[发明专利]一种基于云端大数据的超声波人数统计方法及系统

权利要求书

1.一种基于云端大数据的超声波人数统计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01.树莓派通过控制甬道两侧的超声传感器来判断超声传感器最远探测距离阈值L0，并获取超声传感器探测到的距离数据信息；

S02.树莓派通过将甬道一侧的超声传感器第i次接收的距离数据信息记为X_i，甬道另一侧的超声传感器第i次接受的距离数据信息记为Y_i；其中，X_i <= L₀，Y_i <= L₀，若L₀ - X_i 或L₀ - Y_i其中一个小于某个预设的整数ε，则该次测量有效，否则X_i = 0或Y_i = 0；再通过：D_i= L₀-（X_i+Y_i）计算行人进入甬道的进入宽度D 的数据集D_i；

S03.树莓派利用一段时间内的数据集D_i的数据信息，得出进入甬道中的行人的人体宽度W₀；

S04.树莓派识别进入探测范围内的新行人，并得出观测期内的总人数。

2.根据权利要求1所述的基于云端大数据的超声波人数统计方法，其特征在于，所述步骤S01中计算超声传感器最远探测距离阈值L₀时，首先预设一个值；再将超声传感器第i次接收的距离数据记为X_i，其中X_i<=L₀,经若干次测量后得到一个距离阈值数据组[X_i]，若距离阈值数据组[X_i]的标准差小于一个预设值γ，则将所述距离阈值数据组[X_i]的均值记为L₁；若 L₁<L₀，则将最远距离L₀预设的值替换为L₁。

3.根据权利要求2所述的基于云端大数据的超声波人数统计方法，其特征在于，所述步骤S01中的预设值为5米。

4.根据权利要求2所述的基于云端大数据的超声波人数统计方法，其特征在于,所述步骤S03中，提取数据集D_i中各个时间段内的数据的均值，并将其中均值最小的时间段内的数据的均值记为μ，记人体宽度W₀= μ。

5.根据权利要求4所述的基于云端大数据的超声波人数统计方法，其特征在于,所述步骤S04还包括：

通过游程识别算法识别出进入宽度D的每个游程R，记第i个游程为R_i，每个游程R中包含有数据，所述数据为一串连续不为0的数；

记每个游程R中包含的数据的个数为N_i，并检验所有R_i的数据的个数N_i是否来自泊松分布；

根据泊松分布计算参数λ，并通过 N_i/λ/μ的结果值作为游程内的新增人数；

最后加和值就是观测期内的总人数。

6.根据权利要求1-5所述的基于云端大数据的超声波人数统计方法，其特征在于，所述树莓派能够控制所述超声传感器发射信号，并记录发射的时间点T₁，捕获超声传感器传回的电平变化，记录发生变化时的时间点T2，然后通过信号发射时间差 T₂ -T₁ 来计算距离；有距离 S = (T₂ -T₁)*V，其中V为声音在空气中的传播速度。