基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人群密度分析.pdf

1、近年來，人群活動日益增多，商業(yè)中心、廣場、交通樞紐站等公共場所舉辦的商業(yè)、文體、宗教等活動促進了經(jīng)濟的繁榮，但也為公共安全帶來了巨大的隱患。人群聚集容易導致交通阻塞、踩踏事件、社會安全事件、公共健康事件等，嚴重時將導致群死群傷等威脅人民生命及財產(chǎn)安全的后果。結(jié)合視頻監(jiān)控的人群密度分析方法在公共安全領域發(fā)揮越來越重要的作用。人群密度估計和人群行為分析有助于人群的管理，并對及時的制定并實施應急方案有重要意義。
　　本文的人群密度分析包

2、括人群計數(shù)、人群密度分布估計以及人群異常行為檢測。人群計數(shù)是對監(jiān)控區(qū)域的全局人群密度的估計，本文提出了一種多尺度融合遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來估計人群密度概率圖，間接的實現(xiàn)人群計數(shù)。人群密度概率圖反映行人在圖像上出現(xiàn)的頻率，其像素和即為人群總?cè)藬?shù)，這種間接估計方法減輕了直接估計人群總數(shù)的問題難度。但是，人群計數(shù)僅反映人群的全局密度而忽略了人群的局部密度信息，而人群密度概率圖存在透視效應，只能反映二維圖像空間上的人群分布。為了克服這個問題，本文提

3、出了一個聯(lián)合訓練的多尺度融合遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡同時進行人群密度概率圖和人群透視圖的估計，隨后利用一個透視自適應核與人群密度概率圖卷積后生成像素級的人群密度分布圖，圖中像素值代表了真實場景中對應位置的人群分布強度。提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡將人群密度概率圖估計和人群透視估計兩個任務聯(lián)合學習，使兩個任務相互促進，學習到更好的行人多尺度特征。為了完成人群透視估計任務，本文擴展了Shanghaitech數(shù)據(jù)集。在4個人群數(shù)據(jù)集上的實驗證明了聯(lián)合學

4、習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以同時促進人群密度概率圖和人群透視圖的估計精度，并獲得可直接反映三維真實場景中人群分布強度的人群密度分布圖。
　　本文結(jié)合人群密度分布圖檢測人群異常行為?；谌巳好芏确植紙D的特性，可直接利用圖中的人群密度值檢測局部人群密度等級，從而檢測出入群異常聚集行為。將序列人群密度分布圖含有的時空信息輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類，可檢測出行人異常分散行為。此外，本文方法還可以獲得異常位置、速度及密度等額外的信息。在2個數(shù)據(jù)集上的