近年来，随着以云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等为代表的新兴数字技术快速发展、加快成熟和商业转化，数字经济成为经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的产业领域。

信息数据资源在社会中的应用和覆盖范围日益扩大，大数据时代的到来，给世界带来了全新的变革。外加后疫情时代的到来，大数据技术在地铁、机场、公交、高速等交通领域的应用需求也在不断增多。客流统计和分析是各轨道交通运营组织管理的基础，将大数据技术应用于此，可以为人们提供科学有效的出行指导，为交通系统管理人员提供系统准确的参考数据，从而为整个社会提供更加便利、安全、舒适的出行环境。

在“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出“加快数字化发展建设数字中国”的新时期，对于地铁、机场、公交、高速等交通领域的数据采集和管理提出了新的要求，不仅要统计客流人数进出的数据，更要针对乘客出行规律、出行特征、客流热区等进行具体分析，精确统计地铁站客流动态，准确勾勒客流动线，为地铁站提供客流统计、分析、咨询等实时客流大数据，综合性分析将为城市交通治理提供较为全面的数据支撑，从而助力交通系统的日常运营管理及紧急情况下的限流措施方案。

目前数据收集普遍存在的问题：

随着信息技术的快速发展，越来越多的组织大量收集、使用个人信 息，给人们生活带来便利的同时，也出现了对个人信息的非法收集、滥用、泄露等问题，个人信息 安全面临严重威胁。

针对个人信息面临的安全问题，全国信息安全标准化技术委员会于2020年提出并发布了《信息安全技术 个人信息安全规范》国家标准，明确指出：在收集个人生物识别信息前，应征得个人信息主体的明确同意。

目前很多客流统计器、摄像头不符合国家颁布的个人信息安全规范标准，普遍存在不规范收集个人生物识别信息的情况。针对此情况，本文特介绍一款基于3D ToF方案的具备隐私化保护功能的客流统计产品及使用案例。

方案特点：

1.基于3D ToF原理仅采集深度图信息，不会像传统RGB/双目相机采集到人物及周围环境图像，纯ToF方案具有很好的隐私保护能力；

2.由于ToF技术拥有自主光源，因此对外界环境光的影响有较强适应性，可以在强光或黑暗环境中工作，利用其俯视图或者侧视图拍摄的深度图像进行快速实时的人体检测和流量估计；

3.充分利用深度图像中的距离信息，实现高精度的人体检测和人员计数，与RGB和其它3D传感技术相比，ToF方案数据处理复杂度低，准确率高，显著减少了系统计算时间，节省计算资源；

4.深度图像分辨率640×480，帧率最高达30fps，视场角最大120°×91°，测量距离可达4米，最大覆盖区域2.4x2.6米；

5.客流统计算法主要包括基于局部池化和搜索的头部检测、基于人体形态特征的分类细化和基于动态多维特征的轨迹跟踪滤波；

6.支持双向、多人实时客流统计，还可以捕捉人员停留时间、行走路径等信息；

7.设备安装方便，支持自定义检测区域，可安装在办公楼、商超、机场、地铁、公交车站、卫生间等客流密集场所入口大门上方或侧面，悬挂位置高度范围2.3-3米之间可根据实际情况进行安装调试；

8.开放SDK，方便快速集成与二次开发。

适用场景：

· 地铁、机场、公交等交通系统客流统计与分析

· 商超、博物馆、景区等客流统计、排队管理、分流管理

· 智能公厕排队管理

· 银行取款入口、小区入口、机场安检处等防尾随系统

· 智慧楼宇空间利用统计与规划

· 餐厅客流统计与分时就餐管理

· 无人超市、无人健身房等智慧零售场所客流统计

· 自动门、闸机等来人自动感应系统

· 线下广告位投放效果的客流统计及评测