基于室内定位方法的人数统计系统研究与实现

摘要

随着我国人口的持续增长，有限的公共资源与日益增长的人口之间的矛盾受到人们的广泛关注。一些休闲娱乐场所、博物馆、旅游景点等人口众多区域的人员密集效应凸显，加强人员密集区域的安全防范，合理分配资源，有效地控制人流量已刻不容缓。通常人数统计系统多应用于公共场所的出入口，能够自动、实时、较准确的获取过往人群流量信息。当前国内外在人数统计方法研究方面主要通过图像处理的方式实现，统计精度容易受到场景光照、人体姿势、衣着、温度等因素影响。
　　针对这些问题，本文研究并实现了一种基于室内定位方法的人数统计系统，为室内人数统计提供了一种新的解决思路。
　　论文工作主要包括：
　　(1)针对现有的建筑物出入口通过红外探测或基于图像识别的人数统计存在的不足，本文设计了一个基于无线室内定位技术的人数统计系统。系统主要包括移动终端、无线局域网和应用软件三部分，移动终端主要是智能手机，采用众包模式利用信号强度采集APP来获取当前所处位置的AP信号强度值；无线局域网由区域内的多个AP组成；应用软件包括定位数据库构建、定位引擎、人数统计等模块。
　　(2)室内无线定位方法主要包括离线和在线两个阶段，离线阶段主要是在各个参考点采集AP信号强度值，进行降噪处理后构建指纹库。本文针对基于众包模式的定位指纹库构建中的设备差异性问题，采用基于D IF F的指纹方法来解决因设备不同引起的信号强度差问题，实验验证了DIF F指纹方法在解决设备差异性方面的优势。
　　(3)基于指纹的定位方法随着指纹数量的增多，定位精度也将提高，相应的计算复杂度也会增加，对定位区域进行划分是一种有效的解决方法。本文采用核函数模糊聚类(KFCM)算法对DIFF指纹库进行聚类，将定位区域划分为若干子区域。在定位阶段对待定位点的指纹进行D IF F转换后，利用最近邻算法(NN)选择目标所在区域，再根据K近邻算法(KNN)计算目标位置。最后，根据坐标判断目标的房间，从而进行房间人数统计。
　　(4)在上述研究基础上，本文设计开发了一个基于室内定位方法的人数统计系统。系统釆用C/S架构，其中客户端APP提供W iFi指纹信息采集、定位、基础信息管理和人数统计结果等功能；服务器端具有接收WiF i指纹信息、滤波处理、DIFF指纹构建、区域划分、执行定位计算、返回定位及人数统计结果、历史记录查询等功能。

目录

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 人数统计国内外研究现状

1.3 室内定位国内外研究现状

1.4 论文主要内容与结构

2 基于室内定位方法的人数统计系统结构

2.1 系统概述

2.2 系统总体结构

2.3 基于WiFi的位置指纹定位技术

2.4 关键技术

2.5 本章小结

3 基于众包的WiFi指纹定位模型

3.1 众包模型概述

3.2 终端差异性问题

3.3 基于DIFF的指纹方法

3.4 实验分析

3.5 本章小结

4 基于核模糊聚类的室内人数统计方法

4.1 人数统计模型

4.2 基于KFCM聚类的区域划分方法

4.3 区域选择

4.4 定位匹配及人数统计

4.5 实验分析

4.6 本章小结

5 室内人数统计系统设计与实现

5.1 系统概述

5.2 系统实现结构

5.3 系统详细设计

5.4 系统实现

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献