劉文茜，王晶晶，張健欽，張學(xué)東，王 碩

(1. 北京建筑大學(xué)，北京 102616; 2. 北京市交通運(yùn)行監(jiān)測調(diào)度中心，北京 100073)

近年來旅游業(yè)發(fā)展迅速，各個城市的各類景區(qū)參觀人數(shù)不斷上升，其中一些著名景區(qū)更是經(jīng)常出現(xiàn)人滿為患的情況。隨著智慧景區(qū)管理與服務(wù)的不斷發(fā)展和探索[1]，獲取景區(qū)的客流數(shù)據(jù)，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能分析技術(shù)能夠有效地對景區(qū)客流量進(jìn)行檢測和預(yù)警，減少景區(qū)管理與服務(wù)的壓力。根據(jù)近年來提出的大數(shù)據(jù)的特征[2]，景區(qū)的客流量數(shù)據(jù)明顯具有大數(shù)據(jù)的客觀性、現(xiàn)勢性、動態(tài)性等特點(diǎn)[3]。作為智慧景區(qū)中不可缺少的數(shù)據(jù)，如何方便、高效、精準(zhǔn)地獲取景區(qū)客流量數(shù)據(jù)就顯得尤為重要。同時，如何根據(jù)大客流數(shù)據(jù)的特性，利用大客流數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)景區(qū)客流的有效監(jiān)測與分析也在不斷的探索中。

目前除了傳統(tǒng)的票務(wù)統(tǒng)計等比較落后的方法，常見的客流數(shù)據(jù)獲取主要包括3種技術(shù)：一是基于視頻檢測技術(shù)的視頻客流數(shù)據(jù)獲取技術(shù)[4-6]；二是基于紅外線掃描技術(shù)的紅外客流數(shù)據(jù)獲取技術(shù)[7]；三是基于激光掃描技術(shù)的激光客流數(shù)據(jù)獲取技術(shù)[8-9]。其中，視頻客流檢測的技術(shù)屬于普通傳統(tǒng)客流數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，主要應(yīng)用于商場等普通場合，該類場合主要為室內(nèi)環(huán)境，不受天氣影響，光線充足且穩(wěn)定，但對于大部分景區(qū)來說都無法保證這種環(huán)境。紅外客流檢測技術(shù)主要應(yīng)用在商店的窄出入口或公交車上車和下車口，檢測精度較低，且探測范圍比較小，也不能滿足景區(qū)人流探測的需求。而激光客流檢測技術(shù)利用現(xiàn)在成熟的激光探測技術(shù)，通過設(shè)備發(fā)射激光進(jìn)行掃描，對掃描結(jié)果進(jìn)行特征提取進(jìn)而獲取相應(yīng)的客流信息。激光探測技術(shù)受外界影響小，尤其不受光照影響，即使在夜晚也能夠正常探測，受雨雪、大風(fēng)等天氣影響也較小，同時能夠高頻率不間斷地進(jìn)行自動測量，對動態(tài)物體測量準(zhǔn)確，測量過程自動化程度高無需人工干預(yù)，能夠連續(xù)穩(wěn)定作業(yè)，非常適用于景區(qū)的客流探測。

本文主要討論如何通過高精度激光探測技術(shù)獲取在指定時間段內(nèi)通過的移動物體數(shù)量，結(jié)合特征識別技術(shù)判定其中個體模型的數(shù)量和個體模型的種類，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時獲取通過的客流量數(shù)據(jù)；利用多臺激光掃描儀構(gòu)成分布式多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)，形成完整的物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)對整個景區(qū)監(jiān)測區(qū)域的無縫覆蓋及多層次數(shù)據(jù)采集，結(jié)合整個景區(qū)的客流情況，獲取整個景區(qū)的客流量數(shù)據(jù)；同時，利用客流量數(shù)據(jù)的特性，借助相關(guān)軟件系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，實(shí)現(xiàn)對景區(qū)的客流預(yù)警和預(yù)測，減少景區(qū)的管理與服務(wù)壓力。本文將北京南鑼鼓巷景區(qū)作為實(shí)際應(yīng)用案例，通過在南鑼鼓巷景區(qū)安裝多臺高精度激光探測設(shè)備，構(gòu)建大客流監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)，獲取整個景區(qū)客流數(shù)據(jù)，通過對大客流的統(tǒng)計分析，發(fā)掘南鑼鼓巷客流規(guī)律，服務(wù)于景區(qū)管理。該研究對景區(qū)游客量監(jiān)測和安全管理有實(shí)質(zhì)性的幫助，有助于管理者有效地掌握景區(qū)實(shí)時客流情況，對景區(qū)客流變化和預(yù)測有一定的指示作用。

1 景區(qū)客流激光探測技術(shù)

1.1 激光探測原理和優(yōu)點(diǎn)

激光探測按照探測儀器的探測方式分為直接探測[10-11]和外差探測[12]。根據(jù)景區(qū)對游人數(shù)量進(jìn)行探測的應(yīng)用需求，本文使用直接探測方式更便于達(dá)到探測目的。使用二維激光掃描儀能夠投放出一個垂直于地面的激光屏面，可利用激光反射對在激光屏面內(nèi)發(fā)生遮擋的物體進(jìn)行掃描測距。測距原理為飛行時間測距法(time of fly，TOF)，即根據(jù)激光的飛行時間(發(fā)射、被物體反射、被接收的時間差)測量被測物體與傳感器之間的距離值。利用激光束的直線飛行及弱擴(kuò)散等性質(zhì)，將激光束的發(fā)射角度和測得的距離值相結(jié)合，能夠獲取反射物體相對于光源的空間平面坐標(biāo)信息。

利用這種激光探測的方法對景區(qū)游人進(jìn)行掃描具有以下優(yōu)勢：

(1) 激光掃描儀在平面內(nèi)進(jìn)行掃描測距，如掃描范圍設(shè)置為180°、每0.5°一個距離值時，一次掃描(一幀數(shù)據(jù))就可以在掃描平面內(nèi)獲得對環(huán)境目標(biāo)的361個坐標(biāo)采樣點(diǎn)，對于景區(qū)客流探測具有足夠的精度。

(2) 激光掃描儀每秒可以獲得大約50幀掃描數(shù)據(jù)(50 Hz)，約18 050個坐標(biāo)數(shù)據(jù)，對于游人的移動，能夠做到準(zhǔn)確動態(tài)捕捉，保證探測精度。

(3) 激光掃描儀的有效測距范圍普遍能夠達(dá)到18 m以上，形成的激光屏面能夠達(dá)到半徑為18 m甚至更大的半圓，保證了足夠的探測區(qū)域。

(4) 激光掃描儀所發(fā)射的激光強(qiáng)度級別為1A(即Class 1)，該強(qiáng)度的激光對人眼(人體最薄弱處)無害，波段為905 nm，為不可見光，在對游人數(shù)量進(jìn)行探測的過程中，不會對人體產(chǎn)生任何傷害。

1.2 客流數(shù)據(jù)激光探測方法設(shè)計

對景區(qū)的客流探測，需要選擇景區(qū)出入口或游人游覽時通過的主要通道架設(shè)激光探測設(shè)備，獲取該類地點(diǎn)通過的游客數(shù)量。該類地點(diǎn)地形環(huán)境相對簡單，而且游人在該類地點(diǎn)行動模式相對單一，便于激光探測設(shè)備對游人掃描。如圖1所示，在游人通道口中央上方搭設(shè)探測設(shè)備，設(shè)備發(fā)射出的激光屏面盡量與通道或入口游人移動方向相垂直?？紤]對探測結(jié)果進(jìn)行特征提取時需要移動物體的輪廓外形，因此，探測設(shè)備的高度應(yīng)在有效探測范圍內(nèi)盡量提高，減少因遮擋造成獲取邊緣輪廓不全的情況。

架設(shè)好激光探測設(shè)備后，為方便將探測結(jié)果轉(zhuǎn)成圖形，以探測時生成的激光屏面為基礎(chǔ)設(shè)定平面直角坐標(biāo)系。如圖2所示，以架設(shè)設(shè)備激光光源垂直到地面的點(diǎn)為原點(diǎn)、原點(diǎn)到激光設(shè)備為Y軸、地面與激光屏相交垂線為X軸構(gòu)建平面直角坐標(biāo)系。由于在景區(qū)的實(shí)際探測中，通道或入口的實(shí)際形狀和環(huán)境通常不一定是最理想的探測環(huán)境；同時，由于探測區(qū)域中會存在植被或地物干擾、地面形狀不規(guī)則、通道邊緣限制框形狀不規(guī)則等情況，因此在實(shí)際探測之前，需要提取激光屏面與現(xiàn)場環(huán)境的相交邊緣作為實(shí)際探測區(qū)域邊界，減少因地物和地形帶來的影響。在確保探測區(qū)域內(nèi)無移動物體的情況下，打開探測設(shè)備，獲取探測區(qū)域?qū)嶋H的環(huán)境形狀和范圍，如圖3、圖4所示。

如圖4所示，在確定完成探測區(qū)域邊界后，圖中黃線部分就是實(shí)際的激光探測區(qū)域。在設(shè)定好實(shí)際探測區(qū)域后，激光探頭以20 Hz以上的頻率對探測區(qū)域進(jìn)行不間斷掃描。當(dāng)有移動物體通過該區(qū)域時，會在探測區(qū)域內(nèi)對激光產(chǎn)生遮擋，如圖5所示。根據(jù)激光測距原理，能夠計算得出區(qū)域范圍內(nèi)遮擋物體的輪廓相對于光源的空間位置信息，結(jié)合設(shè)定的平面直角坐標(biāo)系，可將獲取的輪廓轉(zhuǎn)換為具有坐標(biāo)系的圖形文件進(jìn)行保存。當(dāng)有移動物體通過該探測區(qū)域時，探測設(shè)備會將通過物體的輪廓掃描下來，并根據(jù)獲取的坐標(biāo)保存成圖形文件，然后利用特征識別技術(shù)對這些圖形進(jìn)行特征識別，判定通過的物體是否為游人及游人數(shù)量，具體流程如圖6所示。

1.3 雙激光方向探測

對于景區(qū)客流數(shù)量的監(jiān)測，必須對進(jìn)入和離開景區(qū)的游客數(shù)量分別進(jìn)行記錄才能有效計算景區(qū)客流數(shù)據(jù)。很多景區(qū)的進(jìn)入和離開通道往往都是同一條，因此需要對游客移動方向進(jìn)行判別。本文對設(shè)備進(jìn)行了改進(jìn)，在一個設(shè)備上安裝兩個激光探頭，如圖7所示。通過兩個激光探頭，在通道中放出兩個平行的激光屏面進(jìn)行檢測，兩個激光屏之間的距離控制在0.3 m以內(nèi)，當(dāng)游人通過通道時，會依次通過兩個激光平面，由于兩個屏面距離小于0.3 m，游人依次通過時掃描到的模型特征應(yīng)具有很大程度的相似性，故只要比較兩個激光屏面分別獲取該特征的時間即可判定游人的移動方向。如圖8所示，假設(shè)游人通過a屏的時刻為t1，通過b屏的時刻為t2，設(shè)定由a屏到b屏的方向?yàn)檫M(jìn)入景區(qū)方向，則當(dāng)t1早于t2時，游人是進(jìn)入景區(qū)，反之是離開景區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)對整個景區(qū)游客的進(jìn)出數(shù)量精準(zhǔn)獲取。

2 游人特征識別技術(shù)

2.1 游人特征識別技術(shù)原理

在激光探測過程中，激光設(shè)備通過光電轉(zhuǎn)換，將掃描到的物體輪廓通過相對坐標(biāo)值保存為數(shù)字圖像。游人特征識別主要是對于圖像形狀輪廓的識別。

傳統(tǒng)的游人特征識別[13]首先需要對目標(biāo)進(jìn)行提取，激光探測獲取的圖像是利用掃描獲取探測物體輪廓邊緣，然后計算相對坐標(biāo)的數(shù)值生成對應(yīng)圖像。與傳統(tǒng)的基于柵格類圖像不同，省去了邊緣提取和圖像降噪等工序，只需去掉明顯的噪聲點(diǎn)，就可以利用輪廓特征比對的方法直接對探測物體進(jìn)行判定。利用輪廓特征進(jìn)行識別具有兩點(diǎn)優(yōu)勢：一是基于輪廓特征的匹配計算量小，可以較好地滿足實(shí)時性要求；二是要識別的目標(biāo)物通常是預(yù)先知道的，其完整的幾何信息可用于識別過程。

考慮在掃描過程中游人通常是移動行走的狀態(tài)，雙臂和雙腿都會發(fā)生擺動，同時服裝對于形體輪廓也存在影響，因此可選擇人體的肩頭特征[14-15]和高寬特征作為人體形狀特征識別的依據(jù)。肩頭區(qū)域即使在行進(jìn)過程中，其相對空間關(guān)系也基本不變，不會產(chǎn)生影響整個區(qū)域結(jié)構(gòu)的遮擋。因此，只需通過數(shù)學(xué)方法找到掃描圖形輪廓形狀對應(yīng)的身高、身寬、頭肩高、肩寬等數(shù)值并進(jìn)行比對，判定是否符合人體結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)就可以確定掃描對象是否為游人。

2.2 游人模型數(shù)量的判定和分離

在實(shí)地掃描過程中會出現(xiàn)兩個或兩個以上移動物體同時通過的情況，激光掃描設(shè)備會將這些物體掃描為一條連續(xù)的輪廓線，并將其保存為圖像，或?qū)w鳥、落葉等無關(guān)的移動物體掃描得到輪廓圖像。因此，在進(jìn)行游人特征識別之前，需要利用游人數(shù)量判別模型對圖像中游人模型數(shù)量進(jìn)行判定和分離。激光探測設(shè)備掃描后生成如圖9所示的圖像，該圖像本身就是通過掃描坐標(biāo)生成的，不存在顏色差別和邊緣不清的情況，可以直接利用像素連續(xù)性對圖像進(jìn)行分組，圖9中有A、B、C3組連續(xù)圖像。

根據(jù)掃描目標(biāo)特點(diǎn)，表達(dá)游人身體輪廓的像素數(shù)與飛鳥、落葉等干擾對象的輪廓像素數(shù)具有明顯的差別。參考要探測最小年齡游人的平均身形大小和最基本掃描部分，設(shè)定連續(xù)圖像最小像素數(shù)M，各組連續(xù)圖像像素數(shù)與M進(jìn)行比對，直接排除明顯的干擾項(xiàng)，減少需要識別的模型，如圖9中的A部分像素明顯小于M，故可直接排除。

排除明顯不是游人的連續(xù)像素形狀后，以像素為單位根據(jù)掃描時設(shè)定的直角坐標(biāo)系，對各組連續(xù)圖像取自身在X軸方向的最小值X1和最大值X2，將圖像定義為在[X1,X2]內(nèi)的連續(xù)函數(shù)F(x)，計算該函數(shù)在[X1,X2]內(nèi)的極大值和極小值，如圖10所示。在正常情況下，游人通過激光探測屏面時其身體輪廓只存在一個最高點(diǎn)(頭頂)，即圖形只有一個極大值點(diǎn)。但由于服飾或飾品等影響，掃描出的輪廓中有可能出現(xiàn)局部凸起，造成圖像存在個別較小的極大值點(diǎn)，故利用圖像處理技術(shù)對邊緣輪廓折線進(jìn)行設(shè)定閾值的平滑處理，去除這些不能代表識別特征的極值點(diǎn)。去除后計算每一個連續(xù)函數(shù)的極大值和極小值點(diǎn)的坐標(biāo)，若該連續(xù)函數(shù)只存在一個極大值，則說明對應(yīng)圖形對象有可能表示一個游人，對圖像進(jìn)行下一步游人特征識別；若圖像存在N個極大值點(diǎn)，表示有可能是N個游人輪廓掃描在一起，對圖像按照兩個極大值之間的極小值點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行拆分，將拆分后的各個圖像再進(jìn)行游人特征識別，最終得到游人數(shù)量。圖10中，B圖像在[XB1,XB2]中，存在兩個極大值點(diǎn)B1和B3，一個極小值點(diǎn)B2，則B圖像需要以B2點(diǎn)的X軸坐標(biāo)上的垂直線進(jìn)行分割，分為兩部分，分別進(jìn)行游人特征識別。C圖像只存在一個極大值點(diǎn)C1，則C圖像可直接進(jìn)行游人特征識別。

2.3 游人的特征識別

經(jīng)過游人數(shù)量模型判定和分離后，對進(jìn)行游人特征識別的圖像只需判別圖像特征是否符合游人特征即可。如圖11所示，在原有坐標(biāo)系下，記錄圖像最高點(diǎn)A，通過A在相對坐標(biāo)系中Y軸的值A(chǔ)Y獲得對象身高，記為H。過A點(diǎn)作垂直于X軸的直線Z，取Z偏向坐標(biāo)原點(diǎn)的那一側(cè)圖像作為判別圖像，當(dāng)Z與Y軸重合時，默認(rèn)取X軸正區(qū)間圖像。構(gòu)建新的直角坐標(biāo)系，直線Z為X軸，原坐標(biāo)Y軸負(fù)方向?yàn)閄軸正方向，作與Z垂直于A點(diǎn)的直線為Y軸，原坐標(biāo)系中探頭所在方向?yàn)閅軸正方向，A點(diǎn)為新的坐標(biāo)系原點(diǎn)，如圖12所示。將圖形視作平面坐標(biāo)上的一個連續(xù)函數(shù)，利用數(shù)學(xué)方法依次從原點(diǎn)出發(fā)沿X軸正方向，找到第一個極大值點(diǎn)B，第1個極小值點(diǎn)C，第2個極大值點(diǎn)D，并獲取相應(yīng)坐標(biāo)。根據(jù)人體輪廓特點(diǎn)，可得到頭寬2BY，頭肩高度DX，肩寬2DY。

根據(jù)人體解剖學(xué)知識，已知頭肩高度與頭部寬度比值閾值為[2.5,3.0]，人體寬高比值范圍為[0.28,0.36]，頭肩高度和人體高度的比值范圍為[0.22,0.30][15]。則若掃描對象為游人，應(yīng)滿足以下關(guān)系

由于游人穿著和掃描時對人體有可能發(fā)生遮擋，因此，提取出的輪廓數(shù)值只要滿足以上算式中任意兩個，就可判定探測目標(biāo)為游人，并記錄相應(yīng)數(shù)據(jù)[15]。

3 景區(qū)客流監(jiān)測和分析

3.1 景區(qū)客流量數(shù)據(jù)的利用

對景區(qū)客流監(jiān)測和分析的客流量數(shù)據(jù)必須具有連續(xù)性、高精度和實(shí)時性等特性，而利用傳統(tǒng)方法獲取的客流數(shù)據(jù)往往存在精度不夠高、獲取速度慢等問題。因此，利用高精度激光探測和特征識別技術(shù)不僅保證了獲取客流數(shù)據(jù)的精度等級，而且獲取的客流量數(shù)據(jù)是標(biāo)準(zhǔn)的時空數(shù)據(jù)，具有明顯的動態(tài)性和時勢性，數(shù)據(jù)獲取和傳輸速度快，幾乎能夠在獲取的同時對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

對獲取的客流數(shù)據(jù)可以通過其空間屬性和時間屬性進(jìn)行分類計算，應(yīng)用于客流監(jiān)測和分析之中。其中，空間屬性主要是指每一個監(jiān)測設(shè)備布設(shè)的通道地理位置，每一個設(shè)備獲取的客流數(shù)據(jù)代表本通道客流數(shù)值，根據(jù)通道地理位置，可以通過不同的通道選擇形成不同的閉合監(jiān)控區(qū)域，通過地理空間屬性的篩選，就能夠得到相應(yīng)區(qū)域的實(shí)時客流數(shù)據(jù)。時間屬性指獲取客流數(shù)據(jù)的時間，首先根據(jù)和現(xiàn)實(shí)時間的時間差，可以分為監(jiān)控數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，方便不同的系統(tǒng)模塊進(jìn)行調(diào)用；同時根據(jù)不同的時間維度，可以通過時間屬性將客流量數(shù)據(jù)按照小時、天、周、月等不同單位進(jìn)行統(tǒng)計比較，對景區(qū)的客流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

3.2 南鑼鼓巷景區(qū)的實(shí)踐應(yīng)用

南鑼鼓巷作為北京市有名的街巷型景點(diǎn)，胡同內(nèi)空間狹小，大規(guī)模的人流不僅會給景區(qū)造成安全隱患，同時也會對景區(qū)古跡造成一定程度的破壞，因此在景區(qū)內(nèi)安裝激光探測設(shè)備，可防止人群密度過大對景區(qū)造成安全困擾。目前，北京南鑼鼓巷景區(qū)已安裝了19個激光人流探測設(shè)備，建立了完整的監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)，開發(fā)了專用系統(tǒng)對整個景區(qū)的客流量進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。19個激光客流探測設(shè)備分別在16個通道口和1個通道中央布設(shè)，南鑼鼓巷主通道南口和北口由于寬度較大，設(shè)立兩臺設(shè)備共同掃描以提升精度。設(shè)置在南鑼鼓巷中央的設(shè)備將景區(qū)分割為兩個區(qū)域，并設(shè)定從南往北通過為進(jìn)入景區(qū)，反之為離開景區(qū)，方便對局部區(qū)域客流進(jìn)行監(jiān)控。每一個通道監(jiān)控點(diǎn)都配置一臺控制器，對掃描結(jié)果進(jìn)行識別和記錄，并每隔30 s，將30 s內(nèi)從該通道離開景區(qū)和進(jìn)入景區(qū)的人數(shù)生成一條數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇偡?wù)器，保存在總數(shù)據(jù)庫中，方便景區(qū)管理系統(tǒng)調(diào)用分析。

南鑼鼓巷景區(qū)利用高精度激光人流探測設(shè)備，對所有出入口的客流進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，通過激光探測和特征識別技術(shù)，確保了游客的高識別率；同時進(jìn)行連續(xù)不斷全天候的監(jiān)測，可以通過監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取景區(qū)1 d中最具代表性的游客進(jìn)入和離開的客流數(shù)據(jù)，并以此為依據(jù)對景區(qū)客流流向進(jìn)行推算與控制，防止突發(fā)事件發(fā)生。

3.2.1 景區(qū)客流實(shí)時監(jiān)測功能

通過在總服務(wù)器的系統(tǒng)讀取和分析獲取的客流數(shù)據(jù)，并結(jié)合系統(tǒng)界面，管理者能夠查看南鑼鼓巷各個通道最新的游人進(jìn)出情況，并通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計計算出當(dāng)天已發(fā)生進(jìn)入景區(qū)游客數(shù)量、離開數(shù)量、當(dāng)前景區(qū)內(nèi)存在客流數(shù)量等信息，如圖13所示。雖然設(shè)定的數(shù)據(jù)獲取最小單位為30 s，但根據(jù)管理者需要，將5 min設(shè)定為客流監(jiān)測單位，系統(tǒng)顯示最新5 min的客流數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)還可以隨時計算景區(qū)內(nèi)客流密度，基于密度對景區(qū)內(nèi)客流擁堵程度進(jìn)行評定。當(dāng)達(dá)到預(yù)警級別的密度值后，系統(tǒng)會通過彈出框和報警聲進(jìn)行提醒，同時會生成信息記錄，并啟動應(yīng)急疏散管理模塊，提出建議的應(yīng)急疏散方案。

3.2.2 景區(qū)客流統(tǒng)計分析功能

景區(qū)的歷史客流數(shù)據(jù)不僅是對游客數(shù)量變化的記錄，還可以通過分析來探尋景區(qū)客流變化規(guī)律，幫助制定合理的管理方案。南鑼鼓巷景區(qū)管理系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)庫特性，在各個設(shè)備時間單位為30 s的人流數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組合并，創(chuàng)建以小時、天、周、月、年為統(tǒng)計單位的各個設(shè)備進(jìn)入和離開人數(shù)總量表、景區(qū)內(nèi)以小時為單位的客流人數(shù)變化統(tǒng)計表、景區(qū)各個區(qū)域人流總量表等，且通過系統(tǒng)前臺界面，能夠以表格、折線圖、柱狀圖等多種可視化方法表達(dá)出來，直接生成管理者需要的表格、圖表或文字報表，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同比環(huán)比等分析。如圖14所示，通過系統(tǒng)還能將查詢的內(nèi)容導(dǎo)出生成常用的Word格式或Excel格式文件，方便景區(qū)的管理者查詢和分析景區(qū)的歷史客流數(shù)據(jù)。

4 結(jié) 語

將激光探測技術(shù)和特征識別技術(shù)相結(jié)合的景區(qū)大客流監(jiān)測方法，能夠精準(zhǔn)且高效地獲取景區(qū)游客數(shù)量信息。激光探測受外界條件影響小，環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)，能夠高頻率連續(xù)作業(yè)，對游客輪廓的動態(tài)捕捉準(zhǔn)確，適用于各類景區(qū)的客流監(jiān)測。獲取游客輪廓圖像后，結(jié)合數(shù)學(xué)方法和人體解剖學(xué)知識，對其進(jìn)行特征提取，其計算速度快，判定精度高。得到的客流數(shù)據(jù)能夠及時傳輸，數(shù)據(jù)字段規(guī)范，便于管理和保存，能夠很好地與當(dāng)前提出的智慧景區(qū)和景區(qū)大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合。通過南鑼鼓巷的實(shí)際應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，激光探測和特征識別相結(jié)合的客流獲取方式能夠有效地應(yīng)用到智慧景區(qū)的管理和服務(wù)中，獲取的景區(qū)客流量數(shù)據(jù)能夠滿足景區(qū)大數(shù)據(jù)管理的要求，進(jìn)一步對數(shù)據(jù)的分析和利用能夠更好地幫助景區(qū)進(jìn)行應(yīng)急處置工作。

雖然本文結(jié)合激光探測和特征識別技術(shù)在大客流監(jiān)測方面作了一定的探索應(yīng)用，取得了較好的應(yīng)用效果，但特征提取方面的特征模型多樣化較少，特征提取識別的精度還可進(jìn)一步提升，另外獲取的客流量數(shù)據(jù)在景區(qū)的客流監(jiān)測和分析工作中還可進(jìn)一步精細(xì)化。因此，下一步的研究重點(diǎn)將放在模型特征的創(chuàng)建和提取方面，通過設(shè)立多種類型的特征模型和識別算法，提高模型特征提取的精度，并對獲取的客流數(shù)據(jù)進(jìn)行更加高效精細(xì)的分析利用。