基于人群密度估計的視頻監(jiān)控技術.pdf

1、隨著中國城市化進程的加快，城市的規(guī)模不斷增大，在一些大型集會、交通樞紐等人流密集場所發(fā)生大規(guī)模踩踏事件的風險增加，我們可以將人群密度作為一個衡量人群環(huán)境風險的指標，而傳統(tǒng)的人工監(jiān)控的方法的不足之處在于主觀性強、可靠性低、有效時長短，這是由人的生理特性（注意力難以長時間集中，易疲勞）決定的，智能視頻監(jiān)控技術的發(fā)展可以對人群進行實時的監(jiān)控，并對人群密度進行分級，對可能出現(xiàn)的事故風險進行預警。
　　本文針對應用于人群密度監(jiān)測的智能視頻監(jiān)

2、控技術的核心算法做了進一步研究，提出了以現(xiàn)有主流的兩類人群密度估計算法為基礎的優(yōu)化算法，一類是基于像素統(tǒng)計的算法，本文分別利用多元線性擬合和BP神經網絡來描述像素特征值和人群人數(shù)之間的線性和非線性關系，并比較了它們在不同人群密度環(huán)境下統(tǒng)計人群人數(shù)的效果；而針對第二類基于紋理分析的人群密度估計算法，本文通過利用灰度共生矩陣的特點，結合支持向量機的分類功能實現(xiàn)對高密度人群的分類，同時考慮到提取到的人群圖像的紋理維數(shù)較高，導致數(shù)據(jù)處理的計算量