第 1 章 绪论
1.1 选题背景及意义
现代社会经济的发展，人们的收入水平的不断提高，生活水平的日益提高,广大人民群众则把每年的旅游体验和名胜古迹的参观加入到提高自身生活质量的计划当中,但广大群众的出游计划提升了景区收益的同时,也给出行地点的公共环境管理带来了十分巨大的压力也为游客的自身安全带来重大隐患。特别是2014 年底发生在上海外滩 12.31 挤踏事件让世人为之震惊、悲恸。因此，为了避免这种悲剧现象的发生，实时的测算监控人群的规模的问题，就显得尤为突出和紧迫重要。比如，图书馆、博物馆等公共场所都会对场内人群密度有一定的限制要求，如果人群密度超标则会影响人们的参观体验，甚至会发生一些因拥挤而产生的矛盾，不利于管理方的场馆管理和治理。另外一些商业活动的选址调研等活动与人数统计技术也有十分密切的关联，比如，随着无人零售店的兴起，店面的选址以及无监控下的消费情况调研都需要使用人流量指标。因此，人流量统计技术对人们的安全生活，对企业的优化生产有着十分重要的意义。
现代社会经济的发展，人们的收入水平的不断提高，生活水平的日益提高,广大人民群众则把每年的旅游体验和名胜古迹的参观加入到提高自身生活质量的计划当中,但广大群众的出游计划提升了景区收益的同时,也给出行地点的公共环境管理带来了十分巨大的压力也为游客的自身安全带来重大隐患。特别是2014 年底发生在上海外滩 12.31 挤踏事件让世人为之震惊、悲恸。因此，为了避免这种悲剧现象的发生，实时的测算监控人群的规模的问题，就显得尤为突出和紧迫重要。比如，图书馆、博物馆等公共场所都会对场内人群密度有一定的限制要求，如果人群密度超标则会影响人们的参观体验，甚至会发生一些因拥挤而产生的矛盾，不利于管理方的场馆管理和治理。另外一些商业活动的选址调研等活动与人数统计技术也有十分密切的关联，比如，随着无人零售店的兴起，店面的选址以及无监控下的消费情况调研都需要使用人流量指标。因此，人流量统计技术对人们的安全生活，对企业的优化生产有着十分重要的意义。
与此同时，2018 年年初，著名企业家李书福在珠海参加“2018 正和岛新年论坛”时做演讲，在谈到个人隐私保护和信息安全问题时，讲到腾讯微信的保密问题，说马化腾天天在“看”大家的微信。次日，微信官方发布说明称，微信不会浏览或留存广大用户的使用记录，且记录只存储在用户的使用终端设备上，微信更不会利用大数据技术分析任何用户的任何聊天记录。由此可见，个人的隐私权的保护也逐渐被人们所重视，保护个人隐私的产品也在不断的得到人们的青睐，比如以保护个人隐私为出发点设计的具有“阅后即焚”特色的照片分享软件 Snapchat 已经在美国纳斯达克上市。这也说明随着计算机技术的快速发展，人们的个人隐私保护意识的提高，现在的计算机应用也应有“生产决定需求”向“需求决定生产”转变。
伴随着计算技术的快速发展，计算机技术在人流量统计工作方面也是实现了从无到有，由浅入深的广泛应用。人流量统计方法从传统的人工模式到目前应用广泛的基于机器视觉的图像处理模式，但是图像处理即需要对人们的照片进行存储处理。近年来，随着无线传感网络和射频层析技术的不断深入研究，射频传感技术已经应用于无源目标的追踪[1]以及无源目标的定位[2]。在选定的区域，根据射频信号的衰落变化的特点来进行人体的识别，达到人流量统计的目的相关研究则成为本文的研究所在。
伴随着计算技术的快速发展，计算机技术在人流量统计工作方面也是实现了从无到有，由浅入深的广泛应用。人流量统计方法从传统的人工模式到目前应用广泛的基于机器视觉的图像处理模式，但是图像处理即需要对人们的照片进行存储处理。近年来，随着无线传感网络和射频层析技术的不断深入研究，射频传感技术已经应用于无源目标的追踪[1]以及无源目标的定位[2]。在选定的区域，根据射频信号的衰落变化的特点来进行人体的识别，达到人流量统计的目的相关研究则成为本文的研究所在。
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1.2 射频传感网络概述
射频传感网络即利用射频(Radio Frequency, RF)的传输信息的处理来感知目标的无线传感网络。传感器网络与计算机技术和通信技术共同构成信息技术领域的三大支柱，它实现了数据信息的采集、处理、传输三大功能。无线传感网络(wireless sensor network, WSN)是一个多跳自组织网络，由在监测区域部署大量的传感器节点以无线通信的方式组成，该网络拥有低耗低成本、分布式和自组织的优势，其作用在协调的感应、收集、处理监测网络范围内被感知对象的信息并发送给网络所有者即观察者。因此，无线传感网络的三要素即是传感器节点、观测对象和观察者。
无线传感网络具有类型众多的传感器节点，具有十分广泛的应用空间，常见的领域有医疗、环境、家具、工商业。另外，在航空、防暴反恐、救灾等领域也有广泛的使用。WSN 技术的优良性能在航空领域的有多方面的应用。WSN 是一个以监控、通信、控制为一体的网络系统，利用部署在监测区域的密集传感器节点达到实时感知、通信、数据处理的目的[3]。文献[4]倡导利用无线传感技术对飞机发动机的健康进行预测管理。文献[5]则利用 WSN 技术提取夜间飞行驾驶员的生理状态信息来进行辅助飞行驾驶，大大减少飞行事故隐患。文献[6]利用 ZigBee 技术开发无线传感网络节点，此节点能实时采集飞机状态的振动信号和应变信号。
WSN 技术在环境监测方面的广泛应用。王国超等人利用 WSN 技术实现了对空气中颗粒物的智能监测[7]。刘莉采用 ZigBee 技术实现的 PM2.5 的可靠监测[8]。但目前广泛使用的无线传感网络只限于采集基本生物（温湿度，光照等）、物理（压力、位置等）功能的数据，因此一种新型的无线传感网络即能感知视频音频、图像等多媒体信息功能的无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Networks , WMSN)应时而产生。
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第 2 章 研究现状
2.1 基于机器视觉的人流量统计方法
近年来，伴随着中国成为全球制造业的中心，国际高水平的机器视觉系统也随之被引进中国用语高端零件的加工。机器视觉技术被应用社会生活生产的各个领域，其中机械、制药、汽车及电子制造占据了机器视觉市场的大比例份额。基于机器视觉的人流量统计技术就是利用摄像机摄取人体照片，转换成图像信号发送到图像处理系统，然后利用像素的基本信息转变成数字化信号，系统对这些信号进行各种逻辑运算，得到检测目标的长度数量等特征，在依据预设条件实现自动识别感知的功能。在国内外的人流量检测领域，机器视觉技术也被大量的学者们研究应用。机器视觉原理图如图 2-1 所示。
随着电脑硬件技术的提升，基于机器视觉的人流量统计技术中的图像处理的机器学习算法的研究已经有大量的成果刊出。Ahuja 和 Todorovic 等人[13]采用自相似方法进行人数的统计，Rabaud 和 Belongie 等人[14]采用运动相似性方法进行统计，这些通过对采集数据进行数学建模的方法的准确率较低。在文献[15]和文献[16]则采用机器学习算法获取目标分类器，然后通过检测图像中的人体的物理特征来完成人数的统计，这些方法在一些环境因素的存在下，达不到实际应用的要求。在文献[17]和文献[18]则采用人工设计的特征，利用回归模型来实现图像中人数的统计，但是这些特征很难和监控场景中复杂的特征相符合。在文献[19]中，在图像预处理模块选择图像灰度化，基于背景减法的阈值，中值滤波、阈值分割，消除背景干扰。形态学处理模块采用改进的腐蚀操作和改进的膨胀运算提取目标特征。接下来的图像标记模块采用连通分量检测算法，设置对象特征和形状判断条件和标记对象区域，完成人数统计的目的，但是当行人间的距离较小时会造成较大的误差。在文献[25]中，马海军等人利用岭回归模型分析通过卷积神经网络获取的人群密度特征图得到该帧图像对应的人数。
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超声传感器的测距原理是根据发射和接收声波信号的时间差来计算的。在该论文中，作者同时使用了对射式红外传感器和反射式超声传感器，人员的进出方向由两对对射式红外传感器进行识别判断，人员通过时每排的数量由两对反射式超声传感器判断。传感器采集的数据由串口传送到嵌入式 MCPU,进行数据处理并显示统计结果。该系统采用的监测模块为红外和超声传感器，监测时不与被测目标直接接触，具有敏感度高，成本低等特点，可以较准确的测量出 2人并排进出时的人数。但是当通行时期处于高峰或者人员自带热源物品时，极易出现漏多检等现象，另外对传感器的安装位置有十分严格的要求且容易受到环境温度的影响，实施具有一定的难度。
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1.2 射频传感网络概述
射频传感网络即利用射频(Radio Frequency, RF)的传输信息的处理来感知目标的无线传感网络。传感器网络与计算机技术和通信技术共同构成信息技术领域的三大支柱，它实现了数据信息的采集、处理、传输三大功能。无线传感网络(wireless sensor network, WSN)是一个多跳自组织网络，由在监测区域部署大量的传感器节点以无线通信的方式组成，该网络拥有低耗低成本、分布式和自组织的优势，其作用在协调的感应、收集、处理监测网络范围内被感知对象的信息并发送给网络所有者即观察者。因此，无线传感网络的三要素即是传感器节点、观测对象和观察者。
无线传感网络具有类型众多的传感器节点，具有十分广泛的应用空间，常见的领域有医疗、环境、家具、工商业。另外，在航空、防暴反恐、救灾等领域也有广泛的使用。WSN 技术的优良性能在航空领域的有多方面的应用。WSN 是一个以监控、通信、控制为一体的网络系统，利用部署在监测区域的密集传感器节点达到实时感知、通信、数据处理的目的[3]。文献[4]倡导利用无线传感技术对飞机发动机的健康进行预测管理。文献[5]则利用 WSN 技术提取夜间飞行驾驶员的生理状态信息来进行辅助飞行驾驶，大大减少飞行事故隐患。文献[6]利用 ZigBee 技术开发无线传感网络节点，此节点能实时采集飞机状态的振动信号和应变信号。
WSN 技术在环境监测方面的广泛应用。王国超等人利用 WSN 技术实现了对空气中颗粒物的智能监测[7]。刘莉采用 ZigBee 技术实现的 PM2.5 的可靠监测[8]。但目前广泛使用的无线传感网络只限于采集基本生物（温湿度，光照等）、物理（压力、位置等）功能的数据，因此一种新型的无线传感网络即能感知视频音频、图像等多媒体信息功能的无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Networks , WMSN)应时而产生。
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第 2 章 研究现状
2.1 基于机器视觉的人流量统计方法
近年来，伴随着中国成为全球制造业的中心，国际高水平的机器视觉系统也随之被引进中国用语高端零件的加工。机器视觉技术被应用社会生活生产的各个领域，其中机械、制药、汽车及电子制造占据了机器视觉市场的大比例份额。基于机器视觉的人流量统计技术就是利用摄像机摄取人体照片，转换成图像信号发送到图像处理系统，然后利用像素的基本信息转变成数字化信号，系统对这些信号进行各种逻辑运算，得到检测目标的长度数量等特征，在依据预设条件实现自动识别感知的功能。在国内外的人流量检测领域，机器视觉技术也被大量的学者们研究应用。机器视觉原理图如图 2-1 所示。
随着电脑硬件技术的提升，基于机器视觉的人流量统计技术中的图像处理的机器学习算法的研究已经有大量的成果刊出。Ahuja 和 Todorovic 等人[13]采用自相似方法进行人数的统计，Rabaud 和 Belongie 等人[14]采用运动相似性方法进行统计，这些通过对采集数据进行数学建模的方法的准确率较低。在文献[15]和文献[16]则采用机器学习算法获取目标分类器，然后通过检测图像中的人体的物理特征来完成人数的统计，这些方法在一些环境因素的存在下，达不到实际应用的要求。在文献[17]和文献[18]则采用人工设计的特征，利用回归模型来实现图像中人数的统计，但是这些特征很难和监控场景中复杂的特征相符合。在文献[19]中，在图像预处理模块选择图像灰度化，基于背景减法的阈值，中值滤波、阈值分割，消除背景干扰。形态学处理模块采用改进的腐蚀操作和改进的膨胀运算提取目标特征。接下来的图像标记模块采用连通分量检测算法，设置对象特征和形状判断条件和标记对象区域，完成人数统计的目的，但是当行人间的距离较小时会造成较大的误差。在文献[25]中，马海军等人利用岭回归模型分析通过卷积神经网络获取的人群密度特征图得到该帧图像对应的人数。
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2.2 基于传感器的人流量统计方法
在现代社会，传感器技术在推动社会进步，经济发展等方面起着十分明显的重要作用。随着传感器技术的发展，其低成本、低功耗、体积小部署简易等特点，各式各样的传感器的应用早已广泛到各个领域。
红外传感器是利用物体发热能产生红外能量的特点将红外能量转化为电能，并且温度越高（温度大于绝对 0 度），红外的辐射能量越强传感器感应越灵敏。人体辐射的红外的波长范围是八到十二微米，因此利用红外传感器测量人体辐射的固定波长范围的红外能，所以在一般的人流量监测系统当中被作为探测模块，判断是否有人体经过测量区域，实现对人流量的统计。在文献[26]中，千承辉和王超等人设计的利用红外和超声传感器作为数据处理的人流量统计系统当中，采用的是一种三线 NPN 常开型红外感应开关，PIH-T12NO/NC3MD(M12) NPN 型对射式红外传感器。该传感器的检测距离可达六米，小于五秒的响应时间，其原理是在发射管和接收管之间，没有物体阻挡时，传感器输出的信号为高电平，存在物体遮挡时输出的电平会发生跳变产生一个下降沿。其原理图如图 2-2 所示。
在现代社会，传感器技术在推动社会进步，经济发展等方面起着十分明显的重要作用。随着传感器技术的发展，其低成本、低功耗、体积小部署简易等特点，各式各样的传感器的应用早已广泛到各个领域。
红外传感器是利用物体发热能产生红外能量的特点将红外能量转化为电能，并且温度越高（温度大于绝对 0 度），红外的辐射能量越强传感器感应越灵敏。人体辐射的红外的波长范围是八到十二微米，因此利用红外传感器测量人体辐射的固定波长范围的红外能，所以在一般的人流量监测系统当中被作为探测模块，判断是否有人体经过测量区域，实现对人流量的统计。在文献[26]中，千承辉和王超等人设计的利用红外和超声传感器作为数据处理的人流量统计系统当中，采用的是一种三线 NPN 常开型红外感应开关，PIH-T12NO/NC3MD(M12) NPN 型对射式红外传感器。该传感器的检测距离可达六米，小于五秒的响应时间，其原理是在发射管和接收管之间，没有物体阻挡时，传感器输出的信号为高电平，存在物体遮挡时输出的电平会发生跳变产生一个下降沿。其原理图如图 2-2 所示。
超声传感器的测距原理是根据发射和接收声波信号的时间差来计算的。在该论文中，作者同时使用了对射式红外传感器和反射式超声传感器，人员的进出方向由两对对射式红外传感器进行识别判断，人员通过时每排的数量由两对反射式超声传感器判断。传感器采集的数据由串口传送到嵌入式 MCPU,进行数据处理并显示统计结果。该系统采用的监测模块为红外和超声传感器，监测时不与被测目标直接接触，具有敏感度高，成本低等特点，可以较准确的测量出 2人并排进出时的人数。但是当通行时期处于高峰或者人员自带热源物品时，极易出现漏多检等现象，另外对传感器的安装位置有十分严格的要求且容易受到环境温度的影响，实施具有一定的难度。
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3.1 CC2530 模块 ........................................ 12
3.2 RSS 研究现状及应用 .................................. 13
3.3 RSS 识别人体的可行性说明 ................................. 17
第 4 章 人流量监测 HMM 分类识别方法 ................................ 21
4.1 HMM 应用背景 .................................. 21
4.1.1 HMM 简介 .............................. 21
4.1.2 HMM 的数理基础 ................................. 22
第 5 章 实验结果分析与评价 ................................. 34
5.1 人体行走物理特点 ........................... 34
5.2 实验和数据采集 ................................. 35
第 5 章 实验结果分析与评价
5.1 人体行走物理特点
国务院在2015 年发布的《中国居民营养与慢性病状况报告》显示，我国成年男性的平均身体高度是 1.671 米，女性的平均身体高度是 1.558 米。按照布纳克的计算，依身高 165 厘米计算，身高增加 1 厘米，肩宽则增加 0.17 厘米，按照中等肩宽 37.5 厘米考虑，则大概评估我国成年男性的平均肩宽为 37.857 厘米，女性的平均肩宽为 35.936 厘米。这些依据将是实验设计的数据参考。
步长是指双脚落地点之间的距离，双脚的步长大致相同，正常人的步长范围是 1.0 米到 1.6 米，大致和身高成正比，单位是步/米。步频是指人每分钟走过的步数，正常的成年人的步频范围是 95 至 125 步/分钟。健康成人的行走步数为 65 至 95 米每分钟即 1 米每秒至 1.5 米每秒。同时，一个人在行走时会伴随着步行周期、最大足背屈角度、最大邸屈角度、足偏角及膝关节屈曲角度等特征。行人在运动的过程中，其行为会受到外在环境的影响，行人通常会有主观的跟随及穿越等行为，这些需要与其他行人或物体保持一定的空间，以便实现主观的行为，这个空间便是动态需求空间，该空间又可分为步行空间和心理空间。步行空间是由人的步幅大小决定的，指行人在走形时所需要的物理空间。心理空间是在视觉范围内对行人或障碍物因自身行走习惯的调整所需要的空间。当然这些规律同样适用于同伴群，同伴群即是指两人及以上同行的人群。在低密度物理空间时，结伴群成员往往会并肩而行即成员之间的身体连线与行走方向垂直。当同伴群在一定的比例的情况下，同伴群成员数的增多，行人流的平均速度则降低[52]。行人行走状态图如图 5-1。
根据人群的行走习惯，一般情况下，当单人或多人通过一个长 240cm 高200cm 门字型监测点时，我们能推断出行人同时通过时的人数大概为以下情形：1 人、2 人及 3 人。这是实验设置的基本参考点之一，下面将详细讲述本次实验的设置以及实施过程。
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第 6 章 总结与展望
6.1 全文总结
随着我国经济社会的不断发展，城镇化进程的向前推进，人口的流动性和集中性不断提升，则会造成某些区域的人群密度的骤升。在对区域内对人群密度有一定要求的图书馆、博物馆之类的场所会对人流量的统计的需求较大，因为过度的人群密度将不利于参观体验甚至会引发不必要的矛盾。在文中，针对这一问题，从保护被测人群的隐私的角度出发，研究基于射频传感网络的人流量统计方法，即通过将节点部署在门型检测装置，当人在通过检测区域时完成对 RSS 值的采集，通过建立 GMM-HMM 模型来完成对通过检测区域人群数的分类识别，进而完成人数的统计。本文的主要工作内容：
(1) 基于射频传感网络的人流量监测方法的提出
本文以人流量方法的研究意义为出发点，通过对现有国内外人流量监测方法进行分析比较，结合无线传感网络和射频层析技术的特点，提出了利用节点之间信号的传输遇到人体会产生衰落效应从而引起 RSS 值的变化的特点来实现对人群量的无源监测的方法。
(2) GMM‐HMM 的建立
HMM 是一种双重随机过程，一个描述的是隐含的状态转移，另一个描述的是可被观测的状态和观察值之间的统计对应关系。本文中利用 RSS 值预测人数，这是一种动态情形，其中人数是隐状态的，RSS 值是显状态的，HMM 则是解决这一问题的常用模型，采集的数据可以看成连续不断的，则观测序列的输出概率可以用多个高斯概率密度函数混合准确的表示，因此本文采用的是 GMM‐HMM。
(2) GMM‐HMM 的建立
HMM 是一种双重随机过程，一个描述的是隐含的状态转移，另一个描述的是可被观测的状态和观察值之间的统计对应关系。本文中利用 RSS 值预测人数，这是一种动态情形，其中人数是隐状态的，RSS 值是显状态的，HMM 则是解决这一问题的常用模型，采集的数据可以看成连续不断的，则观测序列的输出概率可以用多个高斯概率密度函数混合准确的表示，因此本文采用的是 GMM‐HMM。
参考文献（略）