物聯網技術在村鎮人口智能化監測的應用

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【摘要】針對目前村鎮現狀數據缺失嚴重，傳統人口監測方法采集效率低、時間較長等問題，本文基于物聯網技術，在景德鎮瑤里村搭建村鎮人口智能化監測系統，實現了對瑤里村重點地區人口的動態監測，并以長時間監測結果數據為基礎，分析瑤里村不同時期不同區域的人口分布特征。本研究證實了物聯網設備在人口監測中的可行性，創新了村鎮層面人口數據的獲取方式。

【關鍵詞】物聯網；WiFi探針；人口監測

我國目前已步入鄉村人口減少和村鎮格局重構階段，在國家鄉村振興戰略實施背景下，新時代村鎮發展格局正逐步展開。但目前村鎮現狀數據嚴重缺失、信息化水平較低、經驗型管理決策低效等問題已經嚴重阻礙現階段我國村鎮發展實踐需求。國家實施大數據戰略，要求推進運用數據決策，提高政府治理能力。針對村鎮區域規劃和發展相關數據嚴重缺乏的問題，開展數據融合創新。本文聚焦于村鎮現狀數據中缺失較為嚴重的人口數據，目前獲取村鎮人口數據的方式為十年一次的人口普查統計結果，傳統的人口監測方法主要依靠村鎮管理人員上門登記統計，不僅耗費大量的人力和時間，也存在一定的誤差，只能關注到整體周期性的人口流動特征。對于部分開展旅游業，人口流動較強的村鎮而言，這種靜態的人口監測模式不利于村鎮的人口服務管理。因此本文基于物聯網技術，探索其在村鎮人口動態監測中的應用，創新村鎮層面人口數據的獲取方式，并選擇在景德鎮瑤里村進行實踐。對村鎮人口進行智能化監測的根本目的，是為了動態了解村鎮人口規模、結構及其變動狀況，以此來掌握村鎮發展的新動向和新趨勢，為相關管理部門制定規劃和政策提供決策依據。

1.研究區域概況與數據來源

1.1研究區域概況

瑤里村位于江西省景德鎮市浮梁縣瑤里鎮域中部，處贛皖兩省祁浮婺休四縣交匯處。瑤里村行政區域面積約為3.5平方公里，其村莊占地面積為10畝。截至2018年末，瑤里村戶籍人口1400人，常住人口約1100人，村民人均年收入6800元。截至2021年末，瑤里村共有35個文物保護單位，其中包含1個國家級文物保護單位和1個市級文物保護單位，并入選為第三批中國傳統村落。2020年瑤里村憑借自身鄉村原味和地方特色，成功入選了“第二批全國鄉村旅游重點村名單”。近年來，鄉村旅游業的蓬勃興起給瑤里村帶來了新的活力，人口流動形態也發生了不小的轉變。

1.2數據來源

本研究的數據包含探針數據和視頻數據，均來源于物聯網設備采集。在瑤里村五個重點區域鋪設物聯網設備，搭建人口智能化監測系統并對人口進行監測。截止至2022年2月底，瑤里村物聯網設備共采集到5個月的探針數據和存儲量約3T的視頻數據。其中探針數據全天24小時不間斷運行，結合實際數據存儲資源占用情況將探針數據采集頻次設置為每分鐘上傳一次，合理的設置既可以保證系統人流采集的吞吐量，又不會使數據太臃腫而致使數據分析算法壓力過重。除2021年11月23日因故障無數據外，其他時間均運行正常。視頻數據因受存儲空間影響，僅能保存時間較新一個月的視頻數據。

2.物聯網技術應用研究

2.1物聯網技術概述

物聯網的概念最早是在20世紀90年代提出的，物聯網的定義是把物品通過信息傳感設備，實現各類事物和互聯網之間的互連互通，并對其進行智能化管理的網絡系統。簡單講，物聯網是將物與物、人與人之間的信息進行傳遞與控制。它以互聯網、傳統電信網等為信息承載體，讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象形成互聯互通的網絡將現實世界數字化。

2.2物聯網技術在人口監測中應用的優勢

物聯網技術是結合了計算機技術、傳感器、定位系統、信息傳送等一系列的綜合而產生的技術，應用在人口監測方面主要是實時地對重點區域的人流進行監測。通過傳感設備及空間定位技術，在重點監測區域內智能地感知和自動地獲取生活信息，如具有WiFi功能移動終端的mac地址信息、距離信息或圖像信息等，并轉化為數據。通過傳輸層將監測數據實時報送給村鎮管理人員，讓工作人員第一時間了解到準確的人口變化情況，同時可以調用存儲在服務器的歷史數據，通過專業的算法模型可計算不同時間段、不同空間尺度的人流變化情況。傳統的人口監測要靠多個工作人員上門登記再將結果進行匯總，這樣的過程耗費大量的時間和人力，且在監測過程中可能存在誤差，對最終結果造成影響。因采集時間較長、數據時效性較差，物聯網技術在村鎮人口智能化監測中的應用研究——以景德鎮瑤里村為例文｜中國城市規劃設計研究院信息中心關戴婉靜孟凡伍；中國地質大學（北京）張芮寧且空間顆粒尺度一般都較大，無法對小區域范圍內進行人口監測和分析，而物聯網只用在固定位置安裝監測儀器，不需工作人員上門采集，大大減輕了工作人員的工作壓力，也減少了采集過程中可能出現的誤差。物聯網技術使得人口監測的效率更高、精度更高、成本更低。

2.3人口智能化監測系統搭建

瑤里村的民居和建筑大多沿瑤河呈南北分布，為盡可能的監測全村的人口變化情況，設備選址在河兩岸的必經之處，因儀器需要電、網等基礎設施，且需要避開雨水將村莊出入口、公共活動空間及著名景點作為備選點。考慮到探針設備探測范圍半徑為100-200米，規定兩個監測點選址間距不超過150米，使得探針探測范圍具有較好的連貫性，為后期對比探針數據和視頻數據，至少一個監測點需要同時安裝探針和攝像頭，最終探針設備安裝地點為村活動中心、陳毅舊居、吳氏宗祠、獅崗勝覽、程氏宗祠，攝像頭安裝地點為村活動中心、景區主入口和亭橋。監測點布置示意圖如圖2。瑤里村的物聯網系統搭建過程，主要從設備識別與入網、數據傳輸的類型與大小、數據的應用等幾個方面來考慮。（1）探針系統搭建探針設備基于探測技術來識別無線接入點附近開啟功能的智能手機或者終端（筆記本、平板電腦等），用戶不需要主動接入探針就能夠識別用戶，無論是IOS或者安卓系統都能檢測到，并且僅接收接入設備（手機）的MAC地址，不會侵犯個人隱私。探針設備可以將周邊手機的mac地址、手機信號強度、手機距離探針的距離等信息傳到后臺程序，我們根據探針探測范圍，在村落的研究區域內合理的布置探針位置，根據各探針收集的數據進行分析計算。因為探針設備采集周邊數據的時候，是以幀的形式發射信號的，在網絡通信中數據被封裝成了幀，幀就是指通信中的一個數據塊。即探針本身采集數據所消耗的流量極少，同時采集到的數據會以字符流的形式傳輸到數據存儲服務器，所以不管從數據傳輸上還是探針本身物理性質上它都屬于輕量型設備，我們采用了移動網絡的方式建立其與數據存儲服務器的連接。這樣既方便了部署節省了能耗，又可以根據部署后的實際探測情況而做出隨時的點位調整。（2）攝像頭系統搭建根據監控區域的不同，選擇半球攝像機和槍型攝像機對固定區域進行監視，采用球型攝像機對大范圍區域進行巡視和重點監控。360高速球攝像機，對村落的主要人流聚集街道進行監測將采集到的圖像傳到服務器上，可以通過人數統計模型計算監測區域的人流數量，也可通過人臉識別模型完成人臉抓拍、人臉比對和人臉檢索。采用機槍攝像機在村落的進出口等主干道進行監測，主要采集進出村落的車輛數量，根據車輛數量來估算人口數量以及分析人群出行偏好。攝像頭采集的數據是以視頻流的形式傳輸到云端，攝像頭主要用于拍攝人群或過往車輛，視頻流在傳輸的過程中耗費流量較大。攝像頭在安裝固定方面也屬于不易換動的類型，所以采用寬帶傳輸的方式來將視頻流傳到存儲服務器。瑤里村中同時配備了一個硬盤錄像機作為交換機將各攝像頭的數據先傳輸到硬盤錄像機里，給硬盤錄像機配一個帶有公網IP的路由器，實現在任何有互聯網的地方登錄路由器的vpn來遠程訪問視頻。后續在村莊其他地區安裝攝像頭的時候可以依此自建一個“互聯網式的局域網”，終端只需要登錄同一個vpn就可以訪問網組內的所有攝像頭。

3.結果分析

3.1探針數據采集情況

截止至2022年2月底，探針設備共采集到超3300萬條數據，根據Mac地址進行刪重，可得到探測到的Mac地址數量。設備的Mac地址是唯一的，但部分設備在進行網絡連接時可能會隨機生成一個Mac地址，干擾分析結果，對數據進行清洗后，得到有效mac地址數量即探測到的人數。本研究期間5個月共探測到4萬9千多人，從分布圖上可以看出有假期的月份探測到的人數較多，10月約2萬人，2月約1萬2千人，其余月份約為7千人左右。

3.2探針數據準確性

為驗證探針設備在人口監測中數據的準確性，隨機截取多段同一地點、同一時間段的視頻和探針數據進行對比分析。統計該時間段探針設備探測到的有效人數，借助視頻技術識別模型統計該時間段出現的人數。本文使用的視頻技術人口識別模型是基于Pytorch深度學習框架，YOLO系列的V3目標檢測算法，結合Deep-sort目標追蹤算法實現對人車不重復計數。對兩組數據進行比較后發現兩種設備探測到的人數相近，視頻識別到的人數比探針設備探測到的人數略多一些，經觀察，少量人群因在視頻識別中穿脫外套導致了重復統計，人數比實際稍大一些。探針設備的數據整體準確度較高，適合應用于人口監測中。

3.3活躍人口識別

村鎮人口普查過程中，有一項很重要工作是統計該村鎮的常住人口數量。按照國家統計局對常住人口定義，有一項為居住在本地半年及以上的人口。因本研究數據采集時間僅5個月，無法判斷監測區域常住人口數量。本文定義每個月停留超過20天以上的人口為探針識別范圍內瑤里村的常住活躍人口。對瑤里村探測到的人群停留時間進行分析，大多數人群在瑤里村停留時間不會超過3天，其中停留一天的人數占比最大。10月份停留一天的人群數量占探測總量的85.5%，2月份停留一天的人群數量占79%。11月-2月停留一天的人群數量占比均在70%左右。極少數的人會停留一周及以上，而每個月超過20天的人口數量較為穩定，約有413活躍人口。對比現場調研過程中統計的監測范圍內常住人口約為460人，結果符合實際情況。

3.4監測全域人口分布特征

對瑤里村監測區域不同時間段的人流特征進行分析，在上述研究中得到了每個月探測到的人口總量分布。從每日探測到的人口數量分布圖上看，10月份上半旬每日探測到的人口數量最多，尤其是國慶假期時期，從1日起探測到的人口數量逐漸增多，3日探測到了本次研究期間人口數量的峰值即3281人，后人數逐漸減少，說明假期有不少外來游客進入了瑤里村游玩。春節假期探測到的人口數量也比平日要多，尤其是初三至初五期間，每天探測到的人口數量較多，約為2200人。其余時間段探測到的人口數量波動幅度較小，且均呈現出周期性變化，周末探測到的人口數量相比平日較多，說明人群會選擇周末游玩瑤里村，但停留天數較短。

3.5各監測點人口分布特征

對瑤里村同一時段不同監測地點進行對比觀察，可以了解人流偏好停留的地點和路線。圖8為2021年10月瑤里村各監測點的人口分布情況，10月瑤里村監測區域探測到人口總量為23287人。瑤里村村民活動中心位于村落南部入口，為南部入口必經之地，因此相較其他觀測點探測到的人口數量最多，占總量的35%。吳氏宗祠和陳毅舊居是瑤里村的熱點景區，探測到33%和25%的人口會到訪這兩個區域，而程氏宗祠和獅崗勝攬探測到的人數相對較低，到訪人數較少。結合各監測點分布位置，大多數人口偏好行走或停留在瑤河東岸。

3.624小時人口分布特征

對同一監測點不同時間段進行對比觀察，可了解該監測點的日人流量變化特征。圖9展示的是陳毅舊居國慶假期分日分時段的人流量變化圖。每日晚23時-6時探測到的人口數量較為穩定，該監測點附近可能居住有50人左右。從早6時起探測到的人口數量開始增長，早9時人口數量出現激增，午間或下午人口數量達到當日的峰值，后人流逐步減少直至22時左右，人口活躍時間符合該景點的開放時間段，且大多數人喜歡在午后到訪該景點。

3.7小結

在瑤里村的監測區域根據對探針數據的分析，得到：①探測到70%以上的人口僅在瑤里村停留一天，根據連續5個月的觀察，停留20天以上的活躍人口約為413人。②假期來訪瑤里村的人口數量較多，周末人口相比平日更多。③以10月為例，探測到人們多聚集在活動中心、吳氏宗祠、陳毅舊居等區域，偏好停留在瑤河的東岸。④以陳毅舊居為例分析人口24小時的分布情況，探測到人們偏好在午后到訪該景點。

4.結論與討論

目前，村鎮尺度人口動態監測的研究較少，本文以景德鎮瑤里村為例，在其重點地區搭建物聯網系統，實現了人口的動態監測。對不同物聯網設備采集到的數據進行對比，驗證了探針數據在人口監測中的準確性和可行性。村鎮管理人員可以借助物聯網設備獲取精細化的人口數據，節約人力和時間成本，且探針的數據時間和空間顆粒度較細，有利于從不同時間、空間尺度對人口分布特征進行分析。人口的動態監測可以實時關注村鎮不同區域周期性人口流動、非周期性人口流動以及突發性的人口流動情況，有利于根據不同的情況采取相應的規劃和策略。本研究也存在一些不足：受設備鋪設成本限制，并未在瑤里村全村鋪設物聯網設備，無法有效的獲取全村的人口動態，僅能分析監測區域的人口分布特征。另外視頻數據因存儲量太大，未能及時保存長期的監測數據，僅能截取多個片段用于驗證探針設備數據準確性。在后續研究中將繼續改善視頻技術人口識別模型，并分布式存儲長期的視頻監測數據，視頻數據既可以應用于事故應急中，也可以與探針數據進行交叉對比。后續也將引入LBS人口大數據驗證兩套物聯網設備的數據，提高人口動態監測的準確性。

作者：關戴婉靜 孟凡伍 張芮寧 單位：中國城市規劃設計研究院信息中心 中國地質大學