[发明专利]行人进出监测方法、装置、设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种行人进出监测方法，其特征在于，应用于与多个数据接收设备通信连接的行人进出监测设备，所述多个数据接收设备对应一个行人通行检测区域且相互之间通过WiFi信号通信，所述行人进出监测方法包括：

获取每个数据接收设备的通信链路对应的原始信道状态数据，对所述原始信道状态数据进行预处理，得到每个通信链路对应的目标信道状态数据；其中，所述目标信道状态数据包括第一目标信道状态数据和第二目标信道状态数据；

调用训练完成的行人通行检测模型对所述第一目标信道状态数据进行处理，以判断所述行人通行检测区域中是否存在行人通行；

若是，则根据所述第一目标信道状态数据以及所述第二目标信道状态数据确定所述行人通行检测区域中的行人通行方向；

其中，对所述原始信道状态数据进行预处理，得到每个通信链路对应的目标信道状态数据，包括：依次对所述原始信道状态数据进行滤波处理、子载波数据筛分处理以及数据压缩处理，得到每个通信链路对应的目标信道状态数据；

其中，所述行人通行检测模型通过以下方式训练得到：

针对每条通信链路，分别执行以下步骤：

获取第一样本信道状态数据、第二样本信道状态数据和第三样本信道状态数据；其中，所述第一样本信道状态数据用于表征所述行人通行检测区域处于无人状态，所述第二样本信道状态数据用于表征所述行人通行检测区域处于行人靠近状态，所述第三样本信道状态数据用于表征所述行人通行检测区域处于行人通过状态；

分别提取所述第一样本信道状态数据、所述第二样本信道状态数据和所述第三样本信道状态数据各自对应的第一数据特征；其中，所述第一数据特征包括极差、信号熵以及平均偏离值；

基于Kmeans算法以及所述第一数据特征之间的欧式距离对所述第一数据特征进行聚类，得到三个聚类集；根据所述三个聚类集中聚类中心距离聚类原点最远的第一聚类集对应的样本信道状态数据以及距离所述聚类原点次远的第二聚类集对应的样本信道状态数据确定活跃成分信道状态数据，并将连续的活跃成分信道状态数据合并生成活跃样本状态数据；

提取所述活跃样本状态数据的第二数据特征；其中，所述第二数据特征包括标准差、绝对中位数离差、极差、信号熵以及平均偏离值；

基于Kmeans算法以及所述第二数据特征之间的欧式距离对所述活跃样本信道数据进行聚类，得到两个目标聚类集；根据每个目标聚类集的聚类中心与聚类原点的距离确定第一目标聚类集和第二目标聚类集；其中，所述第一目标聚类集对应的样本信道状态数据用于表征所述行人通行检测区域处于行人通过状态，所述第二目标聚类集对应的样本信道状态数据用于表征所述行人通行检测区域处于行人靠近状态。

2.根据权利要求1所述的行人进出监测方法，其特征在于，调用训练完成的行人通行检测模型对所述第一目标信道状态数据进行处理，以判断所述行人通行检测区域中是否存在行人通行，包括：

调用链路置信度最高的行人通行检测模型对所述第一目标信道状态数据进行处理，以判断所述行人通行检测区域中是否存在行人通行；其中，所述链路置信度根据所述第一目标聚类集对应的第一目标聚类中心以及所述第二目标聚类集对应的第二目标聚类中心确定。

3.根据权利要求2所述的行人进出监测方法，其特征在于，根据所述第一目标信道状态数据以及所述第二目标信道状态数据确定所述行人通行检测区域中的行人通行方向，包括：

根据所述第一目标信道状态数据以及所述第二目标信道状态数据，计算每条通信链路对应的链路视距路径通过时刻；

基于所述链路视距路径通过时刻以及每条通信链路对应的链路置信度确定行人通行检测区域中的行人通行方向。