[发明专利]一种基于隐马尔科夫模型的人流量监测方法有效
| 申请号： | 201910204501.4 | 申请日： | 2019-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN109951866B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 杨志勇;金磊;刘灿;谷长春;王环环 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | H04W24/08 | 分类号： | H04W24/08;H04W84/18;H04B17/391;H04B17/318 |
| 代理公司： | 南昌洪达专利事务所 36111 | 代理人： | 刘凌峰 |
| 地址： | 330000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于隐马尔科夫模型的人流量监测方法，所述方法为，(1)、搭建实验环境：采用一种无线射频层析成像网络节点作为网络的通信基础；利用网络节点构建完整的无线传感网络通信系统；(2)、实验数据的收集与处理：无线传感网络数据的处理方法为“发射‑接收‑存储”；根据实验接收的信号强度计算出链路的衰减值作为特征向量训练混合高斯的隐马尔科夫模型；(3)、实时人员统计方法：实时接收数据计算出链路衰减值，通过与不同参数的GMM‑HMM模型比较取拥有最大似然的模型类别作为对应的人数类别，统计通过人数。本发明结构简单、在实现上方便可行、且适用于大多数场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 隐马尔科夫 模型 人流量 监测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于隐马尔科夫模型的人流量监测方法，其特征在于：所述方法为，(1)、搭建实验环境：采用一种无线射频层析成像网络节点作为网络的通信基础；利用该网络节点构建完整的无线传感网络通信系统；(2)、实验数据的收集与处理：无线传感网络数据的处理方法为“发射‑接收‑存储”；根据实验接收的信号强度计算出链路的衰减值作为特征向量训练混合高斯的隐马尔科夫模型；(3)、实时人员统计方法：实时接收数据计算出链路衰减值，通过与不同参数的GMM‑HMM模型比较取拥有最大似然的模型类别作为对应的人数类别，统计通过人数。
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