自动判断游客掉队的方法

1.一种自动判断游客掉队的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：利用GIS模块的地图投影与坐标变换功能将游客实时坐标点的经纬坐标转化为特定地图投影中的地理坐标，建立团体游客集合，将团体中所有游客的地理坐标存入其中；
步骤二：计算每个游客到其他n-1个游客的n-1个距离值的集合，其中n为团体游客数量；对该集合求和，得到每个游客与其他n-1个游客的距离和；
步骤三：将每个游客的地理坐标与该游客经过步骤二得到的距离和组合，生成该团体在当前时刻每个游客与团体中其他游客的空间分布距离量值集合，并将其表示在二维笛卡尔坐标系中，由此得到m个特殊点，m为所述团体中的特殊游客总数，将该m个特殊点的地理坐标添加到特殊游客集合中；
步骤四：对剩下的n-m个游客的距离和求平均值，该平均值除以(n-1)即得到团队中两游客间的相对连续距离，以相对连续距离的一半为半径，对每个游客做圆形缓冲区，生成每个游客的相对连续区；
步骤五：对所有的相对连续区做交、并运算，得到若干个子团体，将包含人数最多的子团体作为主子团体，将主子团体以外的所有子团体作为辅子团体；
步骤六：判断特殊点集合中每个游客与所属子团体的包含关系，比对掉队游客判断条件，得出结果；
步骤七：输出掉队游客结果。
2.根据权利要求1所述的自动判断游客掉队的方法，其特征是，所述掉队游客判断条件有三个：
条件一：团体游客人数须大于等于3个；
条件二：主子团体与辅子团体间的最短距离大于等于相对连续距离；
条件三：辅子团体游客人数至少为1，且小于等于主子团体游客人数的1/x，1/x为子团体间游客人数的比值，可根据实际情况设置。
3.根据权利要求1所述的自动判断游客掉队的方法，其特征是，所述主子团体、辅子团体的生成过程为：
(1)初始化：将某一编号为i的游客的相对连续区设为第一个子团体,游客编号其次累加1；
(2)取编号为i+1的游客的相对连续区，若与已有子团体存在交集，则该相对连续区与子团体求并，替换原来的子团体成为新的子团体；若无交集，则编号为i+1的游客的相对连续区生成新的子团体；添加入已有子团体集合；如此遍历所有相对连续区；
(3)计算每个子团体的游客人数，选择人数最大的子团体作为主子团体，将主子团体以外的所有子团体作为辅子团体；
(4)输出主子团体、辅子团体。

自动判断游客掉队的方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种应用到智慧景区导游、安全监控等领域，能够自动判断游客掉队的方法。\n背景技术\n[0002] 近年来，智慧景区建设逐渐开展，已有众多景区提供随身携带的智能终端服务，在为游客提供景点讲解的同时，获取游客终端位置信息，以实现对游客的动态监控。由于游客对景区地理位置分布缺少认识，又带着极大的好奇心，再加上不同年龄、不同文化背景、不同兴趣和不同身体状况等因素，每位游客对于同一景区不同景点的关注点不同，行进速度也不同，从而导致团队旅游时少数游客容易走散或掉队，给景区以及旅游团队管理工作带来诸多不便。\n[0003] 随着全球定位技术和移动通讯技术的发展，为了确保团队游客旅行过程中的安全，相继出现了一批游客实时位置监控系统与团队管理系统。目前，红外感应、内置无线终端、GPS等技术逐渐应用于景区内游客实时监控和定位，同时通过无线通讯、主子控制机制等实现团队管理，尽量减少游客掉队情况的发生。如专利公告号为CN201974914U的实用新型专利提供了一种基于红外感应的景区游客报警系统，但其效果受到红外通信有效距离的限制，报警缺少量化指标；公开号为CN101067654的专利公开了一种基于移动定位技术和ＧＩＳ技术，用户终端借助移动通信网络，实现游客定位、人机对话、旅游团队自能管理的系统；就目前已有的游客监控、团队管理系统来说存在着两个问题：一是单纯的采集和显示游客信息数据，实现监控游客位置，缺少考虑单个游客和整体团队的连续关系以及对游客实时位置信息的深入分析和挖掘；二是手动式的报警、小范围内的设备通讯信号报警以及控制终端目视距离报警具有操作不便、设备的感应距离较短以及操作人员的责任心参差不齐等问题，造成掉队游客的判断缺少准确性和及时性。因此对于团队旅游来说，零散游客的掉队问题是团队旅游中的重大安全隐患之一。\n发明内容\n[0004] 为了解决上述掉队游客的监控问题，本发明在移动定位终端、控制显示端的基础上，通过对游客实时位置信息深入分析，设计出一种团队旅游游客掉队的自动判断方法，该方法包括的主要步骤有：\n[0005] 建立团体游客集合，将团体中所有游客的地理坐标存入其中；计算每个游客到其他n-1个游客的n-1个距离值的集合，其中n为团体游客数量；对该集合求和，得到每个游客与其他n-1个游客的距离和；\n[0006] 将每个游客的地理坐标与该游客经过上述步骤得到的距离和组合，生成该团队在当前时刻每个游客与团体中其他游客的空间分布距离量值集合，并将其表示在二维笛卡尔坐标系中，由此得到m个特殊点，m为所述团体中的特殊游客总数，将该m个特殊点的地理坐标添加到特殊游客集合中；对剩下的n-m个游客的距离和求平均值，根据平均值计算团队中两游客间的相对连续距离，以相对连续距离的一半为半径，对每个游客做圆形缓冲区，生成每个游客的相对连续区；\n[0007] 对所有的相对连续区做交、并运算，得到若干个子团体，将包含人数最多的子团体作为主子团体，将主子团体以外的所有子团体作为辅子团体；\n[0008] 判断特殊点集合中每个游客与所属子团体的包含关系，根据掉队游客判断条件，得出结果并输出；\n[0009] 本发明还以当前状态下团队游客分布状态为出发点，提出一种掉队游客判断条件：团体游客人数须大于等于3个；主子团体与辅子团体间的最短距离大于等于相对连续距离；辅子团体游客人数至少为1，且小于等于主子团体游客人数的1/x，1/x为子团体间游客人数的比值，可根据实际情况设置。\n[0010] 本发明还设计了一种生成主子团体、辅子团体的方法：首先将某一编号为i的游客的相对连续区设为第一个子团体,游客编号其次累加1；然后取编号为i+1的游客的相对连续区，若与已有子团体存在交集，则该相对连续区与子团体求并，替换原来的子团体成为新的子团体；若无交集，则编号为i+1的游客的相对连续区生成新的子团体；添加入已有子团体集合；如此遍历所有相对连续区；最后计算每个子团体的游客人数，选择人数最大的子团体作为主子团体，将主子团体以外的所有子团体作为辅子团体，输出主子团体、辅子团体。\n[0011] 本发明通过空间连续距离的计算，划分子团体，从而能够及时、准确、自动的判断出掉队游客，且对掉队游客的监控不受距离的限制。该方法已经过模拟实验验证，并能根据计算得出的团体中两游客间的相对连续距离来评估当前团体的离散程度，以避免和减少游客掉队现象的发生，确保每位游客在跟团观赏过程中的人身安全，为游客提供高质量的服务。\n附图说明\n[0012] 图1是本发明判断方法流程图。\n[0013] 图2是本发明相对连续区阈值计算流程图。\n[0014] 图3是本发明相对连续区融合生成子团体计算流程图。\n[0015] 图4是实施例数据分布图。\n[0016] 图5是团体所有游客的空间分布距离量值集合在二维笛卡尔坐标系中的表示图，其中，坐标轴X表示游客，坐标轴Y表示每个游客与其他n-1个游客的距离和。\n[0017] 图6是实施例数据分析结果图。\n具体实施方式\n[0018] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。\n[0019] 本发明的核心思想是，获取团队中每个游客地理坐标Pi(Xi,Yi)，计算每个游客与其他n-1个游客的欧式距离dij(欧式距离也称欧几里得度量，是在m维空间中两个点之间的真实距离，本发明采用二维空间欧式距离计算方法)、距离和Di；分析统计Di大小分布，筛选出m个特殊点SPm，求剩下n-m个游客距离和Di的平均值K；计算团队中两游客间的相对连续距离Dia，Dia在一定程度上是整个团队当前状态下离散程度的反应；以相对连续距离Dia的一半为半径R，对每个游客做圆形缓冲区，生成每个游客的相对连续区RCSi；对所有RCSi求交、合并计算，得到子团体集合PG，找到主子团体MPG和辅子团体APG；判断特殊点集合SP与所属子团体的包含关系，比对掉队游客判断条件，最终判断输出当前掉队游客LDT及当前团队的空间离散程度Dia。\n[0020] 本发明中的计算特殊游客的部分需要用到公开方法：“用Origin剔除线性拟合中实验数据的异常值”(王鑫与吴先球等(2003).山西师范大学学报(自然科学版)(1):45-49)。其他要用到的名词概念有：\n[0021] (1)相对连续距离：在当前团队成员分布状态下，相对整个团队而言，设置一定的距离值Dia。若两游客间距离Dia，表示两人保持连续状态。\n[0022] (2)相对连续区：以相对连续距离的一半为半径，为每个游客生成的圆形缓冲区作为该游客的相对连续区。\n[0023] (3)主子团体：团队子团体中，包含人数最多的子团体。\n[0024] (4)辅子团体：子团体中除主子团体以外的子团体。\n[0025] 掉队游客判断条件：整个团体游客集合G，分散成N个子团体PGi,(i＝1…N)，游客人数最大的子团体为主子团体MPG，其他N-1个为辅子团体APG，判断游客掉队需满足条件1-3：\n[0026] 条件1：CountG≥3(CountG为团队游客人数，条件表示团队游客人数大于等于3个；)\n[0027] 条件2：(MinDis(APG，MPG))≥Dia(MinDis表示最短距离。条件表示主子团体与辅子团体间的最短距离大于等于相对连续距离)\n[0028] 条件3：1≤CountAPG≤1/XCountMPG，，1/X为子团体间游客人数的比值，可根据实际情况设置。CountAPG表示辅子团体游客人数，CountMPG表示主子团体游客人数，条件表示辅子团体人数至少为1，且小于等于主子团体游客人数的1/X)\n[0029] 本发明的判断流程(如图1、图2所示)：\n[0030] (1)获取到团队游客集合G的游客地理坐标数据集合G：\n[0031] G＝{Pi＝(Xi，Yi)|i＝1......n，n为团队游客数}\n[0032] (2)计算游客Pi到其他n-1个游客的n-1个距离值集合：\n[0033] \n[0034] (3)对dij求和得到游客Pi与所有其他n-1个游客的距离和Di：\n[0035] \n[0036] (4)将所得每个Pi与对应Di值组合，生成该团队在当前时刻每个游客与团体同伴间的空间分布距离量值集合D：\n[0037] D＝{PD(Pi，Di)|i＝1......n，n为团队游客数}\n[0038] (5)在二维笛卡尔坐标系表示团队每个游客的PD(Pi，Di),坐标轴X表示游客Pi，坐标轴Y表示游客Pi的距离和Di(如图5所示)；找到m个特殊游客SPi，添加到特殊游客集合SP：\n[0039] SP＝{SPi＝(Xi，Yi)|i＝1......m，\n[0040] m≤n，下标i与集合G中保持一致}\n[0041] 对剩下n-m个游客Pi的Di求平均：\n[0042] \n[0043] 根据K，计算相对连续距离：\n[0044] \n[0045] (6)得到团队游客当前相对连续区计算阈值R：\n[0046] \n[0047] (7)对每个游客Pi以R为半径，做缓冲区，生成每个游客的相对连续区RCSi，空间连续区集合：\n[0048] RCS＝{RCSi|i＝1......n，n为团队游客数}\n[0049] (8)依次取RCSi，与已有子团体求交、合并，生成主子团体MPG、辅子团体APG，具体方法流程(如图3所示)：\n[0050] (a)初始化：P1点对应的RCS1为子团体PG1；\n[0051] (b)遍历集合RCS，依次i+1，若i+1≤n为假，跳至(3)；若i+1≤n为真，取i+1点Pi+1，计算RCSi+1与已有子团体PGi交集，若有交集，RCSi与RCSi+1求并(融合构成集合PGi)；无交集，则Pi+1对应的RCSi+1生成新的子团体PGi+1；\n[0052] (c)计算所有子团体中人数最多的团体MaxCountPG，得到MPG，其余剩下均为APG；\n[0053] (d)输出主子团体MPG、辅子团体APG；\n[0054] (9)判读特殊点集合SP每个游客SPm与所属MPG、APG包含关系，比对掉队游客判读条件，得出结果；\n[0055] (10)输出掉队游客结果，团队当前离散程度；\n[0056] (11)结束。\n[0057] 实施例(如图4、5、6所示)：\n[0058] 图4为实施例中的团队游客分布图，在实施例中，团队由10个游客组成，图中点为游客地理坐标分布位置，注记为游客点标号。坐标数据为WGS84球形坐标。游客地理坐标数据集合：\n[0059] G ＝ {P1(120.681120,31.640250),P2(120.678854,31.641379),P3(120.678941,31.641103),P4(120.679415,31.641050),P5(120.679346,31.641268),P6(120.679396,31.641499),P7(120.679651,31.641422),P8(120.679994,31.641250),P9(120.679217,31.641541),P10(120.681476,31.640055)}。\n[0060] 根据本发明方法工作流程步骤,得到MAG、APG，\n[0061] MAG＝{P2，P3，P4,P5，P6，P7，P8，P9}；\n[0062] APG＝{P1，P10}；\n[0063] 输出结果：\n[0064] 团队离散程度值为44米；\n[0065] 主子团体MPG＝{P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8,P9}；\n[0066] 辅子团体APG＝{P1,P10}；\n[0067] 掉队游客为LDT＝{P1、P10}，P1∈APG1，P10∈APG1。