CN106128028A - 一种基于mac码和人脸识别的人流预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于MAC码和人脸识别的人流预警方法,其具体包括以下步骤：第一步，采集指定范围内出现的关键人群人脸，并进行告警；第二步，探测客户端手机硬件信息；第三步，将告警信息上传到云端；第四步，将探测到的客户端硬件信息上传到云端；第五步，关联人脸与硬件信息打通匹配校对；第六步，云端推送打通的结果到可视化平台与大数据整合平台；第七步，可视化平台和大数据整合平台按照实时视图以分钟级别刷新的方式展示整个系统；第八步，将人群相关的预警和报警消息报告给平台管理员，并自动将消息推送到监测区域的室外大屏幕和客户端手机，起到预警效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种人流预警方法，更具体的说，它涉及一种基于MAC码和人脸识别的人流预警方法。
背景技术
随着现在我国人口的不断骤增，由于人流拥挤发生的突发事故不断加多，特别是在节假日，人们出去旅游的加多，在某些旅游景点内会出现人流拥挤、爆棚的现象，如果不能做好很好的疏导、分流，很容易出现事故。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于MAC码和人脸识别的人流预警方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于MAC码和人脸识别的人流预警方法,其具体包括以下步骤：
第一步，摄像头通过视频监控采集指定范围内出现的关键人群人脸，并进行告警；
第二步，探针探测到客户端手机硬件相关信息（分场强、时间、经纬度（空间）维度）；
第三步，摄像头将告警信息上传到云端；
第四步，探针将探测道德客户端硬件信息上传到云端；
第五步，云端根据摄像头的告警信息及探针采集道德信息在时间、距离、历史存留维度下构建机器学习，关联人脸与硬件信息打通匹配校对；
第六步，云端推送打通的结果到可视化平台与大数据整合平台；
第七步，可视化平台和大数据整合平台按照实时视图以分钟级别刷新的方式展示整个系统的热力状况，骤增状况，道路状况、关注人群身份状况、人群造访频次状况以及人群迁徙状况；
第八步，将人群相关的预警和报警消息报告给平台管理员，并自动将消息推送到监测区域的室外大屏幕和客户端手机，起到预警效果。
优选为，第七步具体如下：
热力图主要展示两方面信息，基于大数据对项目内设备采集到的人流进行分析，根据不同设备人流密集程度以不同的颜色结合地图实时呈现系统人流密集状况。系统能够展示不同单点设备的实时人数和峰值，并且支持进入单点设备详细页面查看单点设备的详细监测状况，为了易用性，热力图下方展示单点设备的实时人数。
骤增图体现系统不同单点设备近一段时间相对前一段时间的人数增长状况，并以不同颜色标识人流增长程度：绿色代表增长程度没有达到管理员设定的骤增预警值，人流状况比较正常，黄色代表骤增人数达到预警阈值、需要关注人流增长状况。红色代表骤增人数达到警戒阈值，需要重点关注人流增长状况。
对冲图，基于大数据对探测区域内特定监控点人流密度变化及人流动向进行分析并结合地图，得出各个容易发生危险的对撞点的人流状况，如果容易发生危险的对撞点附件有商厦，窄路，电梯等拥挤或者狭窄的隘口，也会突出展示隘口信息，方便有关部门根据隘口状况采取不同的缓解措施。
路径图示：蓝色路段代表人流正常，黄色路段代表人流比较密集、红色路段代表人流密集，容易发生对撞；
迁徙图：城市规划者有时需要知道不同时间整个商圈内关注迁徙中心的人群流向。用户在系统内设定迁徙中心后，系统就可以展示不同迁徙中心之间的人流迁徙状况。同时能够展示如下细节信息：
用户不选中任何迁徙中心时，系统展示如下三个信息：
最热线路：根据不同迁徙中心的人流状况，展示不同时间的最热迁徙线路；
迁入热点：实时展示人群迁入量比较大的迁徙中心；
迁出热点：实时展示人群迁出量比较大的迁徙中心；
当用户选中某一个迁徙中心时，展示该迁徙中心的迁入迁出信息；
迁入：展示其他迁徙中心迁入到本中心的人流状况；
迁出：展示本迁徙中心迁出到其他中心的人流状况；
人群分析：根据不同人群停留时间特征，系统分为如下四类人群。
固定人群：90天内出现比例>80%，小于等于100%的人。（出现比例=出现天数/到目前为止总天数）。
重度访客：90天内，出现比例=出现天数/到目前为止总天数，出现比例大于40%，小于80%的人；
偶尔访客：90天内，出现比例=出现天数/到目前为止总天数，出现比例大于0%，小于40%的人；
初次访客：90天内，首次出现的人。
警戒水位：展示容易发生危险的区块和AP的人流状况，但不会展示系统全部区块和设备的信息。警戒水位展示系统内全部区块和单点设备的实时人流状况。
人流预测：基于整个商圈及不同关注区域的历史人流数据， 建立人流预测模型，预测未来48小时各个区块内每小时人流量及峰值出现的时间，以便相关人员提前处理风险，防患未然。
系统首先展示整个项目不同关注区块的明天的人流峰值信息，点击区块，能够展示系统区块今明两天不同时段的人流状况。已经经过的时间用实线表示，预测的用虚线表示，方便用户查看预测和实际已经发生的人流差异情况。
本发明具有下述优点：本发明实时监测指定区域的人流分布、人员身份信息、人流迁徙动向，并对该区域进行人流预测和预警分析通报，当该区域出现人群骤增情况能提前预测并给出预案，避免事故的发生。
附图说明
图1为本发明的结构框图。
具体实施方式
参照图1所示，本实施例的一种基于MAC码和人脸识别的人流预警方法,其具体包括以下步骤：
第一步，摄像头通过视频监控采集指定范围内出现的关键人群人脸，并进行告警；
第二步，探针探测到客户端手机硬件相关信息（分场强、时间、经纬度（空间）维度）；
第三步，摄像头将告警信息上传到云端；
第四步，探针将探测道德客户端硬件信息上传到云端；
第五步，云端根据摄像头的告警信息及探针采集道德信息在时间、距离、历史存留维度下构建机器学习，关联人脸与硬件信息打通匹配校对；
第六步，云端推送打通的结果到可视化平台与大数据整合平台；
第七步，可视化平台和大数据整合平台按照实时视图以分钟级别刷新的方式展示整个系统的热力状况，骤增状况，道路状况、关注人群身份状况、人群造访频次状况以及人群迁徙状况；
第八步，将人群相关的预警和报警消息报告给平台管理员，并自动将消息推送到监测区域的室外大屏幕和客户端手机，起到预警效果。
优选为，第七步具体如下：
热力图主要展示两方面信息，基于大数据对项目内设备采集到的人流进行分析，根据不同设备人流密集程度以不同的颜色结合地图实时呈现系统人流密集状况。系统能够展示不同单点设备的实时人数和峰值，并且支持进入单点设备详细页面查看单点设备的详细监测状况，为了易用性，热力图下方展示单点设备的实时人数
骤增图体现系统不同单点设备近一段时间相对前一段时间的人数增长状况，并以不同颜色标识人流增长程度：绿色代表增长程度没有达到管理员设定的骤增预警值，人流状况比较正常，黄色代表骤增人数达到预警阈值、需要关注人流增长状况。红色代表骤增人数达到警戒阈值，需要重点关注人流增长状况。
对冲图，基于大数据对探测区域内特定监控点人流密度变化及人流动向进行分析并结合地图，得出各个容易发生危险的对撞点的人流状况，如果容易发生危险的对撞点附件有商厦，窄路，电梯等拥挤或者狭窄的隘口，也会突出展示隘口信息，方便有关部门根据隘口状况采取不同的缓解措施。
路径图示：蓝色路段代表人流正常，黄色路段代表人流比较密集、红色路段代表人流密集，容易发生对撞。
迁徙图：城市规划者有时需要知道不同时间整个商圈内关注迁徙中心的人群流向。用户在系统内设定迁徙中心后，系统就可以展示不同迁徙中心之间的人流迁徙状况。同时能够展示如下细节信息：
用户不选中任何迁徙中心时，系统展示如下三个信息：
最热线路：根据不同迁徙中心的人流状况，展示不同时间的最热迁徙线路
迁入热点：实时展示人群迁入量比较大的迁徙中心
迁出热点：实时展示人群迁出量比较大的迁徙中心
当用户选中某一个迁徙中心时，展示该迁徙中心的迁入迁出信息
迁入：展示其他迁徙中心迁入到本中心的人流状况。
迁出：展示本迁徙中心迁出到其他中心的人流状况
人群分析：根据不同人群停留时间特征，系统分为如下四类人群。
固定人群：90天内出现比例>80%，小于等于100%的人。（出现比例=出现天数/到目前为止总天数）
重度访客：90天内，出现比例=出现天数/到目前为止总天数，出现比例大于40%，小于80%的人
偶尔访客：90天内，出现比例=出现天数/到目前为止总天数，出现比例大于0%，小于40%的人
初次访客：90天内，首次出现的人
警戒水位：展示容易发生危险的区块和AP的人流状况，但不会展示系统全部区块和设备的信息。警戒水位展示系统内全部区块和单点设备的实时人流状况。
人流预测：基于整个商圈及不同关注区域的历史人流数据， 建立人流预测模型，预测未来48小时各个区块内每小时人流量及峰值出现的时间，以便相关人员提前处理风险，防患未然。
系统首先展示整个项目不同关注区块的明天的人流峰值信息，点击区块，能够展示系统区块今明两天不同时段的人流状况。已经经过的时间用实线表示，预测的用虚线表示，方便用户查看预测和实际已经发生的人流差异情况。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。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前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于MAC码和人脸识别的人流预警方法,其具体包括以下步骤：
第一步，摄像头通过视频监控采集指定范围内出现的关键人群人脸，并进行告警；
第二步，探针探测到客户端手机硬件相关信息（分场强、时间、经纬度（空间）维度）；
第三步，摄像头将告警信息上传到云端；
第四步，探针将探测道德客户端硬件信息上传到云端；
第五步，云端根据摄像头的告警信息及探针采集道德信息在时间、距离、历史存留维度下构建机器学习，关联人脸与硬件信息打通匹配校对；
第六步，云端推送打通的结果到可视化平台与大数据整合平台；
第七步，可视化平台和大数据整合平台按照实时视图以分钟级别刷新的方式展示整个系统的热力状况，骤增状况，道路状况、关注人群身份状况、人群造访频次状况以及人群迁徙状况；
第八步，将人群相关的预警和报警消息报告给平台管理员，并自动将消息推送到监测区域的室外大屏幕和客户端手机，起到预警效果。
2.根据权利要求1所述的一种基于MAC码和人脸识别的人流预警方法，其特征在于，所述第七步具体如下：
热力图主要展示两方面信息
基于大数据对项目内设备采集到的人流进行分析，根据不同设备人流密集程度以不同的颜色结合地图实时呈现系统人流密集状况；
系统能够展示不同单点设备的实时人数和峰值，并且支持进入单点设备详细页面查看单点设备的详细监测状况；
为了易用性，热力图下方展示单点设备的实时人数；
骤增图
骤增图体现系统不同单点设备近一段时间相对前一段时间的人数增长状况，并以不同颜色标识人流增长程度：绿色代表增长程度没有达到管理员设定的骤增预警值，人流状况比较正常，黄色代表骤增人数达到预警阈值、需要关注人流增长状况；
红色代表骤增人数达到警戒阈值，需要重点关注人流增长状况；
对冲图
基于大数据对探测区域内特定监控点人流密度变化及人流动向进行分析并结合地图，得出各个容易发生危险的对撞点的人流状况，如果容易发生危险的对撞点附件有商厦，窄路，电梯等拥挤或者狭窄的隘口，也会突出展示隘口信息，方便有关部门根据隘口状况采取不同的缓解措施；
路径图示：蓝色路段代表人流正常，黄色路段代表人流比较密集、红色路段代表人流密集，容易发生对撞；
迁徙图
城市规划者有时需要知道不同时间整个商圈内关注迁徙中心的人群流向；
用户在系统内设定迁徙中心后，系统就可以展示不同迁徙中心之间的人流迁徙状况；
同时能够展示如下细节信息：
用户不选中任何迁徙中心时，系统展示如下三个信息：
最热线路：根据不同迁徙中心的人流状况，展示不同时间的最热迁徙线路
迁入热点：实时展示人群迁入量比较大的迁徙中心；
迁出热点：实时展示人群迁出量比较大的迁徙中心；
当用户选中某一个迁徙中心时，展示该迁徙中心的迁入迁出信息；
迁入：展示其他迁徙中心迁入到本中心的人流状况；
迁出：展示本迁徙中心迁出到其他中心的人流状况；
人群分析
根据不同人群停留时间特征，系统分为如下四类人群；
固定人群：90天内出现比例>80%，小于等于100%的人；（出现比例=出现天数/到目前为止总天数）；
重度访客：90天内，出现比例=出现天数/到目前为止总天数，出现比例大于40%，小于80%的人；
偶尔访客：90天内，出现比例=出现天数/到目前为止总天数，出现比例大于0%，小于40%的人；
初次访客：90天内，首次出现的人；
警戒水位
展示容易发生危险的区块和AP的人流状况，但不会展示系统全部区块和设备的信息；
警戒水位展示系统内全部区块和单点设备的实时人流状况；
人流预测
基于整个商圈及不同关注区域的历史人流数据， 建立人流预测模型，预测未来48小时各个区块内每小时人流量及峰值出现的时间，以便相关人员提前处理风险，防患未然；
系统首先展示整个项目不同关注区块的明天的人流峰值信息，点击区块，能够展示系统区块今明两天不同时段的人流状况；
已经经过的时间用实线表示，预测的用虚线表示，方便用户查看预测和实际已经发生的人流差异情况。
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Denomination of invention: An early warning method of human flow based on MAC code and face recognition Effective date of registration: 20220718 Granted publication date: 20181120 Pledgee: Shenzhen Branch of Guoren Property Insurance Co.,Ltd. Pledgor: SHENZHEN MIRACLE INTELLIGENT NETWORK Co.,Ltd. Registration number: Y2022980010635 |
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Date of cancellation: 20231108 Granted publication date: 20181120 Pledgee: Shenzhen Branch of Guoren Property Insurance Co.,Ltd. Pledgor: SHENZHEN MIRACLE INTELLIGENT NETWORK Co.,Ltd. Registration number: Y2022980010635 |
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