我們知道，地圖平臺可制作某一地區(qū)的實時熱力圖，那么，問題來了，能否利用地圖預測哪些地區(qū)將會出現(xiàn)密集的人流，存在公眾安全隱患?如今，這一問題看似有了答案。

　　近日，百度大數(shù)據(jù)實驗室(Big Data Lab)的一項研究報告顯示，將來自百度地圖路線搜索的聚合數(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，這種算法可用于針對可能威脅公共安全的異常大規(guī)模人潮向有關部門和個人發(fā)出提醒。

　　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。

　　盡管百度強調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。(文|3sNews 龍薇)