一种基于WiFi多普勒频移的连续通行人数检测方法技术

本发明专利技术提出一种基于WiFi多普勒频移的连续通行人数检测方法，根据人体通过WiFi检测区时会对WiFi无线信号产生多普勒效应的原理，从CSI信息中提取多普勒频谱。提出根据多普勒频谱中的最大能量曲线，结合阈值来判断是否有人通行。然后根据多普勒频谱中的零频移能量曲线，结合阈值来判断连续通行次数。提出基于最优遍历旋转映射的多普勒频谱分割方法，根据通行次数将连续通行的多普勒频谱进行分割。提出从分割后的多普勒频谱中提取特征通过分类器得到每次通行的具体人数。各次通行的人数相加即得到连续通行人数。实验环境中，本发明专利技术能够达到100％的通行次数检测正确率和高于90％的通行人数检测正确率，高于现有WiFi连续通行人数检测方案。

A Continuous Passenger Detection Method Based on WiFi Doppler Frequency Shift

【技术实现步骤摘要】
一种基于WiFi多普勒频移的连续通行人数检测方法
本专利技术涉及连续通行检测和连续通行人数检测技术，尤其涉及一种基于WiFi的连续通行检测和连续通行人数检测技术。
技术介绍
通行人数检测是指统计一段时间内通过通道或出入口的人数。通行人数的自动化检测和精确统计对许多场所来说都非常重要，如：零售商店、购物中心、游客中心、图书馆、博物馆、以及公共交通等，这些场所都需要对人员流量进行检测和监控。对于零售商店，出入口处准确的通行人数检测有助于零售商了解店内顾客数量，从而辅助店铺管理。对于室内公共场所，通过出入口处人员通行检测可以确定人员进出状况，从而确定室内人员密集程度，并在密度过大时实施应急措施，保证公共场所安全。对于公共交通，可以检测上下公共汽车或地铁的人数。现有的通行人数检测方案大多基于视频监控。该方案可以高精度地检测出通行及人数，但是视频技术受光线影响较大，在弱光、无光或遮挡情况下无法准确估计人数，在隐私敏感环境中也无法部署。因此我们采用基于WiFi的通行及人数检测方案，能够解决在弱光、无光、遮挡环境中较精确地检测通行及人数的问题，同时不存在隐私隐患，且成本低、部署广泛。接收信号强度(ReceivedSignalStrengthIndicator,RSSI)是WiFi最常用的测量值，但由于室内环境的复杂性，WiFi信号存在多径效应，且每条路径具有不同延迟、衰减和相位，使得作为多条路径信号叠加的RSSI不稳定，用于通行人数检测误差较大。由于正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)技术和多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)技术在WiFi中的应用，目前已经能够从普通商用WiFi设备中获取描述信号中每条子载波信息的信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)。CSI属于WiFi物理层特征，能够抵抗来自频段的窄频带信号的干扰，在静态环境中足够稳定，受多径效应影响小，同时能够感知环境中的细微变化，是一种比RSSI更丰富和细粒度的WiFi测量信息。因此我们采用基于CSI的通行及人数检测方案。当人体通过WiFi覆盖的通道或出入口时，会经历一个相对于WiFi中心链路由远及近和由近及远的过程，该过程会导致WiFi信号产生多普勒效应，申请人在先申请了申请号为201811092425.4申请名称“一种基于普通商用WiFi设备的通行及人数检测方法”正是利用这种多普勒效应进行通行检测和通行人数统计。该方案采用WiFiCSI作为原始数据，从中提取多普勒频谱，然后基于WiFi多普勒频谱进行通行及人数检测，当用于非连续通行时的人数检测精度较高，但用于连续通行时，即通行的人与人之间前后距离较近时，前后人员通行引起的多普勒效应会存在相互干扰现象，使得前后人员通行的多普勒频谱有明显重叠，进而导致无法进行有效的通行检测和人数统计。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提出一种利用商用WiFi设备检测人员连续通行并统计连续通行人数的方法。本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案是，一种基于WiFi多普勒频移的连续通行人数检测方法，包括以下步骤：1)检测环境部署：将一对WiFi发射器和接收器分别布置在通道两侧或者场所出入口的左右两侧；2)单次通行人数检测训练：2-1)采集不同人数单次通行时的CSI数据，提取多普勒频谱；2-2)对多普勒频谱进行阈值截断，得到二值化频谱图；2-3)从二值化频谱图中提取通行时间特征和有效频移区域特征，对特征提取后的样本进行人数标注，形成训练样本；2-4)利用训练样本训练单次通行人数分类器，单次通行人数分类器的输入为多普勒频谱的时间特征和有效频移区域特征，输出为单次通行人数；3)连续通行人数检测：3-1)采集CSI数据，提取多普勒频谱；3-2)根据多普勒频谱最大能量变化曲线检测人员通行的开始时间与结束时间；3-3)连续通行次数检测：从多普勒频谱中提取频移量为零的能量曲线，去除零频移能量曲线中与下一个波峰的间隔小于先验间隔阈值的波峰以完成假波峰去除，再计算有效波峰数，有效波峰数即为通行次数；3-4)连续通行多普勒频谱的分割：3-4-1)对步骤3-2)得到的从开始时间到结束时间内的多普勒频谱进行阈值截断，得到二值化频谱图；3-4-2)遍历预设范围内各角度θ旋转二值化频谱图，得到旋转θ度后的频谱图像Mθ，角度θ的预设范围为10度到60度，将频谱图像Mθ在时间轴方向投影得到旋转投影曲线xθ，根据投影曲线xθ计算波峰凸起高度和取最大的波峰凸起高度和所对应的角度作为最优旋转角度；其中，i为投影曲线xθ中第i个波峰，c为投影曲线xθ中波峰总数，即通行次数，为xθ的第i个波峰值，为第i个波峰右边的邻近波谷值，为第i个波峰左边的邻近波谷值，波峰突起高度即为波峰与相邻波谷的差值最小值；3-4-3)按照最优旋转角度所对应的投影曲线的波峰间最小值时间点作为分割点对二值化频谱图进行分割，再以最优旋转角度进行反方向旋转得到各单次通行频谱图；3-5)连续通行人数统计：对单次频谱图提取通行时间特征和有效频移区域特征并输入单次通行人数分类器得到单次通行人数；对开始时间到结束时间内的每次通行的人数求和，得到连续通行总人数。本专利技术的有益效果是，根据人体通过WiFi检测区时会对WiFi无线信号产生多普勒效应的原理，从CSI信息中提取多普勒频谱。提出根据多普勒频谱中的最大能量曲线，结合阈值来判断是否有人通行。然后根据多普勒频谱中的零频移能量曲线，结合阈值来判断连续通行次数。提出基于最优遍历旋转映射的多普勒频谱分割方法，根据通行次数将连续通行的多普勒频谱进行分割。提出从分割后的多普勒频谱中提取特征通过分类器得到每次通行的具体人数。各次通行的人数相加即得到连续通行人数。实验环境中，本专利技术能够达到100％的通行次数检测正确率和高于90％的通行人数检测正确率，高于现有WiFi连续通行人数检测方案。附图说明图1为实施环境部署图；图2为实施流程图；图3为单次通行时的多普勒频谱图；图4为连续通行时的多普勒频谱图。具体实施方式基于WiFi多普勒频移的连续通行人数检测方法要求在通道处或者出入口处覆盖WiFi信号。部署设备为一台WiFi发射器和一台WiFi接收器，均配置为IntelWirelessLink5300agn(IWL5300)无线网卡，发射器网卡配置1根天线，接收器网卡配置3根天线。发射器和接收器分别置于通道或出入口左右两侧，接收器连接一台服务器进行数据处理。检测环境的部署方式如图1所示。先对分类器进行单次通行人数检测训练，分类器采用支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)分类器，在如图1所示的环境中单次通行不同的人数。WiFi接收器以1000Hz的采样率采集来自WiFi发射器的CSI原始数据，包括3个天线对的CSI数据矩阵，每对天线包含30条子载波信息；针对采集的CSI原始数据，进行多普勒频谱提取后训练分类器，步骤如下：步骤1：针对采集的CSI原始数据，进行多普勒频谱提取，包含以下步骤：步骤1-1：根据人体通过时CSI原始数据中存在相应的天线对包含的子载波具有较高幅值或较小幅值标准差来选择有效天线对数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于WiFi多普勒频移的连续通行人数检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)检测环境部署：将一对WiFi发射器和接收器分别布置在通道两侧或者场所出入口的左右两侧；2)单次通行人数检测训练：2‑1)采集不同人数单次通行时的CSI数据，提取多普勒频谱；2‑2)对多普勒频谱进行阈值截断，得到二值化频谱图；2‑3)从二值化频谱图中提取通行时间特征和有效频移区域特征，对特征提取后的样本进行人数标注，形成训练样本；2‑4)利用训练样本训练单次通行人数分类器，单次通行人数分类器的输入为多普勒频谱的时间特征和有效频移区域特征，输出为单次通行人数；3)连续通行人数检测：3‑1)采集CSI数据，提取多普勒频谱；3‑2)根据多普勒频谱最大能量变化曲线检测人员通行的开始时间与结束时间；3‑3)连续通行次数检测：从多普勒频谱中提取频移量为零的能量曲线，去除零频移能量曲线中与下一个波峰的间隔小于先验间隔阈值的波峰以完成假波峰去除，再计算有效波峰数，有效波峰数即为通行次数；3‑4)连续通行多普勒频谱的分割：3‑4‑1)对步骤3‑2)得到的从开始时间到结束时间内的多普勒频谱进行阈值截断，得到二值化频谱图；3‑4‑2)遍历预设范围内各角度θ旋转二值化频谱图，得到旋转θ度后的频谱图像M...

【技术特征摘要】
1.一种基于WiFi多普勒频移的连续通行人数检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)检测环境部署：将一对WiFi发射器和接收器分别布置在通道两侧或者场所出入口的左右两侧；2)单次通行人数检测训练：2-1)采集不同人数单次通行时的CSI数据，提取多普勒频谱；2-2)对多普勒频谱进行阈值截断，得到二值化频谱图；2-3)从二值化频谱图中提取通行时间特征和有效频移区域特征，对特征提取后的样本进行人数标注，形成训练样本；2-4)利用训练样本训练单次通行人数分类器，单次通行人数分类器的输入为多普勒频谱的时间特征和有效频移区域特征，输出为单次通行人数；3)连续通行人数检测：3-1)采集CSI数据，提取多普勒频谱；3-2)根据多普勒频谱最大能量变化曲线检测人员通行的开始时间与结束时间；3-3)连续通行次数检测：从多普勒频谱中提取频移量为零的能量曲线，去除零频移能量曲线中与下一个波峰的间隔小于先验间隔阈值的波峰以完成假波峰去除，再计算有效波峰数，有效波峰数即为通行次数；3-4)连续通行多普勒频谱的分割：3-4-1)对步骤3-2)得到的从开始时间到结束时间内的多普勒频谱进行阈值截断，得到二值化频谱图；3-4-2)遍历预设范围内各角度θ旋转二值化频谱图，得到旋转θ度后的频谱图像Mθ，将频谱图像Mθ在时间轴方向投影得到旋转投影曲线xθ，根据投影曲线xθ计算波峰凸起高度和取最大的波峰凸起高度和所对应的角度作为最优旋转角度；其中，i为投影曲线x...

【专利技术属性】
技术研发人员：周瑞，鲁翔，龚子元，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51