CN111866725B - 一种基于wifi探针技术的人流检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，解决了现有技术中基于WIFI探针技术检测人流不精准的问题。一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，包括以下步骤：步骤S1：WIFI探针接收到智能设备发送的probe帧；步骤S2：对发送信号的智能设备与WIFI探针之间的相对位置进行测算，从而对智能设备进行实时定位；步骤S3：通过设备定位的重合度对真实人流量进行测算；步骤S4：设备的MAC地址具有唯一性，通过MAC地址可以对不同设备进行单独标识，从而对其在空间内的行动轨迹进行跟踪。通过上述技术方案，便可很好的解决现有技术中的问题。

Description

一种基于WIFI探针技术的人流检测方法
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体是涉及一种基于WIFI探针技术的人流检测方法。
背景技术
目前主要的人流监测手段包括红外客流监测技术、视频识别监测技术、射频识别监测和客流定位感知技术。基于WIFI探针技术对人流进行检测是较为新的一种人流检测方法。比如，中国专利文件CN2017112183308公开了一种通过WIFI探针实现考勤打卡或统计人流量的方法与系统。再比如中国专利文件2018112783509公开了一种基于WIFI探针的客流量统计分析及服务的方法和系统。
现有技术中的这些基于WiFi探针技术的人流检测方法，具有共同的缺陷,主要是：在室内场所，一般都会有较多障碍物，这样wifi探针探测到的智能设备实际位置并不准确，最后导致统计有误差。除此之外，现在很多人出行会带多个智能设备，这样基于WiFi探针技术统计出的人流量不虚高的，是不准确的。
本发明涉及的是客流定位感知技术中的WiFi定位技术，主要对距离测算、精确定位和人流量估计算法做出优化，提高测算精度。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，解决障碍物敌导致的距离测算不精准，从而导致定位不精准的问题，并进一步解决由于同一个人携带多个智能设备而导致的人流检测不准确的问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，包括以下步骤：
步骤S1：WIFI探针接收到智能设备发送的probe帧；
步骤S2：对发送信号的智能设备与WIFI探针之间的相对位置进行测算，从而对智能设备进行实时定位；
步骤S3：通过设备定位的重合度对真实人流量进行测算；
步骤S4：设备的MAC地址具有唯一性，通过MAC地址可以对不同设备进行单独标识，从而对其在空间内的行动轨迹进行跟踪。
作为一种优选技术方案，在上述步骤S1中，WIFI探针接收到智能设备发送的probe帧，从而获得设备的数据，包括但不限于设备MAC地址、设备发送的WIFI包的类型、子类型、信号强度、接收到信号的时间。
作为一种优选技术方案，在上述步骤S2中，在获得信号强度的基础上，通过信号强度和距离之间的关系模型，对发送信号的智能设备与WiFi探针之间的相对位置进行测算；信号强度和距离之间的关系模型如下：
Figure GDA0002627244550000021
其中，p(d)是wifi探针接收到的信号强度，p(d0)是在距离智能设备d0处的信号强度，d0为参考距离，d为wifi探针到智能设备的距离，γ是与环境相关的损耗因子，Xσ是反映信号衰减的随机因子，服从正态分布。
作为一种优选技术方案，对智能设备进行定位包括以下过程：
K(K≥3)个WiFi探针的坐标分别为(x1，y1)，(x2，y2)...(xk，yk)，智能设备到wifi探针的距离为d1，d2，...，dk，建立以下方程组：
Figure GDA0002627244550000022
用最小二乘法求解，得：x＝(ATA)-1ATb,
其中，
Figure GDA0002627244550000031
作为一种优选技术方案，上述步骤S3中，通过设备定位的重合度对真实人流量进行测算，位置重合的h个智能设备计为1人携带h个设备。
附图说明
图1为智能设备与各WIFI探针之间距离的效果示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，包括以下过程：
WiFi探针(AP)定时的向四周广播发送Beacon帧，而开启WiFi功能的智能设备也不停的发送着probe帧(搜索WiFi信号)，当智能设备进入数据帧的最大传输距离以内时，WiFi探针接收到智能设备发送的probe帧(无线信号)，从而获得设备的以下数据：设备MAC地址、设备发送的WiFi包的类型、子类型、信号强度、接收到信号的时间。
信号强度随着传输距离、障碍物等衰减，因此通过信号强度和距离之间的关系模型，在获得信号强度的基础上，可以对发送信号的智能设备与WiFi探针之间的距离进行测算。客观条件下，室内环境是障碍物林立的，充斥着墙壁、木板、玻璃等各种无线信号传输障碍，无线信号因为反射、衍射、散射和绕射等因素的影响，在发射机(智能设备)和接收机(wifi探针)之间存在多条传输路径，不同的传输路径有着不同程度的时延、衰减和相位变化，wifi探针接收的信号强度满足如下模型：
Figure GDA0002627244550000041
其中p(d)是wifi探针接收到的信号强度，p(d0)是在距离智能设备d0处的信号强度，d0为参考距离，d为wifi探针到智能设备的距离，γ是与环境相关的损耗因子，Xσ是反映信号衰减的随机因子，服从正态分布。
此模型通过机器学习不断优化，随着数据的积累，γ的值逐渐接近真实值。通过此模型公式，便可以得到的智能设备相对于各WIFI探针之间的距离，然后将距离转换为智能设备的坐标，具体过程如下：
己知K(K≥3)个WiFi探针的坐标分别为(x1，y1)，(x2，y2)...(xk，yk)，智能设备到wifi探针的距离为d1，d2，....，dk，建立以下方程组：
Figure GDA0002627244550000042
用最小二乘法求解，得：
x＝(ATA)-1ATb,
其中，
Figure GDA0002627244550000043
X即代表智能设备的坐标。
通过智能设备数推算人流量时，位置重合的h个智能设备计为1人携带h个设备。
上述得到的智能设备的MAC地址具有唯一性，通过MAC地址可以对不同设备进行单独标识，从而对其在空间内的行动轨迹进行跟踪。于是，通过本发明的方法，用户在进入监测区域后，我们将获得其在空间物理内的进入时间、活动轨迹、离开时间、携带设备数，将整个监测区域的数据进行可视化，我们将得到室内人流量的实时监测热力图。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：WIFI探针接收到智能设备发送的probe帧；
步骤S2：对发送信号的智能设备与WIFI探针之间的相对位置进行测算，从而对智能设备进行实时定位；
步骤S3：通过设备定位的重合度对真实人流量进行测算；
步骤S4：设备的MAC地址具有唯一性，通过MAC地址可以对不同设备进行单独标识，从而对其在空间内的行动轨迹进行跟踪。
2.根据权利要求1所述的一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，其特征在于：在上述步骤S1中，WIFI探针接收到智能设备发送的probe帧，从而获得设备的数据，包括但不限于设备MAC地址、设备发送的WIFI包的类型、子类型、信号强度、接收到信号的时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，其特征在于：在上述步骤S2中，在获得信号强度的基础上，通过信号强度和距离之间的关系模型，对发送信号的智能设备与WiFi探针之间的相对位置进行测算；信号强度和距离之间的关系模型如下：
Figure FDA0002627244540000011
其中，p(d)是wifi探针接收到的信号强度，p(d0)是在距离智能设备d0处的信号强度，d0为参考距离，d为wifi探针到智能设备的距离，γ是与环境相关的损耗因子，Xσ是反映信号衰减的随机因子，服从正态分布。
4.根据权利要求3所述的一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，其特征在于：对智能设备进行定位包括以下过程：
K≥3个WiFi探针的坐标分别为(x1，y1)，(x2，y2)...(xk，yk)，智能设备到wifi探针的距离为d1，d2，...，dk，建立以下方程组：
Figure FDA0002627244540000021
用最小二乘法求解，得：x＝(ATA)-1ATb,
其中，
Figure FDA0002627244540000022
5.根据权利要求1所述的一种基于WIFI探针技术的人流检测方法，其特征在于：上述步骤S3中，通过设备定位的重合度对真实人流量进行测算，位置重合的h个智能设备计为1人携带h个设备。
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