CN112053550B - 一种组网式行人监控与引导系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种组网式行人监控与引导系统，包括：管理监控端1、与所述管理监控端1信号连接的监控终端2、引导终端3以及管理人员4，所述管理监控端1在管理人员4的审核下通过所述监控终端2对关注区域所有关键节点行人分布的监控、预测、舒适度以及危险性评价，所述监控终端2通过组网对关注区域部分节点的流量、密度、突发情况以及异常情况进行监控，所述引导终端3用于对关注区域内行人的语音广播、可见光指引、手机短信通知、人工协助以及对关注区域行人和车辆通行区域的动态调整。根据本发明，通过模块化的终端组网，实现对关注区域内行人分布的监测与预测、舒适度与危险性评价、舒适度低时的分布诱导以及危险性高时的疏散引导。

Description

一种组网式行人监控与引导系统

技术领域

本发明涉及行人监控引导系统的技术领域，特别涉及一种组网式行人监控与引导系统。

背景技术

随着社会的发展和城镇化的推进，人员密集场所如公共交通换乘站、大型公共设施、正在开展大型活动的区域等越来越常见。过于密集的人群不仅会影响行人的舒适性和设施的舒适度，还可能因拥挤引发窒息、踩踏等安全问题。此外，一旦有如火灾、爆炸、地震、恐怖袭击等突发事件发生，将人群从人员密集场所迅速疏散能大大减少人员伤亡。因此，一套能在人员密集场所发挥监控与引导的系统具有重要的意义。

现有的行人监控与引导装置多是以一种传感器或是一种算法为核心，以实现监测、预测、预警、引导中的一种或两种功能的局部系统，很少有在设计之初将整个监控与引导及其中间过程当作一个整体进行考虑的系统。例如中国专利申请号为CN201910204501.4的一种基于隐马尔科夫模型的人流量监测方法，根据实验接收的信号强度计算出链路的衰减值作为特征向量训练混合高斯的隐马尔科夫模型以计算关注区域行人的大致密度，该方法只能测算局部密度，不能对大范围内（如一个地铁换乘站）的行人分布进行监控和引导；中国专利申请号位CN 201611193666.9的基于激光雷达的行人流量检测系统及方法，基于激光雷达传感器，利用行人在垂直方向的激光雷达轮廓特征计算通过某一截面的双向行人流量，该系统只能监测局部的流量，无法对大范围内的行人分布进行监控与引导；中国专利申请号为CN201810401897.7的人流量告警方法及装置，根据流量传感器和一套计算方法可以实现对关注区域流量的预警，但只能获取一定范围的行人流量信息，不具备对密度、冲突情况、异常行为等参数的监控能力，也不能对人群进行有效引导。

发明内容

针对现有技术中存在的不足之处，本发明的目的是提供一种组网式行人监控与引导系统，通过模块化的终端组网，实现对关注区域内行人分布的监测与预测、舒适度与危险性评价、舒适度低时的分布诱导以及危险性高时的疏散引导。为了实现根据本发明的上述目的和其他优点，提供了一种组网式行人监控与引导系统，包括：

管理控制终端、与所述管理控制终端信号连接的监控终端与引导终端以及管理人员，所述管理控制终端通过所述监控终端对关注区域所有关键节点行人分布的监控、预测、舒适度以及危险性评价；

当关注区域的舒适度低下或者危险性高时，所述管理控制终端会生成分布诱导功能或者疏散引导策略功能；

所述监控终端通过组网对关注区域部分节点的流量、密度、突发情况以及异常情况进行监控，并且所述监控终端将处理的图像数据以及获取的监控参数通过网络信号传输至所述管理控制终端；

所述引导终端用于对关注区域内行人的语音广播、可见光指引、手机短信通知、人工协助以及对关注区域行人和车辆通行区域的动态调整。

所述管理人员对对所述监控终端中的数据进行人工审核。

优选的，所述监控终端包括用于统计进出某段时间某一区域行人数量的流量监控终端、用于统计某时刻某一区域行人密度的密度监控终端、用于统计某一区域内行人冲突程度的冲突监控终端以及用于识别某一区域内行人异常行为的异常监控终端。

优选的，所述引导终端包括用于传达声音指令的声学引导终端、用于区域分割、路线指引和信息显示的光学引导终端、用于发布手机短信的信息发布终端、用于行人和车辆通行区域动态调整的区域分隔终端以及用于秩序维持和人工协助的引导员终端。

优选的，所述管理控制终端包括区域建模模块、与所述区域建模模块信号连接的分布推测模块、与所述分布推测模块信号连接的分布预测模、与所述分布预测模及所述分布推测模块均信号连接的风险评估模块、与所述风险评估模块信号连接的模拟与优化模块以及与所述模拟与优化模块信号连接的引导控制模块。

优选的，所述模拟与优化模块包括人员疏散模型与人员流动模型，当所述风险评估模块的风险评估结果为舒适度低时调用人员流动型模块，根据行人流动参数、不同区域节点的功能和最低舒适度的要求模拟行人流动过程，输出未来一段时间内各节点的预计行人流动参数和分布参数，以及流动诱导方案；

当所述风险评估模块的风险评估结果为危险程度高时，根据行人分布参数模拟行人在发生突发事件时从关注区域疏散至安全区域的过程，输出不同区域行人的最优疏散路径以及大致疏散时间。

优选的，所述区域建模模块采集关注区域的结构地图、功能地图构建该区域的功能结构模型，并且所述区域建模模块根据行人流动模型模块以及该关注区域的历史数据对该区域的行人分布随时演化进行模拟，所述区域建模模块并根据模拟结果推荐监控终端和引导终端的设置位置。

优选的，所述分布推测模块信号连接有流量监控终端与密度监控终端，所述分布推测模块通过流量监控终端与密度监控终端上传的部分点位的流量、密度数据，结合区域建模模块的行人分布模拟结果，对关注区域内所有关键节点的行人分布进行推测；

所述分布预测模块根据分布推测结果的历史数据，基于机器学习算法建立模型预测未来一段时间行人分布参数，并根据未来的监控终端上传数据持续学习模型参数。

优选的，所述风险评估模块信号连接有冲突监控终端及异常监控终端，且根据分布预测模块、分布推测模块的输出结果以及冲突监控终端、异常监控终端的上传数据对关注区域的舒适度和发生拥挤和踩踏等危险的可能性进行评估。

优选的，所述引导控制模块信号连接有模拟与优化模块，且所述引导控制模块根据模拟与优化模块的诱导方案或是疏散方案规划每个引导终端应执行的具体策略，并通过网络发布至各引导终端。

本发明与现有技术相比，其有益效果是：

（1）本发明通过组网的管理控制终端、监控终端和引导终端，可以实现对关注区域行人分布的实时、全面、多角度的监控与预测，以及自动化、多渠道、高效率的引导或疏散；

（2）模块化监控终端集成了传感器、嵌入式处理芯片、处理程序和通信模块，视频数据在本地处理，只上传处理后的行人流数据至管理控制终端，可以降低对不同终端间通信速率的要求，有利于实现无线组网，以及提升关注区域内行人流参数更新的实时性；

（3）管理控制终端中设置区域建模模块，根据行人流模型的模拟结果推荐监控终端和引导终端的安装位置，有利于用更少的终端实现更佳的监控或引导效果。

附图说明

图1 为根据本发明的组网式行人监控与引导系统的流程框图；

图2 为根据本发明的组网式行人监控与引导系统的一种实施例的监控终端的布置示意图；

图3 为根据本发明的组网式行人监控与引导系统的另一种监控终端的布置示意图。

图中：1. 管理控制终端；2. 监控终端；3. 引导终端；4. 管理人员；101. 区域建模模块；102. 分布推测模块；103. 分布预测模块；104. 风险评估模块；105. 模拟与优化模块；106. 引导控制模块；201. 流量监控终端；202. 密度监控终端；203. 冲突监控终端；204. 异常监控终端；301. 声学引导终端；302. 光学引导终端；303. 区域分隔终端；304.信息发布终端；305. 引导员终端。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。

参照图1，一种组网式行人监控与引导系统，包括：管理控制终端1、与所述管理控制终端1信号连接的监控终端2与引导终端3以及管理人员4，所述管理控制终端1通过所述监控终端2对关注区域所有关键节点行人分布的监控、预测、舒适度以及危险性评价；

当关注区域的舒适度低下或者危险性高时，所述管理控制终端1会生成分布诱导功能或者疏散引导策略功能；

所述监控终端2通过组网对关注区域部分节点的流量、密度、突发情况以及异常情况进行监控，并且所述监控终端2将处理的图像数据以及获取的监控参数通过网络信号传输至所述管理控制终端1，根据所述的布置方案，在指定位置安装监控终端2和引导终端3，所述的监控终端2由图像传感器、嵌入式处理芯片、参数求解算法以及通信模块组成；

所述每个监控终端都是一个独立模块，可完成流量统计、密度统计、冲突情况统计或是异常行为统计四种功能中的一种；监控终端2通过有线或是无线网络与管理控制终端1连接，并将处理得到的监控数据实时上传至管理控制终端1。

所述引导终端3用于对关注区域内行人的语音广播、可见光指引、手机短信通知、人工协助以及对关注区域行人和车辆通行区域的动态调整。

所述管理人员4对对所述监控终端2中的数据进行人工审核。

进一步地，所述监控终端2包括用于统计进出某段时间某一区域行人数量的流量监控终端201、用于统计某时刻某一区域行人密度的密度监控终端202、用于统计某一区域内行人冲突程度的冲突监控终端203以及用于识别某一区域内行人异常行为的异常监控终端204，每种终端由传感器、嵌入式处理芯片、处理程序和通信模块组成。

所述的流量监控终端201的传感器为双目摄像机，嵌入式处理芯片和流量统计算法根据传感器获取的视频数据，统计进出指定区域的行人数量并计算流率（单位：人/分钟）和累积流量（单位：人），然后通过通信模块将流量数据上传至管理控制终端1；

所述的密度监控终端202的传感器为广角摄像机，嵌入式处理芯片和密度统计算法根据传感器获取的视频数据，统计指定区域的行人分布并计算该区域离散后各点位的密度（单位：人/平方米），然后通过通信模块将密度数据上传至管理控制终端1；

所述的冲突监控终端203的传感器为高清摄像机，嵌入式处理芯片和冲突计算算法根据传感器获取的视频数据，统计指定区域行人速度的方向和大小变化率、相对方向行人数量、局部密度等参数，并根据所述指定区域行人速度的方向和大小变化率、相对方向行人数量、局部密度等参数计算冲突系数（无量纲参数），然后通过通信模块将冲突系数上传至管理控制终端1；

所述异常监控终端204的传感器为高清摄像机，嵌入式处理芯片和异常检测算法根据传感器获取的视频数据，检测指定区域是否有异常行为发生，如打架斗殴、恐怖袭击、快速逃跑、拥挤踩踏，然后通过通信模块将异常行为的种类代码上传至管理控制终端1。

进一步地，所述引导终端3包括用于传达声音指令的声学引导终端301、用于区域分割、路线指引和信息显示的光学引导终端302、用于发布手机短信的信息发布终端304、用于行人和车辆通行区域动态调整的区域分隔终端303以及用于秩序维持和人工协助的引导员终端305。

进一步地，所述管理控制终端1包括区域建模模块101、与所述区域建模模块101信号连接的分布推测模块102、与所述分布推测模块102信号连接的分布预测模块103、与所述分布预测模块103及所述分布推测模块102均信号连接的风险评估模块104、与所述风险评估模块104信号连接的模拟与优化模块105以及与所述模拟与优化模块105信号连接的引导控制模块106。

进一步地，所述模拟与优化模块105包括人员疏散模型与人员流动模型，当所述风险评估模块104的风险评估结果为舒适度低时调用人员流动型模块，管理控制终端1发出关注区域低舒适度警报，根据行人流动参数、不同区域节点的功能和最低舒适度的要求模拟行人流动过程，输出未来一段时间内各节点的预计行人流动参数和分布参数，以及流动诱导方案，经过管理人员4的审核后通过引导控制模块106将诱导信息发送至引导终端3；

当所述风险评估模块104的风险评估结果为危险程度高时，管理控制终端1发出关注区域危险警报，根据行人分布参数模拟行人在发生突发事件时从关注区域疏散至安全区域的过程，输出不同区域行人的最优疏散路径以及大致疏散时间，经过管理人员4审核后通过引导控制模块106将引导信息发送至引导终端3，引导终端3根据管理控制终端1的分布诱导策略或是疏散引导策略，通过声音、光、短信等形式，或是闸门、路障等工具，或是在引导员的帮助下实现行人的快速重新分布或是快速疏散转移。

进一步地，所述区域建模模块101采集关注区域的结构地图、功能地图构建该区域的功能结构模型，并且所述区域建模模块101根据行人流动模型模块以及该关注区域的历史数据对该区域的行人分布随时演化进行模拟，所述区域建模模块101并根据模拟结果推荐监控终端2和引导终端3的设置位置。

进一步地，所述分布推测模块102信号连接有流量监控终端201与密度监控终端202，所述分布推测模块102通过流量监控终端201与密度监控终端202上传的部分点位的流量、密度数据，结合区域建模模块101的行人分布模拟结果，对关注区域内所有关键节点的行人分布进行推测；

所述分布预测模块103根据分布推测结果的历史数据，基于机器学习算法建立模型预测未来一段时间行人分布参数，并根据未来的监控终端2上传数据持续学习模型参数。

进一步地，所述风险评估模块104信号连接有冲突监控终端203及异常监控终端204，且根据分布预测模块103、分布推测模块102的输出结果以及冲突监控终端203、异常监控终端204的上传数据对关注区域的舒适度和发生拥挤和踩踏等危险的可能性进行评估。

进一步地，所述引导控制模块106信号连接有模拟与优化模块105，且所述引导控制模块106根据模拟与优化模块105的诱导方案或是疏散方案规划每个引导终端3应执行的具体策略，并通过网络发布至各引导终端3。

在活动开始之前，将演唱会现场的结构地图、功能地图和历史数据（包括参与人数、进场客流变化率、散场客流变化率、峰值客流量等）输入管理控制终端1的区域建模模块101，由区域建模模块101对整个活动期间的行人流动情况进行预演，并根据预演结果生成监控终端2和引导终端3的布置方案；

监控终端2的布置方案如图2所示，共设置了6个流量监控终端201，5个密度监控终端202和3个冲突监控终端203，演唱会的参与者以及开展活动较为单一，未设置异常监控终端203；

引导终端3的布置方案如图3所示，共设置了4个声学引导终端301，4个光学引导终端302，5个区域分隔终端303，2个信息发布终端304和8个引导员终端305；

观众开始入场时，流量监控终端201-1, 201-2统计入场观众数量并上传至管理控制终端1，管理控制终端1的分布推测模块102和分布预测模块103根据入场观众数量实时推测和预测所有关键节点的观众分布，同时其他流量监控终端201实时上传指定位置的流量数据，供管理控制终端1修正分布推测和预测结果；

随着大部分观众入场，分布推测模块102和分布预测模块103持续根据监控终端2的上传数据实时更新关键节点分布的推测和预测值，并交由风险评估模块104评估场地内的舒适性和安全性；

当风险评估模块104发布舒适性预警时，立即启动模拟与优化模块105，该模块基于人员流动模型生成分布诱导策略，并由引导控制模块106将分布诱导策略发布至引导终端3；其中声学引导终端301和信息发布终端304发布舒适度预警，通过广播和手机短信等方式诱导观众至其他场地或临时活动；光学引导终端302在关键的路口指引推荐路线；引导员终端305辅助诱导过程以及处理其他紧急情况；

当风险评估模块104发布危险预警时，立即启动模拟与优化模块105，该模块基于人员疏散模型生成分布诱导策略，并由引导控制模块106将分布诱导策略发布至引导终端3；其中声学引导终端301和信息发布终端304发布危险预警，通过广播和手机短信等方式引导观众疏散至安全区域；区域分隔终端303通过封闭部分路段尽量避免行人流的交错和对冲，同时打开其他应急出口；光学引导终端302在关键的路口和路段指引疏散路径信息；引导员终端305辅助引导工作以及处理其他紧急情况。

这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的，对本发明的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (1)

1.一种组网式行人监控与引导系统，其特征在于，包括：

管理控制终端（1）、与所述管理控制终端（1）信号连接的监控终端（2）与引导终端（3）以及管理人员（4），所述管理控制终端（1）通过所述监控终端（2）对关注区域所有关键节点行人分布的监控、预测、舒适度以及危险性评价；

当关注区域的舒适度低下或者危险性高时，所述管理控制终端（1）会生成分布诱导功能或者疏散引导策略功能，所述管理控制终端（1）包括区域建模模块（101）、与所述区域建模模块（101）信号连接的分布推测模块（102）、与所述分布推测模块（102）信号连接的分布预测模块（103）、与所述分布预测模块（103）及所述分布推测模块（102）均信号连接的风险评估模块（104）、与所述风险评估模块（104）信号连接的模拟与优化模块（105）以及与所述模拟与优化模块信号连接的引导控制模块（106）；

所述模拟与优化模块（105）包括人员疏散模型与人员流动模型，当所述风险评估模块（104）的风险评估结果为舒适度低时调用人员流动型模块，根据行人流动参数、不同区域节点的功能和最低舒适度的要求模拟行人流动过程，输出未来一段时间内各节点的预计行人流动参数和分布参数，以及流动诱导方案，所述区域建模模块（101）采集关注区域的结构地图、功能地图构建该区域的功能结构模型，并且所述区域建模模块（101）根据行人流动模型模块以及该关注区域的历史数据对该区域的行人分布随时演化进行模拟，所述区域建模模块（101）并根据模拟结果推荐监控终端（2）和引导终端（3）的设置位置，所述风险评估模块（104）信号连接有冲突监控终端（203）及异常监控终端（204），且根据分布预测模块（103）、分布推测模块（102）的输出结果以及冲突监控终端（203）、异常监控终端（204）的上传数据对关注区域的舒适度和发生拥挤和踩踏危险的可能性进行评估，所述引导控制模块（106）信号连接有模拟与优化模块（105），且所述引导控制模块（106）根据模拟与优化模块（105）的诱导方案或是疏散方案规划每个引导终端（3）应执行的具体策略，并通过网络发布至各引导终端（3）；

所述分布推测模块（102）信号连接有流量监控终端（201）与密度监控终端（202），所述分布推测模块（102）通过流量监控终端（201）与密度监控终端（202）上传的部分点位的流量、密度数据，结合区域建模模块（101）的行人分布模拟结果，对关注区域内所有关键节点的行人分布进行推测；

所述分布预测模块（103）根据分布推测结果的历史数据，基于机器学习算法建立模型预测未来一段时间行人分布参数，并根据未来的监控终端（2）上传数据持续学习模型参数；

当所述风险评估模块（104）的风险评估结果为危险程度高时，根据行人分布参数模拟行人在发生突发事件时从关注区域疏散至安全区域的过程，输出不同区域行人的最优疏散路径以及疏散时间；

所述监控终端（2）通过组网对关注区域部分节点的流量、密度、突发情况以及异常情况进行监控，并且所述监控终端（2）将处理的图像数据以及获取的监控参数通过网络信号传输至所述管理控制终端（1）；

所述引导终端（3）用于对关注区域内行人的语音广播、可见光指引、手机短信通知、人工协助以及对关注区域行人和车辆通行区域的动态调整；

所述管理人员（4）对所述监控终端（2）中的数据进行人工审核；

模块化监控终端集成了传感器、嵌入式处理芯片、处理程序和通信模块，视频数据在本地处理，管理控制终端（1）中设置区域建模模块（101），根据行人流模型的模拟结果推荐监控终端（2）和引导终端（3）的安装位置，在活动开始之前，将演唱会现场的结构地图、功能地图和历史数据输入管理控制终端（1）的区域建模模块（101），由区域建模模块（101）对整个活动期间的行人流动情况进行预演，并根据预演结果生成监控终端（2）和引导终端（3）的布置方案；

监控终端（2）包括用于统计进出某段时间某一区域行人数量的流量监控终端（201）、用于统计某时刻某一区域行人密度的密度监控终端（202）、用于统计某一区域内行人冲突程度的冲突监控终端（203）以及用于识别某一区域内行人异常行为的异常监控终端（204），每种终端由传感器、嵌入式处理芯片、处理程序和通信模块组成；

流量监控终端（201）的传感器为双目摄像机，嵌入式处理芯片和流量统计算法根据传感器获取的视频数据，统计进出指定区域的行人数量并计算流率和累积流量，然后通过通信模块将流量数据上传至管理控制终端（1）；

冲突监控终端（203）的传感器为高清摄像机，嵌入式处理芯片和冲突计算算法根据传感器获取的视频数据，统计指定区域行人速度的方向和大小变化率、相对方向行人数量、局部密度参数，并根据所述指定区域行人速度的方向和大小变化率、相对方向行人数量、局部密度参数计算冲突系数，然后通过通信模块将冲突系数上传至管理控制终端（1）；

异常监控终端（204）的传感器为高清摄像机，嵌入式处理芯片和异常检测算法根据传感器获取的视频数据，检测指定区域是否有异常行为发生，然后通过通信模块将异常行为的种类代码上传至管理控制终端（1）；

引导终端（3）包括用于传达声音指令的声学引导终端（301）、用于区域分割、路线指引和信息显示的光学引导终端（302）、用于发布手机短信的信息发布终端（304）、用于行人和车辆通行区域动态调整的区域分隔终端（303）以及用于秩序维持和人工协助的引导员终端（305）。

Images