CN105282523A - 一种人流量估计电子设备及其在公交站亭的使用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种可以很好的覆盖城市主要交通节点，采集庞大的人流样本数据的人流量估计电子设备以及这种电子设备在公交站亭的使用方法。所述的电子设备，它包括视频采集模块、传感器采集模组、WIFI探测模块、嵌入式核心处理器、存储模块、3G/4G传输模块和通用扩展模块，视频采集模块、传感器采集模组、WIFI探测模块、存储模块、3G/4G传输模块和通用扩展模块均与嵌入式核心处理器相连。所述的使用方法先是根据记录的智能设备信息进行统计和筛选，估计出单个公交站亭的人流量信息，然后收集城市所有公交站亭的人流量信息，建立人流动态分布图和预测模型，根据模型输出优化公交线路和发车时间。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于公共交通的电子设备及其使用方法，具体是指一种人流量估计电子设备及其在公交站亭的使用方法。
背景技术
上海市公交站亭是国内最先进、管理最规范的公交站亭。近年来上海市政府和公交运维公司大力推动智慧城市建设，已在长宁、徐汇和浦东等多区建设近百个智慧站亭，并计划于2016年完成主城区所有站亭的改造。智慧站亭均安装基于互联网的电子管理设备，该设备可以实现各个站亭的实时在线、智能拍照、WIFI探测和其他增值服务，利用覆盖全城的4G和WIFI网络实现终端与后端云平台的互联互通。
上海是超大型高密度城市，公共交通的负荷巨大，每天绝大多数线路的公交车上人满为患，而上下班时间更是特别拥挤，存在较大安全隐患。而2014年12月31日晚的上海陈毅广场***故的惨痛教训，更深刻的告诉我们建设智慧城市首先要考虑安全问题。目前，已有部分公交车采用车内视频分析和人流统计算法，但这属于事后分析，不能从根本上解决问题。实际中，我们需要的不仅仅是对单个站台或公交进行监控和管理，而是借助覆盖全城的电子设备，采集庞大的样本数据，建立预测模型，对整个区域的公共交通进行统一监管和调度。
而现有技术中还没有可以很好的覆盖城市主要交通节点，采集庞大的人流样本数据的人流量估计电子设备以及这种电子设备在公交站亭上的使用方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种可以很好的覆盖城市主要交通节点，采集庞大的人流样本数据的人流量估计电子设备以及这种电子设备在公交站亭的使用方法。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种人流量估计电子设备，它包括视频采集模块、传感器采集模组、WIFI探测模块、嵌入式核心处理器、存储模块、3G/4G传输模块和通用扩展模块；所述的视频采集模块包括至少一个高清摄像头，所述的视频采集模块通过RGB信息传输接口与嵌入式核心处理器信号连接；所述的传感器采集模组包括光敏传感器、温湿传感器、门磁传感器和振动传感器，各个传感器均与嵌入式核心处理器信号连接；所述的WIFI探测模块通过UART接口与嵌入式核心处理器信号连接；所述的WIFI探测模块用于探测周边的智能设备所发出的无线广播信号并将周边智能设备的MAC地址和访问轨迹记录下来传输给嵌入式核心处理器；所述的存储模块为高速SD卡通过高速接口与嵌入式核心处理器信号连接；所述的3G/4G传输模块通过USB接口与嵌入式核心处理器信号连接；所述的3G/4G传输模块用于建立本地电子设备和后台服务器的无线链路，采用SIM***作为每台设备唯一的ID号；所述的通用扩展模块与嵌入式核心处理器通过总线连接。
作为优选，所述的嵌入式核心处理器为Cortex-A8处理器。
作为优选，所述的通用扩展模块包括SPI接口模块、I2C接口模块、CAN接口模块、以太网模块。
本发明同时还提供了一种人流量估计电子设备在公交站亭的使用方法，它包括如下步骤：
第一步，将所述的人流量估计电子设备安装于每个需要进行监控的公交站亭上，通过安装在各个站亭的电子设备上的WIFI探测模块探测乘车人手机的MAC地址，并将MAC地址和RSSI强度信息记录在本地设备中；
第二步，本地设备的嵌入式核心处理器对一定时间内的乘车人信息进行统计，通过时间窗过滤掉途经站亭的非乘车人信息，通过RSSI值过滤掉非站亭区域内的人员信息，并将统计值乘以一个大于1的因子，该因子由经验概率获得；同时，由自回归滑动平均函数建立预测模型，可以对人流密度超负荷提前预警；
第三步，本地设备每隔一段时间将单点的人流量统计值和预测值传输到后台，后台服务器将区域内所有站亭的信息写入到数据库中；
第四步，人群密度统计存在一些客观偏差，考虑到误差抖动和相邻站亭之间的相关性，服务器首先对人流统计值进行时间和空间二维滤波来消除误差尖峰的影响；
第五步，结合城市道路电子地图和各个点的滤波数据，生成区域人流分布图，以绿、蓝、黄、橙、红五种颜色分别表示单点人流密度情况，绿色最低，红色最高，同时可以分别获得区域内每条公交线路的人流分布，和红色点匹配最多的公交路线需要重点关注，可以通过增加中转或提高发车频率加以缓解；
第六步，建立区域时间序列预测模型，估计下一个时间段区域内公交线路拥挤状况，通过既定准则对线路进行微调，另外，24小时监测超负荷线路，启动实时预警***，实现对公交线路的智能管理。
作为优选：步骤一中的RSSI强度信息是WIFI探测模块探测到的手机的信号强度信息。
作为优选：步骤二中“对一定时间内的乘车人信息进行统计”中所述的“一定时间”可以由工作人员设定，时间范围为1～10分钟；所述的大于1的因子的范围为：1～3之间。
采用上述结构后，本发明具有如下优点：本发明创造性的在公交站亭的电子设备中集成智能WIFI技术，每个站亭都安装带有WIFI探测模块的电子设备，通过感知智能设备(主要是智能手机)的无线广播信号，获取一段时间一定区域内所有的智能设备的MAC地址，并将该信息通过UART口传输至嵌入式处理器中，处理器完成对收集数据的过滤和筛选，并通过不断更新的自回归函数，估计出当前站亭的人流量信息，并将信息通过3G/4G模块传输到后台服务器中。服务器可以获得全城近万个公交站亭的人流量信息，通过数据分析建立预测模型，并根据模型输出结果动态调整全城的公共交通网络，优化公交线路和发车时间，提升城市的智能管理水平。另外所述的传感器采集模组还可用来采集站亭信息、检测灯光故障、监测恶意破坏和偷盗行为以确保电子设备和公交站亭的正常持久的工作。
同时所述的使用方法与电子设备相配套，方法首先是根据记录的智能设备信息进行统计和筛选，估计出单个公交站亭的人流量信息，然后收集城市所有公交站亭的人流量信息，建立人流动态分布图和预测模型，根据模型输出优化公交线路和发车时间。
综上所述，本发明提供了一种可以很好的覆盖城市主要交通节点，采集庞大的人流样本数据的人流量估计电子设备以及这种电子设备在公交站亭的使用方法。
附图说明
图1是本发明中用于公共交通的电子设备的模块连接示意图。
图2是本发明中用于公共交通的电子设备的工作流程示意图。
图3是本发明中涉及的区域人流密度统计和管理流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
结合附图1和附图2，一种人流量估计电子设备它包含如下模块：视频采集模块、传感器采集模组、WIFI探测模块、嵌入式核心处理器、存储模块、3G/4G传输模块和通用扩展模块。所述的视频采集模块可以采集一组高清视频，通过数字解码芯片将RGB信息传输到核心处理器中，并根据需要有选择的发送到后台服务器；所述的传感器采集模组包含多种传感器的采集，本设备中集成的传感器有光敏传感器、温湿传感器、门磁传感器和振动传感器等，主要用来采集站亭信息、检测灯光故障、监测恶意破坏和偷盗行为等。所述的WIFI探测模块可以利用智能设备所发出的无线广播信号进行设备的感知，类似于网站上的Cookie，将设备的MAC地址和访问轨迹记录下来，通过UART口发送给核心处理器。所述的核心处理器选择高性能的Cortex-A8处理器，主要负责高清视频压缩、信息融合处理、协议转换与控制等，是电子设备的核心组件。所述的存储模块是高速SD卡，用于保存本地视频和其他有用信息。所述的3G/4G传输模块用于建立本地电子设备和后台服务器的无线链路，用SIM***作为每台设备唯一的ID号。所述的通用扩展模块主要包括SPI接口模块、I2C接口模块、CAN接口模块、以太网模块等，可以支持后续的扩展应用。本发明使用的电子设备传输流程如下：在每个站亭都安装带有WIFI探测模块的电子设备，通过感知智能设备(主要是智能手机)的无线广播信号，获取一段时间一定区域内所有的智能设备的MAC地址，并将该信息通过UART口传输至嵌入式处理器中，处理器完成对收集数据的过滤和筛选，并通过不断更新的自回归函数，估计出当前站亭的人流量信息，并将信息通过3G/4G模块传输到后台服务器中。服务器可以获得全城近万个公交站亭的人流量信息，通过数据分析建立预测模型，并根据模型输出结果动态调整全城的公共交通网络，优化公交线路和发车时间，提升城市的智能管理水平。
进一步结合附图3，本发明还针对上述的人流量估计电子设备提出了一种在它公交站亭的使用方法。所述的方法首先是根据记录的智能设备信息进行统计和筛选，估计出单个公交站亭的人流量信息，然后收集城市所有公交站亭的人流量信息，建立人流动态分布图和预测模型，根据模型输出优化公交线路和发车时间。
所述的使用方法它包括如下步骤：
第一步，将所述的人流量估计电子设备安装于每个需要进行监控的公交站亭上，通过安装在各个站亭的电子设备上的WIFI探测模块探测乘车人手机的MAC地址，并将MAC地址和RSSI强度信息记录在本地设备中；
第二步，本地设备的嵌入式核心处理器对一定时间内的乘车人信息进行统计，通过时间窗过滤掉途经站亭的非乘车人信息，通过RSSI值过滤掉非站亭区域内的人员信息，并将统计值乘以一个大于1的因子，该因子由经验概率获得；同时，由自回归滑动平均函数建立预测模型，可以对人流密度超负荷提前预警；
第三步，本地设备每隔一段时间将单点的人流量统计值和预测值传输到后台，后台服务器将区域内所有站亭的信息写入到数据库中；
第四步，人群密度统计存在一些客观偏差，考虑到误差抖动和相邻站亭之间的相关性，服务器首先对人流统计值进行时间和空间二维滤波来消除误差尖峰的影响；
第五步，结合城市道路电子地图和各个点的滤波数据，生成区域人流分布图，以绿、蓝、黄、橙、红五种颜色分别表示单点人流密度情况，绿色最低，红色最高，同时可以分别获得区域内每条公交线路的人流分布，和红色点匹配最多的公交路线需要重点关注，可以通过增加中转或提高发车频率加以缓解；
第六步，建立区域时间序列预测模型，估计下一个时间段区域内公交线路拥挤状况，通过既定准则对线路进行微调，另外，24小时监测超负荷线路，启动实时预警***，实现对公交线路的智能管理。
作为优选：步骤一中的RSSI强度信息是WIFI探测模块探测到的手机的信号强度信息。
作为优选：步骤二中“对一定时间内的乘车人信息进行统计”中所述的“一定时间”可以由工作人员设定，时间范围为1～10分钟；所述的大于1的因子的范围为：1～3之间。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种人流量估计电子设备，其特征在于：它包括视频采集模块、传感器采集模组、WIFI探测模块、嵌入式核心处理器、存储模块、3G/4G传输模块和通用扩展模块；所述的视频采集模块包括至少一个高清摄像头，所述的视频采集模块通过RGB信息传输接口与嵌入式核心处理器信号连接；所述的传感器采集模组包括光敏传感器、温湿传感器、门磁传感器和振动传感器，各个传感器均与嵌入式核心处理器信号连接；所述的WIFI探测模块通过UART接口与嵌入式核心处理器信号连接；所述的WIFI探测模块用于探测周边的智能设备所发出的无线广播信号并将周边智能设备的MAC地址和访问轨迹记录下来传输给嵌入式核心处理器；所述的存储模块为高速SD卡通过高速接口与嵌入式核心处理器信号连接；所述的3G/4G传输模块通过USB接口与嵌入式核心处理器信号连接；所述的3G/4G传输模块用于建立本地电子设备和后台服务器的无线链路，采用SIM***作为每台设备唯一的ID号；所述的通用扩展模块与嵌入式核心处理器通过总线连接。
2.根据权利要求1所述的人流量估计电子设备，其特征在于：所述的嵌入式核心处理器为Cortex-A8处理器。
3.根据权利要求1所述的人流量估计电子设备，其特征在于：所述的通用扩展模块包括SPI接口模块、I2C接口模块、CAN接口模块、以太网模块。
4.一种权利要求1所述的人流量估计电子设备在公交站亭的使用方法，其特征在于：它包括如下步骤：
第一步，将所述的人流量估计电子设备安装于每个需要进行监控的公交站亭上，通过安装在各个站亭的电子设备上的WIFI探测模块探测乘车人手机的MAC地址，并将MAC地址和RSSI强度信息记录在本地设备中；
第二步，本地设备的嵌入式核心处理器对一定时间内的乘车人信息进行统计，通过时间窗过滤掉途经站亭的非乘车人信息，通过RSSI值过滤掉非站亭区域内的人员信息，并将统计值乘以一个大于1的因子，该因子由经验概率获得；同时，由自回归滑动平均函数建立预测模型，可以对人流密度超负荷提前预警；
第三步，本地设备每隔一段时间将单点的人流量统计值和预测值传输到后台，后台服务器将区域内所有站亭的信息写入到数据库中；
第四步，人群密度统计存在一些客观偏差，考虑到误差抖动和相邻站亭之间的相关性，服务器首先对人流统计值进行时间和空间二维滤波来消除误差尖峰的影响；
第五步，结合城市道路电子地图和各个点的滤波数据，生成区域人流分布图，以绿、蓝、黄、橙、红五种颜色分别表示单点人流密度情况，绿色最低，红色最高，同时可以分别获得区域内每条公交线路的人流分布，和红色点匹配最多的公交路线需要重点关注，可以通过增加中转或提高发车频率加以缓解；
第六步，建立区域时间序列预测模型，估计下一个时间段区域内公交线路拥挤状况，通过既定准则对线路进行微调，另外，24小时监测超负荷线路，启动实时预警***，实现对公交线路的智能管理。
5.根据权利要求4所述的人流量估计电子设备在公交站亭的使用方法，其特征在于：步骤一中的RSSI强度信息是WIFI探测模块探测到的手机的信号强度信息。
6.根据权利要求4所述的人流量估计电子设备在公交站亭的使用方法，其特征在于：步骤二中“对一定时间内的乘车人信息进行统计”中所述的“一定时间”可以由工作人员设定，时间范围为1～10分钟；所述的大于1的因子的范围为：1～3之间。
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