一种智慧校园数据处理方法及系统

1.本发明涉及校园管理技术领域，具体是一种智慧校园数据处理方法及系统。


背景技术：

2.在现有的大部分高校中，对于人员的管理都是很松散的；对于大学生来说，有活力、好奇心强，很容易被各种事物诱惑，最常见的情况就是，有很多学生喜欢在宿舍打游戏，经常逃课，他们中的绝大多数人在毕业后都会有一些后悔；但是，对大学生进行高中模式的管理又是不现实的，因此，如何对大学校园内的人员进行一定程度上管理是本发明技术方案想要解决的技术问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种智慧校园数据处理方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智慧校园数据处理方法，所述方法包括：获取校园建设数据，根据所述校园建设数据生成场景模型；其中，所述场景模型包含检测点；所述检测点与含有数据识别端口的区域为映射关系；基于各区域的数据识别端口实时获取进入相应区域的人员信息，根据所述映射关系生成以检测点为索引的动态信息库；所述动态信息库中的动态信息至少包括人员标签和时间信息；根据所述各检测点处的动态信息库定时更新各人员的活动区域；接收用户输入的含有标记的人员信息，当检测点获取到含有标记的人员信息时，根据所述活动区域确定该人员的异常值；当所述异常值达到预设的阈值时，生成警示信息。
5.作为本发明进一步的方案：所述获取校园建设数据，根据所述校园建设数据生成场景模型的步骤包括：建立与建筑工程库的连接通道，读取校园的建筑模型，并根据所述建筑模型生成三维场景；读取校园的工程图纸，根据所述工程图纸确定二维场景；所述二维场景至少包括俯视角度的二维场景；将所述二维场景插入所述三维场景，得到场景模型；定时获取学校的图像信息，根据学校的图像信息实时更新场景模型。
6.作为本发明进一步的方案：所述定时获取学校的图像信息，根据学校的图像信息实时更新场景模型的步骤包括：定时获取学校的图像信息；所述图像信息包括采样参数和采样点位置信息；根据所述采样参数对所述图像信息进行几何校正处理；
基于所述采样点位置信息将几何校正处理后的图像信息填充至场景模型中的二维场景。
7.作为本发明进一步的方案：所述根据所述各检测点处的动态信息库定时更新各人员的活动区域的步骤包括：依次读取各检测点处的动态信息库，基于预设的时间节点将所述动态信息库拆分为子库；对预设时间范围内的子库进行逻辑与运算，确定预设时间范围内的重复人员表；读取不同检测点对应的重复人员表，对不同检测点对应的重复人员表进行逻辑与运算，确定规律人群；读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，生成各人员的运动轨迹；基于所述运动轨迹确定各人员的活动区域。
8.作为本发明进一步的方案：所述读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，生成各人员的运动轨迹的步骤包括：依次读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，获取不同动态信息库的位置数据，基于所述时间信息对位置数据进行排序，生成人员位置表；基于所述人员位置表中位置数据和时间信息计算人员运动速度，生成与所述人员位置表为映射关系的人员速度表；基于所述人员速度表标记人员位置表中的异常数据，并计算异常数据的比例；当所述比例小于预设的比例阈值时，基于所述人员位置表和所述人员速度表在所述场景模型中生成该人员的运动轨迹；当所述比例达到预设的比例阈值时，将该人员的异常值替换为极值。
9.作为本发明进一步的方案：所述接收用户输入的含有标记的人员信息，当检测点获取到含有标记的人员信息时，根据所述活动区域确定该人员的异常值的步骤包括：接收用户输入的含有标记的人员信息，将含有标记的人员信息向各检测点发送；当检测点获取到含有标记的人员信息时，获取该人员的活动区域，基于所述活动区域判断该人员是否超出活动区域；当该人员超出活动区域时，对所述异常值进行增量运算；其中，所述异常值是时间的减函数。
10.作为本发明进一步的方案：所述方法还包括：选取任一子库作为参考库，基于预设的组长将所述子库拆分为人员组；在其他子库中查询所述人员组重复次数，并将所述重复次数与预设的次数阈值进行比对；当所述重复次数达到预设的阈值时，根据所述人员组建立人员亲密关系；基于所有人员亲密关系搭建人员关系网。
11.本发明技术方案还提供了一种智慧校园数据处理系统，所述系统包括：模型生成模块，用于获取校园建设数据，根据所述校园建设数据生成场景模型；其中，所述场景模型包含检测点；所述检测点与含有数据识别端口的区域为映射关系；信息库生成模块，用于基于各区域的数据识别端口实时获取进入相应区域的人员
信息，根据所述映射关系生成以检测点为索引的动态信息库；所述动态信息库中的动态信息至少包括人员标签和时间信息；区域确定模块，用于根据所述各检测点处的动态信息库定时更新各人员的活动区域；异常值计算模块，用于接收用户输入的含有标记的人员信息，当检测点获取到含有标记的人员信息时，根据所述活动区域确定该人员的异常值；警示信息生成模块，用于当所述异常值达到预设的阈值时，生成警示信息。
12.作为本发明进一步的方案：所述区域确定模块包括：信息库拆分单元，用于依次读取各检测点处的动态信息库，基于预设的时间节点将所述动态信息库拆分为子库；人员表确定单元，用于对预设时间范围内的子库进行逻辑与运算，确定预设时间范围内的重复人员表；规律人群确定单元，用于读取不同检测点对应的重复人员表，对不同检测点对应的重复人员表进行逻辑与运算，确定规律人群；轨迹生成单元，用于读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，生成各人员的运动轨迹；轨迹处理单元，用于基于所述运动轨迹确定各人员的活动区域。
13.作为本发明进一步的方案：所述轨迹生成单元包括：位置表生成子单元，用于依次读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，获取不同动态信息库的位置数据，基于所述时间信息对位置数据进行排序，生成人员位置表；速度表生成子单元，用于基于所述人员位置表中位置数据和时间信息计算人员运动速度，生成与所述人员位置表为映射关系的人员速度表；比例计算子单元，用于基于所述人员速度表标记人员位置表中的异常数据，并计算异常数据的比例；第一执行子单元，用于当所述比例小于预设的比例阈值时，基于所述人员位置表和所述人员速度表在所述场景模型中生成该人员的运动轨迹；第二执行子单元，用于当所述比例达到预设的比例阈值时，将该人员的异常值替换为极值。
14.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过预设的检测点实时获取学生的信息，生成动态信息库，基于所述动态信息库对学生的活动范围进行预测，根据预测的活动范围对学生进行宏观上的了解，在保证了学生自由的前提下，对学生进行大致了解，便于应急状况的处理。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
16.图1为智慧校园数据处理方法的流程框图。
17.图2为智慧校园数据处理方法的第一子流程框图。
18.图3为智慧校园数据处理方法的第二子流程框图。
19.图4为智慧校园数据处理方法的第三子流程框图。
20.图5为智慧校园数据处理系统的组成结构框图。
21.图6为智慧校园数据处理系统中区域确定模块的组成结构框图。
22.图7为区域确定模块中轨迹生成单元的组成结构框图。
具体实施方式
23.为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
24.实施例1图1为智慧校园数据处理方法的流程框图，本发明实施例中，一种智慧校园数据处理方法，所述方法包括步骤s100至步骤s500：步骤s100：获取校园建设数据，根据所述校园建设数据生成场景模型；其中，所述场景模型包含检测点；所述检测点与含有数据识别端口的区域为映射关系；校园的建设数据都是有备份的，根据校园建设数据可以生成一个模型，所述模型与实际环境之间存在着一个确定的比例尺；设立模型的好处是，使得用户可以更好地把握校园环境。
25.步骤s200：基于各区域的数据识别端口实时获取进入相应区域的人员信息，根据所述映射关系生成以检测点为索引的动态信息库；所述动态信息库中的动态信息至少包括人员标签和时间信息；随着物联网技术的发展，检测人员信息的方法有很多，最简单的，通过读卡器识别学生的校园卡就是一种基于各区域的数据识别端口实时获取进入相应区域的人员信息的具体方案；当然，通过人脸识别技术或者其它身份识别技术来识别人员信息也是可行的技术方案；值得一提的是，各区域可以是教学楼、图书馆或食堂等等，数据识别端口一般安装在出入口处。
26.步骤s300：根据所述各检测点处的动态信息库定时更新各人员的活动区域；每个检测点都会获得自己的动态信息库，这个动态信息库中存在着许多人员的访问信息，基于这些访问信息可以确定各个人员的活动范围，也就是上述活动区域。
27.步骤s400：接收用户输入的含有标记的人员信息，当检测点获取到含有标记的人员信息时，根据所述活动区域确定该人员的异常值；当用户想要对某个人员进行一些管理时，可以对该人员进行标记，然后，向各个检测点发送检测任务，各检测点基于确定好的活动区域可以计算出该人员的异常值；当然，这个异常值只是一个值，具体的处理措施是相关人员共同确定的；举例来说，如果一个学生的自制力较差，挂科数量较多，他寻求辅导员帮助，希望辅导员能够对自己进行一些外界的管控，辅导员会制定管控计划，确定惩罚措施，这些管控计划以及惩罚措施也会得到该学生的认可；最后，辅导员将该学生标记，即可获取该学生的活动情况，从而起到良好的帮助效果。
28.步骤s500：当所述异常值达到预设的阈值时，生成警示信息；步骤s500是执行步骤，当某个人员的异常值达到一定程度时，便会上报至管理者，至于管理者采取何处后续措施，本发明技术方案不做限定。
29.图2为智慧校园数据处理方法的第一子流程框图，所述获取校园建设数据，根据所述校园建设数据生成场景模型的步骤包括步骤s101至步骤s104：步骤s101：建立与建筑工程库的连接通道，读取校园的建筑模型，并根据所述建筑模型生成三维场景；步骤s102：读取校园的工程图纸，根据所述工程图纸确定二维场景；所述二维场景至少包括俯视角度的二维场景；步骤s103：将所述二维场景插入所述三维场景，得到场景模型；步骤s104：定时获取学校的图像信息，根据学校的图像信息实时更新场景模型。
30.进一步的，所述定时获取学校的图像信息，根据学校的图像信息实时更新场景模型的步骤包括：定时获取学校的图像信息；所述图像信息包括采样参数和采样点位置信息；根据所述采样参数对所述图像信息进行几何校正处理；基于所述采样点位置信息将几何校正处理后的图像信息填充至场景模型中的二维场景。
31.上述内容对场景模型的生成过程进行了具体的限定，采用2d/3d共同建模的方式得到场景模型。首先，根据学校设计伊始的建筑模型，得到一个三维场景，然后再进行一些现有技术的渲染工作；最后，再读取二维的工程图像，利用这些二维图像不断的丰富三维场景的细节；值得一提的是，二维图纸的数量一般有很多，并且数量越多，细节越完善。此外，这些三维模型和二维模型大都是现有的数据，本发明技术方案所需的操作仅为读取操作。
32.图3为智慧校园数据处理方法的第二子流程框图，所述根据所述各检测点处的动态信息库定时更新各人员的活动区域的步骤包括步骤s301至步骤s305：步骤s301：依次读取各检测点处的动态信息库，基于预设的时间节点将所述动态信息库拆分为子库；步骤s302：对预设时间范围内的子库进行逻辑与运算，确定预设时间范围内的重复人员表；步骤s303：读取不同检测点对应的重复人员表，对不同检测点对应的重复人员表进行逻辑与运算，确定规律人群；步骤s304：读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，生成各人员的运动轨迹；步骤s305：基于所述运动轨迹确定各人员的活动区域。
33.步骤s301至步骤s305提供了一种具体的活动区域的确定方案，首先，读取与各检测点对应的动态信息库，然后将动态信息库拆分为一些子库，所述时间节点是预设的，比如每天6点或者0点；然后，在预设的时间范围内分别对同一动态信息库的不同的子库进行逻辑与运算，可以得到在一定时间范围内规律性访问该检测点的人员；所述时间范围不止一个，最常用的是一个月，因为以教学楼为例，进入教学楼的人一般与课程有关，课程时长大都以月计。
34.对于获取到的规律人群，统计他们在所有检测点的访问数据，就可以得到该人群中各人员的运动轨迹，根据所述运动轨迹可以确定一个活动区域，比如，东校区的学生一般只会偶尔到西校区去，如果他经常去西校区，那么肯定也是规律性的去西校区，这时候，该学生的活动区域就是东校区加西校区。
35.图4为智慧校园数据处理方法的第三子流程框图，所述读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，生成各人员的运动轨迹的步骤包括步骤s3041至步骤s3045：步骤s3041：依次读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，获取不同动态信息库的位置数据，基于所述时间信息对位置数据进行排序，生成人员位置表；步骤s3042：基于所述人员位置表中位置数据和时间信息计算人员运动速度，生成与所述人员位置表为映射关系的人员速度表；步骤s3043：基于所述人员速度表标记人员位置表中的异常数据，并计算异常数据的比例；步骤s3044：当所述比例小于预设的比例阈值时，基于所述人员位置表和所述人员速度表在所述场景模型中生成该人员的运动轨迹；步骤s3045：当所述比例达到预设的比例阈值时，将该人员的异常值替换为极值。
36.步骤s3041至步骤s3045对运动轨迹的生成过程进行了具体的限定，首先，获取规律人群中各人员的位置信息，然后根据时间信息对所述位置信息进行排序，得到以该人员身份信息为标签的人员位置表。最后，根据人员位置表生成一个人员速度表。
37.基于所述人员速度表可以对人员位置表中的数据进行优化，剔除一些无意义的数据，比如，如果一个人员在1分钟内在两个地方出现，那么这两个位置数据都是存疑的。当所述异常数据达到一定程度时，将该人员的异常值赋值为极值；当所述异常数据在一定范围内时，生成运动轨迹并对异常部分进行标记即可。
38.值得一提的是，当所述用户的异常值达到极值时，那么它一定也达到了步骤s500中预设的阈值，当所述异常值达到预设的阈值时，生成警示信息。
39.作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述接收用户输入的含有标记的人员信息，当检测点获取到含有标记的人员信息时，根据所述活动区域确定该人员的异常值的步骤包括：接收用户输入的含有标记的人员信息，将含有标记的人员信息向各检测点发送；当检测点获取到含有标记的人员信息时，获取该人员的活动区域，基于所述活动区域判断该人员是否超出活动区域；当该人员超出活动区域时，对所述异常值进行增量运算；其中，所述异常值是时间的减函数。
40.对于含有标记的人员，各个检测点在检测到访问请求时，判断自身的位置是否在该人员的活动区域中，如果不在，那么将异常值进行一个自增操作，当出现多个超出活动区域的访问行为时，相应的异常值也就会达到预设的阈值。
41.作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述方法还包括：选取任一子库作为参考库，基于预设的组长将所述子库拆分为人员组；在其他子库中查询所述人员组重复次数，并将所述重复次数与预设的次数阈值进
行比对；当所述重复次数达到预设的阈值时，根据所述人员组建立人员亲密关系；基于所有人员亲密关系搭建人员关系网。
42.在本发明技术方案的一个实例中，依次读取各检测点处的动态信息库，基于预设的时间节点将所述动态信息库拆分为子库，基于所述子库对人员进行分组，从而建立该检测点处的固定人员组合；具体地，对于学生来说，他们往往会有自己的伙伴，在上课或者吃饭的时候都是一起去的，反映在检测过程中，就是一前一后的被检测到；因此，通过重复次数的设计，可以建立人员亲密关系，统计所有检测点获取到的人员亲密关系，可以搭建人员关系网。
43.实施例2图5为智慧校园数据处理系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种智慧校园数据处理系统，所述系统10包括：模型生成模块11，用于获取校园建设数据，根据所述校园建设数据生成场景模型；其中，所述场景模型包含检测点；所述检测点与含有数据识别端口的区域为映射关系；信息库生成模块12，用于基于各区域的数据识别端口实时获取进入相应区域的人员信息，根据所述映射关系生成以检测点为索引的动态信息库；所述动态信息库中的动态信息至少包括人员标签和时间信息；区域确定模块13，用于根据所述各检测点处的动态信息库定时更新各人员的活动区域；异常值计算模块14，用于接收用户输入的含有标记的人员信息，当检测点获取到含有标记的人员信息时，根据所述活动区域确定该人员的异常值；警示信息生成模块15，用于当所述异常值达到预设的阈值时，生成警示信息。
44.图6为智慧校园数据处理系统中区域确定模块13的组成结构框图，所述区域确定模块13包括：信息库拆分单元131，用于依次读取各检测点处的动态信息库，基于预设的时间节点将所述动态信息库拆分为子库；人员表确定单元132，用于对预设时间范围内的子库进行逻辑与运算，确定预设时间范围内的重复人员表；规律人群确定单元133，用于读取不同检测点对应的重复人员表，对不同检测点对应的重复人员表进行逻辑与运算，确定规律人群；轨迹生成单元134，用于读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，生成各人员的运动轨迹；轨迹处理单元135，用于基于所述运动轨迹确定各人员的活动区域。
45.图7为区域确定模块中轨迹生成单元134的组成结构框图，所述轨迹生成单元134包括：位置表生成子单元1341，用于依次读取规律人群中各人员在不同动态信息库中的时间信息，获取不同动态信息库的位置数据，基于所述时间信息对位置数据进行排序，生成人员位置表；速度表生成子单元1342，用于基于所述人员位置表中位置数据和时间信息计算人
员运动速度，生成与所述人员位置表为映射关系的人员速度表；比例计算子单元1343，用于基于所述人员速度表标记人员位置表中的异常数据，并计算异常数据的比例；第一执行子单元1344，用于当所述比例小于预设的比例阈值时，基于所述人员位置表和所述人员速度表在所述场景模型中生成该人员的运动轨迹；第二执行子单元1345，用于当所述比例达到预设的比例阈值时，将该人员的异常值替换为极值。
46.所述智慧校园数据处理方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述智慧校园数据处理方法的功能。
47.处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器（read-only memory，rom），所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。
48.示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。
49.本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
50.所称处理器可以是中央处理单元（central processing unit，cpu），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现成可编程门阵列（field-programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
51.上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（smart media card， smc），安全数字（secure digital， sd）卡，闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
52.终端设备集成的模块/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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
53.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
54.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。