CN106228209A - 一种基于rfid的公共场合人流量监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于RFID的公共场合人流量监控方法，该方法包括：建立基于RFID的公共场合人流量监控系统，并且依此测得大量的数据，进而建立判断当前人流量的基准值和极值；进行实时数据的获取：包括基于LSI提取人群覆盖面积的原始数据、获取人群移动速度及范围检测数据；将获得的数据与当前的标准相比较，判断当前人流的情况。本发明RFID技术的相关设备的性价比高，具有高耐环境的特性，可以大大减少投入成本；在公共场所中人群不用携带嵌有电子标签的卡片时，也可对当前的人流量进行实时的监控；LSI用来具体分析人群的覆盖面积，不仅可以验证当前的检测结果，也可为短时间内人流量的变化做出一定的预测。

Description

一种基于RFID的公共场合人流量监控方法

技术领域

本发明属于人流量监控技术领域，尤其涉及一种基于RFID的公共场合人流量监控方法

背景技术

射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)是一种通过无线电波进行数据传递的自动识别技术。RFID的工作原理是利用射频信号实现无接触信息的传递，达到物体识别的目的。RFID技术不需要与物体直接接触，即可以在较远距离上实现识别，并且能够快速、实时、准确地处理信息，它也是21世纪十大重要技术之一。^[7]RFID系统主要由电子标签(Tag)、读写器(Reader and Writer)和应用系统组成。电子标签具有系统内唯一的电子产品代码。在实际的应用中，电子标签附着在物体或某一特定的位置用来标识目标对象，并且存储被识别物体的相关信息，是RFID系统的数据载体；读写器的原理是利用射频技术、电磁耦合或雷达反射的传输特性，实现对被识别物体的自动识别，典型的读写器包含射频模块、控制处理模块与天线三个组成部分；应用系统主要负责数据交换与管理。

目前，RFID技术不仅仅作为单一的技术在发展，还与移动通讯、互联网等技术相结合一起发展，进而可以实现全球范围内物体的跟踪与信息的共享。

目前RFID的应用十分广阔，包括：制造领域、物流领域^[5]、零售领域、医疗领域、食品安全^[9]、军事领域、交通领域、电子支付领域、环境监测领域等。在物流流通领域，主要应用于航空运输的行李识别、存货以及物流运输管理等；在交通领域，主要应用于停车场车辆管理系统、ETC(高速公路)等；在医疗领域，主要应用于医院药品、血液、仪器的管理系统、病历卡检索系统，医院急诊、住院、婴儿室等的管理系统；在门禁管制领域，主要应用于门禁管理系统^[12]、上下班管理系统、进出室管理系统等；在个人资讯领域，主要应用于个人识别系统、居民基本资料卡系统、无人加油站收费系统、预付支付系统等；在环境监控领域，主要应用于垃圾计量系统、地下埋设阀门管理系统、动物管理系统等。

RFID的应用主要通过与其他技术相结合来实现的，主要有：RFID技术与无线传感技术结合的相关应用、NFC、RFID技术与物联网结合等。

(1)RFID技术与无线传感技术的结合

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是在监测区域内部署大量的传感器结点进行实时感知、检测各种环境或目标对象的信息，通过无线通信技术自组织构成的网络。WSN它能够实现数据的采集量化、处理融合和传输应用。目前，WSN的研究热点包括：网络体系结构、定位技术、模拟器等。早在2005年中国微计算机学会理事长陈章龙就指出“WSN与RFID结合起来组成的WSID网络，其应用前景不可估量。”利用更多的传感器和更少的网关，它们可以降低主动RFID的成本。RFID技术与无线传感技术的结合有众多的优点。首先，RFID技术与无线传感技术的结合使得其在货运和物流领域的市场更广阔；其次，在高数公路收费系统的应用上，其技术的应用可实现真正意义上的不停车收费等自动功能，大大的减少了人力的支出成本，突破了RFID技术的局限；最后，在智能停车场的应用上，可以充分利用传感器节点来获取大量的信息并对这些信息进行处理，充分完善了智能停车场的功能。

(2)RFID技术与NFC结合

近场通信(Near Field Communication,NFC)是一种近距离无线通讯技术，其通信距离在20cm以内。NFC实现的基础是RFID及互联互通(Interconnection)技术。相对于RFID技术，NFC技术增加了点对点通信的功能，点对点的通信功能可以快速建立蓝牙设备之间的无线通信。NFC点对点通信的功能使其安全性要远远高于RFID，因此，NFC在现金支付、信用卡等应用中更具有优势。NFC在针对移动性的相关应用中，可以进行识别和数据交换，具有计算能力，但是对于RFID而言，其主要用途是识别。

(3)RFID技术与物联网结合

基于RFID的物联网(Internet of Things)主要由EPC码、中间件、识别系统(RFID)、物联网信息发布服务(IOT-IS)、物联网名称解析服务(IOT-NS)这五个基本部分组成。其中，EPC码与IOT-IS联系起来后，可以获得大量的物品信息，并可以实时更新数据信息，一个全新的物联网就可以建立起来了。目前基于RFID的物联网应用领域广阔，并且正在飞速的发展中。

公共场所的安全问题一直以来都受到公众极大的关注。2014年12月31日上海外滩发生踩踏惨案造成36人死亡、47人受伤，2015年9月24日沙特麦加米纳地区朝觐者踩踏事故造成717人死亡、至少805人受伤，这一系列的事故表明公共场所的安全还有待进一步的提高。对公共场所人流量的监控可以即时了解该通道人群的拥挤情况，并作出即时的疏散策略对人流量大、拥挤的通道进行人群疏散，能够有效防止挤压踩踏等恶性事故的发生。

本发明以RFID技术为主要的技术，采用RFID链路信号强度的变化与LSI相结合的方法来进行人流量的检测与监控，主要弥补了现有人流量监控方法的以下缺点：

视频监控受到的影响因素太多，如：光照、恶劣的天气、遮挡等；

红外检测技术的技术要求高，受大气折散、镜头污染/变形、折射等影响；

利用RFID技术使目标群体携带嵌有电子标签的卡片来进行人流量检测的方法必须要求人群携带该卡片，在人群流动大的公共场合不可行；

这三种人流检测方法的成本高，后期维护比较麻烦。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于RFID的公共场合人流量监控方法，旨在解决现有技术中背景技术存在的问题。

本发明是这样实现的，

一种基于RFID的公共场合人流量监控方法，该基于RFID的公共场合人流量监控方法包括：

建立基于RFID的公共场合人流量监控系统，并且依此测得大量的数据，进而建立判断当前人流量的基准值和极值；

进行实时数据的获取：包括基于LSI提取人群覆盖面积的原始数据、获取人群移动速度及范围检测数据；

将获得的数据与当前的标准相比较，判断当前人流的情况。

进一步，基于LSI提取人群覆盖面积的原始数据方法为：

LSI是测试环境下RFID标签在单位时间内被读写器读到的比例，用来表示RFID标签和RFID天线之间被遮挡的状态，LSI的定义式为：

$LSI=\frac{Ct}{C0}$

其中，表示在t时刻读写器在单位时间内读到某一标签的次数，C0表示在标签与天线之间没有障碍物时读写器在单位时间内读到该标签的次数，而且C0是一个基准值，是在标签与天线之间没有障碍物时多次试验取得的平均值，Ct是在实际应用中测得的即时值，即时情况包括标签与天线之间可能无障碍物、被障碍物部分遮挡、被障碍物全部遮挡情况；

标签按照规则的矩阵排列，则读写器获得的LSI数据按照矩阵的方式排列，依此获得矩阵A，

其中Aij表示RFID标签阵列中第i行j列的LSI的值；

另外，依据LSI的定义，Aij的值划分为无遮挡、部分遮挡、完全遮挡三个部分，如下：

$Aij=\left\{\begin{array}{cc}0,& LSI\∈\[\begin{array}{cc}\mathrm{\α},& \∝\end{array})\\ 1,& LSI\∈\[\begin{array}{cc}\mathrm{\β},& \mathrm{\α}\end{array})\\ 2,& LSI\∈\[\begin{array}{cc}0,& \mathrm{\β}\end{array})\end{array}\right.$

其中，α、β是基准值，α为无遮挡情况下读写器读到标签次数的平均值，β为完全遮当情况下读写器读到标签次数的平均值，在实际的应用中，α、β这两个基准值需要根据实际情况进行测量，LSI大于α时，表明其链路状态好，无其他影响，当前的信号强度强，此时Aij的值定义为0，表示RFID标签阵列与天线之间无障碍物遮挡；LSI小于β时，表明其链路状态较差，当前的信号强度弱，此时Aij的值定义为2表示表示RFID标签阵列与天线之间被完全遮挡；LSI大于β小于α时，Aij的值定义为1，表示RFID标签阵列与天线之间部分被遮挡。

进一步，基于矩阵A对人群覆盖面的分析方法为：

在实际的应用中，提取到矩阵A的数值，依据矩阵A中0、1、2的分布情况推测出当前出口/入口人群的覆盖面积，以5*5RFID标签阵列进行分析方法为：

情况一：人群主要分布在通道的一侧，判断出当前的人群覆盖面积不大，目前的通道通畅；

情况二：人群主要分布在靠近出口/入口的地方，判断出当前的人群覆盖面积不大，但通道口较为拥挤；

情况三：人群当前在RFID标签阵列区域几乎全部覆盖，当前的人群覆盖面极大；

情况四：人群的分布比较零散，部分的标签被遮挡，当前的人群覆盖面积小，通道通畅，

矩阵A的数值分布情况由计算机进行处理，计算机中存取矩阵A的基准值，将实际测的数据与之对比，得出当前的人群覆盖面积。

进一步，人群移动速度及范围检测方法为：

利用RSSI的变化趋势来对当前出口/入口的人群移动速度及宽度进行实时的监测；所述RSSI的变化趋势包括相同范围不同速度RSSI值变化趋势和相同速度不同范围RSSI值变化趋势；

所述相同范围不同速度RSSI值变化趋势为：

障碍物在通道处遮挡的范围一定时以不同速度经过通道时障碍物的移动速度越快，RSSI的值越大，其变化曲线的振幅越大；

相同速度不同范围RSSI值变化趋势为：

不同宽度的障碍物以相同速度经过通道时障碍物的宽度越宽，RSSI的值小，其变化曲线的振幅越大。

进一步，基于RFID的公共场合人流量监控方法依据人群移动速度及范围判断当前人流量，具体为：

所述建立基于RFID的公共场合人流量监控系统；

实验数据获取及处理：应用出口/入口通道两侧的读写模块、RFID标签阵列、天线和处理单元，将电子标签的数据信息传递给处理单元，处理单元获得相应的数据；

制定判断标准：根据最终处理的数据结果得到基准值，按照某种要求制定人流量速度与范围判断标准，0’代表该通道人流量小、通道通畅；1’代表该通道人流量适中，通道较通畅；2’代表该通道人流量较大，通道较通畅，需要防范在短时间内出现拥堵情况；3’代表该通道人流量大，通道非常拥挤，需要采取人群疏散措施；

在实际应用中得到即时数据：在实际的应用中，处理单元会不断的接收到数据，并将单位时间接收到的数据进行处理；

判断当前通道的拥堵等级：将单位时间内接收到的数据的处理结果与之前的判断标准里的基准值相对比，判断出当前的拥堵等级；

根据等级采取相应的措施：若拥堵等级为0’、1’，则不用采取措施；若拥堵等级为2’，则需要对当前的出口/入口进行相应的预防措施，防止在短期内发生拥堵；若拥堵等级为3’，则当前需要采取紧急措施，必须进行人群的疏散，将人群向拥堵等级为0’/1’的出口/入口进行疏散，防止公共场合发生挤压踩踏；

依据单位时间内RSSI值的平均值的范围判断出当前人流量的等级；

实验数据标准为：若RSSI值<-63db，当前人流量等级为3’；若-63db<RSSI值<-62db，当前人流量等级为2’；若-62db<RSSI值<-61db，当前人流量等级为1’；若>-60db，当前人流量等级为0’。

进一步，基于RFID的公共场合人流量监控系统包括读写模块、第一RFID阵列、第二RFID阵列、处理单元；

所述第一RFID阵列用于检测当前的人群覆盖面积，进一步验证当前的人流量；

所述第二RFID阵列用与检测并判断当前人流的速度；

所述读写模块用与发送射频信号并接收第一RFID阵列和第二RFID阵列的信号，并将接收到的信息传送给处理单元；

所述处理单元用于存储人流量监控系统的基准值以及相应的临界值，对接收到的读写模块发送的数据进行处理，并将结果与基准值和临界值相对比，判断出当前的人流速度及人流的宽度。

进一步，所述第一RFID阵列置于距通道出口/入口一定距离的上方/下方墙壁，第一RFID阵列由多个的标签规则排列组成。在第一RFID阵列的正下方/正上方设置有与读写模块相同的第一RFID阵列读写模块，所述第一RFID阵列读写模块连接处理单元。

进一步，所述第二RFID阵列置于通道出入口的一侧，由多个标签按一定的规则排列，所述读写模块置于通道出口/入口的另一侧，与第二RFID阵列正对，读写模块由若干天线组成；

所述处理单元由计算机和计算机读写器组成，计算机读写器用于处理接收到的信息并作出相应的转换以后传递给计算机，计算机接收到信号以后，通过软件/算法对数据进行处理，并分析得出当前的人流量。

本发明优势主要体现在，不需要为每个人都配一张卡，就能进行识别，因此当识别系统部署完成后，就可以一直使用，不存在反复发放卡以及卡片回收的问题；

本发明RFID技术的相关设备的性价比高，具有高耐环境的特性，可以大大减少投入成本；其次，改变了RFID在人流量监控中应用的原理，在公共场所中人群不用携带嵌有电子标签的卡片时，也可对当前的人流量进行实时的监控；最后，为使检测的结果更准确，本发明结合RSSI的变化和LSI来进行检测，LSI用来具体分析人群的覆盖面积，不仅可以验证当前的检测结果，也可为短时间内人流量的变化做出一定的预测。

通过本发明进行人流量的监控，可以大大减少人力财力的支出，对于公共场合不便使流动量大的人群配置人手一个的电子标签时，这种通过在通道两侧设置读写器和电子标签，通过信号强度的变化来检测当前的人流量，并且在通道上方与下方分别设置电子标签矩阵和阅读器，用来检测当前人群的覆盖面积，更好的判断当前进/出口人流的拥堵情况；

本发明应用到实际生活中，它带来很大的便利，比如：零售商可以通过各个进出口的人流量来衡量自己的楼层布局进而吸引客户；商城管理人员可以据此可以在整个商场不同地点的商店设置租赁费率；博物馆馆长可以据此判断展品布局的调整是否是必要的等。其最大的优势是在公共场合的各个通道使用该技术，实时监测人流量，并在需要进行人流疏散时给出最好的疏散策略，使人群有序进入/离开通道，能够有效的防止发生挤伤踩压等恶性事件。同时，也为人流量监控领域提供新的思路。

本发明对于在流动性比较大的公共常说及其适用，具有成本低、耐磨损/耐环境性、信息容量大、安全性能好、后期维护简单等优点。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于RFID的公共场合人流量监控方法流程图。

图2是本发明实施例提供的基于RFID的公共场合人流量监控系统示意图。

图中：1、第一RFID阵列；2、第二RFID阵列；3、读写模块；4、处理单元。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步描述。

如图1所示：一种基于RFID的公共场合人流量监控方法，该基于RFID的公共场合人流量监控方法包括：

S101:建立基于RFID的公共场合人流量监控系统，并且依此测得大量的数据，进而建立判断当前人流量的基准值和极值；

S102：进行实时数据的获取：包括基于LSI提取人群覆盖面积的原始数据、获取人群移动速度及范围检测数据；

S103：将获得的数据与当前的标准相比较，判断当前人流的情况。

进一步，基于LSI提取人群覆盖面积的原始数据方法为：

LSI是测试环境下RFID标签在单位时间内被读写器读到的比例，用来表示RFID标签和RFID天线之间被遮挡的状态，LSI的定义式为：

$LSI=\frac{Ct}{C0}$

其中，Ct表示在t时刻读写器在单位时间内读到某一标签的次数，C0表示在标签与天线之间没有障碍物时读写器在单位时间内读到该标签的次数，而且C0是一个基准值，是在标签与天线之间没有障碍物时多次试验取得的平均值，Ct是在实际应用中测得的即时值，即时情况包括标签与天线之间可能无障碍物、被障碍物部分遮挡、被障碍物全部遮挡情况；

标签按照规则的矩阵排列，则读写器获得的LSI数据按照矩阵的方式排列，依此获得矩阵A，

其中Aij表示RFID标签阵列中第i行j列的LSI的值；

另外，依据LSI的定义，Aij的值划分为无遮挡、部分遮挡、完全遮挡三个部分，如下：

$Aij=\left\{\begin{array}{cc}0,& LSI\&Element;\&lsqb;\begin{array}{cc}\mathrm{\&alpha;},& \&Proportional;\end{array})\\ 1,& LSI\&Element;\&lsqb;\begin{array}{cc}\mathrm{\&beta;},& \mathrm{\&alpha;}\end{array})\\ 2,& LSI\&Element;\&lsqb;\begin{array}{cc}0,& \mathrm{\&beta;}\end{array})\end{array}\right.$

其中，α、β是基准值，α为无遮挡情况下读写器读到标签次数的平均值，β为完全遮当情况下读写器读到标签次数的平均值，在实际的应用中，α、β这两个基准值需要根据实际情况进行测量，LSI大于α时，表明其链路状态好，无其他影响，当前的信号强度强，此时Aij的值定义为0，表示RFID标签阵列与天线之间无障碍物遮挡；LSI小于β时，表明其链路状态较差，当前的信号强度弱，此时Aij的值定义为2表示表示RFID标签阵列与天线之间被完全遮挡；LSI大于β小于α时，Aij的值定义为1，表示RFID标签阵列与天线之间部分被遮挡。

进一步，基于矩阵A对人群覆盖面的分析方法为：

在实际的应用中，提取到矩阵A的数值，依据矩阵A中0、1、2的分布情况推测出当前出口/入口人群的覆盖面积，以5*5RFID标签阵列进行分析方法为：

情况一：人群主要分布在通道的一侧，判断出当前的人群覆盖面积不大，目前的通道通畅；

情况二：人群主要分布在靠近出口/入口的地方，判断出当前的人群覆盖面积不大，但通道口较为拥挤；

情况三：人群当前在RFID标签阵列区域几乎全部覆盖，当前的人群覆盖面极大；

情况四：人群的分布比较零散，部分的标签被遮挡，当前的人群覆盖面积小，通道通畅，

矩阵A的数值分布情况由计算机进行处理，计算机中存取矩阵A的基准值，将实际测的数据与之对比，得出当前的人群覆盖面积。

进一步，人群移动速度及范围检测方法为：

利用RSSI的变化趋势来对当前出口/入口的人群移动速度及宽度进行实时的监测；所述RSSI的变化趋势包括相同范围不同速度RSSI值变化趋势和相同速度不同范围RSSI值变化趋势；

所述相同范围不同速度RSSI值变化趋势为：

障碍物在通道处遮挡的范围一定时以不同速度经过通道时障碍物的移动速度越快，RSSI的值越大，其变化曲线的振幅越大；

相同速度不同范围RSSI值变化趋势为：

不同宽度的障碍物以相同速度经过通道时障碍物的宽度越宽，RSSI的值小，其变化曲线的振幅越大。

进一步，基于RFID的公共场合人流量监控方法依据人群移动速度及范围判断当前人流量，具体为：

所述建立基于RFID的公共场合人流量监控系统；

实验数据获取及处理：应用出口/入口通道两侧的读写模块、RFID标签阵列、天线和处理单元，将电子标签的数据信息传递给处理单元，处理单元获得相应的数据；

制定判断标准：根据最终处理的数据结果得到基准值，按照某种要求制定人流量速度与范围判断标准，0’代表该通道人流量小、通道通畅；1’代表该通道人流量适中，通道较通畅；2’代表该通道人流量较大，通道较通畅，需要防范在短时间内出现拥堵情况；3’代表该通道人流量大，通道非常拥挤，需要采取人群疏散措施；

在实际应用中得到即时数据：在实际的应用中，处理单元会不断的接收到数据，并将单位时间接收到的数据进行处理；

判断当前通道的拥堵等级：将单位时间内接收到的数据的处理结果与之前的判断标准里的基准值相对比，判断出当前的拥堵等级；

根据等级采取相应的措施：若拥堵等级为0’、1’，则不用采取措施；若拥堵等级为2’，则需要对当前的出口/入口进行相应的预防措施，防止在短期内发生拥堵；若拥堵等级为3’，则当前需要采取紧急措施，必须进行人群的疏散，将人群向拥堵等级为0’/1’的出口/入口进行疏散，防止公共场合发生挤压踩踏；

依据单位时间内RSSI值的平均值的范围判断出当前人流量的等级；

实验数据标准为：若RSSI值<-63db，当前人流量等级为3’；若-63db<RSSI值<-62db，当前人流量等级为2’；若-62db<RSSI值<-61db，当前人流量等级为1’；若>-60db，当前人流量等级为0’。

进一步，基于RFID的公共场合人流量监控系统包括读写模块、第一RFID阵列、第二RFID阵列、处理单元；

所述第一RFID阵列用于检测当前的人群覆盖面积，进一步验证当前的人流量；

所述第二RFID阵列用与检测并判断当前人流的速度；

所述读写模块用与发送射频信号并接收第一RFID阵列和第二RFID阵列的信号，并将接收到的信息传送给处理单元；

所述处理单元用于存储人流量监控系统的基准值以及相应的临界值，对接收到的读写模块发送的数据进行处理，并将结果与基准值和临界值相对比，判断出当前的人流速度及人流的宽度。

所述第一RFID阵列置于距通道出口/入口一定距离的上方/下方墙壁，第一RFID阵列由多个的标签规则排列组成。在第一RFID阵列的正下方/正上方设置有与读写模块相同的第一RFID阵列读写模块，所述第一RFID阵列读写模块连接处理单元。

所述第二RFID阵列置于通道出入口的一侧，由多个标签按一定的规则排列，所述读写模块置于通道出口/入口的另一侧，与第二RFID阵列正对，读写模块由若干天线组成；

所述处理单元由计算机和计算机读写器组成，计算机读写器用于处理接收到的信息并作出相应的转换以后传递给计算机，计算机接收到信号以后，通过软件/算法对数据进行处理，并分析得出当前的人流量。

本发明RFID技术的相关设备的性价比高，具有高耐环境的特性，可以大大减少投入成本；其次，改变了RFID在人流量监控中应用的原理，在公共场所中人群不用携带嵌有电子标签的卡片时，也可对当前的人流量进行实时的监控；最后，为使检测的结果更准确，本发明结合RSSI的变化和LSI来进行检测，LSI用来具体分析人群的覆盖面积，不仅可以验证当前的检测结果，也可为短时间内人流量的变化做出一定的预测。

通过本发明进行人流量的监控，可以大大减少人力财力的支出，对于公共场合不便使流动量大的人群配置人手一个的电子标签时，这种通过在通道两侧设置读写器和电子标签，通过信号强度的变化来检测当前的人流量，并且在通道上方与下方分别设置电子标签矩阵和阅读器，用来检测当前人群的覆盖面积，更好的判断当前进/出口人流的拥堵情况；

本发明应用到实际生活中，它带来很大的便利，比如：零售商可以通过各个进出口的人流量来衡量自己的楼层布局进而吸引客户；商城管理人员可以据此可以在整个商场不同地点的商店设置租赁费率；博物馆馆长可以据此判断展品布局的调整是否是必要的等。其最大的优势是在公共场合的各个通道使用该技术，实时监测人流量，并在需要进行人流疏散时给出最好的疏散策略，使人群有序进入/离开通道，能够有效的防止发生挤伤踩压等恶性事件。同时，也为人流量监控领域提供新的思路。

本发明对于在流动性比较大的公共常说及其适用，具有成本低、耐磨损/耐环境性、信息容量大、安全性能好、后期维护简单等优点。

下面结合具体分析和原理及实验对本发明进一步说明。

人群的覆盖面积的判断对当前人流量的分析至关重要，主要利用到位于距出口/入口一定距离的上方/下方墙壁上的第一RFID标签阵列。本发明采用数据链路状态值(LinkState Indicator，LSI)来提取人群覆盖面积的数据。LSI是测试环境下RFID标签在单位时间内被读写器读到的比例，它用来表示RFID标签和RFID天线之间被遮挡的状态。LSI的定义式为：

$LSI=\frac{Ct}{C0}$

其中，表示在t时刻读写器在单位时间内读到某一标签的次数，C0表示在标签与天线之间没有障碍物时读写器在单位时间内读到该标签的次数。Ct与C0的区别在于C0是一个基准值，是在标签与天线之间没有障碍物时多次试验取得的平均值，Ct是在实际应用中测得的即时值，此时标签与天线之间可能无障碍物、被障碍物部分遮挡、被障碍物全部遮挡等情况。

标签按照规则的矩阵排列，则读写器获得的LSI数据也可以按照矩阵的方式排列，依此获得矩阵A，

其中Aij表示RFID标签阵列中第i行j列的LSI的值。

另外，依据LSI的定义，Aij的值可以大致划分为三个部分(无遮挡、部分遮挡、完全遮挡)来进行讨论分析。如下：

$Aij=\left\{\begin{array}{cc}0,& LSI\&Element;\&lsqb;\begin{array}{cc}\mathrm{\&alpha;},& \&Proportional;\end{array})\\ 1,& LSI\&Element;\&lsqb;\begin{array}{cc}\mathrm{\&beta;},& \mathrm{\&alpha;}\end{array})\\ 2,& LSI\&Element;\&lsqb;\begin{array}{cc}0,& \mathrm{\&beta;}\end{array})\end{array}\right.$

其中，α、β是基准值，α为无遮挡情况下读写器读到标签次数的平均值，β为完全遮当情况下读写器读到标签次数的平均值。在实际的应用中，α、β这两个基准值需要根据实际情况进行测量。LSI大于α时，表明其链路状态好，无其他影响，当前的信号强度强，此时Aij的值定义为0，表示RFID标签阵列与天线之间无障碍物遮挡；LSI小于β时，表明其链路状态较差，当前的信号强度弱，此时Aij的值定义为2表示表示RFID标签阵列与天线之间被完全遮挡；，LSI大于β小于α时，Aij的值定义为1，表示RFID标签阵列与天线之间部分被遮挡。

基于矩阵对人群覆盖面的分析：

在实际的应用中，可以提取到矩阵A的数值，依据矩阵A中0、1、2的分布情况大致推测出当前出口/入口人群的覆盖面积。下面以5*5RFID标签阵列进行分析探讨。

情况一：人群主要分布在通道的一侧，此时RFID标签阵列的矩阵A值的分布如下：

2	1	0	0	0
					2	2	1	0	0
2	1	2	1	0
					1	2	1	0	0
2	0	1	0	1

由表可以看出RFID标签阵列的左侧遮挡严重，此时人群主要分布在通道的一侧，可以判断出当前的人群覆盖面积不大，目前的通道通畅。

情况二：人群主要分布在靠近出口/入口的地方，此时RFID标签阵列的矩阵A值的分布如下：

0	0	0	0	0
					0	1	1	0	0
1	2	2	1	1
					2	1	2	2	2
2	2	1	2	1

由表可以看出RFID标签阵列与人流方向相同的一侧遮挡严重，此时人群主要分布在通道口，可以判断出当前的人群虽然覆盖面积不大，但通道口较为拥挤，虽经过一段时间以后该状况会有所减轻，但还是有必要做出一定的措施来预防当前通道发生意外事故。

情况三：人群当前在RFID标签阵列区域几乎全部覆盖，此时RFID标签阵列的矩阵A值的分布如下：

2	2	0	2	1
					2	2	2	1	2
2	1	2	2	1
					1	2	1	2	2
2	1	2	1	1

RFID标签阵列当前几乎全被人群遮挡，当前的人群覆盖面极大，必须采取相应的措施来对该通道进行人流疏散，防止意外事故的发生。

情况四：人群的分布比较零散，部分的标签被遮挡，此时RFID标签阵列的矩阵A值的分布如下：

2	0	1	0	2
					1	0	0	0	0
0	0	2	0	0
					0	1	0	0	2
0	0	0	1	0

由表可以看出当前的人群覆盖面积小，通道通畅，若其他通道发生拥堵，可适当的将人群引导至该通道进行人群的疏散。

在实际的应用中，矩阵A的数值分布情况远远不止这四种，需要依据当前所得的数据进行适当的判断。这一系列的动作可由计算机进行处理。在计算机中存取A的基准值，将实际测的数据与之对比，得出当前的人群覆盖面积，若当前某出口/入口人群覆盖面积大则通知相关人员进行相应的处理。

人群移动速度及范围检测：

在RFID对公共场合人流量监控应用中，RSSI值的测量以及其变化趋势的研究具有中要的作用。利用RSSI的变化趋势来对当前出口/入口的人群移动速度及宽度进行实时的监测。第二RFID标签阵列位于出口/入口通道的一侧。

实验环境介绍如下：

硬件设备：超高频RFID读写器(UHF RFID Reader)、Impinj E41b标签、个人电脑。其中超高频RFID读写器的相关参数如下：

读写芯片采用韩国Pr9200芯片；

使用FT232 USB转串口芯片；

内置2dbi圆极化天线，读取范围分别为80cm-2m；

标签识别速度>50张/秒；

支持USB2.0/RS232/韦根26/韦根34；

支持USB供电、支持独立电源供电；

可配置成自动读取模式；

极低功耗，室温下长期连续满负荷工作不发热。

软件环境：Win7、VS2010。

RFID标签阵列与读写器相距30cm的固定宽度，用来模拟通道两侧的读写模块和第二RFID标签阵列。

相同范围不同速度RSSI值变化趋势：

障碍物在通道处遮挡的范围一定时(障碍物宽度一定)以不同速度经过通道对RSSI值的变化是否有影响，若有影响则分析RSSI值的变化趋势。在实验时，将固定宽度的障碍物以0.0056m/s、0.014m/s、0.032m/s的速度分别经过通道，分别记录连续的150个值，并将其中10个最大值、10个最小值去掉，得出一组数据。改变障碍物的宽度再进行实验，本实验中采用障碍物的宽度分别为：10cm(占通道1/3)、20cm(占通道2/3)、30cm(通道完全覆盖)。将数据整理得到如下结果：

1)障碍物宽度为10cm时，以0.0056m/s、0.014m/s、0.032m/s的速度分别经过通道，

2)障碍物宽度为20cm时，以0.0056m/s、0.014m/s、0.032m/s的速度分别经过通道，

3)障碍物宽度为30cm时，以0.0056m/s、0.014m/s、0.032m/s的速度分别经过通道，

由实验数据可以看出障碍物的宽度固定时，障碍物的移动速度越快，RSSI的值越大，其变化曲线的振幅越大。

相同速度不同范围RSSI值变化趋势：

不同宽度的障碍物(即障碍物在通道的遮挡范围不同)以相同速度经过通道对RSSI值的变化是否有影响，若有影响则分析RSSI值的变化趋势。在实验时，将不同宽度的障碍物以相同的速度分别经过通道，分别记录连续的150个值，并将其中10个最大值、10个最小值去掉，得出一组数据。改变障碍物的速度再进行实验，本实验中采用障碍物的速度分别为：0.0056m/s、0.014m/s、0.032m/s，将数据整理得到如下结果：

1、10cm(占通道1/3)、20cm(占通道2/3)、30cm(通道完全覆盖)的障碍物以0.0056m/s的速度分别经过通道，

2、10cm(占通道1/3)、20cm(占通道2/3)、30cm(通道完全覆盖)的障碍物以0.014m/s的速度分别经过通道，

3、10cm(占通道1/3)、20cm(占通道2/3)、30cm(通道完全覆盖)的障碍物以0.032m/s的速度分别经过通道，

由实验数据可以看出障碍物的移动速度固定时，障碍物的宽度越宽，RSSI的值小，其变化曲线的振幅越大。

依据人群移动速度及范围判断当前人流量：

RSSI值的变化趋势以及范围受到障碍物速度和范围的影响，并且据此作为理论依据，分析前通道人流的速度以及范围。流程：建立模型、实验获得数据、制定判断标准、在实际的应用中得到数据、比较拥堵等级、根据对比结果采取措施；

所述建立模型：

建立整个基于RFID的公共场合人流量监控系统；

实验数据获取及处理

读写模块与处理单元相连接，将电子标签的数据信息传递给处理单元，处理单元获得相应的数据。

制定判断标准

根据最终处理的数据结果得到基准值，按照某种要求制定人流量速度与范围判断标准，此处以0’、1’、2’、3’为例。0’代表该通道人流量小、通道通畅；1’代表该通道人流量适中，通道较通畅；2’代表该通道人流量较大，通道较通畅，但需要防范在短时间内出现拥堵情况；3’代表该通道人流量大，通道非常拥挤，需要采取人群疏散措施。

在实际应用中得到即时数据

在实际的应用中，处理单元会不断的接收到数据，并将单位时间接收到的数据进行处理。

判断当前通道的拥堵等级

将单位时间内接收到的数据的处理结果与之前的判断标准里的基准值相对比，判断出当前的拥堵等级。

根据等级采取相应的措施

若拥堵等级为0’、1’，则不用采取措施；若拥堵等级为2’，则需要对当前的出口/入口进行相应的预防措施，防止在短期内发生拥堵；若拥堵等级为3’，则当前需要采取紧急措施，必须进行人群的疏散，将人群向拥堵等级为0’/1’的出口/入口进行疏散，防止公共场合发生挤压踩踏等恶性事件。

(一)相同范围RSSI与速度的关系

在对相同范围RSSI与速度的关系的中，将使相同宽度的障碍物以不同的速度经过通道，记录不同速度下RSSI的值，其中取连续时间段中150个RSSI值，去除其中10个最大值和10个最小值，对剩下的130个值取平均值，得到一组数据。为使结果更有说服力，将改变障碍物的宽度，再做实验，本发明中取障碍物的宽度分别为：10cm、20cm、30cm。

以宽度为10cm的障碍物不同速度下RSSI的变化趋势；宽度为20cm的障碍物不同速度下RSSI的变化趋势；宽度为30cm的障碍物不同速度下RSSI的变化趋势进行分析，当障碍物的宽度一定时，RSSI的值随速度的减小而减小；当障碍物的速度一定时，RSSI的值受障碍物宽度的影响，障碍物越宽，RSSI值越小。依据等级划分，划分为四个部分：

第一部分，RSSI值<-63db，此时障碍物宽度为30cm时说明当前人流量极大，通道(实验宽度为30cm)已完全被障碍物覆盖；障碍物为20cm时，障碍物的移动速度很慢。可判断当前通道的流量较大，在这种情况定义当前人流量等级为3’。

第二部分，-63db<RSSI值<-62db，此时，障碍物宽度为20cm时通道(实验宽度为30cm)被障碍物覆盖了2/3，障碍物的移动速度较快；障碍物宽度为10cm时障碍物的移动速度很慢。可判断当前通道的流量适中，在这种情况下定义当前人流量等级为2’。

第三部分，-62db<RSSI值<-61db，此时障碍物的宽度为10cm，障碍物移动速度较慢，通道畅通，这种情况下定义当前人流量等级为1’。

第四部分，RSSI值>-60db，此时，障碍物的宽度为10cm时，障碍物的移动速度快，通道畅通；障碍物的宽度小于10cm时，无论障碍物移动速度的快慢，都可判断为畅通。这种情况下定义当前人流量等级为0’。

相同速度RSSI与范围之间的关系：

在对相同速度RSSI与范围的关系的中，将不同宽度的障碍物以相同的速度经过通道，记录不同宽度障碍物的RSSI的值，其中取连续时间段中150个RSSI值，去除其中10个最大值和10个最小值，对剩下的130个值取平均值，得到一组数据。为使结果更有说服力，将改变障碍物的速度，再做实验，本发明中取障碍物的速度分别为：0.0056m/s、0.014m/s、0.032m/s。

以不同宽度的障碍物以0.032m/s的移动时RSSI的变化趋势；不同宽度的障碍物以0.014m/s的移动时RSSI的变化趋势；不同宽度的障碍物以0.0056m/s的移动时RSSI的变化趋势进行分析，当障碍物的速度一定时，RSSI的值随障碍物宽度的增大而减小；当障碍物的宽度一定时，RSSI的值受障碍物速度的影响，障碍物速度越小，RSSI值越小。依据等级划分，划分为四个部分：

1、RSSI值<-63db，此时障碍物速度小于0.014m/s，障碍物在通道的覆盖范围大于2/3，说明当前人流量极大，在这种情况定义当前人流量等级为3’。

2、-63db<RSSI值<-62db，此时，障碍物在通道的覆盖范围在1/3到2/3之间时，障碍物的移动速度小于等于0.014m/s；障碍物在通道的覆盖面积大于2/3时，障碍物的移动速度大于0.032m/s。可判断当前通道的流量适中，在这种情况下定义当前人流量等级为2’。

3、-62db<RSSI值<-61db，此时障碍物在通道的覆盖范围小于2/3，障碍物的移动速度大于0.014m/s，通道畅通，这种情况下定义当前人流量等级为1’。

4、RSSI值>-60db，此时，障碍物在通道的覆盖面积小于1/3时，其移动速度足够快，可判断为畅通。这种情况下定义当前人流量等级为0’。

由相同范围RSSI与速度的关系与相同速度RSSI与范围之间的关系的结果表明，依据现有的实验环境，可制定以下的标准：若RSSI值<-63db，当前人流量等级为3’；若-63db<RSSI值<-62db，当前人流量等级为2’；若-62db<RSSI值<-61db，当前人流量等级为1’；若>-60db，当前人流量等级为0’。在实际的应用中依据单位时间内RSSI值的平均值的范围判断出当前人流量的等级。

如图2所示：一种基于RFID的公共场合人流量监控系统，该基于RFID的公共场合人流量监控系统包括读写模块3、第一RFID阵列1、第二RFID阵列2、处理单元4；

所述读写模块3和第二RFID阵列2分别位于通道两侧，第一RFID阵列1位于通道上方，

所述第一RFID阵列1用于检测当前的人群覆盖面积，进一步验证当前的人流量；

所述第二RFID阵列2用与检测并判断当前人流的速度；

所述读写模块3用与发送射频信号并接收第一RFID阵列和第二RFID阵列的信号，并将接收到的信息传送给处理单元；

所述处理单元4用于存储人流量监控系统的基准值以及相应的临界值，对接收到的读写模块发送的数据进行处理，并将结果与基准值和临界值相对比，判断出当前的人流速度及人流的宽度。

第一RFID阵列：该阵列是检测当前区域人群的覆盖面积的主要组成部分，第一RFID阵列置于距出口/入口一定距离的上方/下方墙壁，在人流通过出口/入口的时候会先经过第一RFID阵列1。它是由一定数量(按情况而定)的标签规则排列组成。在第一RFID阵列的正下方/正上方会有与读写模块相同的第一RFID阵列读写模块并连接处理单元，若在实际的应用中，第一RFID阵列在的读写模块读写范围内，那可不用再其正下方/正上方布置第一RFID阵列读写器。

第二RFID阵列：该阵列是用来检测并判断当前人流的速度的主要组成部分。第二RFID阵列置于出入口的一侧，由若干标签按一定的规则排列。第一RFID阵列和第二RFID阵列的组成大致相同，不同的是在后期数据处理中，对第一RFID阵列进行读写次数的数据处理，对第二RFID阵列进行型号强度的数据处理。

读写模块：读写模块主要用来发送射频信号并接收第一RFID阵列和第二RFID阵列的信号。它置于出口/入口的另一侧，与第二RFID阵列正对，中间是人流通过的地方。读写模块由若干天线组成，天线的具体布置方法将依据实际情况进行。天线的理想放置位置是读写模块可以接收到所有RFID标签的信号。

处理单元。处理单元用于存储人流量监控系统的基准值以及相应的临界值，当读写模块将信息传到处理单元以后，处理单元将会对接收到的数据进行处理，并将结果与基准值和临界值相对比，判断出当前的人流量。处理单元一般是由计算机和计算机读写器组成。计算机读写器用于处理接收到的信息并作出相应的转换以后传递给计算机，计算机接收到信号以后，通过软件/算法对数据进行处理，并分析得出当前的人流量。

下面结合具体分析对本发明进一步说明。

障碍物对RFID链路状态的影响是基于RFID在公共场合人流量监控应用的研究的基础，其中,RSSI值是衡量RFID链路状态的一个标准。

RSSI(Received Signal Strength Indicator)接收信号强度指示，它的实现是在反向通道基带接收滤波器之后进行的。RSSI值是对当前信道中信号功率电平的评估值，范围一般在0db(最强)～-120db(最弱)，正常范围为-45db～-87db。不同芯片的供应厂商，其RSSI值规定的范围是不一样的，是一个相对的衡量标准。目前RSSI在RFID技术的应用中常与空间传播损耗模型相结合，推导出RSSI与标签和阅读器之间的距离的关系，这方面通常应用在室内定位上。本发明主要是对RSSI的变化趋势及极值进行分析，推测出当前的人流量，目前RSSI在这方面的研究还有空缺，尚待完善。

1)障碍物对RFID信号强度影响：

实验环境介绍：

本发明实验所采用的是UHFRFID模块，标签与读写器的距离固定为30cm，将标签数、天线数、障碍物宽度等作为变量进行分析。

在此次实验中，RSSI的值是根据信号幅度，从芯片中获取的。该UHF模块的射频芯片采用的是韩国的Pr9200。芯片中有专门读取RSSI值的寄存器，当数据包接收后，芯片中的协处理器将该数据包的RSSI值写入寄存器。PR9000是一款真正的UHFRFID读写单芯片解决方案，集成了高性能的UHF射频收发器、基带处理器、工业级增强型80C52单片机、存储器(64K闪存16KSRAM)，以及其他强大的功能，完全支持ISO18000-6C&EPCC1G2协议。PR9000具有集成度高、功耗低、成本低、封装小等特点。PR9000的高度集成有效的减少了读写器的尺寸、成本及功耗，从而很大程度上拓展了UHFRFID的应用领域。Pr9200芯片的特征如下：

MCU:80C52单片机，

工作频率：UHF频段860MHz-960MHz，

支持协议：ISO 18000-6C&EPC Gen II，

封装：7x7mm；48QFN，

工作电压：单电压3.3V，

工作电流：110mA，

输出功率：8dBm，

通讯接口：UART、GPIO，

2)障碍物宽度对RFID信号强度的影响：

障碍物宽度对RFID信号强的影响研究中，单标签与多标签的实验结果相似，在此处以单标签实验为例。在实验前，经过测试纸质、木材、水、铁等障碍物对RSSI的影响强弱，最终选择对其影响明显的纸质书本作为障碍物。实验过程如下：

将标签与阅读器固定，标签与阅读器距离30cm；

将障碍物放在标签与阅读器之间，固定障碍物的位置；

改变障碍物的宽度，障碍物的宽度分别为：0cm、10cm、20cm、30cm，并将数据记录下来；

将记录的数据进行整理。

由实验数据结果可得出如下结论：

在标签与阅读器的距离一定时，障碍物宽度越厚，RSSI的值越小。

3)不同遮挡范围对RFID信号强度的影响：

在不同遮挡范围对RFID信号强度影响的研究中，实验目的是研究不同的遮挡范围对RSSI值的影响，另外分析多标签情况下单天线与多天线对实验数据的影响。在实验中采用多标签进行研究，其中标签数量为9个，标签3*3矩阵排列，采用纸质书本作为障碍物。实验过程如下：

将标签与阅读器固定，标签与阅读器距离30cm；

将障碍物放在标签与阅读器之间，固定障碍物的位置；

改变障碍物对3*3标签矩阵的遮挡范围，分别记录无遮挡、部分遮挡、全部遮挡的数据；

改变天线的数量，记录单天线与多天线情况下障碍物不同遮挡范围的数据变化与区别；

将记录的数据进行整理。

4)由实验数据结果可得出如下结论：

在标签与阅读器的距离一定时，标签数量一定，障碍物遮挡范围越大，RSSI的值越小；

在标签与阅读器的距离一定时，多标签情况下，使用多天线可以降低数据的丢失率。

RFID技术正在不断地发展，其应用领域与范围也越来越广，特别是目前在物联网、定位等的研究极其火热。目前对RFID技术在公共场所人流量监控的研究较少，且本发明思路有很大的不同，在某种程度上弥补了当前人流量监控研究中的空缺，因此其在这方面的研究具有重要的意义，可以为以后在该方面的研究提供一定的思路和借鉴价值。

公共场所的安全问题一直受到公众极大的关注，本发明依据障碍物对RFID链路状态的影响作为理论依据，构建了RFID技术人流量监控系统，其中主要从接近通道人群覆盖面积的检测和经过通道人流量的检测。在接近通道口人群覆盖面积的检测方法中提出了基于LSI来提取原始数据的方法，并利用矩阵对人群覆盖面积进行分析；在对经过通道人流量的检测中，依据障碍物的覆盖范围以及移动速度对RSSI值的影响作为理论基础，提出将RSSI值的范围进行人流量等级的划分方法，对当前经过通道的人流量进行大致的等级划分。总的来说，整个人流量监控的主要思路为：建立模型、实验获得数据、制定判断标准、在实际的应用中得到数据、比较拥堵等级、根据对比结果采取措施。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于RFID的公共场合人流量监控方法，其特征在于，该基于RFID的公共场合人流量监控方法包括：

建立基于RFID的公共场合人流量监控系统，并且依此测得大量的数据，进而建立判断当前人流量的基准值和极值；

进行实时数据的获取，所述实时数据包括基于LSI提取人群覆盖面积的原始数据、获取人群移动速度及范围检测数据；

将获得的数据与当前的标准相比较，判断当前人流的情况。

2.如权利要求1所述的基于RFID的公共场合人流量监控方法，其特征在于，基于LSI提取人群覆盖面积的原始数据方法为：

LSI是测试环境下RFID标签在单位时间内被读写器读到的比例，用来表示RFID标签和RFID天线之间被遮挡的状态，LSI的定义式为：

$LSI=\frac{Ct}{C0}$

其中，Ct表示在t时刻读写器在单位时间内读到某一标签的次数，C0表示在标签与天线之间没有障碍物时读写器在单位时间内读到该标签的次数，而且C0是一个基准值，是在标签与天线之间没有障碍物时多次试验取得的平均值，Ct是在实际应用中测得的即时值，即时情况包括标签与天线之间可能无障碍物、被障碍物部分遮挡、被障碍物全部遮挡情况；

标签按照规则的矩阵排列，则读写器获得的LSI数据按照矩阵的方式排列，依此获得矩阵A，

其中Aij表示RFID标签阵列中第i行j列的LSI的值；

另外，依据LSI的定义，Aij的值划分为无遮挡、部分遮挡、完全遮挡三个部分，如下：

$Aij=\left\{\begin{array}{cc}0,& LSI\&Element;\&lsqb;\mathrm{\&alpha;},\&Proportional;)\\ 1,& LSI\&Element;\&lsqb;\mathrm{\&beta;},\mathrm{\&alpha;})\\ 2,& LSI\&Element;\&lsqb;0,\mathrm{\&beta;})\end{array}\right.$

其中，α、β是基准值，α为无遮挡情况下读写器读到标签次数的平均值，β为完全遮当情况下读写器读到标签次数的平均值，α、β这两个基准值需要根据实际情况进行测量，LSI大于α时，表明其链路状态好，无其他影响，当前的信号强度强，此时Aij的值定义为0，表示RFID标签阵列与天线之间无障碍物遮挡；LSI小于β时，表明其链路状态较差，当前的信号强度弱，此时Aij的值定义为2表示表示RFID标签阵列与天线之间被完全遮挡；LSI大于β小于α时，Aij的值定义为1，表示RFID标签阵列与天线之间部分被遮挡。

3.如权利要求2所述的基于RFID的公共场合人流量监控方法，其特征在于，

基于矩阵A对人群覆盖面的分析方法为：

提取到矩阵A的数值，依据矩阵A中0、1、2的分布情况推测出当前出口/入口人群的覆盖面积，以5*5RFID标签阵列进行分析，具体分析方法为：

情况一：人群主要分布在通道的一侧，判断出当前的人群覆盖面积不大，目前的通道通畅；

情况二：人群主要分布在靠近出口/入口的地方，判断出当前的人群覆盖面积不大，但通道口较为拥挤；

情况三：人群当前在RFID标签阵列区域几乎全部覆盖，当前的人群覆盖面极大；

情况四：人群的分布比较零散，部分的标签被遮挡，当前的人群覆盖面积小，通道通畅；

矩阵A的数值分布情况由计算机进行处理，计算机中存取矩阵A的基准值，将实际测的数据与之对比，得出当前的人群覆盖面积。

4.如权利要求1所述的基于RFID的公共场合人流量监控方法，其特征在于，人群移动速度及范围检测方法为：

利用RSSI的变化趋势来对当前出口/入口的人群移动速度及宽度进行实时的监测；所述RSSI的变化趋势包括相同范围不同速度RSSI值变化趋势和相同速度不同范围RSSI值变化趋势；

所述相同范围不同速度RSSI值变化趋势为：

障碍物在通道处遮挡的范围一定时以不同速度经过通道时障碍物的移动速度越快，RSSI的值越大，其变化曲线的振幅越大；

相同速度不同范围RSSI值变化趋势为：

不同宽度的障碍物以相同速度经过通道时障碍物的宽度越宽，RSSI的值小，其变化曲线的振幅越大。

5.如权利要求1所述的基于RFID的公共场合人流量监控方法，其特征在于，基于RFID的公共场合人流量监控方法依据人群移动速度及范围判断当前人流量，具体为：

建立基于RFID的公共场合人流量监控系统；

实验数据获取及处理：应用出口/入口通道两侧的读写模块、RFID标签阵列、天线和处理单元，将电子标签的数据信息传递给处理单元，处理单元获得相应的数据；

制定判断标准：根据最终处理的数据结果得到基准值，按照某种要求制定人流量速度与范围判断标准，0’代表该通道人流量小、通道通畅；1’代表该通道人流量适中，通道较通畅；2’代表该通道人流量较大，通道较通畅，需要防范在短时间内出现拥堵情况；3’代表该通道人流量大，通道非常拥挤，需要采取人群疏散措施；

在实际应用中得到即时数据：在实际的应用中，处理单元会不断的接收到数据，并将单位时间接收到的数据进行处理；

判断当前通道的拥堵等级：将单位时间内接收到的数据的处理结果与之前的判断标准里的基准值相对比，判断出当前的拥堵等级；

根据等级采取相应的措施：若拥堵等级为0’、1’，则不用采取措施；若拥堵等级为2’，则需要对当前的出口/入口进行相应的预防措施，防止在短期内发生拥堵；若拥堵等级为3’，则当前需要采取紧急措施，必须进行人群的疏散，将人群向拥堵等级为0’/1’的出口/入口进行疏散，防止公共场合发生挤压踩踏；

依据单位时间内RSSI值的平均值的范围判断出当前人流量的等级；

实验数据标准为：若RSSI值<-63db，当前人流量等级为3’；若-63db<RSSI值<-62db，当前人流量等级为2’；若-62db<RSSI值<-61db，当前人流量等级为1’；若>-60db，当前人流量等级为0’。

6.如权利要求1所述的基于RFID的公共场合人流量监控方法，其特征在于，基于RFID的公共场合人流量监控系统包括读写模块、第一RFID阵列、第二RFID阵列、处理单元；

所述第一RFID阵列用于检测当前的人群覆盖面积，进一步验证当前的人流量；

所述第二RFID阵列用与检测并判断当前人流的速度；

所述读写模块用与发送射频信号并接收第一RFID阵列和第二RFID阵列的信号，并将接收到的信息传送给处理单元；

所述处理单元用于存储人流量监控系统的基准值以及相应的临界值，对接收到的读写模块发送的数据进行处理，并将结果与基准值和临界值相对比，判断出当前的人流速度及人流的宽度。

7.如权利要求6所述的基于RFID的公共场合人流量监控方法，其特征在于，所述第一RFID阵列置于距通道出口/入口一定距离的上方/下方墙壁，第一RFID阵列由多个的标签规则排列组成。在第一RFID阵列的正下方/正上方设置有与读写模块相同的第一RFID阵列读写模块，所述第一RFID阵列读写模块连接处理单元。

8.如权利要求6所述的基于RFID的公共场合人流量监控方法，其特征在于，所述第二RFID阵列置于通道出入口的一侧，由多个标签按一定的规则排列，所述读写模块置于通道出口/入口的另一侧，与第二RFID阵列正对，读写模块由若干天线组成；

所述处理单元由计算机和计算机读写器组成，计算机读写器用于处理接收到的信息并作出相应的转换以后传递给计算机，计算机接收到信号以后，通过软件/算法对数据进行处理，并分析得出当前的人流量。