人群聚集的风险预警方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本技术涉及预警技术领域，尤其涉及一种人群聚集的风险预警方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.目前，随着社会生活会水平的不断提高，人们也越来越热衷于参加娱乐文化活动，例如一些文化节日活动、音乐节、体育赛事等，再这种情况下人员密集度较高，容易发生踩踏事件。如近期在韩国梨泰院发生的踩踏挤压事故，造成上百人发生伤亡。目前应对此类事件的解决方案包括：通信公司监控该地区信号密度，向政府相关部门预警；市政摄像头抓拍判断，每平方米人员超过四人，向政府相关部门预警；市政府根据历年来人流判断，及时在特定节日，有报备的大型活动中安排人力，指挥人流。虽然上述措施可以起到预警作用或者可减少踩踏事件发生的可能，但是均需要依托相关管理方，对个人而言较为被动，若管理方不能及时的介入，参与活动的人员依旧存在较大的安全风险。


技术实现要素：

3.本技术的主要目的在于提供一种人群聚集的风险预警方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在解决现有方案的实施需要的依托相关管理方，对个人而言较为被动，参与活动的人员依旧存在安全风险的技术问题。
4.为实现上述目的，本技术提供一种人群聚集的风险预警方法，所述人群聚集的风险预警方法包括以下步骤：
5.基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号，将搜索到的uwb设备信号的数量作为第一人员数量；
6.基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集；
7.若判定所述当前环境中人员密集，则输出所述当前环境存在有安全风险的预警信息。
8.进一步的，在所述基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号的步骤之前，所述方法包括：
9.基于所述当前位置和/或当前时间，判断所述用户是否处于预设高风险场景；
10.在判定所述用户处于所述预设高风险场景之后，执行所述基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号的步骤。
11.进一步的，所述基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集的步骤包括：
12.将所述第一人员数量与预设拥挤数量阈值进行比较，其中，所述预设拥挤数量阈值基于所述周边预设范围生成；
13.若所述第一人员数量大于所述拥挤数量阈值，则判定所述当前环境中人员密集。
14.进一步的，所述uwb设备信号中包括对应uwb设备所获取的第二人员数量，在所述
将所述第一人员数量与预设拥挤数量阈值进行比较的步骤之后，所述方法包括：
15.若所述第一人员数量小于或者等于所述预设拥挤数量阈值，则判断所述第二人员数量的分布特征是否属于预设狭长道路拥挤场景特征类型；
16.若所述分布特征属于所述预设狭长道路拥挤场景特征类型，则执行所述输出当前环境存在有安全风险的预警信息的步骤。
17.进一步的，所述判断所述第二人员数量的分布特征是否属于预设狭长道路拥挤场景特征类型的步骤：
18.统计所述第二人员数量的分布数据；
19.将所述分布数据进行归一化处理得到所述分布特征；
20.将所述分布特征与所述预设狭长道路拥挤场景特征比较得到相似度；
21.若所述相似度大于预设相似度阈值，则判定所述分布特征属于所述预设狭长道路拥挤场景特征类型。
22.进一步的，在所述输出当前环境存在有安全风险的预警信息的步骤之后，所述方法包括：
23.若接收到所述安全风险的预警复位信息，停止输出所述预警信息，监测用户位置是否发生移动；
24.若所述用户位置未发生移动，则进入休眠状态，其中，所述休眠状态在所述用户位置发生移动后终止。
25.进一步的，在所述输出当前环境存在有安全风险的预警信息的步骤之后，所述方法还包括:
26.若未接收到所述预警复位信息，则实时监测所述第一人员数量；
27.在所述第一人员数量增加之后，输出预设第一引导信息；
28.在所述第一人员数量减少之后，输出预设第二引导信息。
29.为实现上述目的，本技术还提供一种人群聚集的风险预警装置，所述人群聚集的风险预警装置包括：
30.搜索模块，用于基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号，将搜索到的uwb设备信号的数量作为第一人员数量；
31.第一判断模块，用于基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集；
32.输出模块，用于若判定所述当前环境中人员密集，则输出所述当前环境存在有安全风险的预警信息。
33.本技术还提供一种电子设备，所述电子设备为实体设备，所述电子设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述人群聚集的风险预警方法的程序，所述人群聚集的风险预警方法的程序被处理器执行时可实现如上述的人群聚集的风险预警方法的步骤。
34.本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有实现人群聚集的风险预警方法的程序，所述人群聚集的风险预警方法的程序被处理器执行时实现如上述的人群聚集的风险预警方法的步骤。
35.本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器
wideband，超宽带)设备，优选为用户随身携带的具有uwb功能的智能设备，超宽带技术是近年来兴起的一项无线载波通信技术，它具有低功耗，定位精度高等优点。随着近些年便携式智能穿戴设备的更新，许多智能设备上都配备了uwb功能，例如智能手机、智能手环、智能手表等且uwb功耗低的优点也使得uwb在只使用应急电源的情况下也能工作较长时间，上述uwb设备通常会被用户随身携带，故uwb设备的位置即可作为用户的当前位置。通过uwb设备搜索周边预设范围内的其他uwb设备发出的信号。对应的，将可以搜索到的uwb信号的数量作为周边预设范围内的人员数量。目前，民用uwb技术的范围传输距离为10m，故上述周边预设范围可以是以智能设备为中心半径为10米的圆。此外，也可以搜索蓝牙信号，同样的，搜索周边预设范围内的蓝牙信号，将蓝牙信号的数量作为周边预设范围内的人员数量。
51.作为一种示例，在所述基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号的步骤之前，所述方法包括：
52.步骤s01，基于所述当前位置和/或当前时间，判断所述用户是否处于预设高风险场景；
53.步骤s02，在判定所述用户处于所述预设高风险场景之后，执行所述基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号信号的步骤。
54.在本实施例中，上述当前位置为代表用户位置的uwb设备的定位。通常情况下，容易发生拥挤踩踏事件的地区，为一些人员密集的场所，例如商场、步行街、体育馆、游乐场、活动中心等，此类场所为高风险场所。若基于当前位置判定用户处于此类高风险场所，则可判定用户处于预设高风险场景。此外，在一些传统节日或者一些高峰时段，也容易发生拥挤踩踏事件，故基于当前时间判断当前是否处于传统节日期间或者高峰时段，若处于同样可判定用户处于预设高风险场景。需要说明的是，判断所述用户是否处于预设高风险场景的判定条件可设置为当前位置或当前时间任意一个满足，也可设置为同时满足后判定用户处于预设高风险场景，此处，不在赘述。在判定用户处于所述预设高风险场景之后，执行所述基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号的设备数量，即开启uwb设备的预警功能，以对可能存在的安全风险进行预警。
55.作为一种示例，在所述基于用户的当前位置实时获取周边预设范围内的第一人员数量的步骤之后，所述方法包括：
56.步骤s11，实时输出包含所述第一人员数量的uwb信号，以供其他随身智能设备获取到所述用户的信息。
57.可以理解的是，用户所携带的随身智能设备信号也将对外广播信号(uwb信号)，使得其他人员的智能设备可以获取到，从而是实现向其他设备广播该用户处于附近。此外，对外广播的信号中也可以包括自身获取到的第一人员数量，使得其他人员的智能设备可获取到更多的信息。
58.步骤s20，基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集；
59.进一步的，所述基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集的步骤包括：将所述第一人员数量与预设拥挤数量阈值进行比较，其中，所述预设拥挤数量阈值基于所述周边预设范围生成；若所述第一人员数量大于所述拥挤数量阈值，则判定所述当前环境中人员密集。
60.在本实施例中，获取到的第一人员数量将会与预设拥挤数量阈值进行比较判断大
小。其中，预设拥挤数量阈值可基于预设拥挤人员密度和搜索范围生成。在通常情况下将平均每平方米两人的人员密度定义为稍微拥挤。将平均每平方米四人的人员密度定义为非常拥挤。例如uwb技术信号的传输距离通通常为10米，故搜索范围的面积大概为314平方米，在人员密度为每平方米四人时，314平方米的人数大约为1200人，故预设拥挤数量阈值可设置为1200。需要说明的是，本技术中预设拥挤数量阈值也可由技术人员根据实际情况进行设置。在比较得到第一人员数量大于拥挤数量阈值，则判定当前环境中人员过于密集。
61.步骤s30，若判定所述当前环境中人员密集，则输出所述当前环境存在有安全风险的预警信息。
62.在本实施例中，当第一人员数量大于预设拥挤数量阈值时，则判定人员过于密集，可以输出当前环境存在有安全风险的预警信息。例如通过智能手机、智能手环或者智能手表发出震动或者语音提示用户此地人流有拥挤风险，请及时疏散到空旷处。
63.在本实施例中，uwb设备将基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号，将搜索到的uwb设备信号的数量作为第一人员数量；基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集；若判定所述当前环境中人员密集，则输出所述当前环境存在有安全风险的预警信息。即本技术中，uwb设备将针对用户自身的位置判当前环境是否存在有踩踏挤压的安全风险。并在判定存在有安全风险时，发出预警信息。从而解决个人规避踩踏挤压安全风险时需要依托相关管理方的被动局面，即便是管理方不能及时的介入，也可以提前提醒用户及时规避可能发生的安全风险，减少挤压或者踩踏事件发生的可能。而且仅需在现有具备uwb功能的智能设备上应用本技术的人群聚集的风险预警方法，无需对硬件进行升级开发，极大的减少了实现成本。
64.实施例二
65.进一步地，参照图2，在本技术另一实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述，所述uwb设备信号中包括对应uwb设备所获取的第二人员数量，在所述将所述第一人员数量与预设拥挤数量阈值进行比较的步骤之后，所述方法包括：
66.步骤a10，若所述第一人员数量小于或者等于所述预设拥挤数量阈值，则判断各所述第二人员数量的分布特征是否属于预设狭长道路拥挤场景特征类型；
67.需要说明的是，在本实施例中，对uwb设备信号进行搜索时，搜索的范围通常是以用户为中心以搜索距离为半径的圆形，但是在实际场景中，并非是搜索范围内所有的区域均是有效的可被人员占用的空间，因此，存在有用户处于踩踏挤压风险的环境中，但是人员数量未达到预设拥挤数量阈值的情况。
68.针对上述情况，每个uwb设备信号中包括对应uwb设备所获取的第二人员数量，上述第二人员数量即为其他uwb设备的获取到的人员数量。因此，对于当前用户的uwb设备除可通过获取周围uwb设备的信号来确定周围人员数量外，还可以获取到周围其他uwb设备所采集到的第二人员数量。当前用户的uwb设备提取各第二人员数量的分布特征，并判断第二人员数量的分布特征是否符合预设狭长道路拥挤场景特征类型，其中，预设狭长道路拥挤场景特征由技术人员根据实际场景设置，例如该场景可以为，一条人员较密集的狭长道路，且道路中每个人员各配置一个随身智能设备，统计每个随身智能设备所采集到的人员数量，并提取出人员数量的分布特征，作为上述预设狭长道路拥挤场景特征。将第二人员数量
的分布特征与预设狭长道路拥挤场景特征进行比较，从而判断其是否属于预设狭长道路拥挤场景特征类型。
69.作为一种示例，所述判断所述第二人员数量的分布特征是否属于预设狭长道路拥挤场景特征类型的步骤：
70.步骤a11，统计所述第二人员数量的分布数据；
71.步骤a12，将所述分布数据进行归一化处理得到所述分布特征；
72.步骤a13，将所述分布特征与所述预设狭长道路拥挤场景特征比较得到相似度；
73.步骤a14，若所述相似度大于预设相似度阈值，则判定所述分布特征属于所述预设狭长道路拥挤场景特征类型。
74.在本实施例中，对各第二人员数量进行统计，得到每个第二人员数量的个数即分布数据，例如第二人员数量为600人的个数为50、第二人员数量为700人的个数为80等。对分布数据中的各第二人员数量进行归一化处理，得到分布特征，以减少不同宽带道路所带来的差异性。将提取到的分布特征与预设狭长道路拥挤场景特征比较得到相似度。若相似度大于预设相似度阈值，则判定所述分布特征属于预设狭长道路拥挤场景特征类型。参照图5，本技术人群聚集的风险预警方法中，狭长道路拥挤场景示意图，需要说明的是当道路较为拥挤时，道路的中人员密度较为均匀，故可以通过采集范围覆盖道路的面积来确定采集到的人数，如图5所示，若在道路中的人群存在有设备a位于道路的边沿，设备b位于道路的中间，显然设备b采集范围覆盖道路的面积大于设备a采集范围覆盖道路范围面积，设备b采集的人员数量将大于设别a，因此，当智能设备位置由道路中间向两边移动时所采集到人员数据将逐渐减少，故不管设备a还是设备b其采集获取到的第二人员数量分布数据将是一条较为平滑的曲线，且较小第二人员数量的占比更高。可以理解的是，分布特征可以是分布数据经过归一化后拟合得到的曲线，同样的，预设狭长道路拥挤场景特征也可以是预设设狭长道路拥挤场景下统计到数据所拟合得到曲线，故分布特征与所述预设狭长道路拥挤场景比较得到相似度，可以是对条曲线相似度的比较。目前对两条曲线相似度的比较算法较为成熟，例如frechet distance(弗朗明歇距离)、owd(one way distance,单向距离)等，此处不再赘述。
75.步骤a20，若所述分布特征属于所述预设狭长道路拥挤场景特征类型，则执行判定所述当前环境中人员密集的步骤。
76.本实施例中，在判定获取到的分布特征属于预设狭长道路拥挤场景特征类型之后，则执行判定所述当前环境中人员密集的步骤，即可以输出当前环境存在有安全风险的预警信息，从而及时提醒用户规避风险。
77.可以理解的是，在本实施例中，对于狭长道路拥挤场景，可能通过第一人员数量无法准确判断用户当前所处环境是否存在踩踏挤压风险，故在第一人员数量未触发预警时，可从获取到的第二人员数量提取出分布特征，再通过分布特征来判断用户当前所处环境是否存在有踩踏挤压风险，从而实现多场景的安全风险预警，提高预警的准确性。
78.实施例三
79.进一步地，参照图3，在本技术另一实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述，在所述输出当前环境存在有安全风险的预警信息的步骤之后，所述方法包括：
80.步骤b10，若接收到所述安全风险的预警复位信息，停止输出所述预警信息，监测用户位置是否发生移动；
81.步骤b20，若所述用户位置未发生移动，则进入休眠状态，其中，所述休眠状态在所述用户位置发生移动后终止。
82.可以理解的是，通常容易发生踩踏挤压事件的场景人流在狭窄地区移动，例如在一些聚集性活动开始和结束时，即人员进场或者人员退场。故在此场景下，有较高的可能性会触发预警，例如，在用户进场过程中触发预警信息，当用户移动至相对安全的位置(或者到达场地中目标位置)，用户可将预警信息复位，即使得uwb设备接收到安全风险的预警复位信息。uwb设备接收到复位信息后停止预警信息的输出，监测用户位置信息(uwb设备监测自身定位是否发生变化)，若用户位置未发生移动，则进入休眠状态，以停止对当前环境安全风险的预警。可以理解的是，由于参与活动的人员较为密集，故存在用户在现场就位后依然触发预警信息的可能，因此，当预警复位后且用户位置未发生移动时，则可以暂时休眠随身智能设备的预警功能。同时预警功能的休眠状态在用户位置发生移动后终止。
83.在本实施例中，在用户处于发生踩踏挤压事件较小的场景下，可休眠的随身智能设备的预警功能，避免影响到用户正常的活动体验。
84.实施例四
85.进一步地，参照图4，在本技术另一实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述，在所述输出当前环境存在有安全风险的预警信息的步骤之后，所述方法还包括:
86.步骤c10，若未接收到所述预警复位信息，则实时监测所述第一人员数量；
87.步骤c20，在所述第一人员数量增加之后，输出预设第一引导信息；
88.步骤c30，在所述第一人员数量减少之后，输出预设第二引导信息。
89.在本实施例中，若uwb设备在输出当前环境存在有安全风险的预警信息的步骤之后，未接收到用户触发的风险复位信息，则可以表示用户也意识到当前环境存在有发生踩踏挤压事件的风险，并试图向安全区域转移。uwb设备可实时监测获取到的第一人员数量的变化趋势，在第一人员数量增加之后，则输出第一引导信息，第一引导信息用于提示用户当前环境的安全风险在增加，在第二人员数量减少之后，则输出第二引导信息，第二引导信息用于，提示当前环境的安全风险在减少。此外，也可同步将第一人员的数量显示在屏幕上。
90.可以理解的是，在本实施例中，对于处于存在安全风险的用户来说，在接收到风险预警后，可能由于视野原因无法明确的分辨出规避风险的方向，故uwb设备可基于第一人员数量的变化趋势来对应输出第一引导信息或者第二引导信息，从而为用户在规避安全风险时提供一种参考。
91.实施例五
92.本技术还提供一种人群聚集的风险预警装置，所述人群聚集的风险预警装置包括：
93.获取模块，基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号，将搜索到的uwb设备信号的数量作为第一人员数量；
94.第一判断模块，基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集；
95.输出模块，若判定所述当前环境中人员密集，则输出所述当前环境存在有安全风险的预警信息。
96.可选地，所述人群聚集的风险预警装置还包括第二判断模块，所述第二判断模块还用于：
97.基于所述当前位置和/或当前时间，判断所述用户是否处于预设高风险场景；
98.在判定所述用户处于所述预设高风险场景之后，执行所述基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号的步骤。
99.可选地，第一判断模块还用于：
100.将所述第一人员数量与预设拥挤数量阈值进行比较，其中，所述预设拥挤数量阈值基于所述周边预设范围生成；
101.若所述第一人员数量大于所述拥挤数量阈值，则判定所述当前环境中人员密集。
102.可选地，所述uwb设备信号中包括对应uwb设备所获取的第二人员数量，所述第一判断模块还用于：
103.若所述第一人员数量小于或者等于所述预设拥挤数量阈值，则判断所述第二人员数量的分布特征是否属于预设狭长道路拥挤场景特征类型；
104.若所述分布特征属于所述预设狭长道路拥挤场景特征类型，则执行判定所述当前环境中人员密集的步骤。
105.可选地，第一判断模块还用于：
106.统计所述第二人员数量的分布数据；
107.将所述分布数据进行归一化处理得到所述分布特征；
108.将所述分布特征与所述预设狭长道路拥挤场景特征比较得到相似度；
109.若所述相似度大于预设相似度阈值，则判定所述分布特征属于所述预设狭长道路拥挤场景特征类型。
110.可选地，所述人群聚集的风险预警装置还包括第三判断模块，所述第三判断模块用于：
111.若接收到所述安全风险的预警复位信息，停止输出所述预警信息，监测用户位置是否发生移动；
112.若所述用户位置未发生移动，则进入休眠状态，其中，所述休眠状态在所述用户位置发生移动后终止。
113.可选地，所述人群聚集的风险预警装置还包括引导模块，所述引导模块用于:
114.若未接收到所述预警复位信息，则实时监测所述第一人员数量；
115.在所述第一人员数量增加之后，输出预设第一引导信息；
116.在所述第一人员数量减少之后，输出预设第二引导信息。
117.本技术提供的人群聚集的风险预警装置，采用上述实施例中的人群聚集的风险预警方法，解决了现有方案的实施需要的依托相关管理方，对个人而言较为被动，参与活动的人员依旧存在安全风险的技术问。与现有技术相比，本技术实施例提供的人群聚集的风险预警装置的有益效果与上述实施例提供的人群聚集的风险预警方法的有益效果相同，且该人群聚集的风险预警装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
118.实施例六
119.本技术实施例提供一种电子设备，所述电子设备可以为随身智能设备，电子设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的人群聚集的风险预警方法。
120.下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
121.如图6所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(rom)中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器(ram)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、rom以及ram通过总线彼此相连。输入/输出(i/o)接口也连接至总线。
122.通常，以下系统可以连接至i/o接口：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
123.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从rom被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
124.本技术提供的电子设备，采用上述实施例中的人群聚集的风险预警方法，解决了随身智能设备的佩戴过程中便捷性低的技术问题。与现有技术相比，本技术实施例提供的电子设备的有益效果与上述实施例一提供的人群聚集的风险预警方法的有益效果相同，且该电子设备中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
125.应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
126.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
127.实施例七
128.本实施例提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令，计算机可读程序指令用于执行上述实施例一中的人群聚集的风险预警的方法。
129.本技术实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是u盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
130.上述计算机可读存储介质可以是电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入电子设备中。
131.上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被电子设备执行时，使得电子设备：基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号，将搜索到的uwb设备信号的数量作为第一人员数量；基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集；若判定所述当前环境中人员密集，则输出所述当前环境存在有安全风险的预警信息。
132.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
133.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
134.描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
135.本技术提供的计算机可读存储介质，存储有用于执行上述人群聚集的风险预警方法的计算机可读程序指令，解决了现有方案的实施需要的依托相关管理方，对个人而言较为被动，参与活动的人员依旧存在安全风险的技术问题。与现有技术相比，本技术实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的人群聚集的风险预警方法的有
益效果相同，在此不做赘述。
136.实施例八
137.本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的人群聚集的风险预警方法的步骤。
138.本技术提供的计算机程序产品解决了现有方案的实施需要的依托相关管理方，对个人而言较为被动，参与活动的人员依旧存在安全风险的技术问题。与现有技术相比，本技术实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的人群聚集的风险预警方法的有益效果相同，在此不做赘述。
139.以上仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术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，均同理包括在本技术的专利处理范围内。

技术特征：
1.一种人群聚集的风险预警方法，其特征在于，所述人群聚集的风险预警方法包括以下步骤：基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号，将搜索到的uwb设备信号的数量作为第一人员数量；基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集；若判定所述当前环境中人员密集，则输出所述当前环境存在有安全风险的预警信息。2.如权利要求1所述的人群聚集的风险预警方法，其特征在于，在所述基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号的步骤之前，所述方法包括：基于所述当前位置和/或当前时间，判断所述用户是否处于预设高风险场景；在判定所述用户处于所述预设高风险场景之后，执行所述基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号信号的步骤。3.如权利要求2所述的人群聚集的风险预警方法，其特征在于，所述基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集的步骤包括：将所述第一人员数量与预设拥挤数量阈值进行比较，其中，所述预设拥挤数量阈值基于所述周边预设范围生成；若所述第一人员数量大于所述拥挤数量阈值，则判定所述当前环境中人员密集。4.如权利要求3所述的人群聚集的风险预警方法，其特征在于，所述uwb设备信号中包括对应uwb设备所获取的第二人员数量，在所述将所述第一人员数量与预设拥挤数量阈值进行比较的步骤之后，所述方法包括：若所述第一人员数量小于或者等于所述预设拥挤数量阈值，则判断所述第二人员数量的分布特征是否属于预设狭长道路拥挤场景特征类型；若所述分布特征属于所述预设狭长道路拥挤场景特征类型，则执行判定所述当前环境中人员密集的步骤。5.如权利要求4所述的人群聚集的风险预警方法，其特征在于，所述判断所述第二人员数量的分布特征是否属于预设狭长道路拥挤场景特征类型的步骤：统计所述第二人员数量的分布数据；将所述分布数据进行归一化处理得到所述分布特征；将所述分布特征与所述预设狭长道路拥挤场景特征比较得到相似度；若所述相似度大于预设相似度阈值，则判定所述分布特征属于所述预设狭长道路拥挤场景特征类型。6.如权利要求1所述的人群聚集的风险预警方法，其特征在于，在所述输出当前环境存在有安全风险的预警信息的步骤之后，所述方法包括：若接收到所述安全风险的预警复位信息，停止输出所述预警信息，监测用户位置是否发生移动；若所述用户位置未发生移动，则进入休眠状态，其中，所述休眠状态在所述用户位置发生移动后终止。7.如权利要求6所述的人群聚集的风险预警方法，其特征在于，在所述输出当前环境存在有安全风险的预警信息的步骤之后，所述方法还包括:若未接收到所述预警复位信息，则实时监测所述第一人员数量；
在所述第一人员数量增加之后，输出预设第一引导信息；在所述第一人员数量减少之后，输出预设第二引导信息。8.一种人群聚集的风险预警装置，其特征在于，所述人群聚集的风险预警装置包括：搜索模块，用于基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内uwb设备信号，将搜索到的uwb设备信号的数量作为第一人员数量；第一判断模块，用于基于所述第一人员数量判断所述用户所处当前环境中人员是否密集；输出模块，用于若判定所述当前环境中人员密集，则输出所述当前环境存在有安全风险的预警信息。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的人群聚集的风险预警方法的步骤。10.一种介质，其特征在于，所述介质为计算机可读存储介质，所述介质上存储有人群聚集的风险预警的程序，所述人群聚集的风险预警的程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的人群聚集的风险预警方法的步骤。

技术总结
本申请公开了人群聚集的风险预警方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：基于用户的当前位置实时搜索周边预设范围内UWB设备信号，将搜索到的UWB设备信号的数量作为第一人员数量；基于第一人员数量判断用户所处当前环境中人员是否密集；若判定当前环境中人员密集，则输出当前环境存在有安全风险的预警信息。即UWB设备将针对用户自身的位置判当前环境是否存在有踩踏挤压的安全风险。并在判定存在有安全风险时，发出预警信息。避免个人规避踩踏挤压安全风险时的被动局面，即便是管理方不能及时的介入，也可以提前提醒用户及时规避可能发生的安全风险，减少踩踏事件发生的可能。且本申请无需对硬件升级开发，减少了实现成本。成本。成本。


技术研发人员：李亚静 陈星百 崔晨阳 李佳男 张云冬
受保护的技术使用者：歌尔股份有限公司
技术研发日：2023.01.04
技术公布日：2023/6/4