WO2021022793A1 - 一种人流量统计方法和装置 - Google Patents

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WO2021022793A1
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蔡鸿博
黄凯明
曾晓东
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创新先进技术有限公司
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    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00—Individual registration on entry or exit
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/80—Services using short range communication, e.g. near-field communication [NFC], radio-frequency identification [RFID] or low energy communication
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00—Network data management
    • H04W8/22—Processing or transfer of terminal data, e.g. status or physical capabilities

Definitions

  • the present invention relates to the field of information technology, in particular to a method and device for counting the flow of people.
  • the fundamental problem of traffic monetization in offline business scenarios and optimization of operational strategies is to determine the size of effective human traffic, so as to perform a series of downstream traffic monetization operations such as sales, billing, and product deployment.
  • traffic monetization operations such as sales, billing, and product deployment.
  • the statistics of the flow of people in offline business scenarios becomes particularly important. Therefore, how to obtain a more accurate number of people has become an urgent problem to be solved.
  • An object of the present invention is to provide a method and device for counting people flow to solve the existing problem of inaccuracy of people flow based on equipment statistics.
  • a method for counting people flow including:
  • the second quantity of the equipment in the target area is calculated; and the second quantity is used as the real-time flow of people in the target area; wherein, the check coefficient Obtained based on the second device information detected by the second communication method.
  • the method of the present invention further includes:
  • the check coefficient is calculated.
  • the step of calculating the check coefficient based on the first historical device information and the second historical device information further includes:
  • the check coefficient is calculated.
  • the step of acquiring first historical device information of the devices detected by the first communication method in the target area includes:
  • the step of acquiring the second historical device information of the devices detected by the second communication method in the target area includes:
  • the step of determining the first number of devices in the target area according to the first device information includes:
  • the first device information count the fifth number of the same device that is detected at least twice within a predetermined time
  • the method includes:
  • Encryption processing is performed on the device address in the second historical device information.
  • a device for counting people traffic including:
  • An acquiring module configured to acquire first device information of devices detected through the first communication method in the target area
  • a determining module configured to determine the first number of devices in the target area according to the first device information
  • the calculation module is configured to calculate the second number of devices in the target area according to the first number and the check coefficient; and use the second number as the real-time flow of people in the target area;
  • the check coefficient is obtained based on the second device information detected by the second communication mode.
  • the acquisition module includes a first acquisition submodule and a second acquisition submodule;
  • the calculation module includes a calculation submodule;
  • the first acquisition sub-module is configured to acquire first historical device information of the devices detected by the first communication method in the target area;
  • the second acquisition sub-module is configured to acquire second historical device information of the devices detected by the second communication method in the target area
  • the calculation submodule is configured to calculate the check coefficient according to the first historical device information and the second historical device information.
  • calculation sub-module is specifically configured to:
  • the check coefficient is calculated.
  • the first obtaining submodule is specifically configured to:
  • the second obtaining submodule is specifically used for:
  • the determining module is further used for:
  • the first device information count the fifth number of the same device that is detected at least twice within a predetermined time
  • the device of the present invention further includes:
  • the encryption module is used to perform encryption processing on the device address in the second historical device information.
  • a storage medium that stores computer program instructions that are executed according to the method of the present invention.
  • a computing device including: a memory for storing computer program instructions and a processor for executing computer program instructions, wherein when the computer program instructions are executed by the processor, trigger The computing device executes the method described in the present invention.
  • the method and device for counting people flow use the first device information of the device detected by the first communication mode; the first number of devices in the target area and the check coefficient obtained by the first device information are calculated and obtained The second number of devices in the target area; the second number is taken as the real-time flow of people in the target area; where the check coefficient here is the second device information of the device detected by the second communication method. obtain.
  • the first quantity is detected through the first communication method, and the first quantity is verified through the check coefficient, and this check coefficient is detected based on the second communication method
  • the second device information is obtained, therefore, the result of using the first communication method to detect the number of devices in the target area can be made more accurate, and the real-time traffic of people in the target area calculated by the above solution can be more accurate.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for counting people flow according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic diagram of an application scenario of a method for counting people traffic according to an embodiment of the present invention
  • Fig. 3 is a schematic diagram of the structure of a device for counting people traffic according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for counting people flow according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the method for counting people flow provided by an embodiment of the present invention includes:
  • Step S101 Acquire first device information of devices detected through the first communication method in the target area.
  • Step S102 Determine a first number of devices in the target area according to the first device information.
  • Step S103 Calculate the second number of devices in the target area according to the first number and the check coefficient; and use the second number as the real-time flow of people in the target area; wherein, the The check coefficient is obtained based on the second device information detected by the second communication method.
  • the first communication method may be Wi-Fi
  • the second communication method may be Bluetooth
  • the first communication method may be RFID (Radio Frequency Identification)
  • the second communication method may be Infrared mode; in short, the first communication mode and the second communication mode are different communication modes, used to connect to the corresponding detection device according to the communication mode, so that the corresponding detection device can detect the target according to different communication modes Device information in the area.
  • the device information includes at least: a device identifier; the determining the first number of devices in the target area according to the first device information may include: according to the device identifier in the first device information, The number of device identifiers is counted to obtain the first number of devices in the target area.
  • the check coefficient is also used to check the first quantity.
  • the check coefficient takes into account the second device information detected based on the second communication method.
  • the first number is detected through the first communication method, and the first number is verified through the verification coefficient, And this check coefficient is obtained based on the second device information detected by the second communication method.
  • the result of using the first communication method to detect the number of devices in the target area can be made more accurate, thereby making the above
  • the real-time flow of people in the target area calculated by the plan is also more accurate.
  • the method for counting people flow provided in the embodiment of the present invention further includes:
  • the check coefficient is calculated.
  • the historical device information is used to characterize the device information of the devices in the target area acquired before the current moment. That is to say, the calibration coefficient can be calculated in advance, and the calibration coefficient only needs to be called when the statistics of the flow of people in the target area is performed at the current moment, which improves the accuracy of the statistics of the flow of people At the same time, it also improves the efficiency of human flow statistics.
  • the step of calculating the check coefficient according to the first historical device information and the second historical device information further includes:
  • the check coefficient is calculated.
  • P_wifi represents the probability of being detected by Wi-Fi probes when passing the target area (Wi-Fi probe sampling rate);
  • n_(wifi&ble) represents the number of people who have been detected by the Wi-Fi probe and reported Bluetooth Beacon
  • n_wifi represents the number of people detected by the Wi-Fi probe
  • n_ble indicates the number of people who reported Bluetooth Beacon
  • n_(wifi&ble) can be understood as the determined third quantity
  • n_ble can be understood as the fourth quantity
  • P_wifi can be understood as the check coefficient
  • the step of acquiring the first historical information of the devices detected by the first communication method in the target area includes:
  • the step of acquiring the second historical device information of the devices detected by the second communication method in the target area includes:
  • the period can be one month, one week, one day, etc.; the corresponding time period can be several days, one day, one hour, etc.
  • the step of determining the first number of devices in the target area according to the first device information includes:
  • the first device information count the fifth number of the same device that has been detected at least twice within a predetermined time; de-duplicate devices in the target area according to the fifth number to determine the number of devices in the target area The first number of devices.
  • the counting the fifth number of the same device that has been detected at least twice within a predetermined time according to the first device information includes: determining that the device with the same device ID is located according to the device ID in the first device information The number of detections within a predetermined time, when it is greater than or equal to twice, the devices with the same device identification are counted from the second time, so as to accumulate to obtain the fifth number.
  • the de-duplication of devices in the target area according to the fifth quantity, and determining the first quantity of devices in the target area includes: determining, according to the first device information, the status of the detected device Quantity, subtract the fifth quantity to obtain the first quantity.
  • the number of devices that appear in the target area twice or more within a predetermined time is only calculated as 1, which can improve the accuracy of the human flow statistics.
  • the method includes: encrypting the device address in the second historical device information.
  • the encryption processing may include: performing numerical mapping on the device address; and may also include: constructing a dictionary for the device address; the dictionary includes the correspondence between the device address and the time.
  • the device address of the device detected by the second communication method is encrypted, and only the amount of the second historical information needs to be provided to the system, which can prevent the system from detecting the privacy of the device address information through the first communication method.
  • the construction of the dictionary can also improve query efficiency and compression rate to save space.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of an application scenario of a method for counting people traffic according to an embodiment of the present invention.
  • the point sensing device terminal 21 can be understood as a detection device deployed in the target area for detecting the target area;
  • the mobile phone 22 can be understood as a mobile device used in the target area.
  • the cloud 23 and the server 24 are used to store and calculate the uid (User Identification) of the Bluetooth beacon reported by each point, and obtain the mac address of the mobile phone corresponding to the uid, and The server 24 constructs a dictionary of the correspondence relationship between the mac address and the time, and sends the dictionary to the point sensing device 21 through the server 24.
  • uid User Identification
  • the data collection stage includes: collecting device information collected by the Wi-Fi probe reported by the device; collecting Bluetooth Beacon information reported by the mobile Alipay app; and collecting information about the matching relationship between uid and mac address.
  • the sampling rate calculation stage that is, the check coefficient calculation stage described in the above embodiment, it includes: the Bluetooth Beacon information reported by the mobile phone application software the previous day is calculated in the cloud 23, and the corresponding mac address is encrypted to establish a dictionary structure , And finally sent to the point-sensing device terminal 21; using the device information collected by the Wi-Fi probe the day before and Bluetooth Beacon information, using statistical methods, calculate the number of Wi-Fi probes detected by the Wi-Fi probe when passing through the target area the day before Probability, that is, the check coefficient.
  • the number of people calculation phase includes: using the Wi-Fi detection sampling rate of the previous day, that is, the calibration coefficient, real-time calculation of the actual number of people passing the target area in each time period (for example, every hour) of the day.
  • the Wi-Fi probe detects that the mobile phone application software reports the Bluetooth Beacon's judgment standard: the probe detects that the start time of the person minus 3 minutes is less than the mobile phone application software the person report Bluetooth Beacon start time, and the mobile phone application software the person The end time of the reported Bluetooth Beacon is less than the end time of the person detected by the probe plus 3 minutes.
  • the computer language used in the foregoing embodiments may be C language
  • the hardware may include a Wi-Fi module and a Bluetooth module.
  • the sensor chip can use esp32.
  • two different communication methods are used for cross detection, which improves the accuracy of detecting the number of devices using the first communication method to determine the flow of people; at the same time, the method of cloud data encryption is used to avoid mac address Upload, only upload the final result, which can realize the calculation of the data result on the end and avoid the privacy problem of Wi-Fi detection.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of a people flow counting device according to an embodiment of the present invention.
  • the people flow counting device according to an embodiment of the present invention includes: an acquisition module 31, a determination module 32 and a calculation module 33.
  • the obtaining module 31 is configured to obtain first device information of devices detected by the first communication method in the target area;
  • the determining module 32 is configured to determine the first number of devices in the target area according to the first device information
  • the calculation module 33 is configured to calculate the second number of devices in the target area according to the first number and the check coefficient; and use the second number as the real-time flow of people in the target area; wherein, The check coefficient is obtained based on the second device information detected by the second communication mode.
  • the acquisition module 31 includes a first acquisition sub-module and a second acquisition sub-module;
  • the calculation module 33 includes a calculation sub-module;
  • the first obtaining submodule is configured to obtain first historical device information of devices detected by a first communication method in the target area;
  • the second acquisition sub-module is configured to acquire second historical device information of the devices detected by the second communication method in the target area
  • the calculation submodule is configured to calculate the check coefficient according to the first historical device information and the second historical device information.
  • the calculation submodule is specifically configured to:
  • the check coefficient is calculated.
  • the first acquisition submodule is specifically configured to:
  • the second obtaining submodule is specifically used for:
  • the determining module 32 is further configured to:
  • the first device information count the fifth number of the same device that is detected at least twice within a predetermined time
  • the device further includes:
  • the encryption module is used to perform encryption processing on the device address in the second historical device information.
  • the device shown in FIG. 7 of the embodiment of the present invention is an implementation device of the method shown in FIG. 1 and FIG. 2 of the embodiment of the present invention.
  • the specific principle is the same as the method shown in FIG. 1 and FIG. 2 of the embodiment of the present invention, and will not be repeated here.
  • a storage medium stores computer program instructions, and the computer program instructions are executed according to the method of the embodiment of the present invention.
  • the computing devices each include one or more processors (CPU), input/output interfaces, network interfaces, and memory.
  • processors CPU
  • input/output interfaces network interfaces
  • memory volatile and non-volatile memory
  • the memory may include non-permanent memory in computer readable media, random access memory (RAM) and/or non-volatile memory, such as read-only memory (ROM) or flash memory (flash RAM). Memory is an example of computer readable media.
  • RAM random access memory
  • ROM read-only memory
  • flash RAM flash memory
  • a computing device including: a memory for storing computer program instructions and a processor for executing computer program instructions, wherein, when the computer program instructions are executed by the processor, Trigger the computing device to execute the method of the embodiment of the present invention.
  • Computer-readable storage media include permanent and non-permanent, removable and non-removable media, and information storage can be achieved by any method or technology.
  • Information can be computer-readable instructions, data structures, program devices, or other data.
  • Examples of computer storage media include, but are not limited to, phase change memory (PRAM), static random access memory (SRAM), dynamic random access memory (DRAM), other types of random access memory (RAM), read-only memory (ROM), electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), flash memory or other memory technology, CD-ROM, digital versatile disc (DVD) or other optical storage, magnetic cassette type Magnetic tape, magnetic tape storage or other magnetic storage devices or any other non-transmission media can be used to store information that can be accessed by computing devices.
  • PRAM phase change memory
  • SRAM static random access memory
  • DRAM dynamic random access memory
  • RAM random access memory
  • ROM read-only memory
  • EEPROM electrically erasable programmable read-only memory
  • flash memory or other memory technology
  • CD-ROM
  • the present invention can be implemented in software and/or a combination of software and hardware.
  • it can be implemented by an application specific integrated circuit (ASIC), a general purpose computer or any other similar hardware device.
  • the software program of the present invention may be executed by a processor to realize the above steps or functions.
  • the software program (including related data structure) of the present invention can be stored in a computer-readable recording medium, such as a RAM memory, a magnetic or optical drive or a floppy disk and similar devices.
  • some steps or functions of the present invention may be implemented by hardware, for example, as a circuit that cooperates with a processor to execute each step or function.

Abstract

一种人流量统计方法和装置，该方法包括：获取目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一设备信息（101）；根据第一设备信息，确定目标区域内的设备的第一数量（102）；根据第一数量以及校验系数，计算得到目标区域内的设备的第二数量；并将第二数量作为目标区域的实时人流量；其中，校验系数为基于第二通信方式探测到的第二设备信息所获得（103）。该人流量统计方法和装置，相比于现有技术方案而言，由于校验系数并非人为设定而是基于第二通信方式探测到的第二设备信息所获得，可以提高人流量统计的准确性。

Description

一种人流量统计方法和装置 技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种人流量统计方法和装置。
背景技术
线下商业场景的流量变现，运营策略优化，其根本问题即确定有效人流量的大小，从而进行售卖，计费以及商品部署等下游的一系列流量变现操作。如此一来，对于线下商业场景中人流量的统计变得尤为重要。因此，如何获得更加准确的人流数量成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种人流量统计方法和装置，以解决现有的基于设备统计的人流量不准确性的问题。
根据本发明的第一方面，提供一种人流量统计方法，包括：
获取目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一设备信息；
根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量；
根据所述第一数量以及校验系数，计算得到所述目标区域内的设备的第二数量；并将所述第二数量作为所述目标区域内的实时人流量；其中，所述校验系数为基于第二通信方式探测到的第二设备信息所获得。
进一步，本发明所述的方法，还包括：
获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息；
根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算得到所述校验系数。
进一步，本发明所述的方法，所述根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算所述校验系数的步骤还包括：
根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，确定在所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息中相同设备标识的第三数量；
根据所述第三数量与从所述第二历史设备信息中提取的第四数量，计算得到所述校验系数。
进一步，本发明所述的方法，所述获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息的步骤，包括：
获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
所述获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息的步骤，包括：
获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息。
进一步，本发明所述的方法，所述根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量的步骤，包括：
根据所述第一设备信息，统计预定时间内被探测到至少两次的同一设备的第五数量；
根据所述第五数量对所述目标区域内的设备进行去重，确定所述目标区域内的设备的第一数量。
进一步，本发明所述的方法，所述获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息的步骤之后，包括：
对所述第二历史设备信息中的设备地址进行加密处理。
根据本发明的第二方面，提供一种人流量统计装置，包括：
获取模块，用于获取目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一设备信息；
确定模块，用于根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量；
计算模块，用于根据所述第一数量以及校验系数，计算得到所述目标区域内的设备的第二数量；并将所述第二数量作为所述目标区域的实时人流量；其中，所述校验系数为基于第二通信方式探测到的第二设备信息所获得。
进一步，本发明所述的装置，所述获取模块包括第一获取子模块和第二获取子模块；所述计算模块包括计算子模块；其中，
所述第一获取子模块，用于获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备 的第一历史设备信息；
所述第二获取子模块，用于获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息；
所述计算子模块，用于根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算得到所述校验系数。
进一步，本发明所述的装置，所述计算子模块具体用于：
根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，确定在所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息中相同设备标识的第三数量；
根据所述第三数量与从所述第二历史设备信息中提取的第四数量，计算得到所述校验系数。
进一步，本发明所述的装置，所述第一获取子模块，具体用于：
获取所述目标区域内，前一周期内同一时间段通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
所述第二获取子模块，具体用于：
获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息。
进一步，本发明所述的装置，所述确定模块，还用于：
根据所述第一设备信息，统计预定时间内被探测到至少两次的同一设备的第五数量；
根据所述第五数量对所述目标区域内的设备进行去重，确定所述目标区域内的设备的第一数量。
进一步，本发明所述的装置，还包括：
加密模块，用于对所述第二历史设备信息中的设备地址进行加密处理。
根据本发明的第三方面，提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机程序指令，所述计算机程序指令根据本发明所述的方法进行执行。
根据本发明的第四方面，提供一种计算设备，包括：用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述计算设备执行本发明所述的方法。
本发明提供的人流量统计方法和装置，利用第一通信方式探测到的设备的第一设备信息；根据所述第一设备信息得到的目标区域的设备的第一数量以及校验系数，计算得到目标区域内的设备的第二数量；将所述第二数量作为所述目标区域的实时人流量；其中，这里的校验系数又是通过第二通信方式探测到的设备的第二设备信息所获得。由于本发明实施例的技术方案，通过第一通信方式探测得到的第一数量，并经由校验系数对第一数量进行了校验，并且这一校验系数是基于第二通信方式探测得到的第二设备信息所获得，因此，可以使得利用第一通信方式来探测所述目标区域内的设备的数量结果更加准确，进而使得通过上述方案所统计的目标区域内的实时人流量也更加准确。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明实施例的人流量统计方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的人流量统计方法的应用场景示意图；
图3为本发明实施例的人流量统计装置的结构示意图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
图1为本发明实施例的人流量统计方法的流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供的人流量统计方法，包括：
步骤S101，获取目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一设备信息。
步骤S102，根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量。
步骤S103，根据所述第一数量以及校验系数，计算得到所述目标区域内的设备的第二数量；并将所述第二数量作为所述目标区域内的实时人流量；其中，所述校验系数为基于第二通信方式探测到的第二设备信息所获得。
这里，所述第一通信方式可以是Wi-Fi的方式，而第二通信方式可以是蓝牙方式；或者第一通信方式可以是RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)方式，第二 通信方式可以是红外方式；总之，所述第一通信方式与第二通信方式为不同的通信方式，用于根据所述通信方式连接到相应的探测设备上，以便相应探测设备能够根据不同的通信方式探测到目标区域内的设备信息。
这里，所述设备信息至少包括：设备标识；所述根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量，可以包括：根据所述第一设备信息中的设备标识，统计设备标识的数量，从而得到所述目标区域内的设备的第一数量。
由于仅通过第一通信方式探测到的设备的第一设备信息，以所述第一设备信息得到的第一数量可能不能完全代表所述目标区域内的人流量。因此，在本实施例中还利用了所述校验系数，对所述第一数量进行校验。这里，所述校验系数则考虑到了基于第二通信方式探测到的第二设备信息。
因此，相比较现有技术而言，由于本实施例所述的人流量统计方法，通过第一通信方式探测得到的第一数量，并经由所述校验系数对第一数量进行了校验，并且这一校验系数是基于第二通信方式探测得到的第二设备信息所获得，如此，可以使得利用第一通信方式来探测所述目标区域内的设备的数量结果更加准确，进而使得通过上述方案所统计的目标区域内的实时人流量也更加准确。
可选地，本发明实施例提供的人流量统计方法还包括：
获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息；
根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算得到所述校验系数。
这里，所述历史设备信息用于表征在当前时刻前所获取的所述目标区域内的设备的设备信息。也就是说，所述校验系数可以预先计算好，在当前时刻进行所述目标区域内的人流量的统计时只要对所述校验系数进行调取即可，提高了人流量统计的准确性的同时也提高了人流量统计的效率。
具体地，所述根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算所述校验系数的步骤还包括：
根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，确定在所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息中相同设备标识的第三数量；
根据所述第三数量与从所述第二历史设备信息提取的第四数量，计算得到所述校验 系数。
例如，P_wifi表示路过目标区域被Wi-Fi探针探测到的概率(Wi-Fi探针采样率)；
n_(wifi&ble)表示Wi-Fi探针检测到且上报了蓝牙Beacon的人数；
n_wifi表示Wi-Fi探针检测到的人数；
n_ble表示上报了蓝牙Beacon的人数；
P_wifi＝n_(wifi&ble)/n_wifi。
这里，n_(wifi&ble)可以理解为是所确定的第三数量；n_ble可以理解为第四数量；P_wifi可以理解为校验系数。
可选地，所述获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一历史信息的步骤，包括：
获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
所述获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息的步骤，包括：
获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息。
这里，所述周期可以是一个月、一星期或一天等；对应的时间段可以是若干天、一天、一小时等。通过统计前一周期的同一时间段，可以准确地得到当前周期的同一时间段的相关数据，为当前周期的同一时间段提供有利参考，进而使得当前时间段所统计的人流量数据结果更加准确。
可选地，所述根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量的步骤，包括：
根据所述第一设备信息，统计预定时间内被探测至少两次的同一设备的第五数量；根据所述第五数量对所述目标区域内的设备进行去重，确定所述目标区域内的设备的第一数量。
这里，所述根据所述第一设备信息，统计预定时间内被探测至少两次的同一设备的第五数量，包括：根据所述第一设备信息中的设备标识，确定同一设备标识的设备在预定时间内被探测到的次数，当大于等于两次时，则从第二次开始对同一设备标识的设备 的进行计数，以此累计，得到第五数量。
所述根据所述第五数量对所述目标区域内的设备进行去重，确定所述目标区域内的设备的第一数量，包括：根据所述第一设备信息，确定被探测到的设备的数量，减去所述第五数量，得到所述第一数量。
因此，本实施例将在预定时间内两次或两次以上出现在所述目标区域内的设备的数量仅计算为1，可以提高人流量统计的准确性。
可选地，所述获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息的步骤之后，包括：对所述第二历史设备信息中的设备地址进行加密处理。
其中，所述加密处理可以包括：对所述设备地址进行数值映射；还可以包括：对所述设备地址构建字典；所述字典包括设备地址与时间的对应关系。
如此一来，根据第二通信方式探测到的设备的设备地址进行了加密，只需要对第二历史信息的数量提供给系统，可以防止系统通过第一通信方式探测到设备地址信息的相关隐私。同时，字典的构建还能提高查询效率和压缩率，以节省空间。
以下提供一具体实施例以进一步理解上述实施例所提供的人流量统计方法。
图2为本发明实施例的人流量统计方法的应用场景示意图，如图2所示，点位感知设备端21可以理解为目标区域内所部属的用于探测所述目标区域的探测设备；所述手机22可以理解为在所述目标区域内所使用的移动设备。
在本实施例中，借助了云端23及服务器24，用于存储和计算各个点位上报的蓝牙信标Beacon的uid(User Identification，用户身份证明)，并得到uid对应手机的mac地址，并在服务器24将mac地址与时间的对应关系构建字典，且通过服务器24将字典下发给点位感知设备端21。
具体地，数据收集阶段，包括：收集设备上报的Wi-Fi探针采集到的设备信息；收集手机支付宝app上报的蓝牙Beacon信息；以及收集uid与mac地址匹配关系信息。在采样率计算阶段，也就是上述实施例所述的校验系数计算阶段，包括：将前一天手机应用软件上报的蓝牙Beacon信息在云端23完成计算，并将对应的mac地址加密后建立字典结构，最后下发到点位感知设备端21；通过前一天Wi-Fi探针采集到的设备信息与蓝牙Beacon信息，使用统计学方法，计算出前一天路过目标区域被Wi-Fi探针探测到的概率，也就是所述校验系数。人数计算阶段，包括：使用前一天的Wi-Fi探测采样率，也就是所述校验系数，实时计算当天每个时间段内(例如每小时)经过所述目标区域的 实际人数。
这里，Wi-Fi探针检测到手机应用软件上报了蓝牙Beacon的判断标准为：探针检测该人次开始时间减去3分钟小于手机应用软件该人次上报蓝牙Beacon开始时间，且手机应用软件该人次上报蓝牙Beacon结束时间小于探针检测该人次结束时间加上3分钟。
进一步地，上述实施例所使用的计算机语言可以为C语言，硬件可以包括Wi-Fi模块以及蓝牙模块。
进一步地，为了较高性价比，传感芯片可以使用esp32。
本实施例中，使用了两种不同的通信方式进行交叉探测，提高了利用第一通信方式探测设备数量以确定人流量的准确性；同时使用了云端数据加密下发的方式，避免mac地址的上传，只上传最终结果即可，从而可以实现数据结果在端上的计算，避免Wi-Fi探测的隐私问题。
图3为本发明实施例的人流量统计装置的结构示意图，如图3所示，本发明实施例的人流量统计装置，包括：获取模块31、确定模块32和计算模块33。
获取模块31，用于获取目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一设备信息；
确定模块32，用于根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量；
计算模块33，用于根据所述第一数量以及校验系数，计算得到所述目标区域内的设备的第二数量；并将所述第二数量作为所述目标区域的实时人流量；其中，所述校验系数为基于第二通信方式探测到的第二设备信息所获得。
在本发明一个实施例中，所述获取模块31包括第一获取子模块和第二获取子模块；所述计算模块33包括计算子模块；其中，
所述第一获取子模块，用于获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
所述第二获取子模块，用于获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息；
所述计算子模块，用于根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算得到所述校验系数。
在本发明一个实施例中，所述计算子模块具体用于：
根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，确定在所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息中相同设备标识的第三数量；
根据所述第三数量与从所述第二历史设备信息中提取的第四数量，计算得到所述校验系数。
在本发明一个实施例中，所述第一获取子模块，具体用于：
获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
所述第二获取子模块，具体用于：
获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息。
在本发明一个实施例中，所述确定模块32，还用于：
根据所述第一设备信息，统计预定时间内被探测到至少两次的同一设备的第五数量；
根据所述第五数量对所述目标区域内的设备进行去重，确定所述目标区域内的设备的第一数量。
在本发明一个实施例中，所述装置还包括：
加密模块，用于对所述第二历史设备信息中的设备地址进行加密处理。
本发明实施例图7所示装置为本发明实施例图1和图2所示方法的实现装置，其具体原理与本发明实施例图1和图2所示方法相同，此处不再赘述。
在本发明一个实施例中，还提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机程序指令，所述计算机程序指令根据本发明实施例的方法进行执行。
在本发明一个典型的配置中，计算设备均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
在本发明一个实施例中，还提供一种计算设备，包括：用于存储计算机程序指 令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述计算设备执行本发明实施例的方法。
计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的装置或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一些实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (14)

  1. 一种人流量统计方法，其特征在于，包括：
    获取目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一设备信息；
    根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量；
    根据所述第一数量以及校验系数，计算得到所述目标区域内的设备的第二数量；并将所述第二数量作为所述目标区域的实时人流量；其中，所述校验系数为基于第二通信方式探测到的第二设备信息所获得。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
    获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息；
    根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算得到所述校验系数。
  3. 根据权利要求2所述的方法，所述根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算所述校验系数的步骤，包括：
    根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，确定在所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息中相同设备标识的第三数量；
    根据所述第三数量与从所述第二历史设备信息中提取的第四数量，计算得到所述校验系数。
  4. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一历史信息的步骤，包括：
    获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
    获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息的步骤，包括：
    获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息。
  5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量的步骤，包括：
    根据所述第一设备信息，统计预定时间内被探测到至少两次的同一设备的第五数量；
    根据所述第五数量对所述目标区域内的设备进行去重，确定所述目标区域内的设 备的第一数量。
  6. 根据权利要求2所述的方法，所述获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息的步骤之后，包括：
    对所述第二历史设备信息中的设备地址进行加密处理。
  7. 一种人流量统计装置，其特征在于，包括：
    获取模块，用于获取目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一设备信息；
    确定模块，用于根据所述第一设备信息，确定所述目标区域内的设备的第一数量；
    计算模块，用于根据所述第一数量以及校验系数，计算得到所述目标区域内的设备的第二数量；并将所述第二数量作为所述目标区域的实时人流量；其中，所述校验系数为基于第二通信方式探测到的第二设备信息所获得。
  8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括第一获取子模块和第二获取子模块；所述计算模块包括计算子模块；其中，
    所述第一获取子模块，用于获取所述目标区域内的通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
    所述第二获取子模块，用于获取所述目标区域内的通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息；
    所述计算子模块，用于根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，计算得到所述校验系数。
  9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述计算子模块具体用于：
    根据所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息，确定在所述第一历史设备信息与所述第二历史设备信息中相同设备标识的第三数量；
    根据所述第三数量与从所述第二历史设备信息中提取的第四数量，计算得到所述校验系数。
  10. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一获取子模块，具体用于：
    获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第一通信方式探测到的设备的第一历史设备信息；
    所述第二获取子模块，具体用于：
    获取所述目标区域内的，前一周期内同一时间段通过第二通信方式探测到的设备的第二历史设备信息。
  11. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于：
    根据所述第一设备信息，统计预定时间内被探测到至少两次的同一设备的第五数量；
    根据所述第五数量对所述目标区域内的设备进行去重，确定所述目标区域内的设备的第一数量。
  12. 根据权利要求8中所述的装置，其特征在于，还包括：
    加密模块，用于对所述第二历史设备信息中的设备地址进行加密处理。
  13. 一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机程序指令，所述计算机程序指令根据权利要求1至6中任一项所述的方法进行执行。
  14. 一种计算设备，其特征在于，包括：用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述计算设备执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
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