一种基于毫米波基站的人流密度检测方法及系统与流程

本发明涉及通信，尤其是一种毫米波基站的人流密度检测方法及系统。

背景技术：

1、在当今这个日新月异、快速发展的社会中，随着城市化浪潮的汹涌和人口数量的持续增长，大型集会、繁华商场、交通枢纽等人流密集之地屡见不鲜。在这些地方，实现对人口密度的精准感知，对于提升公共安全管理水平具有至关重要的作用。特别是在火灾、地震等紧急状况中，实时、精确的人流数据能够协助应急响应团队迅速评估现场态势，科学制定疏散方案，从而最大限度地降低人员伤亡和财产损失。而在日常运营中，对场所内人流密度的了解同样至关重要。它不仅能够帮助管理者优化资源配置，提升运营效率，还能够在很大程度上确保顾客体验和服务质量的提升。

2、传统的人流监控方法，如光学视频分析和红外传感器，虽然被广泛使用，但它们各自存在局限性。例如，光学视频分析受限于光照条件和视线遮挡，难以在全时段和复杂环境下保持高准确度；红外传感器则可能因环境因素，如温度波动，而产生误差。此外，这些方法通常涉及对个人形象的捕捉，引发隐私保护的担忧。

技术实现思路

1、为解决上述现有技术问题，本发明提供一种毫米波基站的人流密度检测方法及系统。

2、第一方面，本申请实施例提供一种基于毫米波基站的人流密度检测方法，包括：

3、获取毫米波基站在基站覆盖区域内的雷达探测数据；

4、将所述雷达探测数据转换为空间点云数据；

5、从所述空间点云数据中提取出人体数据，并基于所述人体数据统计所述基站覆盖区域内的人体个数；

6、基于所述基站覆盖区域内的人体个数，以及所述基站覆盖区域的面积，确定所述毫米波基站的基站覆盖区域的第一人流密度。

7、可选地，所述获取毫米波基站在基站覆盖区域内的雷达探测数据，包括：

8、获取所述毫米波基站在基站覆盖区域内的初始雷达探测数据；

9、对所述初始雷达探测数据进行去噪；

10、通过设定的距离补偿函数对去噪后的初始雷达探测数据进行强度矫正，得到所述雷达探测数据。

11、可选地，所述从所述空间点云数据中提取出人体数据，包括：

12、基于卷积神经网络或点云提取算法提取所述空间点云数据中的空间特征；

13、将所述空间特征输入至预先构建的分类器中，识别出人体特征；

14、基于所述人体特征，确定所述空间点云数据中的人体数据。

15、可选地，所述方法还包括：获取所述毫米波基站在时间窗口内的时序数据；其中，所述时序数据中的每个数据元素包括当前时间节点对应的毫米波节点的终端接入数以及当前时间节点对应的流量；

16、基于所述毫米波基站在时间窗口内的时序数据，确定在所述毫米波基站的基站覆盖区域的不同时间节点对应的第二人流密度。

17、可选地，所述方法还包括：响应于相同时间节点对应的第一人流密度与第二人流密度的差值小于预设密度阈值，输出该第一人流密度或该第二人流密度。

18、可选地，所述方法还包括：

19、响应于相同时间节点对应的第一人流密度与第二人流密度的差值大于所述预设密度阈值，输出第三人流密度；其中，所述第三人流密度为相同时间节点对应的第一人流密度与第二人流密度的均值；

20、或响应于相同时间节点对应的第一人流密度与第二人流密度的差值大于所述预设密度阈值，重新获取所述毫米波基站在基站覆盖区域内的雷达探测数据，并基于该雷达探测数据计算新的第一人流密度，以及重新获取所述毫米波基站在时间窗口内的时序数据，并基于该时序数据，计算新的第二人流密度，再次比较新的第一人流密度和所述新的第二人流密度的差值；其中，所述新的第一人流密度与所述新的第二人流密度对应相同时间节点。

21、可选地，所述基于所述毫米波基站在时间窗口内的时序数据，确定在所述毫米波基站的基站覆盖区域的不同时间节点对应的第二人流密度，包括：

22、基于informer层对所述时序数据中的每个数据元素进行嵌入，获取每个数据元素对应的嵌入值；

23、基于每个数据元素对应的嵌入值以及所述基站覆盖区域的面积，确定所述毫米波基站的基站覆盖区域的不同时间节点对应的第二人流密度。

24、可选地，所述基于每个数据元素对应的嵌入值以及所述基站覆盖区域的面积，确定所述毫米波基站的基站覆盖区域的不同时间节点对应的第二人流密度，包括：

25、通过msgnet层对每个数据元素对应的嵌入值进行处理，获取每个数据元素的缩放表征；

26、通过softmax层输出每个数据元素的缩放表征，并结合所述基站覆盖区域的面积，确定所述毫米波基站的基站覆盖区域的不同时间节点对应的第二人流密度。

27、可选地，所述方法还包括：

28、将所述毫米波基站的基站覆盖区域分割为q个子区域；q为正整数；

29、获取所述毫米波基站中的n个毫米波节点的到达角数据；确定每个所述到达角数据的方位；

30、根据每个所述到达角数据的方位，将对应的终端划分至所属的子区域；

31、基于每个子区域的终端接入数以及每个子区域的面积，确定每个子区域的人流密度。

32、第二方面，本申请还提供一种基于毫米波基站的人流密度检测系统，包括：

33、获取模块，用于获取毫米波基站在基站覆盖区域内的雷达探测数据；

34、空间点云数据生成模块，用于将所述雷达探测数据转换为空间点云数据；

35、人体检测模块，用于从所述空间点云数据中提取出人体数据，并基于所述人体数据统计所述基站覆盖区域内的人体个数；

36、密度估计模块，用于基于所述基站覆盖区域内的人体个数，以及所述基站覆盖区域的面积，确定所述毫米波基站的基站覆盖区域的人流密度。

37、本发明的有益效果包括：本申请实施例首先获取毫米波基站在基站覆盖区域内的雷达探测数据，然后将其进行数据转换为空间点云数据，再从空间点云数据中提取出人体数据，接着，基于人体数据统计基站覆盖区域内的人体个数。最后，将基站覆盖区域内的人体个数除以基站覆盖区域的面积即可得到毫米波基站的基站覆盖区域的第一人流密度。可见，本申请实施例提供一种采用毫米波雷达技术的人流密度检测方法，其利用已有的毫米波基站资源，进行空间范围内人流密度的检测，该方式不受光线与天气影响，且能够保护个人隐私。

技术特征：

1.一种基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，所述获取毫米波基站在基站覆盖区域内的雷达探测数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，所述从所述空间点云数据中提取出人体数据，包括：

4.根据权利要求1所述的基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求5所述的基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求4所述的基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，所述基于所述毫米波基站在时间窗口t内的时序数据，确定在所述毫米波基站的基站覆盖区域的不同时间节点对应的第二人流密度，包括：

8.根据权利要求7所述的基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，所述基于每个数据元素对应的嵌入值以及所述基站覆盖区域的面积，确定所述毫米波基站的基站覆盖区域的不同时间节点对应的第二人流密度，包括：

9.根据权利要求4所述的基于毫米波基站的人流密度检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.一种基于毫米波基站的人流密度检测系统，其特征在于，包括：

技术总结本发明涉及一种毫米波基站的人流密度检测方法及系统，属于通信技术领域。该方法包括：获取毫米波基站在基站覆盖区域内的雷达探测数据；将雷达探测数据转换为空间点云数据；从空间点云数据中提取出人体数据，并基于人体数据统计所述基站覆盖区域内的人体个数；基于基站覆盖区域内的人体个数，以及基站覆盖区域的面积，确定毫米波基站的基站覆盖区域的第一人流密度。上述方式，其利用已有的毫米波基站资源，进行空间范围内人流密度的检测，并且不受光线与天气影响、能够保护个人隐私。技术研发人员：罗敏,伍元聪,章兴仁受保护的技术使用者：拉萨超脑科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20