CN109472291A - 一种基于dnn算法的人数统计分类方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于DNN算法的人数统计分类方法，该方法利用普通的设备搭建无线信道状态数据采集平台，具体的定位可分为两个阶段：离线训练阶段和在线测试阶段。离线阶段采集不同人数时的信道状态信息数据，经过预处理后提取网络特征，并归一化后存入不同人数状态的指纹库，建立人数‑特征指纹的映射关系；在线阶段，对数据进行同样处理后利用深度学习算法对测试数据进行检测。为测试分类的准确度，构建了三层隐含层网络，并使用交叉熵损失函数来提高分类精度。本发明为特定场景内的人数估算提供了一个新的技术方案，且能够以较低成本有效实现对不同人群数目的分类检测，本发明在商场营销、公共安全等领域具有一定的应用价值。

Description

一种基于DNN算法的人数统计分类方法
技术领域
本发明涉及人体感知领域，尤其涉及一种基于深度神经网络(Deep NeuralNetworks,DNN)算法的人数统计分类方法。
背景技术
人数统计分类检测是人体感知的一个重要分支，研究人数统计是非常有意义且重要的。如果我们能够判断和估计出人数的数量，就能进而推断出其当前人数的密度范围，对于商场营销、公共安全等领域都是很有帮助的。
人数统计分类检测在很多领域都有很好的应用前景。在一个大型商场中如何在巨大的人流中确定顾客的消费兴趣点，对商场管理和调整也具有重大意义的。如通过对区域内人数的检测，结合室内定位技术判断消费者正在浏览的商品，从而统计顾客消费兴趣点，进而调整销售策略。此外，如在机场、车站，球场等大型的公共场所，人流量过大存在着很大的安全隐患，人数估计技术有利于提前预防公共安全问题。
如今许多学者都是利用激光、传感器、视频图像等需要佩戴设备的方法实现对人体检测和人数统计，可能会存在隐私、环境不适合等问题。近几年，已有不少研究者开始对基于无线局域网技术的人数统计研究，但目前还未出现构造网络特征，并使用深度学习算法对人数进行统计方面问题的成果。
发明内容
为了克服现有人体检测和人数统计方式的存在隐私、环境不适合问题、无法进行分类统计的不足，本发明提出了一种新的使用DNN算法对人数统计的方法，结果证明此方法是有效的，能实现对不同人数的分类。
为了解决上述技术问题，本发明采用的如下的技术方案：
一种基于DNN算法的人数统计分类方法，包括以下步骤：
步骤1：搭建信道状态信息数据采集平台；
步骤2：不同人数的人群依次在检测区域内坐、站、随机走动，采集包含信道状态信息的数据包，每个信道状态信息数据的格式为：(A1,A2,...A30)RxN。其中A1～A30为子载波，R为发射天线数，N为接收天线数；
步骤3：取第1对天线对上的数据进行预处理，过程如下：
步骤3-1：将数据分解提取其中幅度信息数据；
步骤3-2：除去幅度信息数据明显的异常值；
步骤4：特征提取阶段，过程如下：
步骤4-1：将每次得到的幅度信息作为时间序列构建网络，并计算网络的测量指标，平均聚类系数聚类系数熵EC和度值标准差kstd，分别表示为：
其中τi,Δ表示以节点i为中心的闭合三元组的个数，τi表示以节点i为中心的三元组的个数，ci表示节点i的聚类系数，N为构建网络时的网络节点的个数；
其中ci表示节点i的聚类系数，N为网络的节点总数；
其中ki为每种网络中节点i的度值,为网络的平均度值，N表示构建的每种网络的节点的个数；
步骤4-2：对上述提取的网络特征进行归一化方法处理，XN＝(XO-μ)/σ，其中，XN表示归一化后的数据，XO表示归一化前的数据，μ表示该数据的平均值，σ表示该数据的标准差；
步骤5:取其它的天线对，重复步骤4；
步骤6:将上述每次提取的幅度的网络特征作为不同人数状态的一条指纹，建立不同人数的网络特征指纹库；
步骤7:在线阶段，采集测试数据包；
步骤8:测试数据处理，具体为步骤3～步骤5；
步骤9：算法测试阶段，对测试数据的每个数据样本用深度学习算法DNN进行检测，测试其分类精确度，过程如下：
步骤9-1：将得到的网络特征作为DNN的输入，并构建三层隐藏层网络；
步骤9-2：选择sig mo i d函数作为每一层隐藏层的激活函数，在输出层选择softmax函数来将分类结果限制在中，在0-1之间，最终将最大的值作为分类结果；由于预测值与实际值之间存在误差，所以使用交叉熵损失函数ek用于优化目标函数；
其中aL表示第L层隐藏层的节点个数，σsoft(.)表示soft max函数；其中S为训练样本的总数，yi,j表示第i个输出向量中的第j个元素，为在k次迭代后第i个输出向量中的第j个元素；
步骤10：记录分类结果，并判断测试场景内的人数。
本发明的有益效果是：
1.充分利用了无线局域网设备作为实验平台，部署简单，抗干扰能力较强，且价格低廉，易于普及。
2.本发明不需人体携带设备、电子标签等，简单可靠，在体感游戏、盲人识向等领域具有一定的应用价值；
3.本发明把时间序列网络化的思想应用到了人数分类检测中，为人数分类实验提供了一个新的研究思路。
4.本发明主要应用了深度学习算法，对数据量较大的情况同样具有较好的分类效果。
附图说明
图1是一种数据采集点的分布示意图；
图2是所使用的神经网络模型的结构示意图；
图3、图4是本发明在教室环境下实施方式的性能图。
其中图3为在相同状态(如不同的人数都为坐的状态)下不同人数的分类效果图。图4为在相同人数下不同状态的分类效果图。
图5为展示了如何把一组子载波转变成VG的过程示意图，其中，(a)所示的30条竖线，(b)表示VG的规则。
图6是基于DNN算法的人数统计分类方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
参照图1～图6，一种基于DNN算法的人数统计分类方法，包括以下步骤：
步骤1：搭建信道状态信息数据采集平台；
步骤2：不同人数的人群依次在检测区域内坐、站、随机走动，采集包含信道状态信息的数据包，每个信道状态信息数据的格式为：(A1,A2,...A30)RxN。其中A1～A30为子载波，R为发射天线数，N为接收天线数；
步骤3：取第1对天线对上的数据进行预处理，过程如下：
步骤3-1：将数据分解提取其中幅度信息数据；
步骤3-2：除去幅度信息数据明显的异常值；
步骤4：特征提取阶段，过程如下：
步骤4-1：将每次得到的幅度信息作为时间序列构建网络，并计算网络的测量指标，平均聚类系数聚类系数熵EC和度值标准差kstd，分别表示为：
其中τi,Δ表示以节点i为中心的闭合三元组的个数，τi表示以节点i为中心的三元组的个数，ci表示节点i的聚类系数，N为构建网络时的网络节点的个数；
其中ci表示节点i的聚类系数，N为网络的节点总数；
其中ki为每种网络中节点i的度值,为网络的平均度值，N表示构建的每种网络的节点的个数；
步骤4-2：对上述提取的网络特征进行归一化方法处理，XN＝(XO-μ)/σ，其中，XN表示归一化后的数据，XO表示归一化前的数据，μ表示该数据的平均值，σ表示该数据的标准差；
步骤5:取其它的天线对，重复步骤4；
步骤6:将上述每次提取的幅度的网络特征作为不同人数状态的一条指纹，建立不同人数的网络特征指纹库；
步骤7:在线阶段，采集测试数据包；
步骤8:测试数据处理，具体为步骤3～步骤5；
步骤9：算法测试阶段，对测试数据的每个数据样本用深度学习算法DNN进行检测，测试其分类精确度，过程如下：
步骤9-1：将得到的网络特征作为DNN的输入，并构建三层隐藏层网络；
步骤9-2：选择sig mo i d函数作为每一层隐藏层的激活函数，在输出层选择softmax函数来将分类结果限制在中，在0-1之间，最终将最大的值作为分类结果；由于预测值与实际值之间存在误差，所以使用交叉熵损失函数ek用于优化目标函数；
其中aL表示第L层隐藏层的节点个数，σsoft(.)表示soft max函数；其中S为训练样本的总数，yi，j表示第i个输出向量中的第j个元素，为在k次迭代后第i个输出向量中的第j个元素；
步骤10：记录分类结果，并判断测试场景内的人数。
本实施例，一种基于DNN算法的人数统计分类方法，包括以下步骤：
1.我们的实验平台包括接入点AP和监控点MP两部分，AP为普通的无线路由器，MP为安装了Intel 5300网卡和信道状态信息提取软件的笔记本电脑；
2.具体实施场地为一个8mx15m的教室。如图1所示。
3.在如图1所示的AP与MP之间的实验区域中，首先让5个志愿者坐在指定的位置，收集包含信道状态信息的数据包，然后让他们站在指定位置，最后让他们自由的走动，并收集相应的信道状态信息的数据包。同理在此区域包含人数为21、41时，也进行上述同样的操作。采集完毕后，都能得到一个.dat文件；
4.从每个位置的.dat文件中提取出信道状态信息数据的幅度信息；
5.对数据进行预处理，使用拉依达方法去除异常值；
6.对提取的幅度信息构建网络，计算其网络特征，平均聚类系数聚类系数熵(EC),度值标准差(kstd)；
7.对得到的网络特征数据标进行标准化处理；
8.测试阶段，人群同样在图1中的实验区域，采集测试数据，每次实验的采集时间为20秒；
9.同样经过上述4、5、6中的处理后，对测试数据进行标准化；
10.我们采用DNN深度学习算法对得到的数据样本进行分类比对，同时根据发明内容中步骤8～步骤10的详细过程，得到分类精确度。
由图3和图4所示表明本发明可以有效的对给定场景下不同人数进行估算分类。
参照图5，VG(Visibility Graph)构造具体过程如下：
对于从CSI数据中提取的一组子载波序列(实际为30)，我们把它作为一系列连续的时间序列数据点，并做出如图5(a)所示的30条竖线，竖线的高度代表各个子载波的幅度值。把每条竖线表示(某一个子载波)与其他可以被看到的竖线相连接，即如果两条竖线的顶点的连线没有被它们之间的任何其他竖线阻隔，则这两条竖线连接。最后可以得到构建VG的规则，即：取任意两点(Ya,fa)，(Yb,fb)，其中fn代表第n个子载波，Yn代表第n个子载波的幅度值。若两点之间的任意点(Yc,fc)，fa＜fc＜fb，均有
则两条竖线(网络节点)相连。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于DNN算法的人数统计分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：搭建信道状态信息数据采集平台；
步骤2：不同人数的人群依次在检测区域内坐、站、随机走动，采集包含信道状态信息的数据包，每个信道状态信息数据的格式为：(A1,A2,...A30)RxN，其中A1～A30为子载波，R为发射天线数，N为接收天线数；
步骤3：取第1对天线对上的数据进行预处理，过程如下：
步骤3-1：将数据分解提取其中幅度信息数据；
步骤3-2：除去幅度信息数据明显的异常值；
步骤4：特征提取阶段，过程如下：
步骤4-1：将每次得到的幅度信息作为时间序列构建网络，并计算网络的测量指标，平均聚类系数聚类系数熵EC和度值标准差kstd，分别表示为：
其中τi,Δ表示以节点i为中心的闭合三元组的个数，τi表示以节点i为中心的三元组的个数，ci表示节点i的聚类系数，N为构建网络时的网络节点的个数；
其中ci表示节点i的聚类系数，N为网络的节点总数；
其中ki为每种网络中节点i的度值,为网络的平均度值，N表示构建的每种网络的节点的个数；
步骤4-2：对上述提取的网络特征进行归一化方法处理，XN＝(XO-μ)/σ，其中，XN表示归一化后的数据，XO表示归一化前的数据，μ表示该数据的平均值，σ表示该数据的标准差；
步骤5:取其它的天线对，重复步骤4；
步骤6:将上述每次提取的幅度的网络特征作为不同人数状态的一条指纹，建立不同人数的网络特征指纹库；
步骤7:在线阶段，采集测试数据包；
步骤8:测试数据处理，具体为步骤3～步骤5；
步骤9：算法测试阶段，对测试数据的每个数据样本用深度学习算法DNN进行检测，测试其分类精确度，过程如下：
步骤9-1：将得到的网络特征作为DNN的输入，并构建三层隐藏层网络；
步骤9-2：选择sigmoid函数作为每一层隐藏层的激活函数，在输出层选择softmax函数来将分类结果限制在中，在0-1之间，最终将最大的值作为分类结果；由于预测值与实际值之间存在误差，所以使用交叉熵损失函数ek用于优化目标函数；
其中aL表示第L层隐藏层的节点个数，σsoft(.)表示softmax函数；其中S为训练样本的总数，yi,j表示第i个输出向量中的第j个元素，为在k次迭代后第i个输出向量中的第j个元素；
步骤10：记录分类结果，并判断测试场景内的人数。
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