擁擠情況下的人群計數(shù)和短時人群流量預(yù)測.pdf

1、近年來，擁擠狀況下的人群踩踏事件常有發(fā)生，對人群的管理調(diào)控就顯得尤其重要。因此，人群計數(shù)已經(jīng)成為智能監(jiān)控中必不可少的一項功能，它不僅在人數(shù)預(yù)測方面可以發(fā)揮作用，而且在安全監(jiān)管方面也可以達(dá)到很好的效果。
　　在本文中，本人參與提出了一種在擁擠情況下對遮擋敏感的人群計數(shù)方法，該方法可以有效減少災(zāi)難性踩踏事件的發(fā)生。第一步，作者分別采用幀差法和高斯混合模型來提取前景圖像，然后將兩幅提取出的前景圖像進(jìn)行邏輯與操作來生成一幅新的前景圖像，得

2、到的新的前景圖像比分別得到的前景都要準(zhǔn)確。第二步，在場景分割中，作者在大量實驗的基礎(chǔ)上將每一幀圖像在空間上平均分成九個區(qū)域，實驗證明，這樣的分割方式相比于其他的方式結(jié)果更加準(zhǔn)確。第三步，作者先在已有算法的基礎(chǔ)上得到一個粗略的人數(shù)統(tǒng)計，然后提出了遮擋系數(shù)的概念來解決人群計數(shù)時的遮擋問題。對每一個區(qū)域來說，哈里斯角點的個數(shù)和前景像素點的總數(shù)都是計算遮擋系數(shù)必不可少的因子。最終的大數(shù)就可以通過粗略的大數(shù)統(tǒng)計和遮擋系數(shù)計算得到。通過實驗表明，作

3、者提出的方法有較好的精確性和魯棒性。
　　隨著人群計數(shù)的實現(xiàn)，準(zhǔn)確的人群流量預(yù)測也成為了現(xiàn)實。研究表明，人群路段上某時刻的人群流量與本路段前幾個時段的人群流量有關(guān)，并且具有24小時內(nèi)準(zhǔn)周期的特性。本文中根據(jù)人群流量的特性設(shè)計小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測未來某時間點的人群流量。該小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱含層和輸出層。其中輸入層有4個節(jié)點，表示預(yù)測時間節(jié)點前4個時間點的人群流量;隱含層有6個節(jié)點;輸出層有1個節(jié)點，為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的人群流量。網(wǎng)絡(luò)權(quán)