一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)及其方法
【專利摘要】本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)及其方法，所述系統(tǒng)包含一個(gè)激光測(cè)距系統(tǒng)客戶端、一個(gè)激光統(tǒng)計(jì)儀、一個(gè)測(cè)定初始距離的擋板；所述激光統(tǒng)計(jì)儀發(fā)射包含由控制板、云臺(tái)、一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊，一號(hào)激光模塊發(fā)出的激光垂直于擋板，二號(hào)激光模塊與一號(hào)激光模塊位于同一水平面，且二號(hào)激光模塊發(fā)出的激光與擋板成一角度，三號(hào)激光模塊位于一號(hào)激光模塊的正上方，配有云臺(tái)，且三號(hào)激光模塊發(fā)出的激光垂直于擋板，所述一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊經(jīng)控制板連接至激光測(cè)距系統(tǒng)客戶端。本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)及其方法，軟件開發(fā)簡(jiǎn)單、硬件成本低廉且使用方便、精度高又不會(huì)對(duì)行人造成隱私泄露問題。
【專利說明】
一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)及其方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)及其方法，尤其是一種利用激光測(cè)距的方式對(duì)人 流量進(jìn)行智能分類統(tǒng)計(jì)的系統(tǒng)及其方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 當(dāng)今的商業(yè)瞬息萬變，如何在最短的時(shí)間內(nèi)對(duì)市場(chǎng)微弱變化做出快速精準(zhǔn)的反 應(yīng)，并且最大限度的節(jié)約商業(yè)運(yùn)作成本，從而實(shí)現(xiàn)高效的商業(yè)運(yùn)營(yíng)管理已經(jīng)成為商業(yè)運(yùn)營(yíng) 成敗的核心要素；因此，如何提高零售業(yè)、文化娛樂等公共場(chǎng)所業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理，客流信息的 精準(zhǔn)分析統(tǒng)計(jì)已然成為每個(gè)運(yùn)營(yíng)管理者所面對(duì)的首要任務(wù)； 目前，公認(rèn)的客流量統(tǒng)計(jì)方式有兩種，一是基于監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行分析;二是基于紅外系 統(tǒng)，根據(jù)紅外光束被行人打斷的次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的break-beam系統(tǒng)； 對(duì)比方式一:監(jiān)控?cái)z像頭人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)需要各種識(shí)別算法，所以這種方式不但開發(fā) 難度較大；而且由于其需要基于監(jiān)控圖像進(jìn)行分析，因此需要畫質(zhì)清楚且存儲(chǔ)量大的攝像 頭，而此類攝像頭價(jià)格昂貴;另外，攝像頭拍照、識(shí)別、存儲(chǔ)等操作會(huì)帶來行人隱私泄露的問 題，存在一定的法律風(fēng)險(xiǎn)； 對(duì)于方式二:紅外人流量統(tǒng)計(jì)方法雖然軟件開發(fā)難度小，但是其本身具有較大的使用 限制，比如它無法放置在運(yùn)動(dòng)物體上，所以在某些場(chǎng)合不能很好的使用；而且更為重要的是 紅外方式容易被外界因素干擾，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)精度較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于克服上述不足，提供一種軟件開發(fā)簡(jiǎn)單、硬件成本低廉且使用 方便、精度高又不會(huì)對(duì)行人造成隱私泄露問題的基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng) 及其方法。
[0004] 本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的： 一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包含一個(gè)激光測(cè)距系統(tǒng)客戶 端、一個(gè)激光統(tǒng)計(jì)儀、一個(gè)測(cè)定初始距離的擋板； 所述激光統(tǒng)計(jì)儀發(fā)射包含由控制板、一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊，一 號(hào)激光模塊發(fā)出的激光垂直于擋板，二號(hào)激光模塊與一號(hào)激光模塊位于同一水平面，且二 號(hào)激光模塊發(fā)出的激光與擋板成一角度，三號(hào)激光模塊位于一號(hào)激光模塊的正上方，且三 號(hào)激光模塊發(fā)出的激光垂直于擋板，所述一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊經(jīng) 控制板連接至激光測(cè)距系統(tǒng)客戶端。
[0005] 本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，所述激光統(tǒng)計(jì)儀和擋板位 于移動(dòng)物體上，且激光統(tǒng)計(jì)儀和擋板之間保持相對(duì)靜止。
[0006] 本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，所述擋板為墻體。
[0007] 本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，所述擋板為除墻體外的固 定物體。
[0008] 一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，所述方法的步驟為： 步驟一:一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊距離地面高度為A值，一號(hào)激光模塊發(fā)射的激光 垂直指向擋板，二號(hào)激光模塊與一號(hào)激光模塊之間的間距為B值，二號(hào)激光模塊與擋板之間 的垂直距離和一號(hào)激光模塊與擋板之間的垂直距離相同，但二號(hào)激光模塊發(fā)出的激光與擋 板平面之間的夾角的角度值為E，三號(hào)激光模塊位于一號(hào)激光模塊的正上方，且三號(hào)激光模 塊距距離地面的高度值為C值； 步驟二:一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊首先分別測(cè)量出他們與擋板之 間的間距作為初始距離;隨后一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊實(shí)時(shí)測(cè)距，并將 測(cè)量到的距離與初始距離進(jìn)行比較；當(dāng)一號(hào)激光模塊測(cè)量到的距離與初始距離有偏差時(shí)表 示有行人通過； 步驟三:根據(jù)一號(hào)激光模塊和二號(hào)激光模塊發(fā)出的激光觸發(fā)的先后來判斷行走走動(dòng)的 方向； 步驟四：根據(jù)一號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊是否同時(shí)被觸發(fā)，可以判斷行人是否是免 票兒童。
[0009] 本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，上述步驟三中，當(dāng)多人并 排進(jìn)出時(shí)，如果首先觸發(fā)了一號(hào)激光模塊，則系統(tǒng)以激光發(fā)射的頻率以每次沒角度快速轉(zhuǎn) 動(dòng)云臺(tái)并發(fā)射二號(hào)激光對(duì)人群做正面掃描（二號(hào)激光模塊安裝于云臺(tái)上，云臺(tái)為一水平旋 轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)，），記錄返回的距離/，掃描完成之后云臺(tái)快速轉(zhuǎn)回初始角度等待人群觸發(fā)二號(hào)激 光，此時(shí)認(rèn)為人群行走方向?yàn)檫M(jìn);如果首先觸發(fā)了二號(hào)激光，且短時(shí)間內(nèi)觸發(fā)到一號(hào)激光， 則在一號(hào)激光被觸發(fā)的瞬間，系統(tǒng)同樣以激光發(fā)射的頻率以每次角度獲快速轉(zhuǎn)動(dòng)云臺(tái)并發(fā) 射二號(hào)激光對(duì)人群做背面掃描，掃描完成之后云臺(tái)快速轉(zhuǎn)回初始角度，記錄返回的距離/， 此時(shí)認(rèn)為人群行走方向?yàn)槌觥?br>[0010] 如此我們得到一組以發(fā)射次序:?:、發(fā)射角度鈇、返回距離'和垂直距離J形成的四 維變量：
四維變量集合形成的點(diǎn)群投影到垂直距離A、發(fā)射次序的平面上得到一些分布規(guī)律 的點(diǎn)，這些點(diǎn)經(jīng)高斯擬合之后得到一條如下分段曲線： 函數(shù)為：d 結(jié)合該函數(shù)圖像的局部波峰個(gè)數(shù)、圖像圖形學(xué)和常規(guī)行為模式對(duì)人數(shù)進(jìn)行判斷。
[0011] 本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，上述步驟四中，設(shè)置A值為 0.8m，表示普通學(xué)步兒童身高，設(shè)置C值為1.4m，表示免票兒童身高。
[0012]本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，所述方法中，一號(hào)激光模 塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光發(fā)射采集的數(shù)據(jù)經(jīng)控制板發(fā)送至激光測(cè)距系統(tǒng)客戶端進(jìn)行運(yùn) 算，上述數(shù)據(jù)應(yīng)用矯正算法處理，綜合高斯算法和卡爾曼濾波過濾微小變化，不斷修正在運(yùn) 動(dòng)狀態(tài)或者靜止?fàn)顟B(tài)下造成的誤差。
[0013]本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，所述矯正算法，其包含有 下述步驟： 1) 數(shù)據(jù)采集:一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊不斷采集其到固定板的距 離，結(jié)合不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)不同方位，不同速度不斷獲取測(cè)量距離值組合圖像； 2) 狀態(tài)處理:應(yīng)用數(shù)據(jù)融合算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行綜合融合，得到對(duì)現(xiàn)實(shí)狀態(tài)的可 靠描述，計(jì)算出某一狀態(tài)的糾偏量。
[0014] 3)軌跡跟蹤:應(yīng)用卡爾曼濾波對(duì)測(cè)量的測(cè)距值進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)，得到濾波精度估計(jì) 值，通過目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以不斷修正在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)或者靜止?fàn)顟B(tài)造成的誤差。
[0015] 具體的講，所述矯正算法，其包含有下述步驟： 1) 數(shù)據(jù)采集:一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊不斷采集其到固定板的距 離，測(cè)量目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的從測(cè)距板到激光儀器的距離值并組合圖像，以每秒發(fā)射30次 激光光束為計(jì)，在測(cè)量過程中分別以3個(gè)激光模塊為原點(diǎn)測(cè)得測(cè)量值的三維數(shù)據(jù)：
2) 狀態(tài)處理:應(yīng)用數(shù)據(jù)融合算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行綜合融合，得到對(duì)現(xiàn)實(shí)狀態(tài)的可 靠描述，從而得到當(dāng)前測(cè)量值^(幻的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，進(jìn)而預(yù)測(cè)在下一狀態(tài)下的估計(jì)值 冰々 + ιμ)，計(jì)算出在這運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的糾偏量σ。
[0016] 首先建立一個(gè)離散系統(tǒng)，在k時(shí)刻假設(shè)該棹制系統(tǒng)的狀態(tài)模型為：
在k時(shí)刻的測(cè)量值為：
結(jié)合k時(shí)刻的上一時(shí)刻的狀態(tài)模型，獲得k時(shí)刻的估計(jì)值：
計(jì)算在獲得k時(shí)刻的估計(jì)值后的糾偏量：
式中，、.表分別是系統(tǒng)的第一參數(shù)和第二參數(shù)，_療表不控制量，iF和好:分別表不系統(tǒng) 噪聲和觀測(cè)噪聲，?為測(cè)量過程的系統(tǒng)參數(shù)，總為系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差陣，￡/_為夂的轉(zhuǎn)置矩 陣。
[0017] 3)軌跡跟蹤：結(jié)合卡爾曼濾波對(duì)測(cè)量的測(cè)距值和估計(jì)值進(jìn)行最優(yōu)估計(jì) 得到濾波精度估計(jì)值，通過目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以不斷更新由于各種噪聲 造成的誤差〃:，使得濾波后的值更加接近真實(shí)值。
[0018] 利用在k時(shí)刻的測(cè)量值和估計(jì)值得到k時(shí)刻的實(shí)際值：
計(jì)算卡爾曼增益kg: 更新在k時(shí)刻的實(shí)際糾偏量：

式中X為觀測(cè)噪聲的協(xié)方差陣，€為?的轉(zhuǎn)置矩陣。
[0019] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是： 本發(fā)明采用三個(gè)排列成L形的激光模塊分別進(jìn)行實(shí)時(shí)激光測(cè)距，通過三個(gè)激光模塊同 時(shí)進(jìn)行測(cè)距的方式判斷人流的方向、分類、人數(shù)統(tǒng)計(jì)，采用激光測(cè)距方式相比于攝像頭的圖 像處理而言軟件開發(fā)難度較小、成本低;且無需拍照，保證了行人的隱私不受侵犯隱私;而 且激光穩(wěn)定相好、不容易受到環(huán)境的影響，從而使得其統(tǒng)計(jì)精度高。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0021] 圖2為本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的激光統(tǒng)計(jì)儀的控制 板的內(nèi)部電路框圖。
[0022] 圖3為本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中二號(hào)激光模塊對(duì)并 排人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的原理示意圖。
[0023]圖4為本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中函數(shù)
的圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0024] 參見圖1~4,本發(fā)明涉及的一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，所述系 統(tǒng)包含一個(gè)激光測(cè)距系統(tǒng)客戶端、一個(gè)激光統(tǒng)計(jì)儀、一個(gè)測(cè)定初始距離的擋板； 所述激光測(cè)距系統(tǒng)客戶端可以調(diào)整參數(shù)并結(jié)合高斯算法和卡爾曼濾波過濾微小誤差 變化;所述客戶端可以檢測(cè)障礙物并發(fā)出警報(bào)； 所述激光統(tǒng)計(jì)儀發(fā)射包含由控制板、一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊，一 號(hào)激光模塊發(fā)出的激光垂直于擋板，二號(hào)激光模塊與一號(hào)激光模塊位于同一水平面(一號(hào) 激光模塊和二號(hào)激光模塊之間的間距為20cm~5〇 Cm)，且二號(hào)激光模塊發(fā)出的激光與擋板成 一角度，三號(hào)激光模塊位于一號(hào)激光模塊的正上方，且三號(hào)激光模塊發(fā)出的激光垂直于擋 板，所述一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊經(jīng)控制板連接至激光測(cè)距系統(tǒng)客戶 端； 上述激光統(tǒng)計(jì)儀和擋板也可以放在移動(dòng)物體上，只要兩者之間保持相對(duì)靜止即可;所 述測(cè)定初始距離的擋板要能接收到所述三個(gè)激光測(cè)距模塊發(fā)出的激光，如果有墻體可以接 收激光，可以省略擋板一一也可以理解為此時(shí)墻體即為擋板； 本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，可以判斷人流量的方向、種類 并統(tǒng)計(jì)人數(shù)，可以安放在運(yùn)動(dòng)物體上，受光線、震動(dòng)的影響小。
[0025] 本發(fā)明一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，使用步驟為： 步驟一:一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊距離地面高度為A值，一號(hào)激光模塊發(fā)射的激光 垂直指向擋板，二號(hào)激光模塊與一號(hào)激光模塊之間的間距為B值，二號(hào)激光模塊與擋板之間 的垂直距離和一號(hào)激光模塊與擋板之間的垂直距離相同，但二號(hào)激光模塊發(fā)出的激光與擋 板平面之間的夾角的角度值為E，三號(hào)激光模塊位于一號(hào)激光模塊的正上方，且三號(hào)激光模 塊距距離地面的高度值為C值； 步驟二:一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊首先分別測(cè)量出他們與擋板之 間的間距作為初始距離;隨后一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊實(shí)時(shí)測(cè)距，并將 測(cè)量到的距離與初始距離進(jìn)行比較；當(dāng)一號(hào)激光模塊測(cè)量到的距離與初始距離有偏差時(shí)表 示有行人通過； 步驟三:根據(jù)一號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊發(fā)出的激光觸發(fā)的先后順序判斷行走的方 向；同時(shí)，當(dāng)多人并排進(jìn)出時(shí)，如果首先觸發(fā)了一號(hào)激光模塊，則系統(tǒng)以激光發(fā)射的頻率以 每次設(shè)角度快速轉(zhuǎn)動(dòng)云臺(tái)并發(fā)射二號(hào)激光對(duì)人群做正面掃描，記錄返回的距離/，掃描完 成之后云臺(tái)快速轉(zhuǎn)回初始角度等待人群觸發(fā)二號(hào)激光，此時(shí)認(rèn)為人群行走方向?yàn)檫M(jìn);如果 首先觸發(fā)了二號(hào)激光，且短時(shí)間內(nèi)觸發(fā)到一號(hào)激光，則在一號(hào)激光被觸發(fā)的瞬間，系統(tǒng)同樣 以激光發(fā)射的頻率以每次角度決決速轉(zhuǎn)動(dòng)云臺(tái)并發(fā)射二號(hào)激光對(duì)人群做背面掃描，掃描完 成之后云臺(tái)快速轉(zhuǎn)回初始角度，記錄返回的距離/，此時(shí)認(rèn)為人群行走方向?yàn)槌觥?br>[0026] 如此我們得到一組以發(fā)射次序?:、發(fā)射角度汶、返回距離/和垂直距離《成的四 維變量：
四維變量集合形成的點(diǎn)群投影到垂直距離4、發(fā)射次序?:的平面上得到一些分布規(guī)律 的點(diǎn)，這些點(diǎn)經(jīng)高斯擬合之后得到一條如下分段曲線：
函數(shù)為： 其圖像如圖4所示； 結(jié)合曲線的局部波峰個(gè)數(shù)、圖1豕ESJ形子和_吊吳：tV來判斷人數(shù)。
[0027] 步驟四：根據(jù)一號(hào)和三號(hào)激光是否同時(shí)被觸發(fā)，可以判斷行人是否是免票兒童，設(shè) 置A值為0.8m，表示普通學(xué)步兒童身高，設(shè)置C值為1.4m，表示免票兒童身高； 在上述步驟中，在客戶端可設(shè)置A、B、C、D、E和計(jì)數(shù)精度值，應(yīng)對(duì)不同的人流場(chǎng)合，計(jì)數(shù) 精度數(shù)值越小抗干擾能力變?nèi)?，可適應(yīng)人流速度較快的場(chǎng)合，各參數(shù)可根據(jù)實(shí)際收集的數(shù) 據(jù)反饋進(jìn)行調(diào)整。
[0028]同時(shí)，在上述步驟二中，實(shí)時(shí)測(cè)量到的距離在一定程度上發(fā)生變化時(shí)表示有物體 經(jīng)過，在此過程中一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光發(fā)射采集的數(shù)據(jù)經(jīng)控制板發(fā)送 至激光測(cè)距系統(tǒng)客戶端進(jìn)行運(yùn)算，上述數(shù)據(jù)應(yīng)用矯正算法處理，同時(shí)運(yùn)用高斯算法和卡爾 曼濾波相結(jié)合，采集在正常工作狀態(tài)下激光器采集到的微小距離變化，建立狀態(tài)方程和測(cè) 量方程進(jìn)行卡爾曼濾波估值，以不斷修正在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)或者靜止?fàn)顟B(tài)下造成的誤差； 所述矯正算法，其包含有下述步驟： 1)數(shù)據(jù)采集:一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和三號(hào)激光模塊不斷采集其到固定板的距 離，測(cè)量目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的從測(cè)距板到激光儀器的距離值并組合圖像，以每秒發(fā)射30次 激光光束為計(jì)，在測(cè)量過程中分別以3個(gè)激光模塊為原點(diǎn)測(cè)得測(cè)量值的三維數(shù)據(jù)：

4)狀態(tài)處理:應(yīng)用數(shù)據(jù)融合算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行綜合融合，得到對(duì)現(xiàn)實(shí)狀態(tài)的可 靠描述，從而得到當(dāng)前測(cè)量值^沐）的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，進(jìn)而預(yù)測(cè)在下一狀態(tài)下的估計(jì)值 例；Α+ιμ)，計(jì)算出在這運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的糾偏量σ。
[0029] 首先建立一個(gè)離散系統(tǒng)，在k時(shí)刻假設(shè)該控制系統(tǒng)的狀態(tài)模型為： 在k時(shí)刻的測(cè)量值為：
結(jié)合k時(shí)刻的上一時(shí)刻的狀態(tài)模型，獲得k時(shí)刻的估計(jì)值：
計(jì)算在獲得k時(shí)刻的估計(jì)值后的糾偏量：
式中，&:、表分別是系統(tǒng)的第一參數(shù)和第二參數(shù)，IT表示控制量，嚴(yán)和爐分別表示系統(tǒng) 噪聲和觀測(cè)噪聲，?為測(cè)量過程的系統(tǒng)參數(shù)，京為系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差陣，為A的轉(zhuǎn)置矩 陣。
[0030] 5)軌跡跟蹤：結(jié)合卡爾曼濾波對(duì)測(cè)量的測(cè)距值和估計(jì)值進(jìn)行最優(yōu)估計(jì) 瘋得到濾波精度估計(jì)值，通過目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以不斷更新由于各種噪聲 造成的誤差〃:，使得濾波后的值更加接近真實(shí)值。
[0031] 利用在k時(shí)刻的測(cè)量值和估計(jì)值得到k時(shí)刻的實(shí)際值：
計(jì)算卡爾曼增益kg:
更新在k時(shí)刻的實(shí)際糾彳扁葛··
式中史為觀測(cè)噪聲的協(xié)方差陣，g為是的轉(zhuǎn)置矩陣。
[0032] 另外：需要注意的是，上述【具體實(shí)施方式】?jī)H為本專利的一個(gè)優(yōu)化方案，本領(lǐng)域的技 術(shù)人員根據(jù)上述構(gòu)思所做的任何改動(dòng)或改進(jìn)，均在本專利的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于:所述系統(tǒng)包含一個(gè)激 光測(cè)距系統(tǒng)客戶端、一個(gè)激光統(tǒng)計(jì)儀、一個(gè)測(cè)定初始距離的擋板； 所述激光統(tǒng)計(jì)儀發(fā)射包含由控制板、一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和Ξ號(hào)激光模塊，一 號(hào)激光模塊發(fā)出的激光垂直于擋板，二號(hào)激光模塊與一號(hào)激光模塊位于同一水平面，且二 號(hào)激光模塊發(fā)出的激光與擋板成一角度，Ξ號(hào)激光模塊位于一號(hào)激光模塊的正上方，且Ξ 號(hào)激光模塊發(fā)出的激光垂直于擋板，所述一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和Ξ號(hào)激光模塊經(jīng) 控制板連接至激光測(cè)距系統(tǒng)客戶端。2. 如權(quán)利要求1所述一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于:所述 激光統(tǒng)計(jì)儀和擋板位于移動(dòng)物體上，且激光統(tǒng)計(jì)儀和擋板之間保持相對(duì)靜止。3. 如權(quán)利要求1所述一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于:所述 擋板為墻體。4. 如權(quán)利要求1所述一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，其特征在于:所述 擋板為除墻體外的固定物體。5. -種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于:所述方法的步驟為： 步驟一：一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊距離地面高度為A值，一號(hào)激光模塊發(fā)射的激光 垂直指向擋板，二號(hào)激光模塊與一號(hào)激光模塊之間的間距為B值，二號(hào)激光模塊與擋板之間 的垂直距離和一號(hào)激光模塊與擋板之間的垂直距離相同，但二號(hào)激光模塊發(fā)出的激光與擋 板平面之間的夾角的角度值為Ε，Ξ號(hào)激光模塊位于一號(hào)激光模塊的正上方，且Ξ號(hào)激光模 塊距距離地面的高度值為C值； 步驟二：一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和Ξ號(hào)激光模塊首先分別測(cè)量出他們與擋板之 間的間距作為初始距離;隨后一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和Ξ號(hào)激光模塊實(shí)時(shí)測(cè)距，并將 測(cè)量到的距離與初始距離進(jìn)行比較；當(dāng)一號(hào)激光模塊測(cè)量到的距離與初始距離有偏差時(shí)表 示有行人通過； 步驟Ξ:根據(jù)一號(hào)激光模塊和二號(hào)激光模塊發(fā)出的激光觸發(fā)的先后來判斷行走走動(dòng)的 方向； 步驟四：根據(jù)一號(hào)和Ξ號(hào)激光是否同時(shí)被觸發(fā)，可W判斷行人是否是免票兒童。6. 如權(quán)利要求5所述一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于:上述 步驟Ξ中，當(dāng)多人并排進(jìn)出時(shí)，如果首先觸發(fā)了一號(hào)激光模塊，則系統(tǒng)W激光發(fā)射的頻率W 每次拼角度快速轉(zhuǎn)動(dòng)云臺(tái)并發(fā)射二號(hào)激光對(duì)人群做正面掃描，記錄返回的距離J:，掃描完 成之后云臺(tái)快速轉(zhuǎn)回初始角度等待人群觸發(fā)二號(hào)激光，此時(shí)認(rèn)為人群行走方向?yàn)檫M(jìn);如果 首先觸發(fā)了二號(hào)激光，且短時(shí)間內(nèi)觸發(fā)到一號(hào)激光，則在一號(hào)激光被觸發(fā)的瞬間，系統(tǒng)同樣 W激光發(fā)射的頻率W每次角度島快速轉(zhuǎn)動(dòng)云臺(tái)并發(fā)射二號(hào)激光對(duì)人群做背面掃描，掃描完 成之后云臺(tái)快速轉(zhuǎn)回初始角度，記錄返回的距離/，此時(shí)認(rèn)為人群行走方向?yàn)槌觯?如此我們得到一組W發(fā)射次序《、發(fā)射角度獲、返回距離乂和垂直距離放形成的四維變 量： 扭，'嗎.，.在為.)南;:;，斯，鳥>'公2來％.為，.在，.^.3.)".-:|，.:也^ 四維變量集合形成的點(diǎn)群投影到垂直距離沁、發(fā)射次序《的平面上得到一些分布規(guī)律 的點(diǎn)，運(yùn)些點(diǎn)經(jīng)高斯擬合之后得到一條如下分段曲線： 函數(shù)為：口如 K(/，6，f) 結(jié)合該函數(shù)圖像的局部波峰個(gè)數(shù)、圖像圖形學(xué)和常規(guī)行為模式對(duì)人數(shù)進(jìn)行判斷。7. 如權(quán)利要求5所述一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于:上述 步驟四中，設(shè)置A值為0.8m，表示普通學(xué)步兒童身高，設(shè)置C值為1.4m，表示免票兒童身高。8. 如權(quán)利要求5所述一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于:所述 方法中，一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和Ξ號(hào)激光發(fā)射采集的數(shù)據(jù)經(jīng)控制板發(fā)送至激光測(cè) 距系統(tǒng)客戶端進(jìn)行運(yùn)算，上述數(shù)據(jù)應(yīng)用矯正算法處理，綜合高斯算法和卡爾曼濾波過濾微 小變化，不斷修正在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)或者靜止?fàn)顟B(tài)下造成的誤差。9. 如權(quán)利要求8所述一種基于激光測(cè)距的智能人流量分類統(tǒng)計(jì)方法，其特征在于:所述 矯正算法，其包含有下述步驟： 1)數(shù)據(jù)采集:一號(hào)激光模塊、二號(hào)激光模塊和Ξ號(hào)激光模塊不斷采集其到固定板的距 離，測(cè)量目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的從測(cè)距板到激光儀器的距離值并組合圖像，W每秒發(fā)射30次 激光光束為計(jì)，在測(cè)量過程中分別W3個(gè)激光模塊為原點(diǎn)測(cè)得測(cè)量值的Ξ維數(shù)據(jù)：狀態(tài)處理:應(yīng)用數(shù)據(jù)融合算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行綜合融合，得到對(duì)現(xiàn)實(shí)狀態(tài)的可靠 描述，從而得到當(dāng)前測(cè)量值心腳的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡，進(jìn)而預(yù)測(cè)在下一狀態(tài)下的估計(jì)值 如A +11巧，計(jì)算出在運(yùn)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的糾偏量σ ; 首先建立一個(gè)離散系統(tǒng)，在k時(shí)刻假設(shè)該控制系統(tǒng)的狀態(tài)模型為：在k時(shí)刻的測(cè)量值為：結(jié)合k時(shí)刻的上一時(shí)刻的狀態(tài)模型，獲得k時(shí)刻的估計(jì)值：計(jì)算在獲得k時(shí)刻的估計(jì)值后的糾偏量：式中，口、盈分別是系統(tǒng)的第一參數(shù)和第二參數(shù)，杖表示控制量，職和擴(kuò)分別表示系統(tǒng) 噪聲和觀測(cè)噪聲，某為測(cè)量過程的系統(tǒng)參數(shù)，徑為系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差陣，力心的轉(zhuǎn)置矩 陣； 軌跡跟蹤:結(jié)合卡爾曼濾波對(duì)測(cè)量的測(cè)距值和估計(jì)值進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)謀排悼+鳴，得到 濾波精度估計(jì)值，通過目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，W不斷更新由于各種噪聲造成的誤差巧，使得 濾波后的值更加接近真實(shí)值； 利用在k時(shí)刻的測(cè)量值和估計(jì)值得到k時(shí)刻的實(shí)際值：計(jì)算卡爾曼增益kg:更新在k時(shí)刻的實(shí)際糾偏量：式中藍(lán)為觀測(cè)噪聲的協(xié)方差陣，賞為?的轉(zhuǎn)置矩陣。
【文檔編號(hào)】G01S17/08GK105842704SQ201610151898
【公開日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年3月17日
【發(fā)明人】邢懷球, 管過, 宋榮中, 鞏麗濤, 王瑤, 田猛, 邢康橋, 朱晉逾
【申請(qǐng)人】江蘇漢德天坤數(shù)字技術(shù)有限公司