【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无线通信，尤其涉及一种人群计数方法及相关设备。
技术介绍
1、人群计数是现阶段一个活跃的研究领域，涉及多种技术和方法，用于实时监测和估计空间中的人数。
2、而以无线局域网技术(wireless fidelity，wifi)实现人群计数是一种较为常见的计数方式，但由于wifi的探测请求帧中的硬件地址随机化了，无法实现用户人群与移动设备的硬件地址之间形成一一对应关系，故不能直接根据硬件地址确定每个感知区域的人群的数量，实现人群计数。
3、可见，现有技术中存在根据wifi的探测请求帧，确定感知区域的人群数量较为困难的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种人群计数方法及相关设备，以解决现有技术中存在根据wifi的探测请求帧，确定感知区域的人群数量较为困难的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种人群计数方法，应用于人群计数服务器，所述人群计数服务器与n个无线网络探测器ap和摄像头通讯连接，每一所述ap对应一块感知区域，n为大于1的整数，所述ap用于监测无线设备的探测请求帧，所述摄像头对应第一感知区域，所述第一感知区域为任一所述感知区域，所述摄像头用于获取所述第一感知区域的视频流，所述方法包括：
3、利用训练集训练神经网络模型，得到训练后的神经网络模型，所述训练集包括多个不同时段的训练样本对，所述训练样本对包括基于所述第一感知区域对应的探测请求帧确定的第一输入向量和基于所述视频流确定的视觉真值；
4、将每一所述
5、根据每一所述感知区域对应的人数，确定人群总数。
6、第二方面，本申请实施例还提供了一种人群计数装置，应用于人群计数服务器，所述人群计数服务器与n个无线网络探测器ap和摄像头通讯连接，每一所述ap对应一块感知区域，n为大于1的整数，所述ap用于监测无线设备的探测请求帧，所述摄像头对应第一感知区域，所述第一感知区域为任一所述感知区域，所述摄像头用于获取所述第一感知区域的视频流，所述装置包括：
7、第一训练模块，用于利用训练集训练神经网络模型，得到训练后的神经网络模型，所述训练集包括多个不同时段的训练样本对，所述训练样本对包括基于所述第一感知区域对应的探测请求帧确定的第一输入向量和基于所述视频流确定的视觉真值；
8、第一得到模块，用于将每一所述感知区域对应的第二输入向量分别输入至所述训练后的神经网络模型，得到每一感知区域对应的人数，所述第二输入向量基于所述感知区域的对应的探测请求帧确定；
9、确定模块，用于根据每一所述感知区域对应的人数，确定人群总数。
10、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
11、第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
12、第五方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
13、在本申请实施例中，通过利用训练集训练神经网络模型，得到训练后的神经网络模型，所述训练集包括多个不同时段的训练样本对，所述训练样本对包括基于所述第一感知区域对应的探测请求帧确定的第一输入向量和基于所述视频流确定的视觉真值；将每一所述感知区域对应的第二输入向量分别输入至所述训练后的神经网络模型，得到每一感知区域对应的人数，所述第二输入向量基于所述感知区域的对应的探测请求帧确定；根据每一所述感知区域对应的人数，确定人群总数。这样可以先根据第一感知区域的探测请求帧和第一感知区域的视觉真值得到训练后的神经网络模型，之后再利用训练后的神经网络模型和每一感知区域的探测请求帧，去得到每一感知区域对应的人数从而得到人群总数。
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1.一种人群计数方法，其特征在于，应用于人群计数服务器，所述人群计数服务器与N个无线网络探测器AP和摄像头通讯连接，每一所述AP对应一块感知区域，N为大于1的整数，所述AP用于监测无线设备的探测请求帧，所述摄像头对应第一感知区域，所述第一感知区域为任一所述感知区域，所述摄像头用于获取所述第一感知区域的视频流，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练集训练神经网络模型，得到训练后的神经网络模型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用训练集训练神经网络模型，得到训练后的神经网络模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述利用预设目标检测算法对所述视频流进行检测，确定所述视觉真值之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将每一所述感知区域对应的第二输入向量分别输入至所述训练后的神经网络模型，得到每一感知区域对应的人数之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标上报消息包括至少两个信号组，所述信号组包括：所述无线
7.一种人群计数装置，其特征在于，应用于人群计数服务器，所述人群计数服务器与N个无线网络探测器AP和摄像头通讯连接，每一所述AP对应一块感知区域，N为大于1的整数，所述AP用于监测无线设备的探测请求帧，所述摄像头对应第一感知区域，所述第一感知区域为任一所述感知区域，所述摄像头用于获取所述第一感知区域的视频流，所述装置包括：
8.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，该计算机指令被处理执行时实现如权利要求1至6任一项所述的人群计数方法的步骤。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的人群计数方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的人群计数方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种人群计数方法，其特征在于，应用于人群计数服务器，所述人群计数服务器与n个无线网络探测器ap和摄像头通讯连接，每一所述ap对应一块感知区域，n为大于1的整数，所述ap用于监测无线设备的探测请求帧，所述摄像头对应第一感知区域，所述第一感知区域为任一所述感知区域，所述摄像头用于获取所述第一感知区域的视频流，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练集训练神经网络模型，得到训练后的神经网络模型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用训练集训练神经网络模型，得到训练后的神经网络模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述利用预设目标检测算法对所述视频流进行检测，确定所述视觉真值之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将每一所述感知区域对应的第二输入向量分别输入至所述训练后的神经网络模型，得到每一感知区域对应的人数之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标上报消息包括至少两个信号组，所述信号组包括：所述无线设备发送所...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯亚辉，唐舟进，王浩，吴海峰，
申请(专利权)人：北京数原数字化城市研究中心，
类型：发明
国别省市：
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