專利名稱：利用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)精度的方法及設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種利用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)精度的方法及設(shè)備。
背景技術(shù)：
隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大，城市中公交、地鐵、機(jī)場(chǎng)、火車站等交通樞紐處的人員流動(dòng) 量也越來(lái)越大。為了衡量運(yùn)營(yíng)狀況、進(jìn)行客流調(diào)度指揮、進(jìn)行預(yù)警及應(yīng)急處理等各種各樣的 目的，對(duì)上述場(chǎng)所進(jìn)行客流檢測(cè)已成為當(dāng)前不可獲取的舉措。除了紅外或視頻技術(shù)之外，目 前已出現(xiàn)了基于激光的客流檢測(cè)技術(shù)。雖然基于激光的客流檢測(cè)不易受環(huán)境條件的影響， 但是其檢測(cè)精度同樣會(huì)隨客觀條件發(fā)生變化。舉例來(lái)說(shuō)，針對(duì)基于激光的客流檢測(cè)系統(tǒng)在地鐵站的測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)基于該系統(tǒng) 在一天的不同時(shí)段應(yīng)用同一組檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，精度是不同的。比如，將上下班高峰期 與其他時(shí)段相比，高峰期的檢測(cè)結(jié)果容易多人，而其他時(shí)段的檢測(cè)結(jié)果容易漏人，從而導(dǎo)致 檢測(cè)精度不夠高。根據(jù)實(shí)際測(cè)量的經(jīng)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致上述情況的原因是沒(méi)有針對(duì)不同時(shí) 段采用對(duì)應(yīng)的檢測(cè)參數(shù)，即是由于檢測(cè)決策沒(méi)有因時(shí)而變所造成的。因此，需要一種能夠利用決策序列來(lái)提高基于激光的客流檢測(cè)的精度的方法及設(shè) 備。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的示例性實(shí)施例的其他特征和好處將通過(guò)下面闡述的詳細(xì)說(shuō)明、附圖和權(quán) 利要求變得明顯。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種采用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)精度 的方法，該方法包括將一天24小時(shí)分成多個(gè)時(shí)段；在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出 針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)；利用多個(gè)時(shí)段及其對(duì)應(yīng)的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制 參數(shù)得到?jīng)Q策序列；以及根據(jù)所述決策序列，在每個(gè)時(shí)段中采用該時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè) 控制參數(shù)進(jìn)行客流檢測(cè)。優(yōu)選地，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控 制參數(shù)的步驟包括進(jìn)行客流檢測(cè)分析，得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；得出所述客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與客 流實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差；判斷所述誤差是否在預(yù)定閾值范圍內(nèi)；如果所述誤差在預(yù)定閾值 范圍內(nèi)，則將當(dāng)前的客流檢測(cè)控制參數(shù)設(shè)置為當(dāng)前時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)。優(yōu)選地，如果所述誤差不在預(yù)定閾值范圍內(nèi)，則對(duì)當(dāng)前的客流檢測(cè)控制參數(shù)進(jìn)行 調(diào)整后繼續(xù)進(jìn)行客流檢測(cè)分析，其中，調(diào)整后的客流檢測(cè)控制參數(shù)用于下一次客流檢測(cè)分 析。優(yōu)選地，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控 制參數(shù)的步驟包括進(jìn)行客流檢測(cè)分析，得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；通過(guò)對(duì)比得出所述客流統(tǒng)計(jì) 數(shù)據(jù)與客流實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差值并進(jìn)行計(jì)數(shù)，存儲(chǔ)所述誤差值和計(jì)數(shù)值；判斷所述計(jì)數(shù) 值是否超過(guò)預(yù)定閾值；如果所述計(jì)數(shù)值超過(guò)預(yù)定閾值，則在存儲(chǔ)的誤差值中找出最小誤差值，并且將所述最小誤差值對(duì)應(yīng)的客流檢測(cè)控制參數(shù)設(shè)置為當(dāng)前時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控 制參數(shù)。優(yōu)選地，如果所述計(jì)數(shù)值沒(méi)有超過(guò)預(yù)定閾值，則對(duì)當(dāng)前的客流檢測(cè)控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)整后繼續(xù)進(jìn)行客流檢測(cè)分析，其中，調(diào)整后的客流檢測(cè)控制參數(shù)用于下一次客流檢測(cè)分 析。優(yōu)選地，所述客流檢測(cè)控制參數(shù)是一組參數(shù)，用于控制基于激光的客流檢測(cè)。根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種采用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)精度 的設(shè)備，包括將一天24小時(shí)分成多個(gè)時(shí)段的模塊；在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出 針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的模塊；利用多個(gè)時(shí)段及其對(duì)應(yīng)的校驗(yàn)后客流檢 測(cè)控制參數(shù)得到?jīng)Q策序列的模塊；以及根據(jù)所述決策序列，在每個(gè)時(shí)段中采用該時(shí)段的校 驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)進(jìn)行客流檢測(cè)的模塊。優(yōu)選地，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控 制參數(shù)的模塊包括進(jìn)行客流檢測(cè)分析，得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的模塊；得出所述客流統(tǒng)計(jì)數(shù) 據(jù)與客流實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差的模塊；判斷所述誤差是否在預(yù)定閾值范圍內(nèi)的模塊；如果 所述誤差在預(yù)定閾值范圍內(nèi)，則將當(dāng)前的客流檢測(cè)控制參數(shù)設(shè)置為當(dāng)前時(shí)段的校驗(yàn)后客流 檢測(cè)控制參數(shù)的模塊。優(yōu)選地，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控 制參數(shù)的模塊包括進(jìn)行客流檢測(cè)分析，得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的模塊；通過(guò)對(duì)比得出所述客 流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與客流實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差值并進(jìn)行計(jì)數(shù)，存儲(chǔ)所述誤差值和計(jì)數(shù)值的模塊； 判斷所述計(jì)數(shù)值是否超過(guò)預(yù)定閾值的模塊；如果所述計(jì)數(shù)值超過(guò)預(yù)定閾值，則在存儲(chǔ)的誤 差值中找出最小誤差值，并且將所述最小誤差值對(duì)應(yīng)的客流檢測(cè)控制參數(shù)設(shè)置為當(dāng)前時(shí)段 的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的模塊。本發(fā)明通過(guò)將針對(duì)客流檢測(cè)控制參數(shù)的決策序列應(yīng)用于基于激光的客流檢測(cè)中， 使得基于激光的客流檢測(cè)技術(shù)適應(yīng)于一天中不同時(shí)段的具體客流情況，因時(shí)制宜地提高了 客流檢測(cè)的精度。


本發(fā)明的示例性實(shí)施例將從下文中給出的詳細(xì)說(shuō)明和本發(fā)明不同實(shí)施例的附圖 中被更完全地理解，然而這不應(yīng)該被視為將本發(fā)明限制于具體的實(shí)施例，而應(yīng)該只是為了 解釋和理解。圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的利用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)的精度的流 程圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的得到時(shí)段最佳的客流檢測(cè)控制參數(shù)的流程圖；以 及圖3是根據(jù)本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的得到時(shí)段最佳的客流檢測(cè)控制參數(shù)的流程圖。
具體實(shí)施例方式本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將意識(shí)到，所述示例性實(shí)施例的下述詳細(xì)說(shuō)明僅僅是說(shuō)明 性的，并且不是意在以任何方式加以限制。其他實(shí)施例將容易地呈現(xiàn)給受益于本公開(kāi)的這類技術(shù)人員?，F(xiàn)在，將詳 細(xì)地參考如若干附圖中所示的示例性實(shí)施例的實(shí)施。遍及附圖并 且在后面的詳細(xì)說(shuō)明中將使用相同的附圖標(biāo)記來(lái)指出相同或類似的部分。一般來(lái)說(shuō)，基于激光的客流檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)激光對(duì)當(dāng)前檢測(cè)的客流通道進(jìn)行激光掃 描，獲取激光掃描數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析，最終得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。舉例來(lái)說(shuō)，可以采用將激 光掃描數(shù)據(jù)反映在是空間坐標(biāo)系中的方法對(duì)其進(jìn)行分析。比如，在該坐標(biāo)系中，橫軸為一幀 激光掃描數(shù)據(jù)系列，序列號(hào)與掃描角度一致；縱軸為時(shí)間；像素值為距離值，代表被測(cè)物體 的高度。每個(gè)通過(guò)激光掃描面的行人，其數(shù)據(jù)在該坐標(biāo)系中將呈現(xiàn)一個(gè)二維的峰包，表示該 行人在通過(guò)激光掃描面時(shí)被連續(xù)數(shù)據(jù)幀掃描到。在基于激光的客流檢測(cè)中，會(huì)在系統(tǒng)中設(shè)置多個(gè)用于進(jìn)行客流檢測(cè)的參數(shù)，下稱 客流檢測(cè)控制參數(shù)，這些參數(shù)可以包括激光水平重合率，即人通過(guò)激光時(shí)兩幀之間的重合 度來(lái)決定是不是同一個(gè)人；一個(gè)人在激光面內(nèi)停留的幀數(shù)，系統(tǒng)依據(jù)多少幀以上來(lái)判斷為 一個(gè)人；可以將一個(gè)峰包判為人的寬度最小值、寬度最大值；可以將一個(gè)峰包判為人的高 度最小值、高度最大值；可以將重疊的多個(gè)峰包判為多人同時(shí)通過(guò)時(shí)的最小分辨率；等等。 本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，上述參數(shù)不是意在限制，而是在必要時(shí)還可以包括其他客流檢 測(cè)參數(shù)。圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的利用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)的精度的流 程圖。在步驟101，將一天24小時(shí)劃分成多個(gè)時(shí)段，可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)或經(jīng)驗(yàn)值來(lái)進(jìn)行所述 劃分，比如將分別上下班的早晚高峰劃分為兩個(gè)時(shí)段。應(yīng)當(dāng)指出，針對(duì)不同的客流場(chǎng)所可以 應(yīng)用不同的時(shí)段劃分。比如，辦公大樓、旅游景點(diǎn)和機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)所的時(shí)段劃分可以因地制宜。在步驟102，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得到該時(shí)段的最佳客流檢測(cè)控制參 數(shù)。例如，先進(jìn)行客流檢測(cè)，然后將檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果對(duì)比，利用自適應(yīng)方法不斷調(diào)整，最 后得到該時(shí)段的最佳客流檢測(cè)控制參數(shù)。如上所述，客流檢測(cè)控制參數(shù)應(yīng)該是一組參數(shù)，用 于控制基于激光的客流檢測(cè)。以將重疊的多個(gè)峰包判為多人同時(shí)通過(guò)時(shí)的最小分辨率為例，早晨8點(diǎn)-9點(diǎn)設(shè) 定多人同時(shí)通過(guò)時(shí)的分辨率為0. 25m，這時(shí)采用此參數(shù)值得到的檢測(cè)人數(shù)與實(shí)際通過(guò)人 數(shù)的差異最小，即檢測(cè)精度最高；在中午11:00-13:00點(diǎn)設(shè)定多人同時(shí)通過(guò)時(shí)的分辨率為 0. 30m，這時(shí)采用此參數(shù)值得到的檢測(cè)人數(shù)與實(shí)際通過(guò)人數(shù)的差異最小，即檢測(cè)精度最高； 其中，所述分辨率表示截取一個(gè)25cm或30cm的波形作為判斷一個(gè)人的標(biāo)準(zhǔn)。應(yīng)當(dāng)理解，通 過(guò)與上述確定分辨率最佳值相同的方法，也可以得到客流檢測(cè)控制參數(shù)組中的其它參數(shù)針 對(duì)一天中每一時(shí)段的最佳值。請(qǐng)注意，這里提到的“最佳值”是一個(gè)通過(guò)校驗(yàn)已經(jīng)被確定的 數(shù)值，它不應(yīng)當(dāng)被理解為具有不確定的數(shù)值，而是應(yīng)當(dāng)被理解為一個(gè)確定的校驗(yàn)后的數(shù)值。在步驟103，根據(jù)一天中各個(gè)時(shí)段的最佳客流檢測(cè)控制參數(shù)來(lái)形成決策序列。例 如，在本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例中，決策序列可以通過(guò)下表1示出。
權(quán)利要求
1.一種采用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)精度的方法，包括 將一天M小時(shí)分成多個(gè)時(shí)段；在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)； 利用多個(gè)時(shí)段及其對(duì)應(yīng)的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)得到?jīng)Q策序列；以及 根據(jù)所述決策序列，在每個(gè)時(shí)段中采用該時(shí)段的檢驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)進(jìn)行客流檢測(cè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述 時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的步驟包括進(jìn)行客流檢測(cè)分析，得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)； 得出所述客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與客流實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差； 判斷所述誤差是否在預(yù)定閾值范圍內(nèi)；如果所述誤差在預(yù)定閾值范圍內(nèi)，則將當(dāng)前的客流檢測(cè)控制參數(shù)設(shè)置為當(dāng)前時(shí)段的校 驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，還包括如果所述誤差不在預(yù)定閾值范圍內(nèi)，則對(duì)當(dāng)前的客流檢測(cè)控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)整后繼續(xù)進(jìn) 行客流檢測(cè)分析，其中，調(diào)整后的客流檢測(cè)控制參數(shù)用于下一次客流檢測(cè)分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述 時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的步驟包括進(jìn)行客流檢測(cè)分析，得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；通過(guò)對(duì)比得出所述客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與客流實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差值并進(jìn)行計(jì)數(shù)，存儲(chǔ)所述 誤差值和計(jì)數(shù)值；判斷所述計(jì)數(shù)值是否超過(guò)預(yù)定閾值；如果所述計(jì)數(shù)值超過(guò)預(yù)定閾值，則在存儲(chǔ)的誤差值中找出最小誤差值，并且將所述最 小誤差值對(duì)應(yīng)的客流檢測(cè)控制參數(shù)設(shè)置為當(dāng)前時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，還包括如果所述計(jì)數(shù)值沒(méi)有超過(guò)預(yù)定閾值，則對(duì)當(dāng)前的客流檢測(cè)控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)整后繼續(xù)進(jìn) 行客流檢測(cè)分析，其中，調(diào)整后的客流檢測(cè)控制參數(shù)用于下一次客流檢測(cè)分析。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述客流檢測(cè)控制參數(shù)是一組參數(shù)，用于控制基 于激光的客流檢測(cè)。
7.一種采用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)精度的設(shè)備，包括 將一天M小時(shí)分成多個(gè)時(shí)段的模塊；在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的模塊；利用多個(gè)時(shí)段及其對(duì)應(yīng)的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)得到?jīng)Q策序列的模塊；以及 根據(jù)所述決策序列，在每個(gè)時(shí)段中采用該時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)進(jìn)行客流檢 測(cè)的模塊。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的設(shè)備，其中，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述 時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的模塊包括進(jìn)行客流檢測(cè)分析，得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的模塊；得出所述客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與客流實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差的模塊； 判斷所述誤差是否在預(yù)定閾值范圍內(nèi)的模塊；如果所述誤差在預(yù)定閾值范圍內(nèi)，則將當(dāng)前的客流檢測(cè)控制參數(shù)設(shè)置為當(dāng)前時(shí)段的校 驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的模塊。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的設(shè)備，其中，在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述 時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的模塊包括進(jìn)行客流檢測(cè)分析，得出客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的模塊；通過(guò)對(duì)比得出所述客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與客流實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差值并進(jìn) 行計(jì)數(shù)，存儲(chǔ)所述 誤差值和計(jì)數(shù)值的模塊；判斷所述計(jì)數(shù)值是否超過(guò)預(yù)定閾值的模塊；如果所述計(jì)數(shù)值超過(guò)預(yù)定閾值，則在存儲(chǔ)的誤差值中找出最小誤差值，并且將所述最 小誤差值對(duì)應(yīng)的客流檢測(cè)控制參數(shù)設(shè)置為當(dāng)前時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)的模塊。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種采用決策序列提高基于激光的客流檢測(cè)精度的方法及設(shè)備，該方法包括將一天24小時(shí)分成多個(gè)時(shí)段；在每個(gè)時(shí)段中通過(guò)客流檢測(cè)校驗(yàn)得出針對(duì)所述時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)；利用多個(gè)時(shí)段及其對(duì)應(yīng)的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)得到?jīng)Q策序列；以及根據(jù)所述決策序列，在每個(gè)時(shí)段中采用該時(shí)段的校驗(yàn)后客流檢測(cè)控制參數(shù)進(jìn)行客流檢測(cè)。本發(fā)明通過(guò)將針對(duì)客流檢測(cè)控制參數(shù)的決策序列應(yīng)用于基于激光的客流檢測(cè)中，使得基于激光的客流檢測(cè)技術(shù)適應(yīng)于一天中不同時(shí)段的具體客流情況，因時(shí)制宜地提高了客流檢測(cè)的精度。
文檔編號(hào)G07C9/00GK102074059SQ20101058456
公開(kāi)日2011年5月25日 申請(qǐng)日期2010年12月13日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月13日
發(fā)明者劉成英, 周雙全, 夏曙東, 張志平, 杜水榮, 王巍, 趙斌, 馬愛(ài)民 申請(qǐng)人:北京北大千方科技有限公司