[发明专利]基于开发板的人流密度监测系统

说明书

本发明提供一种基于开发板的人流密度监测系统，涉及数据处理领域。本发明包括嵌入式开发板、云服务器和小程序，嵌入式开发板和小程序通过云服务器进行数据交互，其中：嵌入式开发板通过开发板配套摄像头采集人流图片信息，基于人流图片信息统计人流密度数据，并通过云服务器将人流密度数据反馈给小程序。本发明在避免涉及用户权限隐私的情况下，使用嵌入式开发板终端设备充分采集场景的数据，使得数据可信度更高的同时，解决了传统产品使用手机定位问题上的不足，提高人流密度估计的准确度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于开发板的人流密度监测系统。

背景技术

随着互联网和人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始涉及自动化计算与分析。其中，监控安防领域是最为重要的场景之一。对于一些人流密度大的区域，如高校、机场、车站、广场、公园等，常因为人群过于密集而存在发生踩踏事件的隐患。对这些区域进行实时人数的统计，可以有效避免此类事件的发生。

现有的人流密度检测系统大多基于用户地点共享，例如借助用户手机的定位系统，搜集用户的信息。该方案需要征得用户同意且需要安装对应的app，涉及用户隐私权限等等问题。

现有的采用基于用户地点共享的人流密度估计的系统可操作性低。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于开发板的人流密度监测系统，解决了现有系统可操作性低的技术问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

本发明提供一种基于开发板的人流密度监测系统，包括：嵌入式开发板、云服务器和小程序，嵌入式开发板和小程序通过云服务器进行数据交互，其中：

嵌入式开发板通过开发板配套摄像头采集人流图片信息，基于人流图片信息统计人流密度数据，并通过云服务器将人流密度数据反馈给小程序。

优选的，所述基于人流图片信息统计人流密度数据包括：

通过预设的Yolov3模型识别人流图片信息人体目标，并统计人数。

优选的，所述预设的Yolov3模型的构建过程包括：

使用COCO2017、MS COCO和PASCAL VOC数据集对基于mobilenet的Yolov3进行训练，得到初始Yolov3模型，通过特定的场景的图片对模型进行微调，得到Yolov3模型。

优选的，所述系统还包括：

嵌入式开发板采用预设的Pyramidbox口罩检测模型识别出口罩佩戴的情况，统计佩戴口罩的人数。

优选的，所述预设的Pyramidbox口罩检测模型的构建过程包括：

采用WIDERFACE人脸检测数据集和自采人脸数据集进行结合训练对PyramidBox进行训练和调整，得到Pyramidbox口罩检测模型。

优选的，所述云服务还用于存储包括时间、当前位置的人数、佩戴口罩的人数和未佩戴口罩的人数的时间序列。

优选的，所述系统还用于：分析未来的数据。

优选的，所述分析未来的数据，包括：选用ARIMA时间序列模型预测未来人流量和口罩佩戴情况走势。

优选的，所述选用ARIMA时间序列模型预测未来人流量和口罩佩戴情况走势包括：

S1、将过去时间段内的人流量和口罩佩戴情况数据作为原始时间序列数据；

S2、对原始时间序列数据进行预处理，得到平稳非白噪声序列；