定位分析方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种定位分析方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，基于用户经常携带电子设备这一现象，获取到用户的位置信息，以给用户本身、一些相关人员的工作等带来很多便利。
3.例如，在特殊时期的人员管理中，工作人员可以充分利用人们携带手机这一习惯，掌握到人们的行动轨迹，以在某一小区发现特殊情况时，迅速找到进入过该小区的用户，以便于工作人员能够尽早地针对这些用户采取相应的管理措施。
4.在现有技术中，以场所为单位，可以追踪到某个时间段内来过该场所的所有用户，若一个用户频繁地进入该场所，则在统计过程中，需多次统计该用户的相关数据，最终得到的结果也只是该用户来过该场所，从而导致数据的重复处理。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种定位分析方法，以解决在现有技术中对同一用户进行多次定位数据的统计，导致数据的重复处理的问题。
6.为了解决上述技术问题，本技术实施例是这样实现的：：
7.为了解决上述技术问题，本技术实施例提供了一种定位分析方法，该方法包括：获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与所述定位信息对应的时间信息，n为正整数；根据所述目标时间范围、所述目标区域范围、所述定位信息和所述时间信息，获取标准离散系数值；根据目标设备的目标定位信息，以及与所述目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值，所述n个设备包括所述目标设备；在所述平均离散系数值小于或者等于所述标准离散系数值的情况下，，根据所述平均离散系数值和所述标准离散系数值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息。
8.可选地，所述根据所述平均离散系数值和所述标准离散系数值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息，包括：获取所述标准离散系数值减去所述平均离散系数值的目标差值；根据所述目标差值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息；其中，所述目标差值与所述频繁程度信息之间呈正相关。
9.可选地，所述根据目标设备的目标定位信息，以及与所述目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值，所述n个设备包括所述目标设备之后，所述方法还包括：在所述平均离散系数值大于所述标准离散系数值的情况下，确定所述目标设备在所述目标时间范围内不处于所述目标区域范围。
10.可选地，所述获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及
获取与所述定位信息对应的时间信息之前，所述方法还包括：获取所述n个设备的ip地址；基于所述n个设备的ip地址，分别与所述n个设备之间建立数据连接。
11.可选地，所述获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与所述定位信息对应的时间信息之后，所述方法还包括：分别获取所述n个设备的识别信息；根据每个设备的所述识别信息，关联所述设备的定位信息和所述时间信息。
12.本技术实施例还提供了一种定位分析装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与所述定位信息对应的时间信息，n为正整数；第二获取模块，用于根据所述目标时间范围、所述目标区域范围、所述定位信息和所述时间信息，获取标准离散系数值；第三获取模块，用于根据目标设备的目标定位信息，以及与所述目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值，所述n个设备包括所述目标设备；第一确定模块，用于在所述平均离散系数值小于或者等于所述标准离散系数值的情况下，根据所述平均离散系数值和所述标准离散系数值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息。
13.可选地，所述第一确定模块，包括：
14.获取单元，用于获取所述标准离散系数值减去所述平均离散系数值的目标差值；确定单元，用于根据所述目标差值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息；其中，所述目标差值与所述频繁程度信息之间呈正相关。
15.可选地，所述装置还包括：第二确定模块，用于在所述平均离散系数值大于所述标准离散系数值的情况下，确定所述目标设备在所述目标时间范围内不处于所述目标区域范围。
16.可选地，所述装置还包括：第四获取模块，用于获取所述n个设备的ip地址；连接模块，用于基于所述n个设备的ip地址，分别与所述n个设备之间建立数据连接。
17.可选地，所述装置还包括：第五获取模块，用于分别获取所述n个设备的识别信息；关联模块，用于根据每个设备的所述识别信息，关联所述设备的定位信息和所述时间信息。
18.本技术实施例还提供了一种电子设备，该设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如前述的定位分析方法。
19.本技术实施例还提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述的定位分析方法。
20.这样，在本技术的实施例中，首先，限定目标区域范围和目标时间范围，然后，一方面，结合大量用户在目标时间范围内处于目标区域范围的定位数据，可采用如求导的方式得到标准离散系数值；另一方面，获取目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的目标定位信息和目标时间信息，结合优化算法推出平均离散系数值。进一步地，在平均离散系数值小于或者等于标准离散系数值的情况下，确定目标用户在目标时间范围内的定位数据与目标区域范围是有交集的，从而利用平均离散系数值与标准离散系数值之间的具体关系，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息。可见，基于本技术的实施例，以设备为单位，集中收集设备在某时间范围内位于某区域范围内的所有定位数据，然后对所有定位数据进行集中处理，一方面可以避免多次统计某设备的定位数据，避免数据的重复处理，另一方面，还可以得到设备处于某区域范围的频繁程度，从而为用户活动
轨迹监测提供更多的信息。
21.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
22.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例的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技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1为本技术实施例的定位分析方法的流程图之一；
24.图2为本技术实施例的定位分析方法的流程图之二；
25.图3为本技术实施例的定位分析装置的框图；
26.图4为本技术实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
27.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
28.参见图1，示出了本技术一个实施例的定位分析方法的步骤流程图，该方法应用于电子设备，如图1所示，该定位分析方法可以包括如下步骤：
29.步骤s1：获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与定位信息对应的时间信息，n为正整数。
30.在本实施例中，定位分析方法应用于电子设备，可选地，电子设备为用户活动轨迹监控系统，监控系统可获取建立连接的n个设备的定位数据。
31.其中，定位数据包括定位信息和对应的时间信息。
32.可选地，定位信息包括设备所处位置点的坐标。
33.对应地，时间信息为设备所处位置点时的时间点，如某一时刻。
34.可选地，该步骤中的设备为用户携带的设备，如手机等。
35.可选地，n个设备为目标时间范围内处于目标区域范围内的所有设备。
36.可选地，目标时间范围由监控系统的相关人员进行设置，如一个月。
37.可选地，目标时间范围为系统默认。
38.可选地，目标区域范围由监控系统的相关人员进行设置，如一个城市、一个小区。
39.可选地，目标区域范围为系统默认。
40.应用场景如，在特殊时期的人员管理中，需要统计近一个月内来过某商场的所有人员，则将目标时间范围设置为近一个月，将目标区域范围设置为该商场覆盖的全部区域。进一步地，获取近一个月内来过该商场的所有设备，在近一个月的属于该商场的所有定位数据。
41.步骤s2：根据目标时间范围、目标区域范围、定位信息和时间信息，获取标准离散系数值。
42.在该步骤中，基于目标时间范围内处于目标区域范围的n个设备的定位数据，通过计算得到标准离散系数值。
43.可选地，利用公式一：
[0044][0045]
其中，基于公式一，目标区域范围为一个圆形区域，在该圆形区域中，(x0，y0)为目标区域范围的中心点坐标，r为范围半径，β用于表示标准离散系数值，
△
t为目标时间范围。通过公式一，根据目标区域范围的中心点坐标、范围半径，在目标时间范围
△
t求导，获得标准离散系数值β。
[0046]
其中，在公式一中，k＝β-z，z为基于目标设备(n个设备中的任一个设备)的定位数据得到的平均离散系数值。
[0047]
步骤s3：根据目标设备的目标定位信息，以及与目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值，n个设备包括目标设备。
[0048]
在该步骤中，基于目标定位信息，以及目标时间信息，通过计算得到平均离散系数值。
[0049]
可选地，首先，利用公式二：
[0050][0051]
其中，在公式二中，s用于表示离散平均值，(x0，y0)为目标区域范围的中心点坐标，n用于表示所有位置点的数量，(x
t
，y
t
)用于表示一个位置点的坐标，t用于表示该位置点对应的时间点与目标时间范围的初始时间点之间的时间差值。
[0052]
其中，公式二为用于获取平均离散系数值的演算。
[0053]
进一步地，所有的目标时间信息的时间点集合t为：
[0054][0055]
其中，在集合t中，用于表示一个位置点对应的时间点。
[0056]
另外，目标定位信息的定位坐标集gm为：
[0057][0058]
其中，在坐标集gm中，包括n个位置点的坐标。y1至y
m1
，分别用于表示不同的纵坐标，x1至x
m2
，分别用于表示不同的横坐标。
[0059]
然后，利用公式三：
[0060][0061]
其中，通过公式三，将t和gm进行二项展开矩阵运算，得到向量参数值c。在公式三中，用于表示n个t的平均值。
[0062]
最后，利用公式四：
[0063]
z＝c*s
[0064]
其中，在公式四中，z用于表示平均离散系数值。
[0065]
步骤s4：在平均离散系数值小于或者等于标准离散系数值的情况下，根据平均离散系数值和标准离散系数值，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息。
[0066]
在该步骤中，标准离散系数值是：目标时间范围内处于该目标区域范围的大量设备，所经过的位置点分布形成的离散度的平均值；；平均离散系数值是：目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围，所经过的位置点分布形成的离散度的平均值。从而，基于两个值之间的关系，即个体与大数据之间的关系，可以进一步验证目标设备的定位数据与目标区域范围是否有交集，进而在平均离散系数值小于或者等于标准离散系数值的情况下，确定为目标设备的定位数据与目标区域范围有交集；因此，可以继续根据得到的两个值，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息。
[0067]
可选地，频繁程度信息用数值来表示，数值越大，表示目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度越高；反之，数值越小，表示目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度越低。
[0068]
可选地，本实施例应用于特殊时期的人员管理中，获取到的频繁程度信息，可用于对人员进行风险评估。
[0069]
例如，若目标区域范围被定义为重点管理区域，则目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围越频繁，目标设备对应的用户患病的风险系数越高，造成的影响也越大。
[0070]
进一步地，基于不同人员处于目标区域范围的频繁程度不同，相关工作人员可采取不同的管理措施。
[0071]
本实施例设计了优化的定位算法函数，能够适应于各类室外环境因素的影响，以最大程度适用所有人员活动范围的轨迹流动分析。其中，本实施例结合各区域的中心点坐标、范围半径、目标时间范围、标准离散系数值等各类动静态参数因子，通过函数运算获得精准结果，从而可以提高对结果分析的准确性和可靠性；另外，本实施例以算法为基础，自动实时分析大量人员的定位数据，做到系统性地分析人员的轨迹流动，避免人员定位的大范围误差出现，还可以避免出现因对流动人员分析不够全面，导致的误定位、漏定位等现象，从而有效降低人员流动管理工作的难度。
[0072]
这样，在本技术的实施例中，首先，限定目标区域范围和目标时间范围，然后，一方面，结合大量用户在目标时间范围内处于目标区域范围的定位数据，可采用如求导的方式得到标准离散系数值；另一方面，获取目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的目标定位信息和目标时间信息，结合优化算法推出平均离散系数值。进一步地，在平均离散系数值小于或者等于标准离散系数值的情况下，确定目标用户在目标时间范围内的定位数据
与目标区域范围是有交集的，从而利用平均离散系数值与标准离散系数值之间的具体关系，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息。可见，基于本技术的实施例，以设备为单位，集中收集设备在某时间范围内位于某区域范围内的所有定位数据，然后对所有定位数据进行集中处理，一方面可以避免多次统计某设备的定位数据，避免数据的重复处理，另一方面，还可以得到设备处于某区域范围的频繁程度，从而为用户活动轨迹监测提供更多的信息。
[0073]
在本技术另一个实施例的定位分析方法的步骤流程中，，步骤s4，包括：
[0074]
子步骤a1：获取标准离散系数值减去平均离散系数值的目标差值。
[0075]
可选地，利用公式五：
[0076]
kβ-z
[0077]
在公式五中，k用于表示目标差值。
[0078]
子步骤a2：根据目标差值，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息。
[0079]
其中，目标差值与频繁程度信息之间呈正相关。
[0080]
在该步骤中，k越大，z相对β更小，说明目标设备所处的位置点距离目标区域范围的中心更近，对应地，目标设备处于目标区域范围的频繁程度更高。
[0081]
可选地，可自定义或者由相关工作人员自由配置参数值，该参数值用于与频繁程度信息之间进行比对，从而根据比对结果，可由工作人员对相关的特殊人员采取相应的管理政策。
[0082]
例如，当频繁程度信息大于设置的参数值时，则发出警报，以提示工作人员引起重视。
[0083]
在本实施例中，在标准离散系数值大于平均离散系数值的情况下，说明目标设备在目标时间范围内一定是处于过目标区域范围的，，则进一步结合两者差值的大小，获取目标设备处于目标区域范围的频繁程度信息，从而根据得到的频繁程度信息，提供给工作人员管理参考，以由工作人员对不同频繁程度的到访人员采取不同的措施，进而不仅可以减小数据的处理量，同时可以为相关工作人员提供更加精细的管理参考。
[0084]
在本技术另一个实施例的定位分析方法的步骤流程中，，在步骤s3之后，该方法还包括：
[0085]
步骤b1：在平均离散系数值大于标准离散系数值的情况下，确定目标设备在目标时间范围内不处于目标区域范围。
[0086]
在本实施例中，若平均离散系数值大于标准离散系数值，则说明目标设备在目标时间范围内不处于目标区域范围。
[0087]
对应地，获取到的目标设备的目标定位信息与目标区域范围无交集。
[0088]
应用场景如，目标区域范围是a小区，目标设备在目标时间范围内处于b小区，因此，获取到的目标定位信息是b小区的定位信息，而系统将目标设备在b小区的定位信息归为a小区，从而使得本实施例在获取目标时间范围内处于a小区的设备定位数据时，就会获取到目标设备的b小区定位信息。而基于本实施例，通过平均离散系数值与标准离散系数值之间的比对，可以得到平均离散系数值大于标准离散系数值这一情况，从而识别出将标设备在b小区的定位信息归为a小区这一误判现象。
[0089]
在本实施例中，针对现实中一些个别定位上传错误等现象，如将小区一的定位数据上传至小区二的数据库中，可以通过平均离散系数值与标准离散系数值之间的比对结果，准确识别出来，从而提高人员定位的精准性，进而可以对人员的活动轨迹进行跟踪。
[0090]
在本技术另一个实施例的定位分析方法的步骤流程中，，在步骤s1之前，该方法还包括：
[0091]
步骤c1：获取n个设备的互联网协议(internet protocol，简称ip)地址。
[0092]
步骤c2：基于n个设备的ip地址，分别与n个设备之间建立数据连接。
[0093]
在本实施例中，电子设备与各个设备之间通过设备的ip地址建立数据连接，从而基于该数据连接，电子设备可以获取各个设备的定位数据，从而实现无线定位。
[0094]
可选地，电子设备默认与各个设备之间自动建立连接。
[0095]
可选地，由系统的相关工作人员，手动建立电子设备与各个设备之间的数据连接。
[0096]
在本实施例中，基于设备的ip地址与本技术所应用的电子设备之间建立数据连接，从而使得电子设备可以获取设备的定位数据，避免通过设备中的电话卡来获取定位数据，实现无线定位，进而可以更全面、更精准地定位设备。
[0097]
在本技术另一个实施例的定位分析方法的步骤流程中，，在步骤s1之后，该方法还包括：
[0098]
步骤d1：分别获取n个设备的识别信息。
[0099]
其中，设备的识别信息都是唯一的，以用于通过识别信息，识别对应的设备。
[0100]
可选地，识别信息为设备的ip地址。
[0101]
步骤d2：根据每个设备的识别信息，关联设备的定位信息和时间信息。
[0102]
在该步骤中，基于获取的大量设备的定位数据，以每个设备的识别信息作为区分信息，将一个设备的所有定位数据关联在一起，以对不同设备的定位数据进行分区管理。
[0103]
可选地，以目标设备为例，获取的目标定位信息和目标时间信息收集至数据库中，以便于与数据库中的其它定位数据进行匹配。
[0104]
可选地，数据库用于收集目标时间范围内处于目标区域范围的所有设备的定位数据。
[0105]
其中，若数据库中首次出现目标设备的定位数据，则将目标设备的识别信息和定位数据一起标签化存储。
[0106]
进一步地，数据库中后续出现目标设备的定位数据，则基于目标设备的识别信息，直接对数据库中目标设备的定位数据进行更新。
[0107]
可选地，本实施例将目标设备的定位数据关联在一起，便于后续进行统一的数据处理，在上述实例中，可以将目标设备的ip地址作为标签，对目标设备的定位数据进行标签化存储。
[0108]
可选地，在数据库中，将目标设备的一个目标定位信息和对应的一个目标时间信息，作为一个向量，从而可以将目标设备的定位数据封装在坐标向量集合中。
[0109]
可选地，以目标设备的ip地址进行封装处理。
[0110]
另外，在封装定位数据之前，将定位数据中与目标区域范围偏差较大的定位信息及对应的时间信息过滤并移除，从而尽可能排除干扰项。
[0111]
在本实施例中，将设备的定位数据与唯一的识别信息关联起来，从而在对某设备
的定位数据进行分析时，可以通过唯一的识别信息，获取到对应设备的所有定位数据，进而确保所获取定位数据的唯一性，不会重复获取相同的定位数据，以及确保对定位数据处理的独立性，即单独对该设备的定位数据进行分析处理。可见，基于本实施例，可以有效减小定位数据的处理量。
[0112]
参见图2，示出了本技术另一个实施例的定位分析方法的步骤流程图。
[0113]
第一步，建立连接。其中，终端设备与监控系统之间的连接方式包括两种，一种是默认监控系统自动连接终端设备的ip地址，另一种是工作人员手动连接终端设备的ip地址。
[0114]
第二步，选择轨迹范围/区域内即运动δt时间差内是否收集过数据。若收集过，则实时同步更新数据；若没有收集过，则存储该终端设备的ip地址，并开始收集数据。
[0115]
第三步，数据收集模块收集数据后，由数据处理模块对收集的定位数据进行处理。其中，处理过程包括对定位数据进行封装等。
[0116]
第四步，经数据处理模块对定位数据进行处理后，由数据分析计算模块对定位数据进行分析计算，以得到该终端设备的平均离散系数值z。
[0117]
第五步，比对平均离散系数值z和标准离散系数值β。若平均离散系数值z大于标准离散系数值β，则说明终端设备的定位数据与某个区域范围无交集；若平均离散系数值z小于或者等于标准离散系数值β，则说明终端设备的定位数据与某个区域范围之间有交集，且交集越靠近区域范围的中心，说明终端设备的活动轨迹与该区域范围之间出现交集越频繁，从而可以出发预警模块进行报警。
[0118]
综上，本技术以离散度分析法为基础，在目标区域范围和目标时间范围内，收集处于目标区域范围的人员的定位数据，同时基于到达时间差(tdoa)定位算法，设计并优化无线定位算法函数，将静态常量与动态变量做实时分析，将算法运算值做比对，以目标区域范围为中心，追溯人员的历史活动轨迹，并做实时动态分析反馈，更系统、智能、准确地反馈轨迹流动分析结果，以供工作人员更快速、更准确地做出响应管理措施，。
[0119]
其中，本技术考虑到因不同区域范围特殊的地理、交通等情况不同，从而可能出现人员定位偏差大、误定位、漏定位等现象，因此，将区域范围半径、中心点坐标、时间差等静态常量，以及人员定位坐标集、定位时间点集等动态变量，通过优化算法获得标准离散系数值和平均离散系数值，再结合算法函数自动分析两个结果值，从而可以更智能、更快捷、更准确地辅助工作人员对相关的特殊人员进行追溯工作。
[0120]
参见图3，示出了本技术另一个实施例的定位分析装置的框图，该装置包括：
[0121]
第一获取模块10，用于获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范
[0122]
围内的定位信息，以及获取与定位信息对应的时间信息，n为正整数；
[0123]
第二获取模块20，用于根据目标时间范围、目标区域范围、定位信息和时间信息，获取标准离散系数值；
[0124]
第三获取模块30，用于根据目标设备的目标定位信息，，以及与目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值，n个设备包括目标设备；
[0125]
第一确定模块40，用于在平均离散系数值小于或者等于标准离散系数值的情况下，根据平均离散系数值和标准离散系数值，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息。
[0126]
这样，在本技术的实施例中，首先，限定目标区域范围和目标时间范围，然后，一方面，结合大量用户在目标时间范围内处于目标区域范围的定位数据，可采用如求导的方式得到标准离散系数值；另一方面，获取目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的目标定位信息和目标时间信息，结合优化算法推出平均离散系数值。进一步地，在平均离散系数值小于或者等于标准离散系数值的情况下，确定目标用户在目标时间范围内的定位数据与目标区域范围是有交集的，从而利用平均离散系数值与标准离散系数值之间的具体关系，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息。可见，基于本技术的实施例，以设备为单位，集中收集设备在某时间范围内位于某区域范围内的所有定位数据，然后对所有定位数据进行集中处理，一方面可以避免多次统计某设备的定位数据，避免数据的重复处理，另一方面，还可以得到设备处于某区域范围的频繁程度，从而为用户活动轨迹监测提供更多的信息。
[0127]
可选地，第一确定模块40，包括：
[0128]
获取单元，用于获取标准离散系数值减去平均离散系数值的目标差值；
[0129]
确定单元，用于根据目标差值，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息；
[0130]
其中，目标差值与频繁程度信息之间呈正相关。
[0131]
可选地，该装置还包括：
[0132]
第二确定模块，用于在平均离散系数值大于标准离散系数值的情况下，确定目标设备在目标时间范围内不处于目标区域范围。
[0133]
可选地，该装置还包括：
[0134]
第四获取模块，用于获取n个设备的ip地址；
[0135]
连接模块，用于基于n个设备的ip地址，分别与n个设备之间建立数据连接。
[0136]
可选地，该装置还包括：
[0137]
第五获取模块，用于分别获取n个设备的识别信息；
[0138]
关联模块，用于根据每个设备的识别信息，关联设备的定位信息和时间信息。
[0139]
参见图4，另外地，本技术实施例还提供了一种电子设备100，包括：存储器102、处理器101及存储在存储器102上并可在处理器101上运行的计算机程序，计算机程序被处理器101执行时实现上述定位分析方法。
[0140]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述定位分析方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
[0141]
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。
[0142]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方
法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
[0143]
上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。
[0144]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本技术实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0145]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0146]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0147]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0148]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0149]
所述功能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，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0150]
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权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种定位分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与所述定位信息对应的时间信息，n为正整数；根据所述目标时间范围、所述目标区域范围、所述定位信息和所述时间信息，获取标准离散系数值；根据目标设备的目标定位信息，以及与所述目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值，所述n个设备包括所述目标设备；在所述平均离散系数值小于或者等于所述标准离散系数值的情况下，根据所述平均离散系数值和所述标准离散系数值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述平均离散系数值和所述标准离散系数值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息，包括：获取所述标准离散系数值减去所述平均离散系数值的目标差值；根据所述目标差值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息；其中，所述目标差值与所述频繁程度信息之间呈正相关。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标设备的目标定位信息，以及与所述目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值，所述n个设备包括所述目标设备之后，所述方法还包括：在所述平均离散系数值大于所述标准离散系数值的情况下，确定所述目标设备在所述目标时间范围内不处于所述目标区域范围。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与所述定位信息对应的时间信息之前，所述方法还包括：获取所述n个设备的ip地址；基于所述n个设备的ip地址，分别与所述n个设备之间建立数据连接。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与所述定位信息对应的时间信息之后，所述方法还包括：分别获取所述n个设备的识别信息；根据每个设备的所述识别信息，关联所述设备的定位信息和所述时间信息。6.一种定位分析装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取n个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与所述定位信息对应的时间信息，n为正整数；第二获取模块，用于根据所述目标时间范围、所述目标区域范围、所述定位信息和所述时间信息，获取标准离散系数值；第三获取模块，用于根据目标设备的目标定位信息，以及与所述目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值，所述n个设备包括所述目标设备；第一确定模块，用于在所述平均离散系数值小于或者等于所述标准离散系数值的情况下，根据所述平均离散系数值和所述标准离散系数值，确定所述目标设备在所述目标时间
范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：获取单元，用于获取所述标准离散系数值减去所述平均离散系数值的目标差值；确定单元，用于根据所述目标差值，确定所述目标设备在所述目标时间范围内处于所述目标区域范围的频繁程度信息；其中，所述目标差值与所述频繁程度信息之间呈正相关。8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第二确定模块，用于在所述平均离散系数值大于所述标准离散系数值的情况下，确定所述目标设备在所述目标时间范围内不处于所述目标区域范围。9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第四获取模块，用于获取所述n个设备的ip地址；连接模块，用于基于所述n个设备的ip地址，分别与所述n个设备之间建立数据连接。10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第五获取模块，用于分别获取所述n个设备的识别信息；关联模块，用于根据每个设备的所述识别信息，关联所述设备的定位信息和所述时间信息。11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的定位分析方法。12.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行权利要求1至5任一项所述的定位分析方法。

技术总结
本申请实施例提供了一种定位分析方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，以解决在现有技术中对同一用户进行多次定位数据的统计，导致数据的重复处理的问题。其中，所述方法包括：获取N个设备在目标时间范围内、目标区域范围内的定位信息，以及获取与定位信息对应的时间信息，N为正整数；根据以上两个范围和以上两种信息，获取标准离散系数值；根据N个设备中的目标设备的目标定位信息，以及与目标定位信息对应的目标时间信息，获取平均离散系数值；在平均离散系数值小于或者等于标准离散系数值的情况下，确定目标设备在目标时间范围内处于目标区域范围的频繁程度信息。本申请实施例中的定位分析方法应用于电子设备中。备中。备中。


技术研发人员：王乾 孙科 赵轶新
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司
技术研发日：2022.09.07
技术公布日：2023/7/20