大數(shù)據(jù)背景下消防實(shí)時(shí)監(jiān)控之城市地鐵客流量分析

周玉光，樊繼慧，吳果桁，李清梅

摘要：該文借助Python語言以及它的強(qiáng)大的第三方庫如Numpy、Pandas等技術(shù)如何處理我國(guó)不同的主要城市地鐵客流量數(shù)據(jù)，依靠Echarts這個(gè)第三方圖形庫，將經(jīng)過統(tǒng)計(jì)、采集、清洗及分析出來的地鐵數(shù)據(jù)以大屏可視化的直觀方式向用戶呈現(xiàn)出來，這樣可以有效地對(duì)基于該地鐵客流量數(shù)據(jù)的各項(xiàng)實(shí)際功能應(yīng)用需求進(jìn)行深入探討。通過實(shí)時(shí)分析全國(guó)不同重點(diǎn)城市地鐵的實(shí)際客流量數(shù)據(jù)，用豐富多樣化直觀的圖表或圖形來集中展示出全國(guó)各城市間的城市地鐵客流量信息，可以直接讓有需求的用戶快速直觀清晰地查看在不同的重點(diǎn)城市或國(guó)內(nèi)不同地鐵線路的真實(shí)客流情況。為消防領(lǐng)域?qū)崟r(shí)監(jiān)控災(zāi)情，人流統(tǒng)籌安排提供出了一套高效、精準(zhǔn)、便捷應(yīng)用的科學(xué)方法，能夠快速更好地滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代客戶的服務(wù)需求。利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)讓消防變得自動(dòng)化、智能化、系統(tǒng)化、精細(xì)化，對(duì)場(chǎng)所警力資源、重點(diǎn)部位、告警事件等消防要素進(jìn)行可視化監(jiān)測(cè)，有利于輔助用戶準(zhǔn)確有力掌控微觀消防態(tài)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：Python；消防；實(shí)時(shí)監(jiān)控；地鐵客流量

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）32-0058-03

1 研究背景

火災(zāi)是危害地鐵運(yùn)營(yíng)安全的重要因素之一，地下空間中發(fā)生火災(zāi)造成的危險(xiǎn)性遠(yuǎn)比在地面建筑物中發(fā)生火災(zāi)更高。近年來，火災(zāi)也是軌道交通中發(fā)生頻率較高、造成損失較大的事故之一。地鐵安全運(yùn)營(yíng)涉及眾多的設(shè)備，各種設(shè)備故障，都可能導(dǎo)致地鐵火災(zāi)，例如1995年阿塞拜疆首都巴庫地鐵由于電路故障發(fā)生嚴(yán)重火災(zāi)。行車事故主要包括列車沖突，事故可能會(huì)導(dǎo)致列車設(shè)備起火，從而導(dǎo)致火災(zāi)。2005年泰國(guó)曼谷地鐵國(guó)家文化中心站發(fā)生列車相撞事故，并引發(fā)火災(zāi)，造成200多人受傷。

事故發(fā)生后，地鐵比地面建筑的安全出口和疏散通道少，一些地鐵車站疏散系統(tǒng)不完善、列車緊急安全出口有限等問題制約著人員疏散。如果預(yù)案不完善，很容易產(chǎn)生踩踏事件，后果不堪設(shè)想。地鐵發(fā)生火災(zāi)時(shí)產(chǎn)生的煙、熱不易排除，積聚的熱量會(huì)使地鐵系統(tǒng)內(nèi)的空氣溫度迅速升高，較早地出現(xiàn)全面燃燒（轟燃）現(xiàn)象。室內(nèi)溫度會(huì)從400℃猛升到800～900℃，煙氣中的一氧化碳濃度迅速增高，人們要脫離危險(xiǎn)區(qū)域，人員的疏散非常困難。所以需要精確的地鐵站人流量控制。利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)讓消防變得自動(dòng)化、智能化、系統(tǒng)化、精細(xì)化，對(duì)場(chǎng)所警力資源、重點(diǎn)部位、告警事件等消防要素進(jìn)行可視化監(jiān)測(cè)，有利于輔助用戶準(zhǔn)確有力掌控微觀消防態(tài)勢(shì)。

山東省以實(shí)現(xiàn)災(zāi)情信息及時(shí)準(zhǔn)確傳遞為目標(biāo)，加強(qiáng)災(zāi)害信息員隊(duì)伍建設(shè)工作，在災(zāi)情管理工作的規(guī)范化和精細(xì)化方面取得成效[1]。及時(shí)快速、客觀準(zhǔn)確的災(zāi)情信息，是消防部門、政府掌握災(zāi)情形勢(shì)，積極、有效應(yīng)對(duì)災(zāi)情的前提。遼寧省地震應(yīng)急值守和災(zāi)情收集系統(tǒng)能夠解決“值班信息上報(bào)速度慢”“人工上報(bào)信息錯(cuò)誤率高”等一系列問題[2]。

2 技術(shù)分析

借助Python語言以及它的強(qiáng)大的第三方庫如Numpy、Pandas等技術(shù)如何處理我國(guó)不同的主要城市地鐵客流量數(shù)據(jù);依靠Echarts這個(gè)第三方圖形庫，將經(jīng)過統(tǒng)計(jì)、采集、清洗及分析出來的地鐵數(shù)據(jù)以大屏可視化的直觀方式向用戶呈現(xiàn)出來。利用數(shù)據(jù)爬蟲技術(shù)爬取相關(guān)的有效信息，并通過信息技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)處理分析，主要分成以下數(shù)據(jù)：

（1）爬取數(shù)據(jù)：通過urllib模塊對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)起請(qǐng)求，然后利用json模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析然后存入到文本中。

（2）處理和清洗數(shù)據(jù)：這里主要利用pandas對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要是包括對(duì)特殊字符的過濾以及關(guān)鍵信息的提取。

（3）數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)：這里主要是利用flask對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取展示給前臺(tái)，前端的模板通過后臺(tái)的數(shù)據(jù)渲染與echarts圖表技術(shù)相結(jié)合，展示數(shù)據(jù)。

PyCharm也同時(shí)增加了一系列其他的高級(jí)功能，用戶還將會(huì)支持在Django架構(gòu)下的運(yùn)行環(huán)境中實(shí)現(xiàn)專業(yè)Web設(shè)計(jì)。Python的開發(fā)是交互式的，在實(shí)際的開發(fā)過程中具有很好的交互式體驗(yàn)。當(dāng)Python程序設(shè)計(jì)語句同時(shí)也是面向?qū)ο笳Z言時(shí)，就可以很好地采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)風(fēng)格或?qū)⒋a包裝到面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)里。獲取信息的方式有多種：一種是通過人工巡檢、抽樣等的方式來進(jìn)行信息收集、分析和利用，這種方式不僅可整合數(shù)據(jù)；另一種是根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行信息整合，通過現(xiàn)代通信技術(shù)，進(jìn)而獲取大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)路況、人口熱力、視頻監(jiān)控等海量數(shù)據(jù)資源，進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的有效整合，為消防管理決策等提供更加全面、系統(tǒng)的資源，促進(jìn)消防數(shù)字化建設(shè)。以純文字表述信息獲取的體驗(yàn)并不好，如果是以圖表的形式，我們不僅能快速了解每天的報(bào)警數(shù)量，而且還能看到報(bào)警數(shù)量的變化趨勢(shì)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，只有推動(dòng)消防信息化建設(shè)才能進(jìn)一步提高消防工作效率[3]。

3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)的核心任務(wù)是對(duì)相應(yīng)的地鐵數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，然后對(duì)監(jiān)控到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將分析的結(jié)果展示到前面的可視化大屏上。這個(gè)項(xiàng)目的建設(shè)過程中在這個(gè)項(xiàng)目建設(shè)的過程中，主要分成以下三個(gè)部分：一是數(shù)據(jù)的爬取，二是數(shù)據(jù)的清洗和提取，三是數(shù)據(jù)的系統(tǒng)大屏展示。

這里在相關(guān)地鐵的客流量數(shù)據(jù)爬取過程中需要保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和實(shí)時(shí)性。我們對(duì)于相關(guān)地鐵的客流量數(shù)據(jù)的分析主要是針對(duì)客流總量的分析，主要是研究數(shù)據(jù)關(guān)于時(shí)間序列的相關(guān)變化、各線路的客流量占比情況以及不同城市的客流總量的對(duì)比等。所以在爬取我們?cè)谖⒉┕俜教?hào)里面的數(shù)據(jù)后，需要對(duì)其中的相關(guān)的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗。這里的數(shù)據(jù)清洗主要包括微博文本數(shù)據(jù)的清洗和提取，提取出來具有一定特征的數(shù)據(jù)，再進(jìn)行存儲(chǔ)，提供給大屏數(shù)據(jù)展示系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行展示。通過這樣的整個(gè)流程，完成了數(shù)據(jù)的獲取、清洗和展示，這是一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析流程。

基于Python的城市地鐵交通客流量分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過程中，我們主要使用的是PyCharm這個(gè)開發(fā)工具軟件和Python編程語言。項(xiàng)目在開發(fā)的過程中主要分為數(shù)據(jù)的爬取數(shù)據(jù)的清洗和數(shù)據(jù)的大屏可視化這幾個(gè)部分，項(xiàng)目的開發(fā)主要以Python編程語言為主。

在進(jìn)行爬取數(shù)據(jù)的過程中，主要運(yùn)用到的是urllib網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)請(qǐng)求庫、json網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)解析庫這兩個(gè)庫，通過這兩個(gè)庫可以對(duì)特定的網(wǎng)頁鏈接進(jìn)行數(shù)據(jù)請(qǐng)求，并對(duì)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的解析，然后存儲(chǔ)到臨時(shí)文件中，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)清理。數(shù)據(jù)清理的過程中，會(huì)處理掉異常的數(shù)據(jù)并提取相關(guān)所需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，這里我們主要使用的是pandas庫。flask 網(wǎng)站框架、html網(wǎng)頁技術(shù)以及echarts數(shù)據(jù)可視化表格技術(shù)，這三項(xiàng)技術(shù)模塊都是運(yùn)用在數(shù)據(jù)大屏可視化的過程中。通過flask將后端的數(shù)據(jù)傳遞給前端的html網(wǎng)頁進(jìn)行設(shè)計(jì)與渲染，在前端的數(shù)據(jù)再通過echarts圖表進(jìn)行最后的可視化展示。

大屏數(shù)據(jù)可視化的前端部分主要是一個(gè)html文件與jinia2的模板功能相配合使用。它主要分成兩部分。其中，第一個(gè)部分是網(wǎng)頁布局，主要包括了大屏可視化過程中的各個(gè)圖表的位置排版。

數(shù)據(jù)大屏可視化是本系統(tǒng)的重要組成部分，也是本系統(tǒng)的終極展示。根據(jù)項(xiàng)目的技術(shù)組成我們把數(shù)據(jù)大屏可視化分成兩個(gè)部分，一個(gè)是前端HTML模板，另一個(gè)是后端Flask服務(wù)器。Flask服務(wù)器主要的功能是根據(jù)前端的網(wǎng)頁鏈接請(qǐng)求來向前臺(tái)傳遞渲染的網(wǎng)頁。當(dāng)服務(wù)器端收到前端的網(wǎng)頁鏈接請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)請(qǐng)求做出如下反應(yīng)：從文件data.csv里面獲取不同城市的地鐵客流量數(shù)據(jù)，獲取城市數(shù)據(jù)。

網(wǎng)頁運(yùn)行服務(wù)器運(yùn)行在后臺(tái)，這里需要把數(shù)據(jù)進(jìn)行再分析，然后進(jìn)行前端的展示，這里點(diǎn)擊相關(guān)的本地的網(wǎng)址，查看大屏幕可視化結(jié)果。

可以對(duì)所監(jiān)控的場(chǎng)景進(jìn)行不間斷分析，對(duì)異常事件進(jìn)行監(jiān)測(cè)、報(bào)警和錄像。有效捕捉根據(jù)客流量設(shè)置合理的消防應(yīng)對(duì)措施和人員疏散措施，降低誤報(bào)和漏報(bào)現(xiàn)象。通過可視化平臺(tái)實(shí)時(shí)提示，大大縮減查找時(shí)間。

消防專用系統(tǒng)通過與各個(gè)部門的相互關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)信息互通，消防運(yùn)作體系掌控更加具有各方面意義，將大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、提取，實(shí)現(xiàn)相互聯(lián)動(dòng)，將消息及時(shí)提供給消防人員，使人民群眾的生命、財(cái)產(chǎn)及健康得到保障。

消防部門實(shí)時(shí)監(jiān)控消防系統(tǒng)通過對(duì)不同月份，不同日期下客流量的統(tǒng)計(jì)，對(duì)可能發(fā)生的災(zāi)情提前部署，提前規(guī)劃。根據(jù)數(shù)據(jù)走勢(shì)進(jìn)行趨勢(shì)分析。

4總結(jié)

在大數(shù)據(jù)思維背景下，基于大數(shù)據(jù)分析的消防體系已成為城市建設(shè)不可缺少的一部分，本文從大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)思維的含義入手，分析大數(shù)據(jù)思維下消防建設(shè)具有廣泛的信息整合、能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)互通、可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的集合與計(jì)算等特征，提出完善火災(zāi)防控機(jī)制、預(yù)警機(jī)制，為消防建設(shè)提供有力支撐。有必要從大數(shù)據(jù)視角對(duì)我國(guó)消防信息化管理進(jìn)行重新審視，構(gòu)建消防信息化管理平臺(tái)，更好解決我國(guó)消防信息化管理工作中存在的問題[4]。

參考文獻(xiàn)：

[1] 高文靜.提升災(zāi)情管理規(guī)范化精細(xì)化水平[N].中國(guó)應(yīng)急管理報(bào)，2022-03-02（6）.

[2] 張文靜，李瑩，惠楊，等.遼寧省地震應(yīng)急值守和災(zāi)情收集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].防災(zāi)減災(zāi)學(xué)報(bào)，2021，37（4）：52-56，68.

[3] 張玄.大數(shù)據(jù)環(huán)境下消防信息化建設(shè)措施探索[J].數(shù)字通信世界，2022（4）：137-139.

[4] 李文娜.淺析大數(shù)據(jù)背景下消防信息化管理建設(shè)[J].現(xiàn)代企業(yè)，2022（2）：56-57.

【通聯(lián)編輯：聞翔軍】