[發明專利]一種基于射頻識別技術的室內人數統計方法

有效

• 申請號: 201910231661.8
• 申請日: 2019-03-26
• 公開（公告）號: CN110008766B
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發明（設計）人: 劉佳;陳力軍;郁裕杰;陳星宇;張曉聰;李珍珠;嚴穎麗;邊星宇;許林;龔華林;程唯
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06K7/00
• 分類號: G06K7/00;G06K9/62
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 胡建華;于瀚文

1.一種基于射頻識別技術的室內人數統計方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，在室內環境中部署t₁個RFID閱讀器和天線；

步驟2，攜帶RFID標簽的人在室內環境中任意活動，設定所有人身上RFID標簽的總數為n，使用RFID閱讀器讀取分散在每個人身上的RFID標簽信號；

步驟3，對步驟2中采集的RFID標簽信號進行數據預處理；

步驟4，對預處理后的數據進行聚類分析，獲取到每一個RFID標簽的特征參數；

步驟5，根據步驟4獲取到的特征參數利用數字異常值方法獲取聚類中心和非聚類中心的分界閾值，從而找出聚類中心，通過聚類中心的個數得到人數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟1中，布置t₁個RFID閱讀器和天線以保證讀取范圍能夠覆蓋室內區域。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟2中，連接在RFID閱讀器上的天線讀取n個RFID標簽，從而每一個RFID閱讀器能夠獲取讀取范圍內n個RFID標簽的一系列三元信號組{epc，t，a}，包括標簽的EPC號epc、讀取到標簽的時間t、天線編號a，所述EPC號即電子產品碼。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟3包括：將步驟2中每一個RFID閱讀器獲取到的一系列三元信號組按照標簽的EPC號進行分組，即相同的EPC號分到一組中，對于每一個RFID標簽的三元信號組，以時間t₀為單位將整個讀取時間T進行切片，然后將每個時間片讀取到該RFID標簽的天線編號組成集合s_i，從而得到每一個RFID標簽的特征向量v＝[s₁，s₂，s₃，...，s_n]，第n個RFID標簽的特征向量記為v_n，最后，將空集合占比超過比例r的特征向量過濾掉。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟4包括：針對每兩個特征向量v₁和v₂，使用豪斯多夫距離定義特征向量每一位之間的距離，然后采用歐式距離來計算每兩個特征向量之間的距離d_ij，利用d_ij，采用一種基于密度和距離的聚類算法分析，得到每一個特征向量的局部密度ρ和特征距離δ。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，步驟4中，所述局部密度采用高斯內核計算方法：

其中為待聚類的數據集，I_s＝{1，2，...，N}為待聚類的數據集對應的下標集，N表示所有的標簽個數，S中的數據即對應步驟3中的每一個RFID標簽的特征向量，x_i為第i個標簽對應的特征向量，e是自然常數，ρ_i是根據高斯內核計算出來的第i個標簽的局部密度，參數d_c為截斷距離，d_c＞0。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，步驟4中，所述特征距離計算方式如下：

設表示局部密度的一個降序排列下標序，即它滿足：

在ρ_i進行降序排列的情況下，q_N為第N個局部密度的下標；

進行如下定義：

表示第q_i個標簽的特征距離，表示第q_j個標簽的特征距離，表示第q_i個標簽和第q_j個標簽之間的距離，最終每一個RFID標簽的特征向量都得到了一個二元組{ρ_i，δ_i}；δ_i表示第i個標簽的特征距離。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，步驟5包括：計算一個將局部密度和特征距離綜合考慮的量γ_i＝ρ_i*δ_i²，則γ_i越大，則表示第i個特征向量越可能是聚類中心，將每一個特征向量的γ_i值按升序排列，用數字異常值方法從小到大分析每一個γ_i值，直到找到第一個異常值γ₀，以γ₀為閾值，取γ_i＞γ₀的特征向量為聚類中心，聚類中心的個數即為室內環境中的人數。