2016年2月3日，上海虹橋火車站，回家過年的旅客在候車室等候上車。
百度大數(shù)據(jù)實驗室(Big Data Lab)周二公布的一項研究報告顯示，將來自百度地圖(Baidu Map)路線搜索的聚合數(shù)據(jù)，與人們所搜索地點的人群密度相關聯(lián)時，可以預測在某一時間、某一地點的人潮形成情況。
百度高級研究員吳海山是這份報告的作者之一。吳海山說，在2014年上海發(fā)生跨年夜踩踏悲劇之后，他的團隊開始專注于對人潮形成情況的預測。當時這起踩踏事件造成30多人喪生。
吳海山說，他們團隊的算法能夠利用來自百度地圖的人潮數(shù)據(jù)，預測在未來兩小時內(nèi)某一地點的人群規(guī)模。
這份研究報告稱，人潮形成情況預測傳統(tǒng)上依靠視頻傳感器和電腦視覺技術來實現(xiàn)。
百度算法通過一個活動開始前約30分鐘至兩小時內(nèi)的百度地圖線路查詢請求，可被用來向旅行部門、地方政府以及體育場和演唱會會場運營公司發(fā)送密集人流的預警信號。用戶可設定自己的閾值，以確定何時警告應觸發(fā)警報。吳海山表示，算法不存在隱私問題，因為它只使用聚合數(shù)據(jù)，不能確定個人用戶的身份。
百度發(fā)言人稱，繪制抗議活動可能發(fā)生場所的地圖并不是其研究的目的。百度還說，中國執(zhí)法部門很可能在幾小時之前就早已獲知社會騷亂的進展情況。
盡管百度強調(diào)該報告目前還只是學術論文，但吳海山稱，這項研究或算法未來可能與產(chǎn)品開發(fā)共享，或向地方政府、有關部門和活動場所運營商開放。
吳海山說，未來，這一功能還可能向百度地圖的一般用戶開放。這樣的工具將是百度地圖熱力圖的一個自然延伸。多年來，百度地圖熱力圖向用戶提供熱門旅游景點的人流情況。但這種算法若大規(guī)模實施，甚至可以顯示午餐高峰時段當?shù)孛骛^的人群密度。
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