而，臨時進入園區(qū)的人員流動性大、身份復(fù)雜，給園區(qū)安全帶來了潛在風(fēng)險，若園區(qū)數(shù)字孿生模型若不能及時更新，將導(dǎo)致模型與實際情況不符，影響定位和追蹤的準(zhǔn)確性。另外，園區(qū)數(shù)字孿生模型規(guī)模龐大，針對臨時進入園區(qū)的人員的定位追蹤更新園區(qū)數(shù)字孿生模型的數(shù)據(jù)處理量較大，定位追蹤的效率比較低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為此，本發(fā)明提供一種融合多傳感器的園區(qū)可視化安全定位實時追蹤方法，用以克服現(xiàn)有技術(shù)中臨時人員進入園區(qū)的定位追蹤準(zhǔn)確度和效率不高，以及更新園區(qū)數(shù)字孿生模型的數(shù)據(jù)處理量較大的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種融合多傳感器的園區(qū)可視化安全定位實時追蹤方法，包括：

3、響應(yīng)于臨時對象進入園區(qū)，獲取臨時對象的訪問信息以及行動信息，其中，所述訪問信息包括臨時對象的身份信息、目的地、權(quán)限信息以及歷史訪問信息，所述行動信息包括行動方式、行動傾向以及行動速度；

4、將所述訪問信息輸入園區(qū)數(shù)字孿生模型中生成若干候選行動路線以及對應(yīng)的行動節(jié)點，其中，每一候選行動路線中包括若干行動節(jié)點，各所述候選行動路線終點為臨時對象的目的地；

5、基于所述臨時對象的行動信息以及各所述候選行動路線確定階段行動路線，并確定所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽，包括路徑集中標(biāo)簽以及路徑離散標(biāo)簽；

6、基于所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽確定所述臨時對象處于所述階段行動路線中的園區(qū)數(shù)字孿生模型的更新方式，包括，

7、若所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽為路徑集中標(biāo)簽，則對所述臨時對象在所述階段行動路線上的行動軌跡進行預(yù)測，以更新針對所述臨時對象的園區(qū)數(shù)字孿生模型；

8、若所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽為路徑離散標(biāo)簽，則獲取所述臨時對象在所述階段行動路線上的實時行動軌跡，以更新針對所述臨時對象的園區(qū)數(shù)字孿生模型。

9、進一步地，確定階段行動路線，包括：

10、基于所述臨時對象的行動方式對各所述候選行動路線進行篩選，以得到若干可選行動路線；

11、基于各所述可選行動路線上的行動節(jié)點對各所述可選行動路線進行拆分，以得到若干備選階段行動路線；

12、基于所述臨時對象的行動信息與各所述備選階段行動路線起始行動節(jié)點的關(guān)聯(lián)程度確定階段行動路線。

13、進一步地，確定所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽，包括：

14、調(diào)用所述階段行動路線對應(yīng)的歷史路徑數(shù)據(jù)，基于各歷史路徑數(shù)據(jù)的相似度確定所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽；

15、其中，所述歷史路徑數(shù)據(jù)包括若干對象在所述階段行動路線上的歷史行動路徑。

16、進一步地，基于各歷史路徑數(shù)據(jù)的相似度確定所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽，其中，

17、若各所述歷史路徑數(shù)據(jù)的相似度大于預(yù)設(shè)相似度，則確定所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽為路徑離散標(biāo)簽；

18、若各所述歷史路徑數(shù)據(jù)的相似度小于或者等于預(yù)設(shè)相似度，則確定所述階段行動路線的路徑標(biāo)簽為路徑集中標(biāo)簽。

19、進一步地，對所述臨時對象在所述階段行動路線上的行動軌跡進行預(yù)測，包括：

20、獲取所述臨時對象處于所述階段行動路線起點的基本動量信息；

21、基于所述基本動量信息確定所述臨時對象在所述階段行動路線中的預(yù)測行動軌跡；

22、基于所述預(yù)測行動軌跡更新針對所述臨時對象的園區(qū)數(shù)字孿生模型。

23、進一步地，獲取所述臨時對象在所述階段行動路線上的實時行動軌跡，包括：

24、獲取所述臨時對象在所述階段行動路線中的實時動量信息；

25、基于所述實時動量信息確定所述臨時對象在所述階段行動路線中的實時行動軌跡；

26、基于所述實時行動軌跡更新針對所述臨時對象的園區(qū)數(shù)字孿生模型。

27、進一步地，還包括：

28、基于所述階段行動路線的路線范圍確定可行區(qū)域；

29、基于所述可行區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域標(biāo)識以及所述臨時對象的權(quán)限信息判定是否觸發(fā)危險預(yù)警，若觸發(fā)危險預(yù)警，則發(fā)出預(yù)警信息，并對所述園區(qū)數(shù)字孿生模型進行更新。

30、進一步地，基于所述可行區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域標(biāo)識以及所述臨時對象的權(quán)限信息判定是否觸發(fā)危險預(yù)警，包括：

31、基于所述臨時對象的權(quán)限信息確定所述臨時對象的若干可達區(qū)域；

32、基于各所述可達區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域標(biāo)識與所述可行區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域標(biāo)識的比對結(jié)果判定是否觸發(fā)危險預(yù)警。

33、進一步地，將所述訪問信息輸入園區(qū)數(shù)字孿生模型中生成若干候選行動路線以及對應(yīng)的行動節(jié)點，包括：

34、將所述訪問信息輸入園區(qū)數(shù)字孿生模型中生成若干待選行動路線；

35、基于預(yù)設(shè)的評估指標(biāo)對各所述待選行動路線的進行評估，以確定若干候選行動路線；

36、基于各所述候選行動路線中的傳感器覆蓋范圍確定對應(yīng)的行動節(jié)點。

37、進一步地，基于所述臨時對象的行動信息與各所述備選階段行動路線起始行動節(jié)點的關(guān)聯(lián)程度確定階段行動路線，其中，

38、若所述臨時對象的行動信息與各所述備選階段行動路線起始行動節(jié)點的最大關(guān)聯(lián)程度大于預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)程度，則將所述最大關(guān)聯(lián)程度對應(yīng)的備選階段行動路線確定為階段行動路線。

39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于，本發(fā)明利用臨時對象的訪問信息輸入園區(qū)數(shù)字孿生模型中生成候選行動路線，提高路線規(guī)劃的合理性和可行性。通過結(jié)合臨時對象的行動信息以及候選行動路線確定階段行動路線，并確定階段行動路線的路徑標(biāo)簽，為后續(xù)確定模型更新方式提供依據(jù)，提高定位追蹤的準(zhǔn)確性和效率。根據(jù)階段行動路線的路徑標(biāo)簽確定臨時對象處于階段行動路線中的園區(qū)數(shù)字孿生模型的更新方式，提高模型更新的針對性和效率，使園區(qū)數(shù)字孿生模型能更精準(zhǔn)反映臨時對象的運動狀態(tài)。路徑集中標(biāo)簽表示在階段行動路線中行動路徑較為集中，可以對臨時對象的行動軌跡進行預(yù)測分析，根據(jù)階段行動路線起點的基本動量信息更新針對所述臨時對象的園區(qū)數(shù)字孿生模型，能夠降低數(shù)據(jù)處理量，提高定位追蹤的效率。路徑離散標(biāo)簽表示在階段行動路線中行動路徑較為分散，難以確定臨時對象的具體行動軌跡，基于基本動量信息更新針對臨時對象的園區(qū)數(shù)字孿生模型，能夠提高定位追蹤的準(zhǔn)確性。

40、進一步地，本發(fā)明基于臨時對象的行動方式對各候選行動路線進行篩選，以得到若干可選行動路線，不同行動方式對路線有著不同要求，比如步行適宜選擇道路平坦、行人通道寬敞的路線；駕車則需要考慮道路寬度、是否允許機動車通行以及停車場位置等，通過基于行動方式篩選，能快速排除不符合行動方式的候選行動路線，提高了后續(xù)路線規(guī)劃的針對性，確保所選路線從根本上適配臨時對象的移動特點，避免規(guī)劃出無法通行的路線?；谛袆庸?jié)點拆分可選行動路線，把長路線分解為多個短的備選階段行動路線，使路線規(guī)劃更加精細，每個備選階段行動路線更具獨立性與可控性，方便后續(xù)針對臨時對象的具體行動信息進行精準(zhǔn)匹配與分析?；谛袆有畔⑴c起始行動節(jié)點關(guān)聯(lián)程度確定階段行動路線，通過分析臨時對象的行動信息與備選階段行動路線起始行動節(jié)點的關(guān)聯(lián)程度，能夠選出最符合臨時對象當(dāng)前狀態(tài)與期望的路線，基于準(zhǔn)確的起始點和關(guān)聯(lián)的行動信息進行定位追蹤，園區(qū)數(shù)字孿生模型能更精準(zhǔn)地更新臨時對象的位置與狀態(tài)，提高定位追蹤的準(zhǔn)確性。

41、進一步地，本發(fā)明通過階段行動路線對應(yīng)的歷史路徑數(shù)據(jù)，基于各歷史路徑數(shù)據(jù)的相似度確定階段行動路線的路徑標(biāo)簽，能夠提高路徑標(biāo)簽的準(zhǔn)確性，并且能夠適應(yīng)園區(qū)內(nèi)人員的動態(tài)變化，優(yōu)化園區(qū)數(shù)字孿生模型的更新策略。

42、進一步地，本發(fā)明通過獲取臨時對象的基本動量信息，基于基本動量信息確定臨時對象在所述階段行動路線中的預(yù)測行動軌跡，基本動量信息反映了臨時對象在階段行動路線起始節(jié)點的運動狀態(tài)，以此確定預(yù)測行動軌跡對園區(qū)數(shù)字孿生模型進行更新，能夠使園區(qū)數(shù)字孿生模型更準(zhǔn)確地模擬臨時對象在該階段行動路線上的運動情況，提高定位追蹤的準(zhǔn)確性，減少數(shù)據(jù)處理量。

43、進一步地，本發(fā)明通過獲取臨時對象的實時動量信息，基于實時動量信息確定臨時對象在所述階段行動路線中的實時行動軌跡，實時動量信息反映了臨時對象在階段行動路線的實時運動狀態(tài)，以此確定實時行動軌跡對園區(qū)數(shù)字孿生模型進行更新，使園區(qū)數(shù)字孿生模型與臨時對象的行動保持同步，提高定位追蹤的準(zhǔn)確性。

44、進一步地，本發(fā)明基于階段行動路線確定可行區(qū)域，并結(jié)合區(qū)域標(biāo)識與臨時對象權(quán)限信息判定危險預(yù)警并更新園區(qū)數(shù)字孿生模型，能夠清晰界定臨時對象被允許活動的范圍，結(jié)合區(qū)域標(biāo)識和權(quán)限信息進行判斷，可有效防止臨時對象進入其無權(quán)進入的危險區(qū)域，一旦發(fā)現(xiàn)臨時對象進入此類區(qū)域，立即觸發(fā)危險預(yù)警并發(fā)出信息，提醒相關(guān)人員采取措施，從而提升園區(qū)的安全水平。