随着信息和通信技术的不断提高,移动终端的普及和层出不穷的新技术,移动物联网的应用面日益广泛,不断向人们生活的方方面面渗透,改善生活及体验服务。以“智慧化”概念引导着经济和科技的竞相发展,展会“智慧化”的进程加快和水平的提高,使得展会业在社会经济发展和社会生活方面贡献越来越大。展会“智慧化”促进我国会展行业的快速信息化,简化展会工作流程提升展会效率。展会业应用移动物联网,使得展会业具有了“大数据”的基础服务设施。针对移动物联网构建的复杂性,高耦合性,终端设备的多样性,使得获取数据的来源和数据类型多种多样化。为了在运营过程中去发现可能存在的规律现象或者需要解决的问题。通过采集展会现场数据,结合数据特性,根据所要研究的问题对数据集进行分类。对独立展位的展商和多个展位的展团采用数据包络分析,观察其投入产出效率;根据质心法求解出的客流位置,用DBSCAN方法对客流位置点在以展馆平面图上进行空间聚类,为了给出高密度客流集在地图上的区域范围,通过凸包生成算法构建人流高密集区域凸多边形。根据凸多边形区域,应用地理围栏技术,设定地理围栏,并以地图展示给公众。采用中心点最近距离法计算其周边疏散通道的优先权,确定人流疏散方案。按以上方法对基于移动物联网下的现场多源数据进行分析,得到以下结果(1)采用包络分析法对展位和展团进行分析,发现多数样本并未达到有效的DEA单元,主要是由规模效率和技术效率不足引起的,参展商需要根据自身的参展需求重新选择展位位置,展位数量和展位面积,以达到技术效率和规模效率上的资源合理配置,实现效率最大化。(2)经过质心算法求解出客流中每个人的位置集,采用客流密度4人/m2得到高密度客流集簇,并按凸包算法提取出边界,应用地理围栏对观众进行信息告知或在地图上显示出人流密集区域。通过对基于移动物联网下的现场多源数据进行分析,包络分析的结果可以对目前参展商的投入方案更改和完善,达到高效率。在应用公共空间内客流上限值和人际距离作为参数,用DBSCAN方法确定高密集点簇即为高密度客流集,是引发客流踩踏拥挤时间的标志集,为客流疏散提供可支持的方案。对凸多边形区域结合热度图为客流密集区域的识别和定位提供了定量和定性的方法,并且实现了其高密度客流区域量化,可以为展会的参与者管理者提供安全及风险信息。