一种基于芯片数据反馈与分析的调度方法与系统与流程

1.本发明属于数据分析与调度技术领域，尤其涉及一种基于芯片数据反馈与分析的调度方法与系统。


背景技术：

2.在一些特定场合，例如校园、工业园区、产业园区等，通常配置统一的就餐场所（以下称目标位置范围）。当到达就餐时段时，相关人员（学生、员工，以下简称目标人员）等持该园区配置的统一标准的饭卡，前往餐厅就餐。通常在到达就餐时间段（例如午餐11：00-13：00）时，目标人员将会陆续前往食堂刷卡消费。
3.当目标人员人数较多、缺乏指引时，由于食堂就餐位置、配菜员有限，如果同一时间段到达目标位置（餐厅）人数较多，就会产生拥堵现象，影响用户体验。现有技术中，通过经验值预先告知就餐高峰段，提倡目标人员错峰就餐，例如，温馨提示：12：00-12：30为就餐高峰期。
4.然而，此种静态的统一提醒方式的指引效果不佳。例如，提醒12：00-12：30为就餐高峰期后，可能导致第二天这个时段就餐人数反而较少，其他时段又会产生拥挤，不能实时的感知环境变化。


技术实现要素：

5.为解决上述技术问题，本发明提出一种基于芯片数据反馈与分析的调度方法与系统。
6.在本发明的第一个方面，提供一种基于芯片数据反馈与分析的调度方法，所述方法包括步骤s1-s7，各个步骤具体执行如下：s1：设定调度时间段、获取调度上限值；s2：基于历史统计数据，获取多个调度时间段位于目标调度范围的已激活芯片的第一数量矩阵；s3：确定与所述第一数量矩阵对应的已激活芯片存在配对关系的可穿戴设备的第二数量矩阵；s4：基于所述第一数量矩阵和第二数量矩阵，确定不同调度时间段的调度比例值；s5：基于所述调度比例值和所述调度上限值，确定调度激活值；s6：获取当前调度时间段内位于目标调度范围的已激活芯片的第三数量，当所述第三数量大于所述调度激活值时，确定第四数量的待调度用户；s7:发送调度消息给所述待调度用户，以提醒所述待调度用户按照所述调度消息的指引前往所述目标调度范围；其中，所述调度上限值为所述目标调度范围内能够容纳的目标用户的最大值，所有目标用户均配置智能芯片卡。
7.在具体执行时，所述步骤s1中，所述调度时间段为每个工作日中的至少一个固定
时间段；至少一个读卡器配置于所述目标调度范围；当所述智能芯片卡接近所述读卡器时，所述智能芯片卡的芯片被激活。
8.在具体执行时，所述调度激活值基于调度上限值和调度比例值确定，所述调度比例值为大于0大于1的百分数，可以根据经验设定；在另一个方面，作为本发明的进一步改进，所述调度比例值可以基于历史数据动态确定，不同调度时间段的调度比例值不同，具体的，所述步骤s1中，所述调度时间段为每个工作日中的n个固定时间段；在所述步骤s2中，针对于每一个工作日的每一个固定时间段，均可以获取一个目标调度范围的已激活芯片的第一数量，多个第一数量构成第一数量矩阵；而针对每一个第一数量，在所述步骤s3中，还可以获取位于目标调度范围的已激活芯片对应的第一目标用户中佩戴有可穿戴设备的第二目标用户的多个第二数量组成第二数量矩阵；步骤s4中，基于第一数量矩阵knt和第二数量矩阵knq，确定第j个固定时间段的调度比例值。
9.所述步骤s5基于所述调度比例值和调度上限值，确定调度激活值具体如下：；其中，sch为调度激活值，maxp为调度上限值。
10.所述步骤s6进一步包括：获取当前调度时间段内位于目标调度范围的已激活芯片的第三数量，当在预设周期内所述第三数量大于所述调度激活值时，确定第四数量的待调度用户；所述第四数量的待调度用户配置的所述智能芯片卡在所述当前调度时间段内未曾激活。
11.作为进一步的改进，当所述第二目标用户位于所述目标调度范围时，休眠所述第二目标用户的可穿戴设备，从而在增强所述可穿戴设备的续航性能的同时不影响调度效果。
12.在本发明的第二个方面，为实现第一个方面所述的方法，提供一种基于芯片数据反馈与分析的调度系统，所述系统包括在目标调度范围布置的中心服务器和至少一个读卡器；其中，所述中心服务器与所述读卡器通信；当目标用户在当前调度时间段进入所述目标调度范围后，所述目标用户配置的智能芯片卡靠近所述读卡器，所述智能芯片卡被激活，所述读卡器发送一次激活信号至所述中心服务器；所述中心服务器统计在每个预设周期内累计的智能芯片卡被激活的次数invn；当所述次数invn大于调度激活值时，确定第四数量的待调度用户，并发送调度消息给所述待调度用户，以提醒所述待调度用户按照所述调度消息的指引前往所述目标调度范围；其中，所述第四数量的待调度用户配置有可穿戴设备或者便携式终端；
所述可穿戴设备或者便携式终端配置有数据定位程序，所述可穿戴设备或者便携式终端配置通过所述数据定位程序将当前位置发送至所述中心服务器；所述第四数量的待调度用户配置的所述智能芯片卡在所述当前调度时间段内未曾激活。
13.更具体的，中心服务器将所述调度消息发送至所述待调度用户的所述可穿戴设备或者便携式终端。
14.作为一般性的执行方式，所述调度激活值基于调度上限值和调度比例值确定，所述调度上限值为所述目标调度范围内能够容纳的目标用户的最大值，所述调度比例值为大于0或大于1的百分数。
15.作为更优选的改进方案，所述调度比例值可以基于历史数据动态确定，不同调度时间段的调度比例值不同。
16.具体的，设调度时间段为每个工作日中的n个固定时间段，可获取过去k个工作日中，每个工作日中的n个固定时间段位于目标调度范围的已激活芯片的第一数量矩阵knt；然后，获取第i个工作日的第j个固定时间段位于目标调度范围的已激活芯片对应的第一目标用户中佩戴有可穿戴设备的第二目标用户的第二数量组成第二数量矩阵knq：基于第一数量矩阵knt和第二数量矩阵knq，确定第j个固定时间段的调度比例值；基于所述调度比例值和调度上限值，确定调度激活值具体如下：；其中，sch为调度激活值，maxp为调度上限值。
17.可以看到，本发明的技术方案至少具有如下改进效果：（1）充分利用已有的硬件条件，例如统一的芯片饭卡、用户已经配置的移动终端或者可穿戴设备、餐厅服务器、读卡器等设备，无需额外布置硬件，易于推广；（2）基于充分利用历史数据确定调度激活条件，并实时监测聚集场景中的目标人员数量，当达到激活条件时开始数据调度过程，改变现有技术的静态提醒方式，调度效果实时动态反馈；（3）在充分利用可穿戴设备的同时，尽可能的提升可穿戴设备的续航性能，同时不影响调度效果；（4）在特定时间段确定出需要发送引导提醒消息的特定部分目标人群，从而实现特定场所的人员引流，避免人员拥堵，提升用户体验。
18.本发明的更多实施例和改进效果将结合附图和具体实施例进一步介绍。
附图说明
19.图1是本发明一个实施例的一种基于芯片数据反馈与分析的调度方法的步骤流程示意图；图2是图1所述一种基于芯片数据反馈与分析的调度方法确定调度激活值的优选实施例流程图；图3是本发明一个实施例的一种基于芯片数据反馈与分析的调度系统的组成示意图；
图4是本发明的技术方案一个具体应用的场景描述示意图。
具体实施方式
20.下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
21.图1是本发明一个实施例的一种基于可穿戴设备的数据推荐方法的步骤流程示意图。
22.图1所述方法可以由服务器、集群、终端设备、虚拟机、容器等硬件设备或者虚拟化设备执行。
23.在一个具体的实施例中，所述方法应用于校园环境，尤其是应用于校园就餐时间段的食堂环境。
24.当然，本发明还可以应用于其他人员密集或者分时段产生人员聚集的其他场景，例如工厂、工业园区、办公园区等。
25.如背景技术所描述的，在这些特定场合通常配置统一的就餐场所。当到达就餐时段时，相关人员（学生、员工，以下简称目标人员）等持该园区配置的统一标准的饭卡（通常为智能芯片卡），前往餐厅就餐。
26.同时，随着人们生活水平的提高，较多家长均为在校子女配置了可穿戴手表或者可穿戴手环，通过自身的移动终端与其无线通信，以实现安全监测与及时沟通，家长或者学校的任何通知均可以及时发送至可穿戴手表或者可穿戴手环。
27.而在办公场合（工厂、工业园区、办公园区等），相关目标人员大多配置了便携式移动终端设备，例如智能手机。
28.就餐场所则配置中心服务器和至少一个读卡器。
29.优选的，所述读卡器为近场读卡终端，当所述智能芯片卡接近所述近场读卡终端时，所述智能芯片卡被激活，并且激活信号发送至中心服务器。
30.本发明的方法基于上述硬件基础，由中心服务器调度可穿戴设备、智能芯片卡发送的无线通信数据执行。
31.具体的，所述方法包括步骤s1-s7，各个步骤具体执行如下：s1：设定调度时间段、获取调度上限值；s2：基于历史统计数据，获取多个调度时间段位于目标调度范围的已激活芯片的第一数量矩阵；s3：确定与所述第一数量矩阵对应的已激活芯片存在配对关系的可穿戴设备的第二数量矩阵；s4：基于所述第一数量矩阵和第二数量矩阵，确定不同调度时间段的调度比例值；s5：基于所述调度比例值和所述调度上限值，确定调度激活值；s6：获取当前调度时间段内位于目标调度范围内的已激活芯片的第三数量，当所述第三数量大于所述调度激活值时，确定第四数量的待调度用户；s7: 发送调度消息给所述待调度用户，以提醒所述待调度用户按照所述调度消息的指引前往所述目标调度范围；其中，所有目标用户均配置智能芯片卡。
32.所述步骤s1中，所述调度时间段为每个工作日中的至少一个固定时间段；至少一
个读卡器配置于所述目标调度范围内；当所述智能芯片卡接近所述读卡器时，所述智能芯片卡的芯片被激活。
33.接下来，具体介绍各个步骤s1的优选实施例。
34.s1：设定调度时间段、获取调度上限值；调度时间段是指需要执行调度方法的时间段。在本发明的场景中，只有特定的就餐时段才需要执行所述方法。
35.作为一个具体的示例，所述调度时间段可以是常规的就餐时段，例如7：00-9：00、11：00-13：00、17：00-19：00；当然，以上仅仅是示意性的例子，不同的学校、工业园区还可能开放其他时段的就餐，因此，上述调度时间段由本领域技术人员根据实际场景确定，本实施例对其不作具体限制。
36.调度上限值则是目标调度范围内能够容纳的目标用户的最大值。调度上限值基于当前就餐场景能够提供的同时最大排队人数、最大就餐人数等确定，例如，当前就餐餐厅具有500个就餐位，则设定调度上限值为500。
37.在一个简单的实施例中，基于所述调度比例值和所述调度上限值，确定调度激活值，而调度比例值可以基于经验值确定为一个大于0大于1的百分数，例如75%。
38.在这个简单的经验比例确定之后，例如，若当前就餐餐厅具有500个就餐位，则可以设置调度激活值为500*75%=375。
39.也就是说，本发明提供第一个简单实施例，针对所有不同的调度时间段都采用简单的统一的调度激活值，也可以实现本发明的技术方案。
40.然而，在实际应用中，发明人发现，这种简单的经验确定调度比例值方法，带有人为主观因素，不能自适应环境变化。
41.因此，本发明提出优选的进一步的确定调度比例值进而确定调度激活值的实施例，参见图2。
42.图2示出了图1所述一种基于芯片数据反馈与分析的调度方法确定调度激活值的优选实施例流程图。
43.在图2中执行的是图1所述步骤s2-s4，即：s2：基于历史统计数据，获取多个调度时间段位于目标调度范围内的已激活芯片的第一数量矩阵；s3：确定与所述第一数量矩阵对应的已激活芯片存在配对关系的可穿戴设备的第二数量矩阵；s4：基于所述第一数量矩阵和第二数量矩阵，确定不同调度时间段的调度比例值。
44.具体的， 所述步骤s1中，所述调度时间段为每个工作日中的n个固定时间段；所述步骤s2具体包括：获取过去k个工作日中，每个工作日中的n个固定时间段位于目标调度范围内的已激活芯片的第一数量矩阵knt：
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；其中，表示在过去k个工作日中第i个工作日的第j个固定时间段位于目标调度范围内的已激活芯片的第一数量，；所述步骤s3具体包括：获取第i个工作日的第j个固定时间段位于目标调度范围内的已激活芯片对应的第一目标用户中佩戴有可穿戴设备的第二目标用户的第二数量组成第二数量矩阵knq：；所述步骤s4具体包括：基于第一数量矩阵knt和第二数量矩阵knq，确定第j个固定时间段的调度比例值如下：。
45.可见，图2所述确定调度比例值不再是经验值静态确定，而是基于确定的客观的历史数据进行统计分析得出，其中考虑了过去k个工作日的相同时间段、以及同日该时间段之前的时间段数据，从而综合准确的确定调度比例值，能够最大程度的从大数据统计学角度来表征客观实际，并且，历史的k个工作日能够在实际执行中不断更新，从而产生闭环的自学习和自反馈更新效果，使得后续学习过程更为准确，消除了人为主观因素的影响。
46.在此基础上，所述步骤s5基于所述调度比例值和调度上限值，确定调度激活值具体如下：；其中，sch为调度激活值，maxp为调度上限值。
47.所述步骤s6进一步包括：获取当前调度时间段内位于目标调度范围内的已激活芯片的第三数量，当在预设周期内所述第三数量大于所述调度激活值时，确定第四数量的待调度用户；这里的预设周期，可以是每隔10分钟、每隔30分钟，每隔50分钟等，本实施例对此不做具体限定。
48.所述第四数量的待调度用户配置的所述智能芯片卡在所述当前调度时间段内未
曾激活。
49.优选的，所述第四数量的待调度用户在所述当前调度时间段内未到达所述目标位置范围内。
50.然后，发送调度消息给所述待调度用户，以提醒所述待调度用户按照所述调度消息的指引前往所述目标调度范围。
51.具体的，所述调度消息用于指示所述第四数量的待调度用户在第二预测时间段前往目标调度范围。
52.作为示例，中心服务器可以基于调度时间段的长度统计当前时段内累积激活次数、佩戴有所述可穿戴设备或者便携式终端的n个目标用户的当前位置，预测不同时段正在前往目标调度范围的人数、已经位于目标位置范围内的人数、即将离开目标位置范围内的人数（可以基于历史数据确定就餐人数的平均就餐停留时间来预测），从而确定未来5分钟内、10分钟内、30分钟内到达（位于）所述目标调度范围的目标用户的多个第一预测数量；假设未来5分钟内到达所述目的位置的目标用户的第一预测数量为y5；未来10分钟内到达所述目的位置的目标用户的第一预测数量为y10；假设未来30分钟内到达所述目的位置的目标用户的第一预测数量为y30；若y10、y30、y10均小于调度激活值，则将未来5分钟作为所述第二预测时间段；也就是说，当存在多个第一预测数量均小于调度激活值时，将所述多个第一预测数量对应的多个预测时间段中最早的预测时间段作为所述第二预测时间段，提醒所述第四数量的待调度用户在所述第二预测时间段前往目的位置；当然，若只存在一个第一预测数量均小于预设上限值，则只有一个确定的第二预测时间段。
53.可以理解，确定的第四数量应当小于调度激活值，优选的，考虑到还有部分比例的用户未配置可穿戴设备或者便携式终端，所述第四数量应当由调度激活值和当前调度时间段对应的调度比例值确定，即第四数量= 调度激活值 * 当前调度时间段对应的调度比例值。
54.在本实施中，目标用户配置的所述可穿戴设备或者便携式终端配置有数据定位程序，所述可穿戴设备或者便携式终端通过所述数据定位程序将当前位置发送至所述中心服务器。
55.在本实施例中，当某一个目标用户配置有可穿戴设备或者移动终端时，可将自身的可穿戴设备与自身的智能芯片卡配对，实现位置共享。
56.可以理解，当第一可穿戴设备与第一智能芯片卡配对并且第一智能芯片卡在所述第一调度时间段内曾激活时，第一智能芯片卡的当前位置即可代表第一可穿戴设备的当前位置。
57.此时不需要第一可穿戴设备通过数据定位程序将自身当前位置发送至所述中心服务器。
58.这是因为，当所述第一智能芯片饭卡在所述调度时间段内曾激活时，意味着第一智能芯片饭卡当前时段已经位于目标调度范围内，其位置已经被中心服务器所感知。
59.此时在当前调度时间段内休眠所述第一目标用户的所述可穿戴设备，可以显著提升所述第一可穿戴设备的续航性能，进一步提升了用户体验。
60.为实现图1或图2所述方法，参见图3。图3是本发明一个实施例的一种基于芯片数据反馈与分析的调度系统的组成示意图。
61.在图3中，示出一种基于芯片数据反馈与分析的调度系统，所述系统包括在目标调度范围布置的中心服务器和至少一个读卡器，所述中心服务器与所述读卡器通信；当目标用户在当前调度时间段进入所述目标调度范围后，所述目标用户配置的智能芯片卡靠近所述读卡器，所述智能芯片卡被激活，所述读卡器发送一次激活信号至所述中心服务器；所述中心服务器统计在每个预设周期内累计的智能芯片卡被激活的次数invn；当所述次数invn大于调度激活值时，确定第四数量的待调度用户，并发送调度消息给所述待调度用户，以提醒所述待调度用户按照所述调度消息的指引前往所述目标调度范围；具体地，将所述调度消息发送至所述待调度用户的所述可穿戴设备或者便携式终端。
62.其中，所述第四数量的待调度用户配置有可穿戴设备或者便携式终端；所述可穿戴设备或者便携式终端配置有数据定位程序，所述可穿戴设备或者便携式终端配置通过所述数据定位程序将当前位置发送至所述中心服务器；所述第四数量的待调度用户配置的所述智能芯片卡在所述当前调度时间段内未曾激活。
63.可以理解，图3的硬件架构可以执行图1或图2所述方法的各个步骤。
64.具体地， 在一个方面，所述调度激活值基于调度上限值和调度比例值确定，所述调度上限值为所述目标调度范围内能够容纳的目标用户的最大值，所述调度比例值为大于0或大于1的百分数，可以由经验设定。
65.在另一个优选的方面，改进的技术方案基于确定的客观的历史数据进行统计分析得出，其中考虑了过去k个工作日的相同时间段、以及同日该时间段之前的数据，从而综合准确的确定调度比例值，能够最大程度的从大数据统计学角度表征客观实际，并且，历史的k个工作日能够在实际执行中不断更新，从而产生闭环的自学习和自反馈更新效果，使得后续学习过程更为准确，消除了人为主观因素的影响，具体包括：获取过去k个工作日中，每个工作日中的n个固定时间段位于目标调度范围内的已激活芯片的第一数量矩阵knt：；其中，表示在过去k个工作日中第i个工作日的第j个固定时间段位于目标调度范围内的已激活芯片的第一数量，；获取第i个工作日的第j个固定时间段位于目标调度范围内的已激活芯片对应的第一目标用户中佩戴有可穿戴设备的第二目标用户的第二数量组成第二数量矩阵knq：
；基于第一数量矩阵knt和第二数量矩阵knq，确定第j个固定时间段的调度比例值如下：。
66.则调度激活值具体如下：；其中，sch为调度激活值，maxp为调度上限值。
67.为了更好的描述上述实施例，参见图4。图4是本发明的技术方案一个具体应用的场景描述示意图。
68.在图4中，中心服务器布置于目标调度范围，例如餐厅范围；中心服务器连接多个读卡终端，例如餐卡刷卡机（读卡器）；餐厅范围布置有多个就餐位以及排队位置，因此可以首先确定调度上限值maxp；目标人员均配置有智能芯片（饭）卡，部分人员还配置有可穿戴设备（可穿戴手表、手环）或者移动终端（智能手机），可以接收调度提醒消息。
69.当达到调度时间段（就餐时间段）时，会有部分人员聚集于餐厅范围，还有部分人员正在前方餐厅范围，还有部分人员位于调度范围（没有前往餐厅）。
70.此时，基于本发明的方法，可以基于历史数据确定当前调度时间段对应的调度比例值；进而确定调度激活值；然后，基于预设周期，例如每个30分钟，获取当前调度时间段内位于目标调度范围内的已激活芯片的第三数量，当所述第三数量大于所述调度激活值时，确定第四数量的待调度用户，指引所述第四数量的调度用户在未来预测时间段前往餐厅，具体的实施过程参见前述图1-3的实施例描述，在此不再重复。
71.本发明充分利用已有的硬件条件，例如统一的芯片饭卡、用户已经配置的移动终端或者可穿戴设备、餐厅服务器、读卡器等设备，无需额外布置硬件，易于推广；本发明在具体执行时，基于充分利用历史数据确定调度激活条件，并实时监测聚集场景中的目标人员数量，当达到激活条件时开始数据调度过程，改变现有技术的静态提醒方式，调度效果实时动态反馈，避免人为主观因素的影响；并且，本发明的方案在充分利用可穿戴设备的同时，尽可能的提升可穿戴设备的续航性能，同时不影响调度效果；
最后，本发明在特定时间段确定出需要发送引导提醒消息的特定部分目标人群，从而实现特定场所的人员引流，避免人员拥堵，提升用户体验。
72.当然，可以理解，本发明的各个实施例可以单独实现其中一个效果，本发明的多个实施例组合可以实现上述所有效果，但是并不要求本发明的每一个实施例都实现上述所有优点和效果，因为本发明的各个实施例都能构成单独的技术方案并对现有技术作出一个或者多个贡献。
73.本发明未特别明确的部分模块结构，以现有技术记载的内容为准。本发明在前述背景技术部分以及具体实施例部分提及的现有技术可作为本发明的一部分，用于理解部分技术特征或者参数的含义。本发明的保护范围以权利要求实际记载的内容为准。