百度大数据实验室

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Baidu Big Data Lab
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华尔街日报:百度最新研究可提前两小时预测人群流量

近日,美国《华尔街日报》报道称,针对中国人流密集问题,中国互联网巨头百度开发出了一种全新的算法,可通过百度地图提供的数据预测局部区域内未来两小时的人群密集程度,为政府争取更多的时间进行事前的预警和疏散,避免“上海踩踏事件”再次发生。

百度大数据实验室公布的一项研究论文表明,人口众多是我国的基本国情,在重大文体活动、节假日集会等情况,经常会发人群的过度聚集。与以往依靠视频传感器和计算机视觉技术的使用不同,百度全新的算法将百度地图提供的用户数据以及地区人群密度相结合,可预测某一地区未来半小时至两小时的人群聚集程度。

百度大数据实验室吴海山博士表示,由于个体的活动是随机的,对预测未知的人群事件造成了障碍,而百度则具备得天独厚的优势去解决这个难题。“上海踩踏事件”造成三十余人伤亡之后,其团队一直致力于人群聚集度研究。

资料显示,百度地图在移动端的市场占有率超过70%。用户在前往目的地前,往往会提前搜索并进行路线规划。百度大数据实验室的研究人员则利用地图搜索数据、移动定位数据进行深度挖掘。研究结果显示,百度地图相关地点的请求量与实际到达该地点人群数量具有极高的相关性。吴海山表示,该研究并不涉及隐私问题,算法仅使用汇总数据,无法识别个人用户信息。此前,百度大数据实验室还通过对移动定位数据进行深度计算分析,可判别一个城市究竟是“季节性空城”还是“鬼城”,该研究有效地帮助中国政府在未来做出更好的城市规划。

据悉,英国Warwick大学的研究小组同样对社交媒体数据和手机定位信息进行分析,测量人群聚集度,并预测人群聚集等。

百度可将预测的人群聚集信息发送给当地旅游部门、地方政府以及举办大型商业赛事的活动公司,实现信息互通。除此之外,该研究可与产品开发进行共享。未来,该功能将可提供给百度地图用户。吴海山认为,百度热力图可以让用户看到旅游景点当前时刻的人群聚集度,他们研究的最新算法将可以提前若干小时,通知百度用户某块区域的人群聚集程度。

报道称,该算法适用于其他公共安全服务,也可用于其他领域。上海迪士尼乐园于上个月公布了平日门票、高峰日门票两种价格,百度则可利用该算法预测园内人群增长数量,以应对人流量过大给公园管理带来的种种问题。

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