[發明專利]一種宏觀區域實時人流保有量檢測方法

有效

• 申請號: 201811400266.X
• 申請日: 2018-11-22
• 公開（公告）號: CN109657701B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 壽光明;譚華春;丁璠;胡小磊;陳曉軒
• 申請（專利權）人: 南京茶非氪信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;H04W4/021;H04W24/08
• 代理公司: 南京蘇創專利代理事務所(普通合伙) 32273
• 代理人: 王華

本發明公開了一種宏觀區域實時人流保有量檢測方法，該方法基于便攜移動終端唯一ID、采集數據時間戳和檢測設備位置信息的宏觀區域流量信息檢測方法，對移動終端采集數據的數據挖掘和分析，實現了實時宏觀區域人流保有量高效、準確的檢測。

技術領域

本發明屬于移動智能互聯網技術，尤其涉及景區等人流檢測和評估算法。

背景技術

區域流量數據是當前智慧校園、智慧景區、智慧城市的重要信息來源，可為區域人流密度評估、區域人流變化、流量誘導等提供決策輔助。

隨著我國經濟和科技迅猛發展，為更好的管理校園、景區、城鎮等人們日常生活旅行的區域，提升人民生活旅行的便捷性、幸福感，建設智慧校園、智慧景區、智慧城市成為未來發展的新趨勢。

在智慧校園、智慧城市等的建設過程中，人流的動態監測、估計，動向檢測、預測、引導為不可或缺的重要組成部分。

以景區為例，目前建立了大量數字監控用以監控景區人流量，如通過進出口門閘記錄景區內人流總量；通過在重點區域布設視屏監控，對當前區域內人流進行識別；通過數字顯示屏，向游客展示景區內相關信息等。

然而盡管現在部署了各種各樣的設備，但在人流的檢測、預測上仍有無法滿足管理需求，如進出口門閘只能記錄景區內的總保留量，而無法記錄分散在各個景點的人流量，而視頻等，雖然能夠清晰可視化，甚至通過圖像識別的方式識別人數，但無法做到全覆蓋，自然也就無法全局統計，更做不到流量的預估。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種宏觀區域實時人流保有量檢測方法，實現了實時宏觀區域人流保有量高效、準確的檢測。

為解決上述技術問題，本發明采用了以下技術方案：一種宏觀區域實時人流保有量檢測方法，包括按照物理空間部署在宏觀區域范圍內的多個檢測子網絡和遠端的后臺服務器，所述檢測子網絡包括若干個分機，以及與所述分機數據連接的一個主機；所述分機通過無線被動感知的模式，采集分機覆蓋范圍內移動終端設備基于WIFI協議隨機向四周環境發送的廣播式數據包，并篩選其中帶有移動終端設備ID信息的數據包進行檢索，打上分機標簽后上傳至主機，主機將收集到的數據進行統一存儲和打上時間標簽，并上傳至遠端的后臺服務器中存儲，并對數據按照以下步驟進行分析：

步驟1：通過分機采集完整時間段(T-Δt)的數據D，其中，D_ij表示第j個子網第i號分機數據；N表示子網的個數，M表示第j個子網中的分機個數；

步驟2：對數據進行切片并提取待分析局部區域S及完整時間段(T-Δt)的數據D'_s，式中D_is為第s子網下編號為i的分機所采集到的數據；

步驟3：對部署的子網絡與對應局部區域S進行空間匹配，得到子網絡主機與對應路段的編號信息及該子網絡的分機部署情況列表；

步驟4：對各分機采集的數據根據移動終端設備ID號進行排序，建立數據矩陣{Tower(i,s),T}；

步驟5：將建立的ID數據列表按出現在不同數據矩陣的次數c進行分類：將僅在一個數據矩陣Tower中出現的ID記為ID_c＝1并單獨提取進行分析，將在兩個以上數據矩陣Tower中出現的ID數據歸為ID_c＞1；

步驟6：對于在時間段Δt內僅出現在一個數據矩陣Tower中出現的ID數據進行分析，若在Δt時間段內，未發現該ID數據在該數據矩陣Tower中重復出現的，則遍歷該局部區域S周圍相鄰的子網查找是否出現相同的ID數據，如果未出現，則將該ID數據歸為ID_c＝1，如果在其他子網中出現，則將該ID數據打上標識歸為ID_c＞1；

步驟7：重復步驟4～6直到數據處理完畢；