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本发明属于流数据挖掘技术领域，具体涉及一种大规模高维高速流数据在线异常检测的方法及系统，包括：采用矩阵素描模型对高速传输的数据块进行处理，得到素描矩阵；将素描矩阵输入到哈希学习模型中，得到当前时刻最优模型参数和特征哈希表；根据最优模型参数和特征哈希表构建异常分计算模型，将待检测样本数据输入到异常分计算模型中进行检测，判断该样本数据是否异常；本发明采用矩阵素描和哈希学习技术不仅能降低数据规模和特征维度、提高检测速度和存储效率，而且通过在线更新检测模型能够自适应流数据分布的动态变化，有效地解决了当前大规模高维高速环境下无法实时高效地对流数据进行异常检测的问题。

本发明实施例公开了一种客流数据处理方法和系统，其中，所述方法包括：多个监控终端中各监控终端分别采集对应的监控区域内的客流信息，并分别将各监控区域内的客流信息上传给服务终端；服务终端根据各监控区域内的客流信息，筛选携带最大客流量的客流信息对应的监控区域，作为第一目标区域；服务终端将各监控区域内的客流信息同步发送给第一目标区域内的游客终端；游客终端根据各监控区域内的客流信息，从服务终端上获取具有最少客流量的客流信息所对应的监控区域，作为第二目标区域，并基于游乐场内的导航地图信息显示由第一目标区域到第二目标区域的导航路线。采用本发明，可均衡各监控区域内的客流量，进而降低各游乐项目处的人员拥挤密度。