基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法及其系统，本方法包括制定监控区域地图，结合移动终端信息，建立移动终端信息环境数据库；对移动终端进行无线定位，获取无线数据；对视频监控覆盖的监控区域进行人口定位，获取视频监控数据；将无线数据、监控数据以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势。本发明专利技术通过设置移动终端信息环境数据库，采用无线定位以及视频定位方式，结合移动终端信息环境数据库，获取无线数据以及视频监控数据，配合监控区域内其他设备所监测到的数据，将三方面数据进行融合，能够最大限度的利用现有设施进行人口流动性估计，估算精确高，适用范围广。

Estimation method and system of population density and fluidity based on multi data fusion

The invention relates to a method for estimating the population density and mobility of multi data fusion and system based on this method, including the formulation of regional monitoring map, combined with the mobile terminal information, the establishment of mobile terminal information environment database; wireless location for mobile terminal, wireless data acquisition; population location area of monitoring video surveillance coverage, access to video monitoring data; the monitoring data of other equipment wireless data, monitoring data and monitoring of regional integration, estimated the number, population density, and distribution of the monitoring area flow trend. By setting the mobile terminal information database, using wireless positioning and video positioning method, combined with the mobile terminal information database, wireless data acquisition and video monitoring data, in conjunction with other equipment in the monitoring area by monitoring data, the three aspects of data fusion, to maximize the use of existing facilities for floating population estimation, accurate estimation, wide application range.

【技术实现步骤摘要】
基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法及其系统
本专利技术涉及人口密度及流动性估算
，更具体地说是指基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法及其系统。
技术介绍
人口密度、分布及流动趋势是大型公共场所，例如商场、购物中心、广场、机场及车站，在日常管理和决策、安全管理、交通规划等方面的重要依据。一些公共场所在节假日或大型活动时会聚集大量的人口，如何准确的测量、估计人口的密度和流向，提前发现安全风险并预警一直以来是公共安全管理的一个重要难题。另外，在一些公共场所，例如地铁站、大型活动场所，对人口的密度和流向进行估计不但可以帮助公共安全管理，而且可以用于相应的交通规划和人口疏导。在商场、购物中心等公共场所的人口密度和流向估计更可以为相关商业决策提供依据。在某些安全领域，不仅需要对人口总体特征进行估计，还需要对单个个体的位置及移动轨迹进行估计。现有技术主要是依靠两种方法来获取人口密度、分布及流动趋势，一是视频监控，通过视频监控获取视频信号并用人工或者图像分析技术来估计出人口密度、分布及流动趋势并实现对单个个体的识别与跟踪，该类方法容易受到视频监控覆盖区域小、信号容易被遮挡、光照变化等因素影响，而且在人口密度大时较难实现准确估计，当多个监控头捕捉到同一个体的不同侧面时，准确识别也难度较大，因而这类技术的效率较低并且难以实现监控区域的全覆盖；二是无线信号监测技术，这类技术通过捕捉人体随身携带移动终端设备的无线信号，如WI-FI信号、蓝牙信号或蜂窝网信号，实现对单个个体的定位以及人口密度、分布及流动趋势的估计，这类技术受无线信号的随机波动、单个个体携带移动终端设备数量(即没有携带移动终端设备、携带一个或多个移动终端设备等)以及不同移动终端设备对无线信号的响应速度等因素影响，准确度较低。因此，有必要设计一种基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，实现提高监测准确度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法及其系统。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，所述方法包括：制定监控区域地图，结合移动终端信息，建立移动终端信息环境数据库；对移动终端进行无线定位，获取无线数据；对视频监控覆盖的监控区域进行人口定位，获取视频监控数据；将无线数据、视频监控数据以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势。其进一步技术方案为：制定监控区域地图，结合移动终端信息，建立移动终端信息环境数据库的步骤，包括以下具体步骤：制定监控区域地图；建立移动终端无线标识信息和移动终端持有人的图像识别信息的匹配关系，形成匹配关系库；对具备匹配关系的移动终端持有人进行视频定位，获取移动终端持有人的位置以及移动终端的位置；采集移动终端的信号强度；根据移动终端的位置、移动终端信号强度以及移动终端的无线标识信息，形成移动终端信息环境数据库。其进一步技术方案为：对移动终端进行无线定位，获取无线数据的步骤，包括以下具体步骤：扫描并获取移动终端的信号强度；根据移动终端信息环境数据库内信号强度以及扫描获取的信号强度，获取当前移动终端的实时坐标信息；统计移动终端的个数以及移动终端的实时坐标信息，获取监控区域内的移动终端个数、移动终端密度及空间分布情况；根据移动终端实时坐标信息及其随时间的变化、移动终端个数、移动终端密度及空间分布情况，获取移动终端持有人流动性特征，形成无线数据。其进一步技术方案为：对视频监控覆盖的监控区域进行人口定位，获取视频监控数据的步骤，包括以下具体步骤：根据视频监控设备在监控区域地图内的坐标以及视频监控设备的倾角，估算人口中单个个体在监控区域地图内的坐标；统计单个个体在监控区域地图内的坐标信息，获取视频监控覆盖的监控区域的人口个数、密度以及分布情况，形成视频监控数据。其进一步技术方案为：根据视频监控设备在监控区域地图内的坐标以及视频监控设备的倾角，估算人口中单个个体在监控区域地图内的坐标的步骤，具体是基于图像的使用背景差、帧差法或光流法算法进行目标检测，获取人口中单个个体在监控区域地图内的坐标。其进一步技术方案为：将无线数据、视频监控数据以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势的步骤，包括以下具体步骤：将时间划分为若干个互不重叠的且连续的时间段，并对时间段进行标号；获取视频监控数据内每个时间段内的人口个数以及无线数据内与视频监控数据相同时间及空间段内的移动终端个数；根据人口个数以及移动终端个数采用最小均方差，获取矫正系数；根据矫正系数以及移动终端个数，依次矫正人口个数；将矫正后的人口个数以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势。其进一步技术方案为：将矫正后的人口个数以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势的步骤，具体采用基于贝叶斯估计的原理，采用最小方差、最小绝对值误差、归一化最小二乘误差、最小熵作为目标获取监控区域内其他设备的监测数据的估计参数，将其他设备的监测数据的估计参数与矫正系数融合，形成估算参数，对矫正后的人口个数进行重新估算，获取监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势。本专利技术还提供了基于多数据融合的人口密度及流动性的估算系统，包括数据库建立单元、无线定位单元、视频定位单元以及估算单元；所述数据库建立单元，用于制定监控区域地图，结合移动终端信息，建立移动终端信息环境数据库；所述无线定位单元，用于对移动终端进行无线定位，获取无线数据；所述视频定位单元，用于对视频监控覆盖的监控区域进行人口定位，获取视频监控数据；所述估算单元，用于将无线数据、视频监控数据以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势。其进一步技术方案为：所述数据库建立单元包括地图制定模块、匹配模块、位置获取模块、信号强度采集模块以及建立模块；所述地图制定模块，用于制定监控区域地图；所述匹配模块，用于建立移动终端无线标识信息和移动终端持有人的图像识别信息的匹配关系，形成匹配关系库；所述位置获取模块，用于对具备匹配关系的移动终端持有人进行视频定位，获取移动终端持有人的位置以及移动终端的位置；所述信号强度采集模块，用于采集移动终端的信号强度；所述建立模块，用于根据移动终端的位置、移动终端信号强度以及移动终端的无线标识信息，形成移动终端信息环境数据库。其进一步技术方案为：所述无线定位单元包括扫描模块、坐标信息获取模块、统计模块以及流动性特征获取模块；所述扫描模块，用于扫描并获取移动终端的信号强度；所述坐标信息获取模块，用于根据移动终端信息环境数据库内信号强度以及扫描获取的信号强度，获取当前移动终端的实时坐标信息；所述统计模块，用于统计移动终端的个数以及移动终端的实时坐标信息，获取监控区域内的移动终端个数、移动终端密度及空间分布情况；所述流动性特征获取模块，用于根据移动终端实时坐标信息及其随时间的变化、移动终端个数、移动终端密度及空间分布情况，获取移动终端持有人流动性特征，形成无线数据。本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术的基于多数本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，其特征在于，所述方法包括：制定监控区域地图，结合移动终端信息，建立移动终端信息环境数据库；对移动终端进行无线定位，获取无线数据；对视频监控覆盖的监控区域进行人口定位，获取视频监控数据；将无线数据、视频监控数据以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势。

【技术特征摘要】
1.基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，其特征在于，所述方法包括：制定监控区域地图，结合移动终端信息，建立移动终端信息环境数据库；对移动终端进行无线定位，获取无线数据；对视频监控覆盖的监控区域进行人口定位，获取视频监控数据；将无线数据、视频监控数据以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势。2.根据权利要求1所述的基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，其特征在于，制定监控区域地图，结合移动终端信息，建立移动终端信息环境数据库的步骤，包括以下具体步骤：制定监控区域地图；建立移动终端无线标识信息和移动终端持有人的图像识别信息的匹配关系，形成匹配关系库；对具备匹配关系的移动终端持有人进行视频定位，获取移动终端持有人的位置以及移动终端的位置；采集移动终端的信号强度；根据移动终端的位置、移动终端信号强度以及移动终端的无线标识信息，形成移动终端信息环境数据库。3.根据权利要求2所述的基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，其特征在于，对移动终端进行无线定位，获取无线数据的步骤，包括以下具体步骤：扫描并获取移动终端的信号强度；根据移动终端信息环境数据库内信号强度以及扫描获取的信号强度，获取当前移动终端的实时坐标信息；统计移动终端的个数以及移动终端的实时坐标信息，获取监控区域内的移动终端个数、移动终端密度及空间分布情况；根据移动终端实时坐标信息及其随时间的变化、移动终端个数、移动终端密度及空间分布情况，获取移动终端持有人流动性特征，形成无线数据。4.根据权利要求1至3任一项所述的基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，其特征在于，对视频监控覆盖的监控区域进行人口定位，获取视频监控数据的步骤，包括以下具体步骤：根据视频监控设备在监控区域地图内的坐标以及视频监控设备的倾角，估算人口中单个个体在监控区域地图内的坐标；统计单个个体在监控区域地图内的坐标信息，获取视频监控覆盖的监控区域的人口个数、密度以及分布情况，形成视频监控数据。5.根据权利要求4所述的基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，其特征在于，根据视频监控设备在监控区域地图内的坐标以及视频监控设备的倾角，估算人口中单个个体在监控区域地图内的坐标的步骤，具体是基于图像的使用背景差、帧差法或光流法算法进行目标检测，获取人口中单个个体在监控区域地图内的坐标。6.根据权利要求4所述的基于多数据融合的人口密度及流动性的估算方法，其特征在于，将无线数据、视频监控数据以及监控区域内其他设备的监测数据进行融合，估算监控区域内的人口个数、密度、分布及流动趋势的步骤，包括以下具体步骤：将时间划分为若干个互不重叠的且连续的时间段，并对时间段进行标号；获取视频监控数据内每个时间段内的人口个数以及无线数据内与视频监控数据相同时间及空间段内的...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛国强，欧阳毅刚，
申请(专利权)人：毛国强，欧阳毅刚，
类型：发明
国别省市：澳大利亚,AU