【摘 要】
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认识和理解校园人群的的活动规律对于提高校园的综合管理水平、保障校园安全具有重要意义,目前校园内主要的监测手段有视频监控和保安巡逻两种。视频监控很多时候具有时延性,没有办法保证监控室时时刻刻都有人盯着监控,而且视频监控会有死角,在光线不好或者有遮挡物时效果差,保安巡逻没办法对校园全天监控,这两种方法都有一定的局限性,校园人群活动监测方面还有漏洞。为了提高校园综合管理水平,更好的监测校园人群活动状态,
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认识和理解校园人群的的活动规律对于提高校园的综合管理水平、保障校园安全具有重要意义,目前校园内主要的监测手段有视频监控和保安巡逻两种。视频监控很多时候具有时延性,没有办法保证监控室时时刻刻都有人盯着监控,而且视频监控会有死角,在光线不好或者有遮挡物时效果差,保安巡逻没办法对校园全天监控,这两种方法都有一定的局限性,校园人群活动监测方面还有漏洞。为了提高校园综合管理水平,更好的监测校园人群活动状态,解决一些因为人群聚集引起的事故以及校园重要场所入侵监测事件,本文提出了基于WiFi（无线局域网,Wireless Fidelity）信号的校园人群监测系统,主要内容和贡献如下。1.使用WiFi探针在多个节点采集数据,根据采集到的数据实现RSSI（接收信号强度指示,Received Signal Strength Indication）统计、MAC（物理地址,Media Access Control Address）统计、WiFi信号分析和AP（无线访问接入点,Wireless Access Point）分析等功能。2.时间序列预测。本文使用了多种时序预测模型进行人流量预测,根据节点人流量历史数据去预测下一个时刻的人流量,并设置人流量阈值。当下一时刻实时人流量统计出来,与预测值进行对比,在阈值之外则开启警报。3.入侵监测。使用谷歌手机nexus 5采集室内有人和无人CSI（信道状态信息,Channel State Information）信道状态信息,通过卷积神经网络去提取两种不同情景下信道状态信息的特征,当有人进入室内时CSI信道状态特征会发生变化,模块二根据特征变化发出警报。本文采用机器学习和深度学习的方法开发了基于WiFi信号的校园人群监测系统并部署到云端,该系统具有高效、简单、实时性好和易部署等特点,挖掘出一些有重要价值的校园人员聚集与活动状态信息,为研究校园或其它敏感区域移动人群的行为提供了实验平台,为管理部门提供了新的技术手段和解决方案。
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