howmanypeoplearearound：通过WiFi信号监测实现人员计数的神奇工具

howmanypeoplearearound 是一个基于 WiFi 信号监测技术的创新工具，它通过分析智能手机发出的 WiFi 探测请求来估算周围人员的数量。该项目巧妙地将无线网络监测技术应用于人员计数领域，为室内人员流量监测提供了全新的解决方案。其核心工作原理是利用现代社会中约70%人群拥有智能手机的特性，这些设备会定期发送 WiFi 探测请求来寻找可用网络。通过捕获和分析这些信号，系统能够实现非侵入式的人员数量统计。

项目概述与核心功能解析

howmanypeoplearearound 是一个基于 WiFi 信号监测技术的创新工具，它通过分析智能手机发出的 WiFi 探测请求来估算周围人员的数量。该项目巧妙地将无线网络监测技术应用于人员计数领域，为室内人员流量监测提供了全新的解决方案。

核心工作原理

该项目的工作原理基于一个关键观察：现代社会中约70%的人群拥有智能手机，这些设备会定期发送 WiFi 探测请求来寻找可用的无线网络。通过捕获和分析这些信号，系统能够：

flowchart TD
    A[WiFi适配器监控模式] --> B[捕获探测请求数据包]
    B --> C[提取MAC地址和信号强度RSSI]
    C --> D[OUI数据库厂商识别]
    D --> E[过滤智能手机设备]
    E --> F[应用70%普及率校正]
    F --> G[输出人员数量估算]

技术架构解析

项目的技术架构包含以下几个核心模块：

模块名称	功能描述	关键技术
数据捕获模块	使用tshark工具捕获WiFi数据包	监控模式WiFi适配器、数据包嗅探
OUI数据库模块	识别MAC地址对应的设备厂商	IEEE OUI标准数据库、厂商白名单
信号处理模块	分析RSSI信号强度和过滤数据	信号强度阈值过滤、数据平均计算
可视化模块	生成人员数量趋势图表	Plotly.js图表库、时间序列分析

核心功能特性

1. 实时人员计数

# 核心计数算法示例
def estimate_people_count(cellphone_devices):
    # 假设70%的人拥有智能手机
    percentage_with_phones = 0.7
    num_people = round(len(cellphone_devices) / percentage_with_phones)
    return num_people

2. 设备厂商识别 项目维护了一个智能手机厂商白名单，包括：

• Apple, Inc.
• Samsung Electronics Co.,Ltd
• Huawei Technologies
• Xiaomi Communications
• 以及其他主流智能手机制造商

3. 信号强度分析 系统通过RSSI（Received Signal Strength Indicator）值来估算设备距离：

RSSI范围	距离估计	信号质量
-30 to -50 dBm	非常近	极强信号
-50 to -70 dBm	近距离	强信号
-70 to -90 dBm	中等距离	中等信号
< -90 dBm	远距离	弱信号

4. 数据可视化功能 项目内置了基于Plotly.js的可视化系统，能够生成两种类型的图表：

• 人员数量随时间变化趋势图
• 单个设备信号强度轨迹图

技术实现细节

数据捕获流程：

sequenceDiagram
    participant User
    participant TShark
    participant WiFiAdapter
    participant AnalysisModule
    
    User->>TShark: 启动监控命令
    TShark->>WiFiAdapter: 启用监控模式
    WiFiAdapter->>TShark: 捕获数据包
    TShark->>AnalysisModule: 输出原始数据
    AnalysisModule->>AnalysisModule: 处理和分析数据
    AnalysisModule->>User: 返回人员计数结果

MAC地址处理机制： 系统使用OUI（Organizationally Unique Identifier）数据库来识别MAC地址前24位对应的设备厂商。这种识别方法的准确性基于IEEE维护的全球标准数据库。

应用场景分析

该项目特别适用于以下场景：

• 智能家居环境：监测家庭成员的活动模式
• 办公场所管理：统计办公室人员出入情况
• 零售 analytics：分析店铺客流量趋势
• 安全监控：检测特定区域的异常人员聚集

项目的设计充分考虑了实用性和易用性，通过简单的命令行接口即可完成复杂的人员监测任务。其模块化的架构也使得功能扩展和维护变得相对简单。

WiFi监控模式与人员计数原理

在现代无线网络环境中，智能手机等设备会定期发送WiFi探测请求（Probe Request），这种行为成为了人员计数技术的核心基础。howmanypeoplearearound项目巧妙地利用了这一特性，通过监控模式下的WiFi适配器捕获这些信号，实现了非侵入式的人员数量统计。

监控模式的工作原理

监控模式（Monitor Mode）是无线网卡的一种特殊工作模式，允许网卡捕获所有经过的无线数据包，而不仅仅是发送给本机的数据。这与传统的托管模式（Managed Mode）有本质区别：

特性	监控模式	托管模式
数据包捕获	所有经过的数据包	仅目标为本机的数据包
网络连接	不能连接任何网络	可以连接至接入点
用途	网络分析、安全检测	正常上网使用

flowchart TD
    A[智能手机] -->|发送Probe Request| B[WiFi监控模式适配器]
    B -->|捕获原始数据包| C[tshark工具解析]
    C -->|提取MAC地址和信号强度| D[数据分析处理]
    D -->|过滤手机制造商| E[人员数量统计]
    E -->|输出结果| F[可视化展示]

探测请求的捕获机制

智能手机为了寻找已知的网络，会定期广播探测请求包。这些数据包包含了设备的MAC地址和信号强度信息：

# 使用tshark捕获探测请求的命令示例
command = [
    'tshark', '-I', '-i', adapter, '-a',
    'duration:' + scantime, '-w', dump_file
]

捕获到的数据通过以下字段进行解析：

• wlan.sa: 源MAC地址（设备标识）
• wlan.bssid: 目标网络BSSID
• radiotap.dbm_antsignal: 接收信号强度指示（RSSI）

MAC地址过滤与厂商识别

项目使用OUI（Organizationally Unique Identifier）数据库来识别设备制造商：

# OUI数据库加载和查询
def load_dictionary(file):
    oui = {}
    with open(file, 'r') as f:
        for line in f:
            if '(hex)' in line:
                data = line.split('(hex)')
                key = data[0].replace('-', ':').lower().strip()
                company = data[1].strip()
                oui[key] = company
    return oui

常见的智能手机制造商包括：

• Apple, Inc.
• Samsung Electronics Co.,Ltd
• Huawei Technologies Co.,Ltd
• Xiaomi Communications Co Ltd
• OPPO Mobile Telecommunications Corp.,Ltd

信号强度与距离估算

接收信号强度指示（RSSI）值用于估算设备距离：

RSSI值范围	距离估算	信号质量
-30 dBm 至 -50 dBm	非常近（1-3米）	优秀
-50 dBm 至 -60 dBm	近距离（3-10米）	良好
-60 dBm 至 -70 dBm	中等距离（10-20米）	一般
-70 dBm 以下	远距离（20米以上）	较差

# 信号强度过滤逻辑
if not nearby or (nearby and foundMacs[mac] > -70):
    cellphone_people.append({
        'company': oui_id, 
        'rssi': foundMacs[mac], 
        'mac': mac
    })

人员数量统计算法

最终的统计结果基于以下公式计算：

人员数量 = round(检测到的手机数量 / 智能手机普及率)

其中智能手机普及率默认设置为0.7（即70%的人群拥有智能手机），这个值可以根据实际情况进行调整。

技术优势与局限性

技术优势：

• 非侵入式检测，不需要设备连接网络
• 利用现有硬件基础设施
• 实时性强，响应速度快
• 隐私相对友好（仅获取MAC地址）

局限性：

• 依赖设备发送探测请求的频率
• 受环境因素影响（墙体、干扰等）
• 无法区分同一用户的多个设备
• 需要支持监控模式的无线网卡

这种基于WiFi监控模式的人员计数技术为商场客流统计、办公区域人员监控、智能家居场景等应用提供了可靠的技术解决方案，平衡了检测效果与隐私保护的考量。

硬件需求与适配器选择指南

要成功运行howmanypeoplearearound工具，选择合适的硬件设备至关重要。本节将详细讲解硬件需求、适配器选择标准以及不同芯片组的性能特点，帮助您构建稳定可靠的人员监测系统。

核心硬件要求

howmanypeoplearearound工具的核心功能依赖于WiFi适配器的监控模式（Monitor Mode）能力。以下是基本的硬件需求矩阵：

硬件组件	最低要求	推荐配置	说明
计算机平台	Raspberry Pi 3/4	Raspberry Pi 4 4GB	支持Linux系统
操作系统	Raspbian Buster	Ubuntu 20.04+	需要完整的包管理支持
USB WiFi适配器	支持Monitor Mode	特定芯片组型号	关键硬件组件
存储空间	2GB可用空间	8GB+ SD卡	用于存储捕获数据
内存	1GB RAM	2GB+ RAM	处理大量网络数据包

适配器芯片组选择标准

选择合适的WiFi适配器是项目成功的关键。工具主要支持以下几类芯片组：

flowchart TD
    A[WiFi适配器选择] --> B{芯片组类型}
    B --> C[Atheros系列]
    B --> D[Ralink系列]
    
    C --> C1[AR9271]
    C1 --> C11[高性能<br>稳定性好]
    
    D --> D1[RT3070]
    D --> D2[RT3572]
    D --> D3[RT5572]
    
    D1 --> D11[经济实惠<br>兼容性好]
    D2 --> D21[双频支持<br>中高端选择]
    D3 --> D31[5GHz支持<br>专业级]

推荐适配器型号列表

根据实际测试和社区反馈，以下适配器型号表现出色：

适配器型号	芯片组	价格区间	特点	适用场景
Alfa AWUS036NHA	Atheros AR9271	$40-50	高灵敏度，稳定性极佳	专业部署，长期运行
Panda PAU6	Ralink RT3070	$15-20	性价比高，兼容性好	入门级，实验用途
Alfa AWUS036NEH	Ralink RT3572	$40-45	支持2.4/5GHz双频	复杂环境，抗干扰强
TP-Link TL-WN722N	Atheros AR9271	$15-25	广泛可用，社区支持好	通用用途，教学环境
Panda PAU9	Ralink RT5572	$35-40	高性能，支持AC标准	高端应用，大数据量

技术规格深度解析

信号接收灵敏度

不同的芯片组在信号接收能力上存在显著差异：

# 信号强度处理示例代码
def process_rssi_values(rssi_readings):
    """
    处理RSSI信号强度数据
    rssi_readings: 从适配器读取的原始信号强度列表
    返回: 平均信号强度值
    """
    if not rssi_readings:
        return None
    
    # 计算平均值，排除极端值
    valid_readings = [r for r in rssi_readings if -100 < r < -30]
    if not valid_readings:
        return None
        
    return sum(valid_readings) / len(valid_readings)

# 典型RSSI值与距离关系
rssi_distance_mapping = {
    -30: "0-1米",    # 极近距离
    -50: "1-5米",    # 近距离
    -70: "5-15米",   # 中距离
    -85: "15-30米",  # 远距离
    -100: "30+米"    # 极限距离
}

芯片组性能对比表

特性	Atheros AR9271	Ralink RT3070	Ralink RT3572	Ralink RT5572
最大速率	150Mbps	150Mbps	300Mbps	300Mbps
频段支持	2.4GHz	2.4GHz	2.4/5GHz	2.4/5GHz
监控模式	原生支持	需要驱动	需要驱动	需要驱动
Linux支持	优秀	良好	良好	良好
稳定性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
价格	$$$	$$	$$$	$$$$

系统配置与优化建议

驱动程序安装

对于不同的芯片组，可能需要特定的驱动程序：

# Atheros AR9271 驱动安装（通常内核自带）
sudo modprobe ath9k_htc

# Ralink RT3070 驱动安装
sudo apt-get install firmware-ralink
sudo modprobe rt2800usb

# 验证适配器识别
lsusb | grep -i "Atheros\|Ralink"

监控模式启用脚本

#!/bin/bash
# enable_monitor_mode.sh

ADAPTER="wlan1"  # 根据实际接口名修改

# 停止可能干扰的网络服务
sudo systemctl stop wpa_supplicant
sudo systemctl stop NetworkManager

# 关闭接口
sudo ip link set $ADAPTER down

# 设置监控模式
sudo iw dev $ADAPTER set monitor control

# 启用接口
sudo ip link set $ADAPTER up

# 验证模式设置
iwconfig $ADAPTER | grep Mode

环境部署考虑因素

物理部署建议

1. 天线朝向：全向天线垂直放置可获得最佳覆盖
2. 高度位置：1.5-2米高度避免地面反射干扰
3. 障碍物规避：远离金属物体和厚墙
4. 干扰源：远离微波炉、蓝牙设备等2.4GHz干扰源

性能调优参数

# 调整传输功率（根据当地法规）
sudo iwconfig wlan1 txpower 20

# 设置特定信道（避免拥挤信道）
sudo iwconfig wlan1 channel 6

# 启用所有数据包捕获
sudo iwconfig wlan1 capture all

故障排除与常见问题

适配器识别问题

如果系统无法识别适配器，检查以下步骤：

1. 使用lsusb命令确认设备被识别
2. 检查内核模块是否加载：lsmod | grep ath9k\|rt2800
3. 查看系统日志：dmesg | grep -i usb

监控模式启用失败

常见解决方法：

• 确认适配器支持监控模式
• 尝试不同的驱动版本
• 检查是否有其他进程占用接口

信号捕获质量差

优化建议：

• 更换天线为更高增益型号
• 调整适配器位置和朝向
• 尝试不同的WiFi信道

通过精心选择硬件组件并正确配置系统，howmanypeoplearearound工具能够提供准确可靠的人员计数功能，为各种应用场景提供有价值的数据支持。

安装部署与快速上手教程

howmanypeoplearearound 是一个基于 Python 开发的 WiFi 信号监测工具，通过嗅探智能手机发出的 WiFi 探测请求来估算周围人数。本节将详细介绍如何在不同操作系统上安装和配置该工具，并提供快速上手的使用指南。

系统要求与环境准备

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下基本要求：

组件	最低要求	推荐配置
Python	2.7 或 3.x	Python 3.7+
pip	最新版本	pip 20.0+
WiFi适配器	支持监控模式	Atheros AR9271芯片
操作系统	Linux, macOS	Ubuntu 20.04+, macOS 10.15+

Python 环境检查

首先验证您的 Python 和 pip 环境是否就绪：

python -V
pip -V

如果系统中没有安装 pip，可以使用以下命令安装：

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install python3-pip

# macOS
brew install python

WiFi 适配器配置

howmanypeoplearearound 需要支持监控模式的 WiFi 适配器。以下是推荐的适配器型号及其芯片组：

mindmap
  root(推荐WiFi适配器)
    (Atheros AR9271芯片)
      (Alfa AWUS036NHA)
      (Alfa AWUS036NEH)
    (Ralink RT3070芯片)
      (USB Rt3070)
      (Panda PAU5)
    (Ralink RT3572芯片)
      (Panda PAU6)
    (Ralink RT5572芯片)
      (Panda PAU9)

安装步骤

方法一：使用 pip 直接安装（推荐）

这是最简单的安装方式，适用于大多数用户：

pip install howmanypeoplearearound

如果需要安装特定版本：

pip install howmanypeoplearearound==0.5.0

方法二：从源码安装

如果您需要最新的开发版本或进行定制化修改：

# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/gh_m