公园景区客流统计系统解决方案Word文档格式.docx
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5）最繁忙时段的客流对比；
6）周末、节假日与日常客流对比；
7）评估天气、活动对客流的影响；
8）统计各区域当前滞留客流和平均滞留时间；
9）根据客流变化，更有效分配管理和维护人员。
2.2公共安全预防
1）可以定制游客拥挤预警等级，避免因旅游旺季游客过多而引起拥挤、踩踏等安全事故：
⏹当园内游客量接近最大容量的80%时，将放缓售票和检票速度，控制入园人数；
⏹当园内游客量接近最大容量的90%时，公园将停止售票、暂停入园；
2）实时统计公园与景区内不同时段客流量，关注其日、周、月、季、年等变化趋势；
3）对比客流量和门票数量，有效监督票务工作。
4）对园区重点区域的历史客流信息进行分析，掌握局部规律，有针对性的设计突发事件预案，加强对异常情况的预警和处理效率。
3.产品优势
3.1高精度，强适应性
Ø
基于模型的机器视觉技术，对行人进行精确定位、跟踪，统计准确率达95%以上；
在大密度客流等极端情况下，统计精度仍可达90%以上；
系统抗干扰能力强，能有效区分人或物体的影子，不受光照变化、人员快速移动等因素的影响；
可以充分过滤掉检测区域内站立不动、徘徊及横穿检测区域的人员；
对于游客戴帽子和打伞的情况进行特殊处理，能进行有效的检测；
可以检测出有1厘米以上间距的客流；
3.2强大的客流分析管理功能
强大的中心数据处理能力，可有效管理10万个摄像机，几十年的数据；
系统兼容性强，采用标准XML通信协议，支持与第三方系统平台互连；
支持多级联网的系统架构，可实现多用户登录与分级授权管理；
丰富多样的数据展示方式，报表直观，类型多样，同时可实现报表的个性化定制；
具备图形导航化的展示功能，可按公园、区域、主要出入口等逐级展示各项指标；
3.3高稳定性
前端采用嵌入式设备，低故障率，可免受病毒侵扰；
中心采用高可靠性的服务器用于数据管理及存储，运行稳定、可靠；
系统集中供电，可避免因突然断电带来的数据损失；
系统具有自动侦测机制，遇断电、断网等情况时，设备可自动重启；
3.4低运营成本
硬件设备高度集成，功耗低，省电、省空间，维护便捷；
3.5自主知识产权
完全自主知识产权，拥有多项客流统计系统相关软件著作权及专利；
4.系统工作原理
客流统计算法是整个系统的灵魂。
系统对单个人的定位检测主要有检测、跟踪两部分，以保证客流统计的准确率。
检测阶段主要用来分辩物体是不是人，而跟踪阶段则用来确认一段时间内究竟有多少人走过，包括进出方向的识别。
1）、检测阶段
系统检测阶段使用了基于模型的机器视觉技术：
第一步：
装载模型。
在系统中，一个模型可以理解一个环境（主要为角度）下，一个“人”特征的集合体。
我们首先在一个固定角度的场景下，取得很多人的图片，称之为样本，我们取得足够的样本（一般在十万左右）后，通过样本来学习这些特征，得到的参数就是模型，我们可以理解为模型集合了这十万人的特点。
图1解释了一个场景下不同的样本，在遇到相似的场景的时候，我们装载相应模型就完成了系统检测的初始化。
图—1
第二步：
提取特征。
为了让模型应用于一个物体，以确定这个物体是不是人，我们需要提取相应的特征。
根据机器自动学习的结果，一个模型90%的数据是基于形状提取的，10%的数据基于颜色和纹理提取。
图2的红线解释了我们提取的形状特征。
图—2
第三步：
输出结果，实际上，我们可以认为模型是一个过滤器，而特征是待分类的材料，满足过滤器的材料得以通过（也就是说判定为“人”），不满足的则被拦住。
根据模型和特征，我们通过计算就可以得知一个物体是不是人。
2）、跟踪阶段
系统跟踪阶段也采取了和特征相关的技术。
跟踪的特征，除了颜色和形状之外，还有位置特征，我们通过计算来比较上一帧图像中得到的所有人以及下一帧得到的所有人的特征，特征最相近的两个人被确认为同一个人。
通过比较所有的图像，我们可以完整的确认一个人的轨迹。
而对于检测区域的客流，我们可以通过计算轨迹的条数来实现。
而每个人是走入还是走出检测区域，我们可以通过计算轨迹的方向来实现。
系统的跟踪过程，可以通过以下的两组图了解。
图—3
基于模型的检测机制，在某种特定的场景下能发挥更大的作用。
比如在摄像机是倾斜安装而不是垂直安装的时候，有更加明显的优势。
在实际施工过程中，会遇到如下情况，如出入口比较宽，垂直安装位置过高（十米以上）等，以致无法垂直安装摄像机，在上述情况下，我们采取倾斜安装摄像机的方案来达到更好的统计效果，而传统的基于背景建模的技术就无法有效处理这些情况。
这也正体现了基于模型的检查机制的强适应性。
5.系统总体方案设计
5.1硬件结构
客流统计系统适用于多级联网的集中监控管理结构，也能够适应模拟视频或者数字视频输入，可以同多家主流视频监控平台无缝对接，返回数据结果信息。
以某公园为例，客流统计系统前端采用专用的客流分析设备，利用基于模型的机器视觉技术，对场景内的人进行检测、跟踪，从而得到准确的客流数据。
5.1.1模拟监控系统
模拟视频可以直接从模拟摄像机传输到客流分析设备进行客流的统计分析，也可以通过矩阵将前端具体摄像头视频源切换至客流分析设备进行分析，经过分析后得到的客流数据结果，通过网络发送给中心管理/数据服务器。
局域网内所有有权限的用户，都可以通过WEB或者手持客户端访问的方式查看客流统计分析的结果。
某公园景区结构示意图（模拟监控系统）
5.1.2数字监控系统
数字视频一方面可以从数字摄像机传输到客流分析设备进行客流的统计分析，另一方面也可以直接通过视频监控管理平台获取前端具体摄像头视频源进行分析，经过分析后得到的客流数据结果，通过网络发送给中心管理/数据服务器。
局域网内所有有权限的用户，都可以查看客流统计分析的结果。
某公园景区结构示意图（数字监控系统）
5.1.3无线传输方式
另外，针对公园跨区域分布的特点，系统可以采取分布式处理的方式，根据前端摄像机所在位置，结合公园汇聚点位置，客流分析设备可进行灵活部署安装，每台前端设备可对4路视频进行实时分析，经过分析得到的客流数据通过无线网络发送给中心管理/数据服务器。
某公园景区结构示意图（无线方式）
5.2硬件设备
本系统涉及的硬件包括摄像机、客流分析设备、网络设备以及中心管理/数据服务器，具体选型依据如下：
5.2.1摄像机
针对公园景区的特点，一般摄像机安装位置为室外，一般选择红外一体机。
5.2.2客流分析设备
客流分析设备作为整个系统检测和分析的核心，直接影响到数据的权威性。
应用嵌入式DSP设备可免受病毒侵扰。
另外，DSP设备运行稳定可靠，降低了整体运营成本。
5.2.3网络传输设备
考虑到公园景区覆盖面广，针对其长距离传输的特点，选用无线方式进行传输较为适宜。
网络传输设备分为无线发送设备与无线接收设备，网络传输设备负责将客流分析设备得到的数据，安全无误地传输到中心数据库。
5.2.4中心管理/数据服务器
系统选用高可靠性的服务器用于数据管理及存储，以保障系统数据的安全性。
系统可灵活的增加存储介质，在数据增加时可增加系统的存储容量。
另外，系统具备自动备份功能，在整体系统出现故障的时候可方便的进行数据恢复。
5.3软件结构（举例说明）
视频分析模块：
输入原始视频信号，输出客流数据以及压缩过的视频流。
断点续传模块：
这个模块位于前端的客流分析模块中，客流分析模块得到的数据首先进入断点续传模块，如果网络通畅则继续传出，否则会积累在这个模块中，保证数据不丢失。
客户端：
这个模块用于设置整个系统，把设置命令发向客流分析模块和中心，保证系统顺畅。
本地中心：
这个模块接收来自客户端的命令以及前端的数据流，将数据流分发到本地的数据库以及上传至上级园林管理机构。
本地Web：
这个模块为本地公园的使用人员提供Web服务。
本地数据库：
这个模块存储本地公园的数据。
5.4软件功能
5.4.1客流分析管理平台
客流分析管理平台提供了基于Web服务的数据查询和统计分析功能，其具有美观，快捷，易操作等特点。
本章节将从报表功能、多元界面、个人定制和管理系统四个方面进行详细介绍。
5.4.1.1报表功能
报表系统具有很强的扩展性，详细内容包含细化的指标、多种多样的报表呈现形式、多个分析维度和灵活的报表管理方式。
1）细化的指标
本系统对常用的指标进行了细化，更方便用户进行数据挖掘，支持的指标如下表：
指数
含义
当日进入人数
从开始时刻到当前时刻的进入人数
当日走出人数
从开始时刻到当前时刻的走出人数
滞留量
一个区域/公园当前时刻的总进入人数-总走出人数
总滞留时间
单位为分钟，表示所有顾客在此区域内滞留量的时间总和，体现了这个区域总体对游客的吸引力
平均滞留时间
每一天总滞留量的积分/总客流量，计算结果为每个游客平均在这个区域的时间
十分钟进入人数
每个单位十分钟的进入流量，体现了人流量的瞬时分布
十分钟走出人数
每个单位十分钟的走出流量，体现了人流量的瞬时分布
小时进入人数
每个单位小时的进入流量，体现了人流量的瞬时分布
小时走出人数
天人流量
每天的进入人数，因进入人数和走出人数大致相等，因此取其一
周人流量
每周的总进入人数
月人流量
每月的总进入人数
年人流量
每年的总进入人数
天均人流量
一段时间内（例如一个月内）的每天平均进入人数
周末/假日天均人流量
与上个指标对比
工作日天均人流量
月客流同比
本月客流与去年度同一个月的对比
月客流环比
本月客流与今年上一个月的对比
特殊事件
目前支持的事件有：
活动，交通管制，过热，过冷，小雨，大雨，小雪，大雪
2）多种多
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