基于人群密度估計(jì)的視頻監(jiān)控技術(shù).pdf

1、隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的加快，城市的規(guī)模不斷增大，在一些大型集會(huì)、交通樞紐等人流密集場(chǎng)所發(fā)生大規(guī)模踩踏事件的風(fēng)險(xiǎn)增加，我們可以將人群密度作為一個(gè)衡量人群環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，而傳統(tǒng)的人工監(jiān)控的方法的不足之處在于主觀性強(qiáng)、可靠性低、有效時(shí)長(zhǎng)短，這是由人的生理特性（注意力難以長(zhǎng)時(shí)間集中，易疲勞）決定的，智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展可以對(duì)人群進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控，并對(duì)人群密度進(jìn)行分級(jí)，對(duì)可能出現(xiàn)的事故風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。
　　本文針對(duì)應(yīng)用于人群密度監(jiān)測(cè)的智能視頻監(jiān)

2、控技術(shù)的核心算法做了進(jìn)一步研究，提出了以現(xiàn)有主流的兩類人群密度估計(jì)算法為基礎(chǔ)的優(yōu)化算法，一類是基于像素統(tǒng)計(jì)的算法，本文分別利用多元線性擬合和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)描述像素特征值和人群人數(shù)之間的線性和非線性關(guān)系，并比較了它們?cè)诓煌巳好芏拳h(huán)境下統(tǒng)計(jì)人群人數(shù)的效果；而針對(duì)第二類基于紋理分析的人群密度估計(jì)算法，本文通過(guò)利用灰度共生矩陣的特點(diǎn)，結(jié)合支持向量機(jī)的分類功能實(shí)現(xiàn)對(duì)高密度人群的分類，同時(shí)考慮到提取到的人群圖像的紋理維數(shù)較高，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的計(jì)算量