一种多传感器协作的人流量统计方法及系统与流程

本发明属于物联网中热释红外传感器、超声波测距传感器及无线WIFI领域，具体涉及利用多传感器协作的方式估计人流量的算法及实现该方法的系统装置。

技术背景

物联网是互联网发展的未来趋势，它是新的信息技术的重要组成。简单的说物联网就是把各个物体通过网络连接在一起。它将推动着世界高速向前发展，将世界连接成一个智慧体。公共场所的资源是有限的，最直观的体现就是容纳率(使用人数占总的容纳人数的比例)。基于对人流量的统计，并将统计结果通过网络实时展现出来，对于城市的管理有重要意义。学校利用它可以方便学生对于生活日常的规划，商场利用它可以对日常人流量统计分析，有利于针对不同的时间点作不同的活动安排。

现有的公共场所内的人流量统计系统大多使用对射型的光电器件，这种器件需要先在入出口处多安装一道门用于对人群进出的识别。由于安装工序较复杂且价格昂贵，大多数的商场或者学校很少考虑这么做，但是人流量状况统计却是校园内非常宝贵的可采集资源。目前另外一种基于视频识别技术的方案，通过对人体运动的检测，结合动作识别技术来对人流量进行统计。但是这种方案对于数据上传速度有很高的要求，而且可能还要具有存储功能，无疑又增加了这种方式实现的成本。

技术实现要素：

本发明在于解决传统的公共场合内人流量统计装置存在的成本高、对网络信道的传速速率要求高的缺点，本发明提供了可用于网络传输的人流量统计方法及系统，可以在封闭的场所内对进出的人群数量和身高数据进行统计，适合于学校、商场、公共服务场所等人群容纳率有限的场所内，为各个服务对象或者管理者提供人流量变化趋势、场所容纳率和人群主要流向、人群身高数据等实用信息。

基于上述的发明目的，第一方面，本发明提供统计场所内人流量的统计方法，包括：

1)获取一对热释红外传感器感应到人体的时间；

2)获取出入口上方的超声波测距传感器的距离值；

3)根据控制器写入的人流量估计算法对上述感应到数值进行建模；

4)根据建模结果，统计出人流量和场所使用率等状况；

5)服务器端收到信息和处理并在客户端呈现。

所述1)中获取一对热释红外传感器感应到人体的时间的步骤包括：

1-1)初始化两个热释红外传感器的引脚设定；

1-2)热释电元件根据人体与周围环境温度差异输出高电平；

1-3)两个热释传感器的高电平响应时时间记录。

所述2)中的获取出入口上方的超声波测距传感器的距离值的步骤包括：

2-1)初始化超声波测距传感器；

2-2)测量超声波测距传感器距离出入口地面的距离d1。

所述3)中的根据控制器写入的人流量估计算法对上述感应到数值进行建模步骤之前所需要的步骤包括：

3-1)在控制器中写入全局的系统时间计数器；

3-2)定义出两个热释传感器高电平响应的时间T1和T2，且默认为0；

3-3)当出入口上方的热释红外传感器输出高电平时，测量人体经过时与超声波测距传感器的距离值d2。

所述3-2)获取的时间T1和T2、3-3)获取的d2和2-2)获取的d1，所述的控制器写入的人流量估计算法对上述人体感应进行建模，其步骤包括：

3-a、取时间差Y₁＝T₁-T₂及Y₂＝T₂-T₁；

3-b、根据人体的步行速度和热释红外传感器的锁定时间得到人体进出场所的分段模型：

和

公式中变量count为人数统计值，其中分段区间(0,1.25]为第一预设区间，[1.25,2.5)为第二预设区间，[2.5,∞)为第三预设区间，其单位为秒；取d1-d2＝d差值即为人体的高度，也作为对热释传感器1高电平的验证。

所述3-b)根据人体的步行速度和热释红外传感器的锁定时间得到人体进出场所的分段模型的依据为：

3-a-1)热释红外模块1和2呈一定角度夹角安装，其所感知的两直线距离为2.5米；

3-a-2)根据人体的平均步行速度为1.5米/秒，为考虑人体不同体型及性别的步行速度差异，将步行速度预设为1～2米/秒；

3-a-3)根据距离和速度间的关系则时间差取值为[1.25,2.5)，提高了对人体进出场所判断的可靠性。

依据上述述3-b)获取Y₁、Y₂、count和d参数，其特征在于，所述的根据建模结果，统计出人流量和场所使用率状况，其步骤包括：

3-b-1)核心控制器内部时钟设定10分钟一次的人流量计数器；

3-b-2)若Y₁和Y₂的值大于0，则总的人流动总量flowCount计数加1；

3-b-3)场所内人数在10分钟内总量为count值，地点内的人流量速率为flowCount/10人/分钟，场所使用率为count/场所人员容纳量。

所述5)中的服务器端收集人流量信息并在客户端呈现的步骤包括:

5-1)核心控制器收集权利要求5中的人流量速率、场所内人群数量、场所使用率和人体的身高值；

5-2)控制器通过WIFI模块的透传功能将参数上传至远程服务器。

本发明一种多传感器协作的人流量统计方法的系统，主要包括：

人流量检测装置和客户接收控制端,所述人流量检测装置，其中包括：

一对热释红外传感器；超声波测距传感器；EMW3162无线WIFI模块；STM核心控制器；

所述客户接收控制端包括：

Android手机；人流量检测APP。

具体如下：

在场所内部的出入口处上方，安装一对红外热释传感器，两个传感器要呈一定角度安装，分别感应出入口位置的人体和距离出入口2.5m左右的人体；

在场所内部的出入口处上方，安装超声波测距传感器，传感器主要测量出入口的距离变化数据；

EMW3162无线WIFI模块，作为人流量相关信息上传和控制命令下达的收发装置，和核心控制器连接在一起并安装在热释红外传感器的旁边；

对于STM核心控制器，和EMW3162安装在一起，用于处理来自传感器的数据，并向服务器上报，还可执行来自服务器的控制请求。

对于不同的出入场景，两个热释红外传感器的高电平响应的时间点会有一定的间隔，而且超声波测距传感器距离数值也会变化，核心控制器记录下这两个时间点和距离变化；

STM核心控制器内部对两个时间点的差值进行计算，差值的不同取值范围会有不同的人群进出模型；

场所的人群容纳数作为基本数据记录在核心控制器中，核心控制利用统计进入场所的人数，将其与人群容纳数做除法，从而得出场所内的使用率；

根据核心控制器的计时器，对每十分钟作为一个时间段，将出入口处的人群流动次数与分钟数做除法，并将结果作为每分钟人群流动速率。

根据超声波测距传感器的距离差值d，即可得出此时通过的人体的身高也可对上述中出入口上方热释红外传感器1的感应高电平进行验证。

在第一方面的第一种实现方式中，所述的核心控制器内部对两个时间点的差值进行计算，差值的不同取值范围会有不同的人群进出模型，其模型主要分为：

若所述第一个热释红外传感器高电平时间点小于第二个热释红外传感器的高电平时间点，且差值取绝对值后介于预设第二区间内，则判断为进入一人，则流动次数加一；

若所述第一个热释红外传感器高电平时间点大于第二个热释红外传感器的高电平时间点，且对差值取绝对值后介于预设第二区间内，则判断为出去一人，即流动次数加一；

若所述第一个热释红外传感器高电平时间点，第二个热释红外传感器的高电平时间点，且对差值取绝对值后介于预设第一区间和第三区间内，则判断为进一人并出一人，即流动次数加二。

若所述超声波测距传感器的距离差值d的范围波动较小，介于0-50mm之间，则上述的第一个热释红外传感器感应高电平时间为错误，人体进出场所数据判断数据重置为之前的值。

有益效果

本发明提供给了一种多传感器协作的人流量统计方法和系统，通过一对红外热释传感器对人体通过出入口的感应时间不同，建立起人体通过的时间差；利用核心控制器中写入的人流量统计的算法，对人体通过的时间差进行比较，并划分不同的区间段，从而可以获取人体运动的方向是进入还是出去；通过超声波测距传感器对出入的人体身高进行测量，并且验证第一个红外热释传感器高电平响应的正确性；WIFI模块则会将核心控制器判断好的数据收集起来传到指定IP得远端服务器上；客户端实现与服务器的交互，就可以将人流量的信息实时的展示出来。本发明具有较少成本量，装置安装简易等特点，可适用于各个封闭的公共场合内。

附图说明

图1为本发明实施例的系统结构示意图。

图2为本发明实施例对人流量进行统计的方法流程示意图。

图3为本发明实施例对于人体进入场所内的检测方法的流程示意图。

图4为本发明实施例对于人体离开场所内的检测方法的流程示意图。

图5为本发明实施例的人流量统计系统的整体执行过程的示意图。

具体实施方式

为使本发明的发明目的和优点更加清楚地展现，下面将结合本发明实施例中的附图，对发明实施例中的技术方案进行清晰、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在具体实施中，利用热释红外模块对于人体与环境温度的差值的感知，并通过放大比较器从而可以判断出其感应的区域内是否有人员经过。但是人员的经过又要分为进入和离开，所以，要对两个采集到的时间点进行比较，从而获得人员的进出情况。

在具体实施中，利用超声波测距传感器发射的超声波，根据超声波在空气中传播的时间可计算出人体的身高，还可对第一个热释红外传感器的感应高电平进行验证。

在本发明实施例中，上述的模块感应和差值的判定都在开发板中上进行，且两个热释红外模块的延时时间和高电位锁定时间均调节到最小值为零点几秒时间，以保证数据准确性，超声波测距模块的测量触发时间由第一个热释红外传感器的高电平响应时间决定。

图1为本发明实施例的系统结构示意图，如图1所示，实施例的系统结构主要包括三个部分，分别是人流量检测装置、服务器和客户端，其中，人流量检测装置主要包括：

1，热释红外传感器模块；

2，人流量统计模块；

3，超声波测距传感器模块；

4，WIFI透传模块。

其中，热释红外模块主要能检测到人体或动物身上发出的红外线，配合菲涅尔透镜能使传感器探测范围更远更广。当人体进入探测的范围时，将在信号引脚输出高电平，并且其延时和锁定的时间可调。

其中，人流量统计模块主要是由开发板的STM核心控制器完成，它需要对热释红外模块高电平时进行时间标记，并对时间的差值进行判断。差值的可靠性依靠超声波测距模块对通过人体的高度数据变化来判定，人流量统计完成后还要将信息发往WIFI模块。

其中，超声波测距传感器模块主要用以对经过出入口的人体身高进行测量，并且完成对热释红外传感器对人体运动检测的验证。

其中，WIFI透传模块根据二层的TCP协议及三层的IP协议将人流量信息打包成数据包，然后发往指定的服务器。

服务器上主要包括：

5，数据接收模块；

6，数据处理模块。

其中，数据接收模块将在服务器上开放新的TCP端口，并且监听端口信息，当接收到来自WIFI透传模块传输过来的信息时，完成对信息的接收。

其中，数据处理模块要对接收到的十六进制信息进行协议上的信息转换，并且完成对上报的人流量信息变化统计图的绘制和人体身高数据的统计等。

客户端上主要包括：

7，后台处理模块；

8，APP显示模块。

其中，后台处理模块可主动获取服务器的人流量统计数据或者服务器定时向后台处理模块发送数据，然后后台处理模块完成对数据的重新整理。

其中，APP显示模块用于将人流量等信息实时的显示在手机的UI界面上。

图2为本发明实施例对人流量进行统计的方法流程示意图，如图2所示，该统计方法包括：

Q01，无线WIFI模块的初始化与联网；

Q02，红外热释传感器对人体感应；

Q03，控制器估计人流量；

Q04，WIFI上传人流量。

其中，无线WIFI模块的初始化和联网，主要为设置WIFI模块连接到的网络节点，并且设置好服务器端的IP地址和TCP端口号。

其中，红外热释传感器对人体感应和控制器估计人流量的步骤在图3和图4中已经具体阐述，此处不再赘述。

其中，WIFI上传人流量信息，主要步骤为：WIFI根据配置的IP地址和TCP端口号，将数据打包成TCP数据包发送到指定IP地址的服务器上。

图3为本发明实施例的人体进入场所内检测方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括：

S01，两个热释红外模块初始化；

S02，1号热释红外模块感应到人体时间t1；

S03，2号热释红外模块感应到人体时间t2；

S04，对两模块的感应时间作差并判断人体是否进入，获得场所人数和流动次数。

其中，S01具体步骤为：开发板开启两个热释红外模块的信号引脚时钟，并将引脚设置为数据输出模式，从而实时的监测两个模块的引脚变化。

其中，S02的具体步骤为：人体准备进入场所内，刚刚踏入门下方时，安装在门上的1号热释红外模块感应到温度差异的变化，并将信号引脚输出为高电平。开发板实时监测引脚电平变化，一旦发现1号热释红外模块高电平则将t1设置为高电平响应时的系统时间。

其中，S03的具体步骤为：人体进入场所后，距离入口大约2.5米处，安装在门上的2号热释红外传感器感应到温度差异的变化，并将信号引脚输出为高电平。开发板实时监测引脚电平变化，一旦发现2号热释红外传感器输出高电平则将t2设置为高电平响应时的系统时间。

其中，S04的具体步骤为：对上述的1号传感器感应时间t1和2号传感器感应时间t2作差，根据差值的大小来判断人是否是进入的，根据人体在2.5米内的步行时间为动态的1.25秒至2.5秒区间，则当差值位于这个区间时，判断场所进入一个人。若差值低于1.25秒则判定进入一个人和出去了一个人。若差值大于2.5秒则判断此人未进入场所，人流动的次数加2。

其中，S05的具体步骤为：当1号热释红外模块感应到人体而出现高电平时，控制器触发超声波测距传感器的引脚产生至少10us的高电平，从而测出与人体的距离d2。

其中，S06的具体步骤为：根据d2与d1的差值可得出通过出入口的人体身高，而且若差值无较大范围波动时，证明1号热释红外传感器的测试数据无效，从而将人流量统计信息判断为无效信息。

图4为本发明实施例的人体离开场所内检测方法的流程示意图，如图4所示，该方法包括：

P01，两个热释红外模块初始化；

P02，2号热释红外模块感应到人体时间t2；

P03，1号热释红外模块感应到人体时间t1；

P04，对两模块的感应时间作差并判断人体是否离开，获得场所人数和流动次数。

其中，P01具体步骤为：开发板开启两个热释红外模块的信号引脚时钟，并将引脚设置为数据输出模式，从而实时的监测两个模块的引脚变化；开发板初始化超声波测距传感器的引脚，并测量无人站在门下时与地面的距离d1。

其中，P02的具体步骤为：人体离开场所时，距离入口大约2.5米处，安装在门上的2号热释红外传感器感应到温度差异的变化，并将信号引脚输出为高电平。开发板实时监测引脚电平变化，一旦发现2号输出高电平则将t2设置为高电平响应时的系统时间。

其中，P03的具体步骤为：人体到达门下方时，安装在门上的1号热释红外传感器模块感应到温度差异的变化，并将信号引脚输出为高电平。开发板实时监测引脚电平变化，一旦发现1号模块高电平则将t1设置为高电平响应时的系统时间。

其中，P04的具体步骤为：对上述的1号热释红外传感器感应时间t1和2号热释红外传感器感应时间t2作差，根据差值的大小来判断人是否是离开场所的，根据人体在2.5米内的步行时间为动态的1.25秒至2.5秒区间，则当差值位于这个区间时，判断场所离开一个人。若差值低于1.25秒则判定离开一人和进入一人。若差值大于2.5秒则判断此人未离开场所，人流动的次数加2。

其中，P05的具体步骤为：当1号热释红外模块感应到人体而出现高电平时，控制器触发超声波测距传感器的引脚产生至少10us的高电平，从而测出与人体的距离d2。

其中，P06的具体步骤为：根据d2与d1的差值可得出通过出入口的人体身高，而且若差值无较大范围波动时，证明1号热释红外传感器的测试数据无效，从而将人流量统计信息判断为无效信息。

图5为本发明实施例的人流量统计系统的整体执行过程的示意图。如图5所示，系统的执行过程包括：

在人流量检测装置端，也即人流量感知端包括：

T01，无线WIFI模块的初始化与联网；

T02，红外热释传感器对人体感应；

T03，控制器估计人流量；

T04，WIFI上传人流量信息。

此部分为图2的内容，故不再赘述。

在服务器端包括：

T05，服务器接收数据；

T06，数据分析处理；

T07，保存处理的的数据。

其中，数据的分析处理，主要的处理为：人流量信息的汇总，检查有无异常数据；绘制折线统计图，每1个小时更新一次折线统计图；对固定场所内资源占用率的计算。

在客户端包括：

T08，对服务器数据调取；

T09，客户端界面的显示。

其中，客户端界面的显示，显示的具体内容为：场所内此时人数；场所人流动速率折线统计图；场所资源占用率；通过人群数量身高数据统计。其中场所资源占用率主要是指场所内的人数占总的容纳人数的百分比。

本领域有关的技术人员可以清楚地理解上述实施例的方法中的全部或者部分功能是需要通过程序来控制相关的控制器来实现，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成。

最后应说明的是：以上对本发明实施例所提供的人流量统计方法及其系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处；综上，以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。