人流量作为衡量公共场所繁忙程度的重要指标,成为商业决策和公共安全监控的有效工具。目前,人流监控系统被广泛应用在商场、机场、火车站、客运站等人流量较大的公共场所。技术上主要通过摄像、红外等监控技术,再通过分析算法对人流数据实现不间断的自动监控、分析和报警。但是这种解决方案适用在小范围的监控场所,不太适宜大范围的监控区域。随着智能手机的发展和普及,电信运营商采集智能手机的位置信息的数据实时性得到增强。通过对手机信令进行大数据统计分析得到实时人流基数变得相对准确,通过该方式实现人流监控也不再受地域大小限制,人流数据分析也更多样化,具有很高的性价比。论文设计和实现了基于大数据的区域人流监控平台。本项目从数据流程上可分为数据处理平台和区域人流可视化平台两个部分。数据处理平台通过Flume采集监控区域用户的手机信令,经由KafKa传递给Storm集群进行数据过滤和缓存,然后统计程序按照指标对信令数据统计,存储到HBase数据库中。可视化平台采用B/S架构,服务器端通过调用数据处理平台的接口获取统计数据,对数据进行处理,然后返回到Web端进行可视化展示。作者参与了区域人流可视化平台的需求分析、概要设计,独立完成了系统业务功能和系统管理下所有功能的设计与实现,如区域热图、人流分析、来源分析、历史回放、用户管理、区域管理、功能配置、运营统计等,并参与了系统的集成测试。区域人流监控平台已经开发完成并上线运行,目前面向政府部门使用,可以实时动态监控热点区域的人流量增长及减少情况、人流热力情况、人群来源地,对当天人流量情况进行回放,可以防止发生踩踏、暴恐等事件,适用于社会维稳及应急指挥。