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    基于WIFI探針的高效客流量大數(shù)據(jù)監(jiān)控分析系統(tǒng)設(shè)計

    2020-06-04 12:55:32黃翔汪吟昊張嬪英席佳穎李囡囡

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    摘要:隨著人類社會的進步,人口的不斷增多,人流量也已成為一項非常有價值的衡量指標(biāo)。如何利用信息科學(xué)技術(shù)自動計算人員流量已成為當(dāng)務(wù)之急。本文所研究基于WIFI探針的高效客流量監(jiān)控系統(tǒng),通過捕獲探測區(qū)域內(nèi)具有WIFI功能的移動終端的MAC地址信息,以此反映出當(dāng)前區(qū)域內(nèi)的人流情況,并在移動終端展現(xiàn)模塊直觀地顯示數(shù)據(jù)變化,達到人流客流分析、行為軌跡采集分析、交通擁堵預(yù)警、開店選址熱度分析等功能。

    關(guān)鍵詞:WiFi探針;MAC地址;人流量檢測

    中圖分類號:TP311 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9416(2020)03-0150-02

    0 引言

    截至2019年6月,中國互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模達到8.54億,其中移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量達到8.47億。每一個移動終端無線模塊上,都有一個被指定的MAC地址,通過WIFI探針設(shè)備可以識別指定范圍內(nèi),具體有哪些終端存在,進而等價于用戶存在。

    1 系統(tǒng)整體設(shè)計

    基于WIFI探針的高效客流量大數(shù)據(jù)監(jiān)控分析系統(tǒng)整體架構(gòu)包含四層,各層作用如下:

    (1)基于智能路由的數(shù)據(jù)采集模塊:通過采集設(shè)備探測(AP),獲取移動終端的MAC地址、終端品牌等信息。

    (2)基于play框架的數(shù)據(jù)處理平臺:通過網(wǎng)絡(luò)將前端采集的數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理平臺。

    (3)兼顧web端和移動端的前端展現(xiàn)模塊:可以將前端設(shè)備收集的數(shù)據(jù)直觀顯示其數(shù)據(jù)變化并支持選用各種使用場景,方便用戶在各種使用場景下自由切換使用模式。

    (4)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng):使用大數(shù)據(jù)分析算法來挖掘和分析前端收集的海量數(shù)據(jù),并快速找到適合不同應(yīng)用程序需求的解決方案。

    2 關(guān)鍵技術(shù)和主要技術(shù)指標(biāo)

    2.1 路由器上的編程

    智能路由器就是在智能化管理下的路由器,通常具有獨立的操作系統(tǒng),用戶可以使用Openwrt系統(tǒng)隨意定制其路由器得到想要的模式。并且由于Openwrt的可定制性,我們可以使用WIFI探針來探測指定區(qū)域內(nèi)的終端,以實現(xiàn)流量統(tǒng)計的目的。實際上,WIFI探測數(shù)據(jù)也可以用于收集終端節(jié)點信息。此信息引用的是諸如節(jié)點的MAC地址和終端模型之類的信息,而不是引用節(jié)點中的某些信息,用戶隱私信息等。分析此類信息以獲得有關(guān)人員流動的數(shù)據(jù),例如在購物中心中顧客最多的時候和顧客最少的時候。這是因為每一個顧客的手機具有唯一的MAC地址,我們通過數(shù)據(jù)調(diào)查可以建立MAC地址與該人之間的映射關(guān)系,因此WIFI診斷可用于并行分析。如果路由器能夠大量部署,它將收集更多的WIFI診斷數(shù)據(jù),從而可以提供更多有價值的流量數(shù)據(jù)。

    2.2 基于Play框架的MVC服務(wù)端架構(gòu)

    Play框架的快速迭代使開發(fā)人員可以看到修改后的結(jié)果,而無需在修改代碼后重新編譯。非阻塞機制使實時數(shù)據(jù)獲取變得容易。靈活的可插拔插件,自定義配置使開發(fā)變得容易。使用MVC架構(gòu)的軟件具有更清晰的架構(gòu),可用于將來的維護。Play框架的控制器層提供動作響應(yīng)和處理,視圖層提供視圖標(biāo)記的語言模板,模型層提供與存儲層(數(shù)據(jù)庫)的交互接口。當(dāng)用戶發(fā)起HTTP(超文本傳輸協(xié)議)請求時,該請求所屬的控制器可以位于Play框架中,然后調(diào)用相應(yīng)的方法進行相應(yīng)的處理??刂破鲗涌蓱?yīng)要求從模型層修改,更新或檢索相關(guān)數(shù)據(jù)。模型層進一步與數(shù)據(jù)庫層交互??刂破鲗优c模型層完成交互之后,它將要顯示的數(shù)據(jù)發(fā)送到視圖層,然后從視圖層獲取相應(yīng)的模板進行渲染,并將結(jié)果以HTTP的形式返回到瀏覽器。以上是Play框架中HTTP請求的完整生命周期。

    2.3 Android系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)

    該系統(tǒng)的基于Android的終端應(yīng)用程序需要使用Android開發(fā)技術(shù)來實現(xiàn)。該工具包基于Java語言,并且集成了用于調(diào)試和打包Android應(yīng)用程序開發(fā)所需的應(yīng)用程序的材料,模擬器和各種工具。您可以使用SDK提供的工具將您的應(yīng)用程序打包為Android平臺上使用的apk文件,并使用SDK仿真器來模擬和測試該軟件在Android平臺上的運行狀況和效果。

    3 技術(shù)特點和優(yōu)勢

    當(dāng)前,常用的人流量監(jiān)控系統(tǒng)主要包括基于傳感器的人流量監(jiān)控系統(tǒng)和視頻圖像跟蹤系統(tǒng)?;趥鞲衅鞯谋O(jiān)視系統(tǒng)使用內(nèi)置的微處理器和外部紅外檢測模塊來創(chuàng)建采集模塊。這種類型的系統(tǒng)適合進入和退出一個人。但是無法確定何時有很多人同時進出基于視頻圖像處理技術(shù)的人流監(jiān)控系統(tǒng)將使用攝像機收集圖像。使用并行多分類器對收集到的圖像進行頭部檢測,確定當(dāng)前圖像中的頭部數(shù)量,并跟蹤確定的頭部。形成了頭部軌跡,然后計算人的頭部軌跡方向的流量[1-3]。基于視頻圖像處理技術(shù)的監(jiān)視系統(tǒng)具有較高的準確性,但由于其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和成本而并不受歡迎。

    相對于傳統(tǒng)人流量監(jiān)控系統(tǒng),WIFI探針是能定期會發(fā)送請求幀的終端設(shè)備,在速度和效率上更好的完成嗅探工作,并且無線網(wǎng)卡使用專用軟件在PC上實現(xiàn)AP功能的技術(shù),它可以取代無線網(wǎng)絡(luò)中的AP(無線接入點),從而會降低無線組網(wǎng)的成本。

    基于WIFI探針的客流監(jiān)控系統(tǒng)使用移動終端和路由器之間的通信來獲取WIFI探針數(shù)據(jù),使用設(shè)備的MAC地址作為基本統(tǒng)計數(shù)據(jù),實時部署,獲取區(qū)域內(nèi)的智能路由流量。該系統(tǒng)結(jié)合了硬件和軟件,并且整體采用模塊化設(shè)計??紤]到Web前端顯示模塊和移動端,整個系統(tǒng)分為基于智能路由的數(shù)據(jù)采集模塊和基于play框架的數(shù)據(jù)處理平臺。

    數(shù)據(jù)采集模塊是在Openwrt的基礎(chǔ)上擴展和實現(xiàn)的,可以完成數(shù)據(jù)的采集,分類和報告。數(shù)據(jù)處理平臺實時處理原始的WIFI探針數(shù)據(jù),并生成多個反映人流的指標(biāo)。前端顯示模塊基于Web,并且基于android。該移動終端實現(xiàn)了數(shù)據(jù)呈現(xiàn),直觀地顯示了交通指標(biāo)的變化,滿足各種平臺上用戶的需求。該模塊實現(xiàn)了良好的互動與配合,滿足了人員流量監(jiān)控的需求。

    智能路由已經(jīng)非常流行,因此該系統(tǒng)不需要安裝任何其他傳感器,易于操作,并且價格低廉。此外,無需依賴復(fù)雜的算法,例如面部識別。通過智能路由分析和處理在移動設(shè)備上記錄的信息。它相對易于實現(xiàn)和易于部署;Web前端的前端顯示模式和Android系統(tǒng)的前端顯示模式提供了數(shù)據(jù)更改的直觀指示,并支持各種使用場景用戶還可以隨意在各種使用模式之間切換[4]。

    4 系統(tǒng)模擬展示

    基于WIFI檢測技術(shù)來識別AP(無線接入點),如果附近有啟用WIFI的智能手機或WIFI終端(筆記本電腦,平板電腦等),WIFI探針無需用戶訪問WIFI即可識別用戶信息。當(dāng)我們進入探測信號的覆蓋區(qū)域并且我們的WIFI設(shè)備打開時,我們的設(shè)備就可以被探測到,且可以輕松探測到IOS或Android系統(tǒng),并獲得該設(shè)備的MAC地址以實現(xiàn)人流量的統(tǒng)計[5]。

    5 系統(tǒng)應(yīng)用

    線下零售場景需要大量且準確的乘客流量數(shù)據(jù),新老客戶以及在商店停留的時間以支持業(yè)務(wù)運營。借助這些數(shù)據(jù),您可以清楚地了解商店的整體客戶流量趨勢,達到選擇商店位置,選擇促銷活動強度,合理的人員安排,老顧客保留率,是否進行整體布局的目的。存儲合理,并使用數(shù)據(jù)。以提高商店的運作效率。

    我們的系統(tǒng)主要是在客流統(tǒng)計應(yīng)用的方向。它可以為不同規(guī)模的企業(yè)提供集成的軟件和硬件客流統(tǒng)計解決方案,以幫助企業(yè)快速,低成本地部署客流系統(tǒng)[6,7]。利用WIFI探針覆蓋廣泛,有效的收集,快速部署和準確的數(shù)據(jù)產(chǎn)品特征,可以輕松地對行為數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,例如大批量人流,客流,新老乘客流以及停留商店時間。此外,基于這些數(shù)據(jù),您還可以生成高級功能,例如區(qū)域熱圖,人群軌跡和到店提醒[8]。

    探測器收集的客流數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)上傳到服務(wù)器后臺進行數(shù)據(jù)整理和分析,分析結(jié)果顯示在前端。前端數(shù)據(jù)的顯示可以建立在微信公眾號平臺或自己的APP上??梢燥@示的數(shù)據(jù)包括:人流量,客流量,新老顧客,在店停留的時間等[9]。

    實際上,“大數(shù)據(jù)客流預(yù)測”不僅在智能交通和商業(yè)圈的分析和評估中具有重要價值,而且在城市規(guī)劃和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),安全與國防,智能旅行等其他場景中也具有廣闊的應(yīng)用前景。以智能旅游為例,“大數(shù)據(jù)人員流量預(yù)測”可以預(yù)測風(fēng)景名勝區(qū)的游客流量,進行風(fēng)景名勝區(qū)的客流引導(dǎo),協(xié)助景區(qū)的進一步發(fā)展??梢灶A(yù)測景區(qū)未來的客流,并為景區(qū)下一步業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)調(diào)整和管理服務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持。

    參考文獻

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    [2] 吳松,雒江濤,周云峰,等.基于移動網(wǎng)絡(luò)信令數(shù)據(jù)的實時人流量統(tǒng)計方法[J].計算機應(yīng)用研究,2014(03):142-145.

    [3] 劉璞,于璐,徐志德.智能終端操作系統(tǒng)比較分析與應(yīng)用研究[J].移動通信,2013(05):13-16.

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    [8] 鄭娟毅,石明衛(wèi).802·11無線局域網(wǎng)技術(shù)及其發(fā)展[J].西安郵電學(xué)院學(xué)報,2006(03):13-16.

    [9] 聶春雷.計算機MAC地址和IP地址的探討[J].電腦知識與技術(shù),2006(11):64.

    Abstract:With the progress of human society and the continuous increase of the population, the flow of people has become a very valuable measurement index. How to use information science and technology to automatically count the flow of people has become an urgent problem. The efficient passenger flow monitoring system based on the WIFI probe studied in this article captures the MAC address information of the mobile terminal with WIFI function in the detection area to reflect the current flow of people in the area and visually displays it in the mobile terminal display module The data changes to achieve functions such as passenger flow analysis, behavior trajectory collection and analysis, traffic congestion warning, and shop location heat analysis.

    Key words:WiFi probe;MAC address;human flow detection

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