CN104112305A - 基于双激光测距的客流监测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于双激光测距的客流监测方法和装置，该方法包括：第一激光设备和第二激光设备发射激光束测距，分别获得第一检测数据和第二检测数据；通过对第一检测数据和第二检测数据进行分析，获取第一行人的第一行人轮廓曲线和第二行人的第二行人轮廓曲线；匹配第一行人轮廓曲线和第二行人轮廓曲线，判断第一行人和第二行人是否为同一个行人，如果是，则计数；获取同一个行人通过第一激光幕的第一运动信息、通过第二激光幕的第二运动信息；计算第一运动信息和第二运动信息，得到客流速度。通过客流速度更精确的反映出监测路段的客流情况，还具有对环境适应性较强、客流速度获取过程简单快速的优点。

Description

基于双激光测距的客流监测方法和装置

技术领域

本发明属于道路行人监测技术领域，具体涉及一种基于双激光测距的客流监测方法和装置。

背景技术

随着经济的迅速发展，参加大型活动的人数越来越多，特别对于地铁站、公交枢纽中心、火车站等人群极易集中的公共场所，监测客流状况是保障安全的重要措施。

传统监测公共场所客流状况的方法为人工统计方法，不但需要大量的人力成本，更无法达到全天候客流监测的要求。

随着视频技术的发展，现有技术中又出现了借助摄像机等设备进行客流监测，但是，由于视频技术对环境适应性的不足，比如在不同光照条件下无法达到同一监测水平，大客流监测准确性不够高等局限性，因此，也无法满足客流监测的要求。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于双激光测距的客流监测方法和装置，通过客流速度更精确的反映出监测路段的客流情况，还具有对环境适应性较强、客流速度获取过程简单快速的优点。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种基于双激光测距的客流监测方法，包括以下步骤：

S1，在被监测道路上方安装第一激光设备和第二激光设备；其中，所述第一激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第一激光幕垂直于所述被监测道路的中心线，所述第二激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第二激光幕垂直于所述被监测道路的中心线；

S2，所述第一激光设备发射激光束测距而获得包含多个采样周期所测数据的第一检测数据；

所述第二激光设备发射激光束测距而获得包含多个采样周期所测数据的第二检测数据；

S3，通过对所述第一检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕，如果有，则获取所述第一行人的第一行人轮廓曲线；

通过对所述第二检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第二行人穿过所述第二激光幕，如果有，则获取所述第二行人的第二行人轮廓曲线；

S4，匹配所述第一行人轮廓曲线和所述第二行人轮廓曲线，判断所述第一行人和所述第二行人是否为同一个行人，如果是，则计数；

S5，获取所述同一个行人通过所述第一激光幕时的第一运动信息；其中，所述第一运动信息包括：行人最高点经过第一激光幕的检测时间为A_head_time，行人最高点在x轴的位置为A_head_x；

获取所述同一个行人通过所述第二激光幕时的第二运动信息；其中，所述第二运动信息包括：行人最高点经过第二激光幕的检测时间为B_head_time，行人最高点在x轴的位置为B_head_x；第一激光幕与第二激光幕之间的间距为Distance_AB；

S6，计算所述第一运动信息和所述第二运动信息，得到客流速度；具体为：

以垂直于激光幕方向作为客流速度初始方向，即偏移量D(0)=0；

通过下式计算更新后客流速度方向偏移量D(N)：

$\left\{\begin{array}{c}D\left(N\right)=\mathrm{\α}\×I\left(N\right)+(1-\mathrm{\α})\×D(N-1)\\ D\left(0\right)=0\end{array}\right.N=\mathrm{1,2,3}\·\·\·$

其中，D(N)：更新后客流速度方向偏移量；

I(N)：当前行人速度方向偏移量；

D(N-1)：当前客流速度方向偏移量；

α：偏移方向权重系数；

则：客流方向上行人经过的路程 $\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_n=\sqrt{{D\left(n\right)}^2+\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}^2};$

行人经过第一激光幕和第二激光幕的时间差为：

Head_time＝|A_head_time-B_head_time|；

则单个行人在客流方向上的速度为：

$V_{\mathrm{AB}}=\frac{\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}}{\mathrm{Head}\_\mathrm{time}};$

通过对若干个行人在客流方向上的速度求平均值，即得到客流速度。

优选的，S3中，通过对所述第一检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕具体包括以下步骤：

所述第一激光设备按设定的采样角度和采样频率发射各条激光束，在所述第一激光幕所在平面建立直角坐标系，设第一激光设备正下方的地面为原点，指向第一激光设备为y轴，获得与各个采样周期分别对应的多帧数据包；通过对各帧数据包进行分析，判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕；

对于一个采样周期，在该采样周期按发射时间先后共发射N条激光束｛激光束1、激光束2...激光束N｝，所述N条激光束遇到障碍物时发生反射，将反射点称为采样点，从而得到在该直角坐标系与N条激光束分别对应的N个采样点｛采样点1、采样点2...采样点N｝，记录并存储所述N个采样点在所述直角坐标系的N个坐标值，即得到一帧数据包；

其中，获得并分析与一个采样周期对应的一帧数据包具体为：

背景图获取步骤：连续采集N个无行人的数据包，然后进行平均，得到无行人的背景数据，将所述无行人的背景数据成图，得到背景图；

实际监测步骤：将实际监测得到的一帧数据包中的N个采样点按时间顺序连线，得到一个原始曲线图；将所述原始曲线图与所述背景图相差分，得到差分后的曲线特征图，如果所述曲线特征图同时满足以下三个特征，则得出所述曲线特征图为行人轮廓图，本帧数据包监测到行人：

特征一，曲线凸型特征：采用求导方法识别所述曲线特征图中的特征曲线是否为凸型特征曲线，具体为：以激光扫描顺序为顺序，依次将所述凸型特征曲线上的各个采样点作前向差分处理，当前向差分值由正变负时；或者当前向差分值由正变零、再由零变负时，代表一个凸型特征的出现；

特征二，曲线高度阈值：将所述凸型特征曲线上的各个采样点分别进行前向差分计算和后向差分计算，如果采样点i(x_i，y_i)的前向差分值Δf_i=y_i+1-y_i≥0，并且，其后向差分值则该采样点i为凸型特征曲线的顶点；判断该顶点的纵坐标y_i是否满足行人高度阀值，如果满足，则得出所述凸型特征曲线满足曲线高度阈值；

特征三，曲线最小连续度：所述凸型特征曲线包括顶点之前连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均大于零的采样点；还包括顶点之后连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均小于零的采样点。

优选的，S4中，匹配所述第一行人轮廓曲线和所述第二行人轮廓曲线，判断所述第一行人和所述第二行人是否为同一个行人，具体为：

预处理过程：如果所述第一行人轮廓曲线或所述第二行人轮廓曲线为非完整轮廓曲线，则对所述第一行人轮廓曲线或所述第二行人轮廓曲线进行补偿，得到第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线；

匹配过程：采用相似性度量方法判断所述第一行人完整轮廓曲线和所述第二行人完整轮廓曲线是否属于同一个行人。

优选的，对非完整的第一行人轮廓曲线进行补偿，得到第一行人完整轮廓曲线具体为：

所述第一行人轮廓曲线以顶点为分界点，划分为左侧曲线和右侧曲线；

如果所述左侧曲线的完整度高于所述右侧曲线的完整度，则以所述顶点所在直线为对称轴，做出与所述左侧曲线对称的曲线w，用所述曲线w替换所述右侧曲线；

如果所述左侧曲线的完整度低于所述右侧曲线的完整度，则以所述顶点所在直线为对称轴，做出与所述右侧曲线对称的曲线m，用所述曲线m替换所述左侧曲线；

采用相似性度量方法判断所述第一行人完整轮廓曲线和所述第二行人完整轮廓曲线是否属于同一个行人，具体为：只有当以下条件一和条件二同时满足时，才得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线属于同一个行人的结论：

条件一，x轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_A＝{x_A1，x_A2，…，x_An}；

设第二行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_B＝{x_B1，x_B2，…，x_Bm}；

则x轴方向上投影重叠率为： $\mathrm{Jaccard}(X_A,X_B)=\frac{X_A\∩X_B}{X_A\∪X_B};$

如果Jaccard(X_A，X_B)≥0.5，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在x轴方向的相似性符合要求；

条件二，y轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_A；

设第二行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_B；

则：y轴方向上投影重叠率为：

$\mathrm{Jaccard}(\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B)=\frac{2\×\min \{\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B\}}{\mathrm{Person}\_H_A+\mathrm{Person}\_H_B};$

如果Jaccard（Person_H_A，Person_H_B)≥0.9，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在y轴方向的相似性符合要求。

本发明还提供一种基于双激光测距的客流监测装置，包括：

数据采集模块，所述数据采集模块包括第一激光设备和第二激光设备；其中，所述第一激光设备和所述第二激光设备安装在被监测道路上方；所述第一激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第一激光幕垂直于所述被监测道路的中心线，所述第二激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第二激光幕垂直于所述被监测道路的中心线；

服务器，所述服务器与所述数据采集模块连接；所述服务器包括接收模块、行人轮廓曲线获取模块、行人特征匹配模块、行人运动信息计算模块和客流速度计算模块；

所述接收模块用于接收所述第一激光设备发射激光束测距而获得的包含多个采样周期所测数据的第一检测数据；还用于接收所述第二激光设备发射激光束测距而获得的包含多个采样周期所测数据的第二检测数据；

行人轮廓曲线获取模块，用于对所述接收模块接收到的所述第一检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕，如果有，则获取所述第一行人的第一行人轮廓曲线；还用于：对所述接收模块接收到的所述第二检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第二行人穿过所述第二激光幕，如果有，则获取所述第二行人的第二行人轮廓曲线；

行人特征匹配模块，用于匹配所述行人轮廓曲线获取模块所获取到的所述第一行人轮廓曲线和所述第二行人轮廓曲线，判断所述第一行人和所述第二行人是否为同一个行人，如果是，则计数；

行人运动信息计算模块，用于获取所述匹配模块匹配到的同一行人通过所述第一激光幕时的第一运动信息；其中，所述第一运动信息包括：行人最高点经过第一激光幕的检测时间为A_head_time，行人最高点在x轴的位置为A_head_x；还用于：获取所述匹配模块匹配到的同一行人通过所述第二激光幕时的第二运动信息；其中，所述第二运动信息包括：行人最高点经过第二激光幕的检测时间为B_head_time，行人最高点在x轴的位置为B_head_x；第一激光幕与第二激光幕之间的间距为Distance_AB；

客流速度计算模块，用于根据所述行人运动信息计算模块所计算得到的行人运行信息，计算得到客流速度；

具体为：

以垂直于激光幕方向作为客流速度初始方向，即偏移量D(0)=0；

通过下式计算更新后客流速度方向偏移量D(N)：

$\left\{\begin{array}{c}D\left(N\right)=\mathrm{\α}\×I\left(N\right)+(1-\mathrm{\α})\×D(N-1)\\ D\left(0\right)=0\end{array}\right.N=\mathrm{1,2,3}\·\·\·$

其中，D(N)：更新后客流速度方向偏移量；

I(N)：当前行人速度方向偏移量；

D(N-1)：当前客流速度方向偏移量；

α：偏移方向权重系数；

则：客流方向上行人经过的路程 $\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_n=\sqrt{{D\left(n\right)}^2+\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}^2};$

行人经过第一激光幕和第二激光幕的时间差为：

Head_time＝|A_head_time-B_head_time|；

则单个行人在客流方向上的速度为：

$V_{\mathrm{AB}}=\frac{\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}}{\mathrm{Head}\_\mathrm{time}};$

通过对若干个行人在客流方向上的速度求平均值，即得到客流速度。

优选的，所述行人轮廓曲线获取模块包括：

背景图获取子模块，用于连续采集N个无行人的数据包，然后进行平均，得到无行人的背景数据，将所述无行人的背景数据成图，得到背景图；

原始曲线图获取子模块，用于将实际监测得到的一帧数据包中的N个采样点按时间顺序连线，得到一个原始曲线图；

曲线特征图获取子模块，用于将所述原始曲线图与所述背景图相差分，得到差分后的曲线特征图；

曲线特征图分析子模块，用于判断曲线特征图是否同时满足以下三个特征，如果满足，则得出所述曲线特征图为行人轮廓图，本帧数据包监测到行人：

特征一，曲线凸型特征：采用求导方法识别所述曲线特征图中的特征曲线是否为凸型特征曲线，具体为：以激光扫描顺序为顺序，依次将所述凸型特征曲线上的各个采样点作前向差分处理，当前向差分值由正变负时；或者当前向差分值由正变零、再由零变负时，代表一个凸型特征的出现；

特征二，曲线高度阈值：将所述凸型特征曲线上的各个采样点分别进行前向差分计算和后向差分计算，如果采样点i(x_i，y_i)的前向差分值Δf_i=y_i+1-y_i≥0，并且，其后向差分值则该采样点i为凸型特征曲线的顶点；判断该顶点的纵坐标y_i是否满足行人高度阀值，如果满足，则得出所述凸型特征曲线满足曲线高度阈值；

特征三，曲线最小连续度：所述凸型特征曲线包括顶点之前连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均大于零的采样点；还包括顶点之后连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均小于零的采样点。

优选的，所述行人特征匹配模块包括：

行人轮廓补偿子模块，用于将非完整轮廓曲线的第一行人轮廓曲线或第二行人轮廓曲线进行补偿，得到第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线；

行人匹配子模块，用于采用相似性度量方法判断所述第一行人完整轮廓曲线和所述第二行人完整轮廓曲线是否属于同一个行人，具体用于：

只有当以下条件一和条件二同时满足时，才得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线属于同一个行人的结论：

条件一，x轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_A={x_A1，x_A2，…，x_An}；

设第二行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_B={x_B1，x_B2，…，x_Bm}；

则x轴方向上投影重叠率为： $\mathrm{Jaccard}(X_A,X_B)=\frac{X_A\∩X_B}{X_A\∪X_B};$

如果Jaccard(X_A，X_B)≥0.5，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在x轴方向的相似性符合要求；

条件二，y轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_A；

设第二人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_B；

则：y轴方向上投影重叠率为：

$\mathrm{Jaccard}(\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B)=\frac{2\×\min \{\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B\}}{\mathrm{Person}\_H_A+\mathrm{Person}\_H_B};$

如果Jaccard(Person_H_A，Person_H_B)≥0.9，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在y轴方向的相似性符合要求。

本发明的有益效果如下：

本发明提供一种基于双激光测距的客流监测方法和装置，采用多种技术手段获得最终的客流速度，例如：行人轮廓曲线的获取方法、行人轮廓曲线的匹配方法、带有偏移量的客流速度计算方法等，通过客流速度更精确的反映出监测路段的客流情况，还具有对环境适应性较强、客流速度获取过程简单快速的优点。

附图说明

图1为本发明提供的基于双激光测距的客流监测方法的流程示意图；

图2为本发明提供的基于双激光测距的客流监测装置的第一结构示意图；

其中，θ为采样角度；f为采样频率；1为激光束；

图3为本发明提供的基于双激光测距的客流监测装置的第二结构示意图；

图4为本发明提供的客流方向示意图；

图5为本发明提供的客流速度方向更新示意图；

图6为本发明提供的基于双激光测距的客流监测装置的第三结构示意图；

其中，图4和图5中，A代表第一激光幕；B代表第二激光幕。

具体实施方式

以下结合附图对本发明进行详细说明：

如图1所示，本发明提供一种基于双激光测距的客流监测方法，包括以下步骤：

S1，在被监测道路上方安装第一激光设备和第二激光设备；其中，所述第一激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第一激光幕垂直于所述被监测道路的中心线，所述第二激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第二激光幕垂直于所述被监测道路的中心线。

结合图2，激光设备按采样频率f呈扇形状依次发射多条激光束，当所发射的各条激光束之间的夹角达到采样角度θ时，即达到一个采样周期，从而形成一个激光幕。其中，采样周期、采样角度和采样频率可根据实际检测精度灵活设置，具体原理详见后续论述。

S2，所述第一激光设备发射激光束测距而获得一个采样周期得到的第一检测数据；

所述第二激光设备发射激光束测距而获得一个采样周期得到的第二检测数据；

S3，通过对所述第一检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕，如果有，则获取所述第一行人的第一行人轮廓曲线；

通过对所述第二检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第二行人穿过所述第二激光幕，如果有，则获取所述第二行人的第二行人轮廓曲线；

下面介绍本发明涉及的基于激光测距而检测行人的基本原理：

激光设备按设定的采样角度和采样频率发射各条激光束，在激光幕所在平面建立直角坐标系，激光设备正下方的地面为原点，指向激光设备为y轴，获得与各个采样周期分别对应的多帧数据包；通过对各帧数据包进行分析，判断是否有行人穿过所述激光幕；

其中，获得并分析与一个采样周期对应的一帧数据包具体为：

对于一个采样周期，在该采样周期按发射时间先后共发射N条激光束｛激光束1、激光束2...激光束N｝，所述N条激光束遇到障碍物时发生反射，将反射点称为采样点，从而得到在该直角坐标系与N条激光束分别对应的N个采样点｛采样点1、采样点2...采样点N｝，记录并存储所述N个采样点在所述直角坐标系的N个坐标值，即得到一帧数据包；对一帧数据包分析具体包括以下步骤：

背景图获取步骤：本发明采用平均法生成背景图，即：如式1所示，连续采集N个无行人的数据包，然后进行平均，得到无行人的背景数据，将所述无行人的背景数据成图，得到背景图。

$\mathrm{background}\_\mathrm{aver}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{data}\left[i\right]}{n}$ 式1

实际监测步骤：将实际监测得到的一帧数据包中的N个采样点按时间顺序连线，得到一个原始曲线图；将所述原始曲线图与所述背景图相差分，得到差分后的曲线特征图。以激光扫描一个周期为例，当没有行人经过激光扫描幕时，激光数据包获取的是通道墙壁及地面的反射点；当有行人经过激光扫描幕时，激光获取的反射截距发生变化，激光数据包中包含着近似行人轮廓的凸型曲线，通过分析凸型曲线特征就能判断是否有行人经过激光扫描幕。

如果所述曲线特征图同时满足以下三个特征，则得出所述曲线特征图为行人轮廓图，本帧数据包监测到行人：

特征一，曲线凸型特征：采用求导方法识别所述曲线特征图中的特征曲线是否为凸型特征曲线，具体为：以激光扫描顺序为顺序，依次将所述凸型特征曲线上的各个采样点作前向差分处理，当前向差分值由正变负时；或者当前向差分值由正变零、再由零变负时，代表一个凸型特征的出现。一个激光扫描周期中第i条射线取得测距点(x_i，y_i)，其前向差分的公式表示为：Δf_i＝y_i+1-y_i。

特征二，曲线高度阈值：将所述凸型特征曲线上的各个采样点分别进行前向差分计算和后向差分计算，如果采样点i(x_i，y_i)的前向差分值Δf_i=y_i+1-y_i≥0，并且，其后向差分值则该采样点i为凸型特征曲线的顶点；判断该顶点的纵坐标y_i是否满足行人高度阀值，如果满足，则得出所述凸型特征曲线满足曲线高度阈值。其中，实际应用中，行人高度阀值可设为100cm-210cm。

特征三，曲线最小连续度：为排除小物件的干扰作用，凸型特征曲线包含的样点数也需要满足一定的阈值，最佳的最小连续度为10个连续点。即：凸型特征曲线包括顶点之前连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均大于零的采样点；还包括顶点之后连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均小于零的采样点。

因此，本发明中，通过对采样周期所得到的曲线图进行分析，通过判断曲线图是否满足若干个特定特征条件，进而得出是否有行人穿过激光幕，具有分析过程简单精确的优点。

由于激光设备发射激光束形成的是一个以激光设备为极点的极坐标系平面，上述涉及的直角坐标系，为通过笛卡尔坐标转换对极坐标系进行转换所得。如下式，其中d是激光束测距的长度，α是该激光束对应的角度：

$\left\{\begin{array}{c}x=d\×\cos \mathrm{\α}\\ y=d\×\sin \mathrm{\α}\end{array}\right..$

S4，匹配所述第一行人轮廓曲线和所述第二行人轮廓曲线，判断所述第一行人和所述第二行人是否为同一个行人，如果是，则计数；

其中，对行人轮廓曲线进行匹配，具体包括以下步骤；

(1)预处理过程：

根据激光直线测距的原理，激光幕远端的行人轮廓，往往是不完整的凸型曲线。以激光幕右侧远端的行人为例，该行人的凸型曲线为：

((x_k，y_k)，(x_k+1，y_k+1)，…，(x_k+n，y_k+n)，…，(x_k+m，y_k+m))。其中(x_k+n，y_k+n)为该行人凸型曲线最高点，由于行人位置处于激光右侧原因，则导致(m-n)远小于n，即：行人凸型曲线以顶点为界，其两侧的样点数的数量差距较大。因此需要对行人轮廓进行补偿。

具体的，如果所述第一行人轮廓曲线或所述第二行人轮廓曲线为非完整轮廓曲线，则对所述第一行人轮廓曲线或所述第二行人轮廓曲线进行补偿，得到第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线。

其中，对非完整的行人轮廓曲线进行补偿，得到行人完整轮廓曲线具体为：

行人轮廓曲线以顶点为分界点，划分为左侧曲线和右侧曲线；

如果所述左侧曲线的完整度高于所述右侧曲线的完整度，则以所述顶点所在直线为对称轴，做出与所述左侧曲线对称的曲线w，用所述曲线w替换所述右侧曲线；

如果所述左侧曲线的完整度低于所述右侧曲线的完整度，则以所述顶点所在直线为对称轴，做出与所述右侧曲线对称的曲线m，用所述曲线m替换所述左侧曲线。

(2)匹配过程

行人离开第一个激光幕之前就已经被第二个激光幕扫描到，所以同一行人被前后两个激光幕分别检测到的轮廓区域会发生重叠，因此，可以采用相似性度量方法判断两个激光幕分别检测到的行人轮廓是否属于同一个行人。

采用相似性度量方法判断所述第一行人完整轮廓曲线和所述第二行人完整轮廓曲线是否属于同一个行人。

具体为：只有当以下条件一和条件二同时满足时，才得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线属于同一个行人的结论：

条件一，x轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_A＝{x_A1，x_A2，…，x_An}；

设第二行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_B＝{x_B1，x_B2，…，x_Bm}；

则x轴方向上投影重叠率为： $\mathrm{Jaccard}(X_A,X_B)=\frac{X_A\∩X_B}{X_A\∪X_B};$

如果Jaccard(X_A，X_B)≥0.5，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在x轴方向的相似性符合要求；

条件二，y轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_A；

设第二行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_B；

则：y轴方向上投影重叠率为：

$\mathrm{Jaccard}(\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B)=\frac{2\×\min \{\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B\}}{\mathrm{Person}\_H_A+\mathrm{Person}\_H_B};$

如果Jaccard（Person_H_A，Person_H_B)≥0.9，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在y轴方向的相似性符合要求。

S5，获取所述同一个行人通过所述第一激光幕时的第一运动信息；其中，所述第一运动信息包括：行人最高点经过第一激光幕的检测时间为A_head_time，行人最高点在x轴的位置为A_head_x；

获取所述同一个行人通过所述第二激光幕时的第二运动信息；其中，所述第二运动信息包括：行人最高点经过第二激光幕的检测时间为B_head_time，行人最高点在x轴的位置为B_head_x；第一激光幕与第二激光幕之间的间距为Distance_AB；

S6，计算所述第一运动信息和所述第二运动信息，得到客流速度。

客流是一定时间内，某一路段上大量行人人体的宏观流动方法。某一个截面处，并不是所有行人个体的行走方向都与客流方向保持一致，而客流方向更能反映出大部分行人个体的行走方向。

本发明计算行人在客流方向上的速度，即：客流速度，更能反映出监测路段客流情况，如：反映当前的拥挤程度。另外，通过其他的算法，还可以获取某个封闭区域或者通道内，当前旅客的滞留量、密度等情况。

由于现场环境的影响，客流方向不一定垂直于双激光幕。客流经过双激光幕时，会造成进入和离开的位置存在偏移。因此，不能简单的将激光间距作为行人经过路程，如图4所示。本发明中，通过大量客流个体的速度方向确定客流方法；作为客流个体，其速度方向可以通过单个行人经过两个激光幕的x轴方向偏移量获得。

因此在计算客流速度的时候，需要加入行人经过两个激光幕的x轴方向偏移量。当行人与垂直方向存在一定的偏移，偏移量为I(N)，则将行人的偏移量I(N)以一定的权重α与当前客流偏移量D(N-1)进行累加，得到更新后的客流偏移量D(N)，进而得到在客流方向上该行人经过的路程Op_Distance，最终得到其在客流方向上速度V_AB，如图5所示。

即：以垂直于激光幕方向作为客流速度初始方向，即偏移量D(0)=0；

通过下式计算更新后客流速度方向偏移量D(N)：

$\left\{\begin{array}{c}D\left(N\right)=\mathrm{\α}\×I\left(N\right)+(1-\mathrm{\α})\×D(N-1)\\ D\left(0\right)=0\end{array}\right.N=\mathrm{1,2,3}\·\·\·$

其中，D(N)：更新后客流速度方向偏移量；

I(N)：当前行人速度方向偏移量；

D(N-1)：当前客流速度方向偏移量；

α：偏移方向权重系数；

则：客流方向上行人经过的路程 $\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_n=\sqrt{{D\left(n\right)}^2+\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}^2};$

行人经过第一激光幕和第二激光幕的时间差为：

Head_time＝|A_head_time-B_head_time|；

则单个行人在客流方向上的速度为：

$V_{\mathrm{AB}}=\frac{\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}}{\mathrm{Head}\_\mathrm{time}};$

通过对若干个行人在客流方向上的速度求平均值，即得到客流速度。

如图6所示，本发明还提供一种基于双激光测距的客流监测装置，包括：

(一)数据采集模块

数据采集模块包括第一激光设备和第二激光设备；其中，所述第一激光设备和所述第二激光设备安装在被监测道路上方；所述第一激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第一激光幕垂直于所述被监测道路的中心线，所述第二激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第二激光幕垂直于所述被监测道路的中心线。

(二)服务器

所述服务器与所述数据采集模块连接；所述服务器包括接收模块、行人轮廓曲线获取模块、行人特征匹配模块、行人运动信息计算模块和客流速度计算模块。

(1)接收模块

所述接收模块用于接收所述第一激光设备发射激光束测距而获得的包含多个采样周期所测数据的第一检测数据；还用于接收所述第二激光设备发射激光束测距而获得的包含多个采样周期所测数据的第二检测数据。

(2)行人轮廓曲线获取模块

行人轮廓曲线获取模块，用于对所述接收模块接收到的所述第一检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕，如果有，则获取所述第一行人的第一行人轮廓曲线；还用于：对所述接收模块接收到的所述第二检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第二行人穿过所述第二激光幕，如果有，则获取所述第二行人的第二行人轮廓曲线。

其中，行人轮廓曲线获取模块包括：

背景图获取子模块，用于连续采集N个无行人的数据包，然后进行平均，得到无行人的背景数据，将所述无行人的背景数据成图，得到背景图；

原始曲线图获取子模块，用于将实际监测得到的一帧数据包中的N个采样点按时间顺序连线，得到一个原始曲线图；

曲线特征图获取子模块，用于将所述原始曲线图与所述背景图相差分，得到差分后的曲线特征图；

曲线特征图分析子模块，用于判断曲线特征图是否同时满足以下三个特征，如果满足，则得出所述曲线特征图为行人轮廓图，本帧数据包监测到行人：

特征一，曲线凸型特征：采用求导方法识别所述曲线特征图中的特征曲线是否为凸型特征曲线，具体为：以激光扫描顺序为顺序，依次将所述凸型特征曲线上的各个采样点作前向差分处理，当前向差分值由正变负时；或者当前向差分值由正变零、再由零变负时，代表一个凸型特征的出现；

特征二，曲线高度阈值：将所述凸型特征曲线上的各个采样点分别进行前向差分计算和后向差分计算，如果采样点i(x_i，y_i)的前向差分值Δf_i=y_i+1-y_i≥0，并且，其后向差分值则该采样点i为凸型特征曲线的顶点；判断该顶点的纵坐标y_i是否满足行人高度阀值，如果满足，则得出所述凸型特征曲线满足曲线高度阈值；

特征三，曲线最小连续度：所述凸型特征曲线包括顶点之前连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均大于零的采样点；还包括顶点之后连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均小于零的采样点。

(3)行人特征匹配模块

行人特征匹配模块用于匹配所述行人轮廓曲线获取模块所获取到的所述第一行人轮廓曲线和所述第二行人轮廓曲线，判断所述第一行人和所述第二行人是否为同一个行人，如果是，则计数。

其中，行人特征匹配模块包括：

行人轮廓补偿子模块，用于将非完整轮廓曲线的第一行人轮廓曲线或第二行人轮廓曲线进行补偿，得到第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线；

行人匹配子模块，用于采用相似性度量方法判断所述第一行人完整轮廓曲线和所述第二行人完整轮廓曲线是否属于同一个行人，具体用于：

只有当以下条件一和条件二同时满足时，才得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线属于同一个行人的结论：

条件一，x轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_A＝{x_A1，x_A2，…，x_An}；

设第二行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_B＝{x_B1，x_B2，…，x_Bm}；

则x轴方向上投影重叠率为： $\mathrm{Jaccard}(X_A,X_B)=\frac{X_A\∩X_B}{X_A\∪X_B};$

如果Jaccard(X_A，X_B)≥0.5，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在x轴方向的相似性符合要求；

条件二，y轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_A；

设第二行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_B；

则：y轴方向上投影重叠率为：

$\mathrm{Jaccard}(\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B)=\frac{2\×\min \{\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B\}}{\mathrm{Person}\_H_A+\mathrm{Person}\_H_B};$

如果Jaccard（Person_H_A，Person_H_B)≥0.9，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在y轴方向的相似性符合要求。

(4)行人运动信息计算模块

行人运动信息计算模块用于获取所述匹配模块匹配到的同一行人通过所述第一激光幕时的第一运动信息；其中，所述第一运动信息包括：行人最高点经过第一激光幕的检测时间为A_head_time，行人最高点在x轴的位置为A_head_x；还用于：获取所述匹配模块匹配到的同一行人通过所述第二激光幕时的第二运动信息；其中，所述第二运动信息包括：行人最高点经过第二激光幕的检测时间为B_head_time，行人最高点在x轴的位置为B_head_x；第一激光幕与第二激光幕之间的间距为Distance_AB。

(5)客流速度计算模块

客流速度计算模块，用于根据所述行人运动信息计算模块所计算得到的行人运行信息，计算得到客流速度；

具体为：

以垂直于激光幕方向作为客流速度初始方向，即偏移量D(0)=0；

通过下式计算更新后客流速度方向偏移量D(N)：

$\left\{\begin{array}{c}D\left(N\right)=\mathrm{\α}\×I\left(N\right)+(1-\mathrm{\α})\×D(N-1)\\ D\left(0\right)=0\end{array}\right.N=\mathrm{1,2,3}\·\·\·$

其中，D(N)：更新后客流速度方向偏移量；

I(N)：当前行人速度方向偏移量；

D(N-1)：当前客流速度方向偏移量；

α：偏移方向权重系数；

则：客流方向上行人经过的路程 $\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_n=\sqrt{{D\left(n\right)}^2+\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}^2};$

行人经过第一激光幕和第二激光幕的时间差为：

Head_time＝|A_head_time-B_head_time|；

则单个行人在客流方向上的速度为：

$V_{\mathrm{AB}}=\frac{\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}}{\mathrm{Head}\_\mathrm{time}};$

通过对若干个行人在客流方向上的速度求平均值，即得到客流速度

综上所述，本发明提供的基于双激光测距的客流监测方法和装置，采用多种技术手段获得最终的客流速度，例如：行人轮廓曲线的获取方法、行人轮廓曲线的匹配方法、带有偏移量的客流速度计算方法等，通过客流速度更精确的反映出监测路段的客流情况，还具有对环境适应性较强、客流速度获取过程简单快速的优点。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于双激光测距的客流监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，在被监测道路上方安装第一激光设备和第二激光设备；其中，所述第一激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第一激光幕垂直于所述被监测道路的中心线，所述第二激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第二激光幕垂直于所述被监测道路的中心线；

S2，所述第一激光设备发射激光束测距而获得包含多个采样周期所测数据的第一检测数据；

所述第二激光设备发射激光束测距而获得包含多个采样周期所测数据的第二检测数据；

S3，通过对所述第一检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕，如果有，则获取所述第一行人的第一行人轮廓曲线；

通过对所述第二检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第二行人穿过所述第二激光幕，如果有，则获取所述第二行人的第二行人轮廓曲线；

S4，匹配所述第一行人轮廓曲线和所述第二行人轮廓曲线，判断所述第一行人和所述第二行人是否为同一个行人，如果是，则计数；

S5，获取所述同一个行人通过所述第一激光幕时的第一运动信息；其中，所述第一运动信息包括：行人最高点经过第一激光幕的检测时间为A_head_time，行人最高点在x轴的位置为A_head_x；

获取所述同一个行人通过所述第二激光幕时的第二运动信息；其中，所述第二运动信息包括：行人最高点经过第二激光幕的检测时间为B_head_time，行人最高点在x轴的位置为B_head_x；第一激光幕与第二激光幕之间的间距为Dis tance_AB；

S6，计算所述第一运动信息和所述第二运动信息，得到客流速度；具体为：

以垂直于激光幕方向作为客流速度初始方向，即偏移量D(0)=0；

通过下式计算更新后客流速度方向偏移量D(N)：

$\left\{\begin{array}{c}D\left(N\right)=\mathrm{\α}\×I\left(N\right)+(1-\mathrm{\α})\×D(N-1)\\ D\left(0\right)=0\end{array}\right.N=\mathrm{1,2,3}\·\·\·$

其中，D(N)：更新后客流速度方向偏移量；

I(N)：当前行人速度方向偏移量；

D(N-1)：当前客流速度方向偏移量；

α：偏移方向权重系数；

则：客流方向上行人经过的路程 $\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_n=\sqrt{{D\left(n\right)}^2+\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}^2};$

行人经过第一激光幕和第二激光幕的时间差为：

Head_time＝|A_head_time-B_head_time|；

则单个行人在客流方向上的速度为：

$V_{\mathrm{AB}}=\frac{\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}}{\mathrm{Head}\_\mathrm{time}};$

通过对若干个行人在客流方向上的速度求平均值，即得到客流速度。

2.根据权利要求1所述的基于双激光测距的客流监测方法，其特征在于，S3中，通过对所述第一检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕具体包括以下步骤：

所述第一激光设备按设定的采样角度和采样频率发射各条激光束，在所述第一激光幕所在平面建立直角坐标系，设第一激光设备正下方的地面为原点，指向第一激光设备为y轴，获得与各个采样周期分别对应的多帧数据包；通过对各帧数据包进行分析，判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕；

对于一个采样周期，在该采样周期按发射时间先后共发射N条激光束｛激光束1、激光束2...激光束N｝，所述N条激光束遇到障碍物时发生反射，将反射点称为采样点，从而得到在该直角坐标系与N条激光束分别对应的N个采样点｛采样点1、采样点2...采样点N｝，记录并存储所述N个采样点在所述直角坐标系的N个坐标值，即得到一帧数据包；

其中，获得并分析与一个采样周期对应的一帧数据包具体为：

背景图获取步骤：连续采集N个无行人的数据包，然后进行平均，得到无行人的背景数据，将所述无行人的背景数据成图，得到背景图；

实际监测步骤：将实际监测得到的一帧数据包中的N个采样点按时间顺序连线，得到一个原始曲线图；将所述原始曲线图与所述背景图相差分，得到差分后的曲线特征图，如果所述曲线特征图同时满足以下三个特征，则得出所述曲线特征图为行人轮廓图，本帧数据包监测到行人：

特征一，曲线凸型特征：采用求导方法识别所述曲线特征图中的特征曲线是否为凸型特征曲线，具体为：以激光扫描顺序为顺序，依次将所述凸型特征曲线上的各个采样点作前向差分处理，当前向差分值由正变负时；或者当前向差分值由正变零、再由零变负时，代表一个凸型特征的出现；

特征二，曲线高度阈值：将所述凸型特征曲线上的各个采样点分别进行前向差分计算和后向差分计算，如果采样点i(x_i，y_i)的前向差分值Δf_i=y_i+1-y_i≥0，并且，其后向差分值则该采样点i为凸型特征曲线的顶点；判断该顶点的纵坐标yi是否满足行人高度阀值，如果满足，则得出所述凸型特征曲线满足曲线高度阈值；

特征三，曲线最小连续度：所述凸型特征曲线包括顶点之前连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均大于零的采样点；还包括顶点之后连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均小于零的采样点。

3.根据权利要求1所述的基于双激光测距的客流监测方法，其特征在于，S4中，匹配所述第一行人轮廓曲线和所述第二行人轮廓曲线，判断所述第一行人和所述第二行人是否为同一个行人，具体为：

预处理过程：如果所述第一行人轮廓曲线或所述第二行人轮廓曲线为非完整轮廓曲线，则对所述第一行人轮廓曲线或所述第二行人轮廓曲线进行补偿，得到第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线；

匹配过程：采用相似性度量方法判断所述第一行人完整轮廓曲线和所述第二行人完整轮廓曲线是否属于同一个行人。

4.根据权利要求3所述的基于双激光测距的客流监测方法，其特征在于，对非完整的第一行人轮廓曲线进行补偿，得到第一行人完整轮廓曲线具体为：

所述第一行人轮廓曲线以顶点为分界点，划分为左侧曲线和右侧曲线；

如果所述左侧曲线的完整度高于所述右侧曲线的完整度，则以所述顶点所在直线为对称轴，做出与所述左侧曲线对称的曲线w，用所述曲线w替换所述右侧曲线；

如果所述左侧曲线的完整度低于所述右侧曲线的完整度，则以所述顶点所在直线为对称轴，做出与所述右侧曲线对称的曲线m，用所述曲线m替换所述左侧曲线；

采用相似性度量方法判断所述第一行人完整轮廓曲线和所述第二行人完整轮廓曲线是否属于同一个行人，具体为：只有当以下条件一和条件二同时满足时，才得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线属于同一个行人的结论：

条件一，x轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_A＝{x_A1，x_A2，…，x_An}；

设第二行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_B＝{x_B1，x_B2，…，x_Bm}；

则x轴方向上投影重叠率为： $\mathrm{Jaccard}(X_A,X_B)=\frac{X_A\∩X_B}{X_A\∪X_B};$

如果Jaccard(X_A，X_B)≥0.5，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在x轴方向的相似性符合要求；

条件二，y轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_A；

设第二行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_B；

则：y轴方向上投影重叠率为：

$\mathrm{Jaccard}(\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B)=\frac{2\×\min \{\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B\}}{\mathrm{Person}\_H_A+\mathrm{Person}\_H_B};$

如果Jaccard(Person_H_A，Person_H_B)≥0.9，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在y轴方向的相似性符合要求。

5.一种基于双激光测距的客流监测装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，所述数据采集模块包括第一激光设备和第二激光设备；其中，所述第一激光设备和所述第二激光设备安装在被监测道路上方；所述第一激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第一激光幕垂直于所述被监测道路的中心线，所述第二激光设备按预设的采样角度和采样频率依次发射激光束，一个采样周期所形成的第二激光幕垂直于所述被监测道路的中心线；

服务器，所述服务器与所述数据采集模块连接；所述服务器包括接收模块、行人轮廓曲线获取模块、行人特征匹配模块、行人运动信息计算模块和客流速度计算模块；

所述接收模块用于接收所述第一激光设备发射激光束测距而获得的包含多个采样周期所测数据的第一检测数据；还用于接收所述第二激光设备发射激光束测距而获得的包含多个采样周期所测数据的第二检测数据；

行人轮廓曲线获取模块，用于对所述接收模块接收到的所述第一检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第一行人穿过所述第一激光幕，如果有，则获取所述第一行人的第一行人轮廓曲线；还用于：对所述接收模块接收到的所述第二检测数据进行分析，根据人行特征判断是否有第二行人穿过所述第二激光幕，如果有，则获取所述第二行人的第二行人轮廓曲线；

行人特征匹配模块，用于匹配所述行人轮廓曲线获取模块所获取到的所述第一行人轮廓曲线和所述第二行人轮廓曲线，判断所述第一行人和所述第二行人是否为同一个行人，如果是，则计数；

行人运动信息计算模块，用于获取所述匹配模块匹配到的同一行人通过所述第一激光幕时的第一运动信息；其中，所述第一运动信息包括：行人最高点经过第一激光幕的检测时间为A_head_time，行人最高点在x轴的位置为A_head_x；还用于：获取所述匹配模块匹配到的同一行人通过所述第二激光幕时的第二运动信息；其中，所述第二运动信息包括：行人最高点经过第二激光幕的检测时间为B_head_time，行人最高点在x轴的位置为B_head_x；第一激光幕与第二激光幕之间的间距为Distance_AB；

客流速度计算模块，用于根据所述行人运动信息计算模块所计算得到的行人运行信息，计算得到客流速度；

具体为：

以垂直于激光幕方向作为客流速度初始方向，即偏移量D(0)=0；

通过下式计算更新后客流速度方向偏移量D(N)：

$\left\{\begin{array}{c}D\left(N\right)=\mathrm{\α}\×I\left(N\right)+(1-\mathrm{\α})\×D(N-1)\\ D\left(0\right)=0\end{array}\right.N=\mathrm{1,2,3}\·\·\·$

其中，D(N)：更新后客流速度方向偏移量；

I(N)：当前行人速度方向偏移量；

D(N-1)：当前客流速度方向偏移量；

α：偏移方向权重系数；

则：客流方向上行人经过的路程 $\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_n=\sqrt{{D\left(n\right)}^2+\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}^2};$

行人经过第一激光幕和第二激光幕的时间差为：

Head_time＝|A_head_time-B_head_time|；

则单个行人在客流方向上的速度为：

$V_{\mathrm{AB}}=\frac{\mathrm{Op}\_\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{\mathrm{AB}}}{\mathrm{Head}\_\mathrm{time}};$

通过对若干个行人在客流方向上的速度求平均值，即得到客流速度。

6.根据权利要求5所述的基于双激光测距的客流监测装置，其特征在于，所述行人轮廓曲线获取模块包括：

背景图获取子模块，用于连续采集N个无行人的数据包，然后进行平均，得到无行人的背景数据，将所述无行人的背景数据成图，得到背景图；

原始曲线图获取子模块，用于将实际监测得到的一帧数据包中的N个采样点按时间顺序连线，得到一个原始曲线图；

曲线特征图获取子模块，用于将所述原始曲线图与所述背景图相差分，得到差分后的曲线特征图；

曲线特征图分析子模块，用于判断曲线特征图是否同时满足以下三个特征，如果满足，则得出所述曲线特征图为行人轮廓图，本帧数据包监测到行人：

特征一，曲线凸型特征：采用求导方法识别所述曲线特征图中的特征曲线是否为凸型特征曲线，具体为：以激光扫描顺序为顺序，依次将所述凸型特征曲线上的各个采样点作前向差分处理，当前向差分值由正变负时；或者当前向差分值由正变零、再由零变负时，代表一个凸型特征的出现；

特征二，曲线高度阈值：将所述凸型特征曲线上的各个采样点分别进行前向差分计算和后向差分计算，如果采样点i(x_i，y_i)的前向差分值Δf_i=y_i+1-y_i≥0，并且，其后向差分值则该采样点i为凸型特征曲线的顶点；判断该顶点的纵坐标y_i是否满足行人高度阀值，如果满足，则得出所述凸型特征曲线满足曲线高度阈值；

特征三，曲线最小连续度：所述凸型特征曲线包括顶点之前连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均大于零的采样点；还包括顶点之后连续状态下，符合设定数量的前向差分和后向差分均小于零的采样点。

7.根据权利要求5所述的基于双激光测距的客流监测装置，其特征在于，所述行人特征匹配模块包括：

行人轮廓补偿子模块，用于将非完整轮廓曲线的第一行人轮廓曲线或第二行人轮廓曲线进行补偿，得到第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线；

行人匹配子模块，用于采用相似性度量方法判断所述第一行人完整轮廓曲线和所述第二行人完整轮廓曲线是否属于同一个行人，具体用于：

只有当以下条件一和条件二同时满足时，才得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线属于同一个行人的结论：

条件一，x轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_A＝(x_A1，x_A2，…，x_An}；

设第二行人完整轮廓曲线x轴点集为：X_B＝{x_B1，x_B2，…，x_Bm}；

则x轴方向上投影重叠率为： $\mathrm{Jaccard}(X_A,X_B)=\frac{X_A\∩X_B}{X_A\∪X_B};$

如果Jaccard(X_A，X_B)≥0.5，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在x轴方向的相似性符合要求；

条件二，y轴相似性度量：

设第一行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_A；

设第二行人完整轮廓曲线的顶点高度值person_H_B；

则：y轴方向上投影重叠率为：

$\mathrm{Jaccard}(\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B)=\frac{2\×\min \{\mathrm{Person}\_H_A,\mathrm{Person}\_H_B\}}{\mathrm{Person}\_H_A+\mathrm{Person}\_H_B};$

如果Jaccard（Person_H_A，Person_H_B)≥0.9，则得出第一行人完整轮廓曲线和第二行人完整轮廓曲线在y轴方向的相似性符合要求。