CN102496200A - 基于激光测距的客流统计方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于激光测距的客流统计方法和装置。该方法主要包括：激光扫描仪按照设定的采样周期向行人的通道面发射激光束，接收从所述通道面反射回的反射光束中的包含反射物的位置信息的数据包，通过对数据包进行解析获取所述反射物的坐标数据；根据所述反射物的坐标数据和设定的判定阈值，判断所述反射物为行人；根据所述激光扫描仪在同一个采样周期中接收到的一组数据包中包含的行人的坐标数据对应的凸曲线的数量和相邻采样周期中接收到的不同组数据包中包含的行人的坐标数据之间的差别来区分一个个的行人，进行客流量统计。本发明实施例通过采用激光扫描仪测距的方式，可以在不对行人的自由出入造成妨碍的情况下，快速、有效地测量出通过通道或出入口的行人数量信息。

Description

基于激光测距的客流统计方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种基于激光测距的客流统计方法和装置。

背景技术

随着国民经济的不断发展，商业竞争日趋激烈，只凭经验对客流状况进行估算，并以此为依据进行决策已经跟不上时代的潮流；与此同时，交通枢纽、博物馆、展览馆以及大型活动现场等公共场所时常在高峰时间发生客流拥堵情况，而由于对这种突发情况中客流状况监控不利造成的危害也越来越严重。

为了获得准确的客流量数据，以前是利用人工方式，安排专人对关键区域进行目视计数和测量。但随着客流的密度越来越大，以及人的精力有限，这种人工方法只可以用于定性的了解，难以做定量的分析，也很难大范围推广应用。

客流统计系统的关键技术在于行人的检测。要获取高准确率的客流数据，需要检测到每一个行人才可以进行统计。行人检测算法的优劣，是客流统计系统开发能否成功的关键。

现有技术中的一种自动客流统计方法主要包括：接触式和非接触式两种统计方法。接触式方法通过在入口安装机械栏杆，严格控制了出入口秩序，计数准确。非接触式统计方法为基于机器视觉的方法，机器视觉的方法是目前新兴的解决方案，已经有部分基于图像处理的方法应用于客流统计领域。

上述现有技术中的自动客流统计方法的缺点为：接触式统计方法安装复杂，成本高昂，且对行人的自由出入造成了一定程度的妨碍，人为降低了出入口的吞吐量。非接触式统计方法易受环境、光线的影响，也不能应用于大客流的检测场所。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于激光测距的客流统计方法和装置，以实现有效地测量出通过通道或出入口的行人数量。

一种基于激光测距的客流统计方法，包括：

激光扫描仪按照设定的采样周期向行人的通道面发射激光束，接收从所述通道面反射回的反射光束中的包含反射物的位置信息的数据包，通过对数据包进行解析获取所述反射物的坐标数据；

根据所述反射物的坐标数据和设定的判定阈值，判断所述反射物为行人；

根据所述激光扫描仪在同一个采样周期中接收到的一组数据包中包含的行人的坐标数据对应的凸曲线的数量和相邻采样周期中接收到的不同组数据包中包含的行人的坐标数据之间的差别来区分一个个的行人，进行客流量统计。

一种基于激光测距的客流统计装置，包括：

反射物的坐标获取模块，用于在激光扫描仪按照设定的采样周期向行人的通道面发射激光束之后，接收从所述通道面反射回的反射光束中的包含反射物的位置信息的数据包，通过对数据包进行解析获取反射物的坐标数据；

行人判断模块，用于根据所述反射物的坐标获取模块所获取的反射物的坐标数据和设定的判定阈值，判断所述反射物为行人；

行人区分模块，用于根据在同一个采样周期中接收到的一组数据包中包含的行人的坐标数据对应的凸曲线的数量和相邻采样周期中接收到的不同组数据包中包含的行人的坐标数据之间的差别来区分一个个的行人，进行客流量统计。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过采用激光扫描仪测距的方式，可以在不对行人的自由出入造成妨碍的情况下，快速、有效地测量出通过通道或出入口的行人数量信息。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种基于激光测距的客流统计方法的处理流程图；

图2为本发明实施例一提供的一种使用激光扫描仪来探测行人信息的原理图；

图3为本发明实施例一提供的一种采样线、采样角频率和检测角度的示意图；

图4为本发明实施例二提供的一种基于激光测距的客流统计装置的具体结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，以对本发明实施例进行清楚、完整地描述人员。

实施例一

随着计算机技术的不断发展，客流统计已开始进入信息化、自动化阶段，利用计算机来进行客流信息实时统计已经成为可能。该实施例提供的一种基于激光测距的客流统计方法的处理流程如图1所示，具体包括以下步骤11～13。

步骤11、激光扫描仪按照设定的采样周期向行人的通道面发射激光束，接收从所述通道面反射回的反射光束中的包含反射物的位置信息的数据包，通过对数据包进行解析获取反射物的坐标数据。

本发明实施例的客流统计算法是一种使用激光扫描仪来获取行人特征的检测算法，该算法使用激光扫描仪来获取通道或出入口的行人信息，并对这些信息进行一系列分析来得到行人的个数。

使用激光扫描仪来探测行人信息的原理图如图2所示。通常将激光扫描仪安装在检测通道的正上方，形成一个探测面。该探测面与通道面平行分布，只要行人通过探测面，便可以得到行人信息。

激光扫描仪按照设定的采样角频率、检测角度、采样周期发射一列激光束，每列激光束中包括多个采样线，采样角频率为两个相邻的采样线之间的角度，检测角度为最左和最右两个采样线之间的角度，也就是激光扫描仪探测面的角度范围。上述采样线、采样角频率和检测角度的示意图如图3所示。

采样周期则是根据角频率的不同而不同，见表1。采样线的个数是根据采样角频率和检测角度的值来计算得到。采样线的个数＝检测角度/采样角频率+1。比如，上述采样角频率为0.5°，检测角度为180，采样周期为26ms，采样线有361个。

表1采样角频率和采样周期对应表

采样角频率	0.25°	0.5°	1°
				采样周期(ms)	53	26	13

上述激光扫描仪发送的每条采样线遇到反射物后，将发射回反射线。激光扫描仪接收到上述反射线后，对该反射线中包括的包含反射物的位置信息的数据包进行解析。激光扫描仪测量出采样线的发射时间和反射线的接收时间之间的TOF(time-of-flight，时间间隔)，再根据TOF来计算激光扫描仪与该采样线遇到的反射物间的距离r：

$r=\frac{c\×\mathrm{TOF}}{2}$

其中c为光速，c＝3×10⁸m/s。

然后，上述激光扫描仪再根据公式计算出反射物的X、Y坐标，其中θ为采样线与垂直线之间的角度。

步骤12、利用上述反射物的坐标数据和设定的判定阈值，判断上述反射物为行人。

本发明实施例采用背景差分法来获取行人数据，因此背景的获取是非常有必要的。无激光扫描仪预先采集某条采样线对应的多个无行人的反射线的数据包，计算出每个数据包中包含的反射物的Y轴坐标y，将所述多个y的平均值作为所述某条采样线对应的背景的Y轴坐标数据。

由于环境的复杂性，有时背景环境会发生部分变化，如果当前检测点与背景点相差较大，且这种变化持续了一定时间，为了保证检测的精确性，需要对上述背景数据进行更新。

当行人通过检测通道时，激光扫描仪扫描到行人后可得到一个行人的轮廓图，该轮廓图包含的信息有行人的高度，宽度以及他在通道中的位置，同时也可以得到该行人通过该通道检测面的时间。

预先设定行人的Y坐标数据的判定阈值threshold_y。在实际应用中，threshold_y可以为80cm。

该实施例根据背景差分法的原理，利用上述反射物的Y坐标数据和上述判定阈值，判断上述反射物为行人的判断方法如下：

date[i].y-background[i].y)＞threshold_y      公式1

上述公式1中的i＝1，…，n。n为采样线数，data[i].y为采样线i对应的反射物的Y坐标数据，background[i].y为采样线i对应的背景的Y坐标数据。

根据上述公式1，当反射物的Y坐标数据减去背景值后大于上述判定阈值threshold_y时，则确定上述采样线i对应的反射物为行人。经过这样的处理，可以得到一组组包含行人数据连续的数据包。在理想状态下，一组连续的行人数据对应一个行人。

步骤13、根据所述激光扫描仪在同一个采样周期中接收到的一组数据包中包含的行人的坐标数据对应的凸曲线的数量和相邻采样周期中接收到的不同组数据包中包含的行人的坐标数据之间的差别来区分一个个的行人，进行客流量统计。

在实际应用中，所述激光扫描仪在同一个采样周期中接收到的一组包含行人数据的数据包可能对应一个人，也可能对应两个挨着或者更多的人。为了进行准确的客流量统计，需要区分单个的行人信息。

当一个行人通过激光扫描面时，因为行人有一定的宽度，会在同一个采样周期中的多个采样线对应的多个连续数据包里有该行人的数据信息。同一个采样周期中的所有采样线对应的所有数据包中可能包括平行通过激光扫描面的多个行人的数据信息。根据行人的身体特征，对同一个采样周期中的所有采样线对应的一组数据包中包含的行人数据中的Y坐标数据进行解析，可以得到多个离散的凸曲线数据。一个凸曲线代表一个行人，多个凸曲线代表平行通过激光扫描面的多个行人。因此，可以通过获取同一个采样周期中的所有采样线对应的一组数据包中包括的凸曲线个数来确定平行通过激光扫描面的行人的个数。因为一个行人通过扫描面的时间通常在1s以上，而激光扫描仪的采样周期很短，因此，会在多个采样周期中的相同位置的多个采样线对应的数据包里有同一个行人的数据信息。比如，采样角频率为0.5°的激光扫描仪，采样周期为26ms，因此，当一个行人直线通过激光扫描面时，会在38个采样周期中的相同位置的多个采样线对应的数据包里有该行人的数据信息。可以理解成，一个采样周期中的多个连续数据包只显示当前某个时间点行人通过激光扫描面的信息，而一个完整的行人信息则包含在多个采样周期中的多个连续数据包中。

因为激光仪器的扫描是非常快速的，即使前后两个行人相隔很近，两个行人中间也会有采样线扫描到地面的时候。又因为激光仪器的采样频率很短，相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的同一个行人的X、Y坐标数据信息基本上是相同的，因此，当相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的X、Y坐标数据之间的差别小于设定的阈值时，则确定上述相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据是同一个行人的数据；否则，则确定上述相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据不是同一个行人的数据。比如，当一个行人通过扫描面的时间为1s，采样周期为26ms时，可以确定38个相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据是同一个行人的数据，从第39个采样周期以后，采样线将扫描到其它行人或者物品或者背景等的教据。

实施例二

该实施例提供了一种基于激光测距的客流统计装置，其具体结构如图4所示，包括如下的处理步骤：

反射物的坐标获取模块41，用于在激光扫描仪按照设定的采样周期向行人的通道面发射激光束之后，接收从所述通道面反射回的反射光束中的包含反射物的位置信息的数据包，通过对数据包进行解析获取反射物的坐标数据；

行人判断模块42，用于根据所述反射物的坐标获取模块所获取的反射物的坐标数据和设定的判定阈值，判断所述反射物为行人；

行人区分模块43，用于根据在同一个采样周期中接收到的一组数据包中包含的行人的坐标数据对应的凸曲线的数量和相邻采样周期中接收到的不同组数据包中包含的行人的坐标数据之间的差别来区分一个个的行人，进行客流量统计。

具体的，所述的反射物的坐标获取模块41，还用于在激光扫描仪按照设定的采样角频率、检测角度、采样周期向行人的通道面发射激光束，每列激光束中包括多个采样线之后；

接收某条采样线遇到反射物后反射回的反射线，所述反射线的数据包中包含所述反射物的位置信息，计算出激光扫描仪与所述反射物间的距离r：

$r=\frac{c\×\mathrm{TOF}}{2}$

其中，c为光速，TOF为所述某条采样线的发射时间和所述反射线的数据包的接收时间之间的时间间隔；

再计算出所述反射物的X轴坐标x、Y轴坐标y：

x＝r×sinθ

y＝r×cosθ’

其中θ为所述某条采样线与垂直线之间的角度。

具体的，所述的行人判断模块42，还用于预先采集某条采样线对应的多个无行人的反射线的数据包，计算出每个数据包中包含的反射物的Y轴坐标y，将所述多个y的平均值作为所述某条采样线对应的背景的Y轴坐标数据；

当data[i].y-background[i].y)＞threshold_y时，则确定某条采样线i遇到的反射物为行人，所述data[i].y为所述某条采样线i遇到的反射物的Y轴坐标数据，所述background[i].y为所述某条采样线i对应的背景的Y轴坐标数据，所述threshold_y为预先设定的阈值。

具体的，所述的行人区分模块43，还用于同一个采样周期中接收到的多个连续数据包中包括的行人的Y轴坐标数据进行解析，获取多个凸曲线，确定每个凸曲线对应一个行人；

当相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的X、Y坐标数据之间的差别小于设定的阈值时，则确定所述相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据是同一个行人的数据；否则，确定所述相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据不是同一个行人的数据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

综上所述，本发明实施例通过采用激光扫描仪测距的方式，可以在不对行人的自由出入造成妨碍的情况下，快速、有效地测量出通过通道或出入口的行人数量信息。

本发明实施例避免了环境和光线对测量效果的影响。同时，激光扫描仪的扫描速度非常快且扫描宽度广，宽度可达20米，完全可以应用于大客流的检测场所。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于激光测距的客流统计方法，其特征在于，包括：

激光扫描仪按照设定的采样周期向行人的通道面发射激光束，接收从所述通道面反射回的反射光束中的包含反射物的位置信息的数据包，通过对数据包进行解析获取所述反射物的坐标数据；

根据所述反射物的坐标数据和设定的判定阈值，判断所述反射物为行人；

根据所述激光扫描仪在同一个采样周期中接收到的一组数据包中包含的行人的坐标数据对应的凸曲线的数量和相邻采样周期中接收到的不同组数据包中包含的行人的坐标数据之间的差别来区分一个个的行人，进行客流量统计。

2.根据权利要求1所述的基于激光测距的客流统计方法，其特征在于，所述的激光扫描仪按照设定的采样周期向行人的通道面发射激光束，接收从所述通道面反射回的反射光束中的包含反射物的位置信息的数据包，通过对数据包进行解析获取反射物的坐标数据，包括：

激光扫描仪按照设定的采样角频率、检测角度、采样周期向行人的通道面发射激光束，每列激光束中包括多个采样线；

某条采样线遇到反射物将反射回反射线，所述反射线的数据包中包含所述反射物的位置信息，计算出激光扫描仪与所述反射物间的距离r：

$r=\frac{c\×\mathrm{TOF}}{2}$

其中，c为光速，TOF为所述某条采样线的发射时间和所述反射线的接收时间之间的时间间隔；

再计算出所述反射物的X轴坐标x、Y轴坐标y：

x＝r×s1nθ

y＝r×cosθ’

其中θ为所述某条采样线与垂直线之间的角度。

3.根据权利要求1所述的基于激光测距的客流统计方法，其特征在于，所述的根据所述反射物的坐标数据和设定的判定阈值，判断所述反射物为行人，包括：

所述无激光扫描仪预先采集某条采样线对应的多个无行人的反射线的数据包，计算出每个数据包中包含的反射物的Y轴坐标y，将所述多个y的平均值作为所述某条采样线对应的背景的Y轴坐标数据；

判断某条采样线i遇到的反射物为行人的方法为：

当data[i].y-background[i].y)＞threshold_y时，则确定所述某条采样线i遇到的反射物为行人，所述data[i].y为当某条采样线i遇到的反射物的Y轴坐标数据，所述background[i].y为某条采样线i对应的背景的Y轴坐标数据，所述threshold_y为预先设定的阈值。

4.根据权利要求1或2或3所述的基于激光测距的客流统计方法，其特征在于，所述的根据所述激光扫描仪在同一个采样周期中接收到的一组数据包中包含的行人的坐标数据对应的凸曲线的数量和相邻采样周期中接收到的不同组数据包中包含的行人的坐标数据之间的差别来区分一个个的行人，包括：

所述激光扫描仪对同一个采样周期中接收到的一组数据包中包括的行人的Y轴坐标数据进行解析，获取多个凸曲线，确定每个凸曲线对应一个行人；

当相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的X、Y坐标数据之间的差别小于设定的阈值时，则确定所述相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据是同一个行人的数据；否则，确定所述相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据不是同一个行人的数据。

5.一种基于激光测距的客流统计装置，其特征在于，包括：

反射物的坐标获取模块，用于在激光扫描仪按照设定的采样周期向行人的通道面发射激光束之后，接收从所述通道面反射回的反射光束中的包含反射物的位置信息的数据包，通过对数据包进行解析获取反射物的坐标数据；

行人判断模块，用于根据所述反射物的坐标获取模块所获取的反射物的坐标数据和设定的判定阈值，判断所述反射物为行人；

行人区分模块，用于根据在同一个采样周期中接收到的一组数据包中包含的行人的坐标数据对应的凸曲线的数量和相邻采样周期中接收到的不同组数据包中包含的行人的坐标数据之间的差别来区分一个个的行人，进行客流量统计。

6.根据权利要求5所述的基于激光测距的客流统计装置，其特征在于：

所述的反射物的坐标获取模块，还用于在激光扫描仪按照设定的采样角频率、检测角度、采样周期向行人的通道面发射激光束，每列激光束中包括多个采样线之后；

接收某条采样线遇到反射物后反射回的反射线，所述反射线的数据包中包含所述反射物的位置信息，计算出激光扫描仪与所述反射物间的距离r：

$r=\frac{c\×\mathrm{TOF}}{2}$

其中，c为光速，TOF为所述某条采样线的发射时间和所述反射线的数据包的接收时间之间的时间间隔；

再计算出所述反射物的X轴坐标x、Y轴坐标y：

x＝r×sinθ

y＝r×cosθ’

其中θ为所述某条采样线与垂直线之间的角度。

7.根据权利要求5所述的基于激光测距的客流统计装置，其特征在于：

所述的行人判断模块，还用于预先采集某条采样线对应的多个无行人的反射线的数据包，计算出每个数据包中包含的反射物的Y轴坐标y，将所述多个y的平均值作为所述某条采样线对应的背景的Y轴坐标数据；

当data[i].y-background[i].y)＞threshold_y时，则确定某条采样线i遇到的反射物为行人，所述data[i].y为所述某条采样线i遇到的反射物的Y轴坐标数据，所述background[i].y为所述某条采样线i对应的背景的Y轴坐标数据，所述threshold_y为预先设定的阈值。

8.根据权利要求5或6或7所述的基于激光测距的客流统计装置，其特征在于：

所述的行人区分模块，还用于同一个采样周期中接收到的多个连续数据包中包括的行人的Y轴坐标数据进行解析，获取多个凸曲线，确定每个凸曲线对应一个行人；

当相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的X、Y坐标数据之间的差别小于设定的阈值时，则确定所述相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据是同一个行人的数据；否则，确定所述相邻的采样周期中相同位置的采样线对应的数据包中包含的行人的数据不是同一个行人的数据。

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