復(fù)雜場(chǎng)景密集人群的流動(dòng)規(guī)律研究.pdf

1、隨著大型活動(dòng)的日益增多，人群行為分析越來(lái)越重要。同時(shí)，隨著人們收集數(shù)據(jù)的能力日益增強(qiáng)，從多模態(tài)海量數(shù)據(jù)中提取有用信息也越來(lái)越受到關(guān)注。因此，如何從這些異構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)中，分析復(fù)雜場(chǎng)景密集人群行為是一個(gè)有價(jià)值的研究課題。復(fù)雜場(chǎng)景密集人群行為研究可以提升城市服務(wù)水平，例如檢測(cè)人群密度、緩解擁堵；可以應(yīng)用在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，檢測(cè)犯罪和突發(fā)事故；也可以應(yīng)用于大型活動(dòng)的人群管理，例如分析人群的流向和混亂程度，防止踩踏，減少游客的等待時(shí)間，提升游客的

2、參觀滿意度等。上海世博會(huì)是一個(gè)典型的大型活動(dòng)，世博會(huì)園區(qū)針對(duì)各個(gè)片區(qū)、場(chǎng)館、廣場(chǎng)、公共交通等復(fù)雜場(chǎng)景都記錄了豐富的多模態(tài)海量數(shù)據(jù)，例如客流數(shù)據(jù)、票務(wù)數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、活動(dòng)數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)以矢量、文本、視頻等多個(gè)模態(tài)的形式存儲(chǔ)，通過(guò)最直觀的方式反映實(shí)時(shí)信息。
　　基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的人群行為分析常用方法包括客流分布的數(shù)值預(yù)測(cè)方法，計(jì)算機(jī)視覺(jué)中基于特征提取和事件檢測(cè)的軌跡識(shí)別和跟蹤，基于模式分析和圖聚類的移動(dòng)技術(shù)等等。人群行為分析的難點(diǎn)是

3、數(shù)據(jù)類型比較多，復(fù)雜場(chǎng)景下的人群行為分析比較困難，多個(gè)攝像頭的人群行為分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，高層次的語(yǔ)義分析等問(wèn)題。為了分析復(fù)雜場(chǎng)景密集人群行為，并且克服常用方法中視頻監(jiān)控系統(tǒng)觀測(cè)視角的局限性和移動(dòng)跟蹤技術(shù)數(shù)據(jù)收集的隱私性，主要研究工作有兩點(diǎn)：一是客流分布預(yù)測(cè)，二是針對(duì)不同場(chǎng)景的人群行為分析，包括簡(jiǎn)單的視頻監(jiān)控系統(tǒng)場(chǎng)景和復(fù)雜的大型活動(dòng)場(chǎng)景。
　　第一，本文提出了客流分布預(yù)測(cè)方法。結(jié)合聚類思想和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)客流分布進(jìn)行了預(yù)測(cè)。根據(jù)一

4、些聚類方法將歷史數(shù)據(jù)樣本分成不同的類，并針對(duì)不同類訓(xùn)練得到相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另外，利用轉(zhuǎn)移概率矩陣方法對(duì)客流分組進(jìn)行了預(yù)測(cè)。通過(guò)最小化歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)誤差平方和，估測(cè)出當(dāng)前相鄰采樣時(shí)刻、不同空間位置節(jié)點(diǎn)間的轉(zhuǎn)移概率矩陣，用該矩陣和前一時(shí)刻的客流分布預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的客流分布。該方法在上海世博會(huì)的片區(qū)和場(chǎng)館客流數(shù)據(jù)上進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，基于聚類思想的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，又通過(guò)減少樣本數(shù)節(jié)約了時(shí)間成本；轉(zhuǎn)移概率矩陣預(yù)測(cè)模

5、型能夠更好地反映相鄰時(shí)刻不同地理空間區(qū)域間的人群轉(zhuǎn)移行為。
　　第二，本文提出了基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的人群行為分析框架。通過(guò)抽取出視頻中的一些幀，并將視頻圖像中的場(chǎng)景劃分成不同的區(qū)域,通過(guò)視頻圖像處理技術(shù)，對(duì)視頻中的人群進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和人數(shù)統(tǒng)計(jì),建立一個(gè)基于攝像頭傳感器網(wǎng)絡(luò)的人數(shù)時(shí)間序列。然后根據(jù)地理空間、移動(dòng)速度、傳感器網(wǎng)絡(luò)的觀測(cè)數(shù)據(jù)等設(shè)立約束條件，將軌跡跟蹤問(wèn)題轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的整數(shù)規(guī)劃建模問(wèn)題，分析密集人群行為。該方法在上海世博會(huì)的視頻

6、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，將圖像處理技術(shù)和基于整數(shù)規(guī)劃的多目標(biāo)軌跡識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，可以很好的分析視頻監(jiān)控系統(tǒng)下的人群行為。
　　第三，本文提出了基于整數(shù)規(guī)劃的大型活動(dòng)人群行為分析方法，包括數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理、建立傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ停欠裰付▽?duì)人群進(jìn)行預(yù)先分組，整數(shù)規(guī)劃的軌跡識(shí)別問(wèn)題建模，混合整數(shù)規(guī)劃求解器求解，客流參觀行為分析等主要步驟。該方法在上海世博會(huì)的片區(qū)客流移動(dòng)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于整數(shù)規(guī)劃的大型活動(dòng)