[發(fā)明專利]人流量估測系統(tǒng)及用于其的故障處理方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710095441.8
• 申請日: 2017-02-22
• 公開（公告）號: CN108460864B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 方輝;李祥寶;賈真
• 申請（專利權(quán)）人: 開利公司
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 李陵峰;張昱

1.一種人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

傳感器網(wǎng)絡(luò)，其包括布置在待估測區(qū)域中的多個(gè)用于檢測人流量的傳感器；

模型構(gòu)建模塊，其基于所述傳感器的布置位置來構(gòu)建人流量狀態(tài)模型，并基于所述傳感器的數(shù)據(jù)來構(gòu)建傳感器網(wǎng)絡(luò)模型；

人流量估測模塊，其基于所述人流量狀態(tài)模型及傳感器網(wǎng)絡(luò)模型來估測人流量及提供估測人流量的數(shù)據(jù)權(quán)重；

其中，還包括故障檢測模塊，其用于檢測所述傳感器網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)傳感器是否異常；且所述模型構(gòu)建模塊還用于在所述傳感器存在異常時(shí)調(diào)整人流量狀態(tài)模型及傳感器網(wǎng)絡(luò)模型;

其中，多個(gè)所述傳感器將所述待估測區(qū)域劃分成多個(gè)待估測子區(qū)域；所述人流量狀態(tài)模型用于反映各個(gè)所述待估測子區(qū)域內(nèi)的人數(shù)以及進(jìn)出各個(gè)所述待估測子區(qū)域的人流量；以及

在所述故障檢測模塊判定特定傳感器存在異常時(shí)，由所述特定傳感器劃分的相鄰的兩個(gè)所述待估測子區(qū)域被合并成一個(gè)新的待估測子區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊用于在所述故障檢測模塊判定特定傳感器存在異常時(shí)，降低所述人流量狀態(tài)模型及傳感器網(wǎng)絡(luò)模型中涉及所述特定傳感器的數(shù)據(jù)權(quán)重；和/或所述人流量估測模塊用于在傳感器存在異常時(shí)，自動(dòng)降低所述特定傳感器的估測人流量的數(shù)據(jù)權(quán)重。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊基于卡爾曼濾波算法來調(diào)整人流量狀態(tài)模型及傳感器網(wǎng)絡(luò)模型，所述人流量估測模塊基于卡爾曼濾波算法來分析人流量狀態(tài)模型及傳感器網(wǎng)絡(luò)模型，所述數(shù)據(jù)權(quán)重對應(yīng)于卡爾曼濾波算法中涉及所述特定傳感器的方程的協(xié)方差值；在數(shù)據(jù)權(quán)重降低時(shí)，所述協(xié)方差值增大。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，還包括可信度評估模塊，其用于根據(jù)所述人流量估測模塊提供的各個(gè)傳感器的估測人流量的數(shù)據(jù)權(quán)重來評估來自各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)的可信度。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，當(dāng)所述人流量估測模塊基于人流量狀態(tài)模型及傳感器網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用卡爾曼濾波算法估測時(shí)，所述可信度對應(yīng)于卡爾曼濾波算法中涉及所述特定傳感器的方程的協(xié)方差值；在所述協(xié)方差值增大時(shí)，所述可信度低。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述人流量估測系統(tǒng)在所述可信度評估模塊于第二預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)提供的特定傳感器的可信度逐漸降低時(shí)，發(fā)出針對所述特定傳感器的故障預(yù)警信號。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任意一項(xiàng)所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊包括動(dòng)態(tài)傳感器融合子模塊，用于基于多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)來構(gòu)建傳感器網(wǎng)絡(luò)模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求1至6任意一項(xiàng)所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊包括：用于調(diào)整人流量狀態(tài)模型的自適應(yīng)配置子模塊，用于在所述故障檢測模塊判定特定傳感器存在異常時(shí)，降低所述人流量狀態(tài)模型及傳感器網(wǎng)絡(luò)模型中涉及所述特定傳感器的數(shù)據(jù)權(quán)重。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊基于卡爾曼濾波算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法或DS證據(jù)算法來調(diào)整人流量狀態(tài)模型及傳感器網(wǎng)絡(luò)模型。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述人流量估測模塊基于卡爾曼濾波算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法或DS證據(jù)算法來估測人流量。

11.根據(jù)權(quán)利要求1至6任意一項(xiàng)所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述故障檢測模塊用于在第一預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)未接收到來自特定傳感器的數(shù)據(jù)時(shí)，判定所述特定傳感器存在異常；和/或所述故障檢測模塊用于在接收到的來自特定傳感器的數(shù)據(jù)質(zhì)量低于第一預(yù)設(shè)區(qū)間時(shí)，判定所述特定傳感器存在異常。

12.根據(jù)權(quán)利要求1至6任意一項(xiàng)所述的人流量估測系統(tǒng)，其特征在于，所述傳感器布置在待檢測空間的各個(gè)出入口處。