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公开(公告)号：CN116916285A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311031306.9
申请日：2023-08-16
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: H04W4/80 , H04W8/00 , H04W48/10 , H04M1/72412 , H04M1/72409 , H04L101/622
Abstract: 本发明提供一种基于蓝牙技术的用户身份关键信息匹配方法，属于无线通信及计算机算法技术领域，包括：S1：通过手机对手机终端密切接触追踪APP进行前置操作；S2：APP周期性地对周围蓝牙设备进行搜索从而获得其他同样安装了该APP的手机蓝牙MAC地址；S3：APP将用户的手机号、时间戳、GPS信号以及搜索到的周边蓝牙地址上传的服务器；S4：服务器基于上传的数据进行特定筛选和集合运算，通过周围人搜索到的蓝牙地址及其对应的手机号，将所有人的蓝牙地址和手机号进行匹配本发明提高了确定特定目标在同一时空范围内人员的准确性，在人员安全、组织运作、应急响应、健康监测和事件调查等多个领域具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114266472B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202111570993.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06F16/2458 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于Spark的地铁站疏散风险分析方法，包括对地铁站疏散失败的历史相关事故进行致因分析处理，确定导致事故发生的风险主要因素，将所述主要因素进行分类，确定疏散风险指标；搭建分布式Spark Streaming框架构建数据仓库，将所述数据仓库中所述疏散风险指标的数据进行处理，建立风险指标库；采用关联规则算法并行关联规则挖掘算法对各个所述疏散风险指标进行强关联规则的挖掘分析，建立并行关联规则挖掘算法的风险分析模型。本发明通过搭建数据仓库完成数据的处理工作，采用并行化的关联规则挖掘算法关联规则算法对风险指标数据进行进一步的分析和挖掘，通过得到的风险分析模型输出风险分析结果，最后根据风险分析结果给出应对措施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115022796B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210511466.2
申请日：2022-05-11
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于蓝牙无线通信的人群密集度判断方法及系统，包括：检测一区域的手机蓝牙RSSI值和信号到达角；根据所述蓝牙RSSI值和信号到达角生成人群密集度判断矩阵Q；对所述人群密集度判断矩阵Q进行补全，得到矩阵Q'；计算矩阵Q'的范数并用自适应优化加权处理后生成人群密集度判别参数α，根据α对人群密集度进行判断。本发明可作为现有基于图像处理人群密度判断方法的替代或补充，尤其适用地下或室内空间的人群密集度判断，包括但不限于地铁、车厢、学校、景区、商场等。本发明能够用于新冠疫情的防控，所提供的人群密集度判断方法可以实现时空交集人员信息的精准、高效采集，对缓解当前巨大的疫情防范及医疗压力具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114266472A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111570993.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/2458 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于Spark的地铁站疏散风险分析方法，包括对地铁站疏散失败的历史相关事故进行致因分析处理，确定导致事故发生的风险主要因素，将所述主要因素进行分类，确定疏散风险指标；搭建分布式Spark Streaming框架构建数据仓库，将所述数据仓库中所述疏散风险指标的数据进行处理，建立风险指标库；采用关联规则算法并行关联规则挖掘算法对各个所述疏散风险指标进行强关联规则的挖掘分析，建立并行关联规则挖掘算法的风险分析模型。本发明通过搭建数据仓库完成数据的处理工作，采用并行化的关联规则挖掘算法关联规则算法对风险指标数据进行进一步的分析和挖掘，通过得到的风险分析模型输出风险分析结果，最后根据风险分析结果给出应对措施。
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公开(公告)号：CN117412350A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311251265.4
申请日：2023-09-26
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的无线传感器网络树路由方法，涉及电网技术领域，包括根节点周期性地广播构建消息，构建消息包含根节点ID和到根节点的跳数，形成树型网络拓扑结构。每个节点周期性地广播问候消息，问候消息中包含决策变量，基于ε‑贪心算法和Q学习算法，自适应地在邻居节点中选择父节点；向选定的父节点发送加入请求消息，父节点选择接受或拒绝该请求，进而形成树型的路由拓扑。本发明应对复杂的无线传感器网络部署场景中做出自适应决策，定义了决策变量：包括接收信号强度的加权平均值、缓存占用率和功耗比，实现基于树的网络路由中寻找最优父节点，可以使无线传感器网络的端到端时延、数据包传输率和能耗方面的性能得到提高。
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公开(公告)号：CN115022796A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210511466.2
申请日：2022-05-11
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于蓝牙无线通信的人群密集度判断方法及系统，包括：检测一区域的手机蓝牙RSSI值和信号到达角；根据所述蓝牙RSSI值和信号到达角生成人群密集度判断矩阵Q；对所述人群密集度判断矩阵Q进行补全，得到矩阵Q'；计算矩阵Q'的范数并用自适应优化加权处理后生成人群密集度判别参数α，根据α对人群密集度进行判断。本发明可作为现有基于图像处理人群密度判断方法的替代或补充，尤其适用地下或室内空间的人群密集度判断，包括但不限于地铁、车厢、学校、景区、商场等。本发明能够用于新冠疫情的防控，所提供的人群密集度判断方法可以实现时空交集人员信息的精准、高效采集，对缓解当前巨大的疫情防范及医疗压力具有重大意义。
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公开(公告)号：CN112434958A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011368104.X
申请日：2020-11-30
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F16/906 , G06N3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据的恐慌群体应急疏散分析方法，通过大数据平台模拟商场应急疏散场景，利用并行化的蚁群算法对商场应急疏散大数据进行处理，获得不同恐慌程度逃生人群的疏散路径选择，从而实现了将大数据技术和群体性恐慌理论相结合，利用大数据技术解决了大型商场应急疏散相关数据规模大、结构多样和价值密度低的存储和分析问题，利用基于MapReduce的并行化蚁群算法处理商场应急疏散相关数据，量化恐慌群体行为对疏散效率影响的大小，得出逃生情况下不同恐慌群体的疏散效率变化，缩短了处理时间，降低了处理成本和难度，从而实现合理利用疏散路段，有效疏散恐慌群体的目的，最终预防严重踩踏事故的发生。
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