一種公共場所密集人群檢測及預警方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及智能監(jiān)控和模式識別領(lǐng)域，尤其涉及利用模式識別技術(shù)對公共場所人 群密集程度檢測及預警技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國城市基礎設施的不斷完善，大型城市廣場、地鐵站臺等區(qū)域往往會出現(xiàn) 人群的擁擠現(xiàn)象，特別是在節(jié)假日期間這種現(xiàn)象更為明顯。人員逗留時間長，移動速度慢， 尤其是當存在多種步行交通設施的情況下，空間結(jié)構(gòu)的復雜又會使得潛在事故地點增多， 誘發(fā)事故因素增加，導致人群聚集風險進一步提升，人群安全管理難度也隨之增加。
[0003] 傳統(tǒng)的密集人群管理主要采用人力監(jiān)控的方式，這對于內(nèi)部分布有地鐵出口、公 交站點等人員密集區(qū)域，同時存在過街天橋、地下通道等多種立體交叉步行設施的熱點區(qū) 域而言，具有很高的實施難度。同時，傳統(tǒng)的現(xiàn)場監(jiān)控僅能起到預警處置的作用，缺少對人 群聚集風險的預測預警。因此，利用模式識別和安全技術(shù)建立一套人群聚集風險監(jiān)測與預 警系統(tǒng)，及時對行人的聚集狀態(tài)進行判斷，進而對可能引發(fā)危險事件的行為進行控制，顯得 尤為必要，并具有較廣的應用前景。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 現(xiàn)有的各種密集人群檢測方法，在實時性和準確率方面尚存在一些不足，因此還 不能滿足真實場景下公共場所的密集人群檢測。為了解決現(xiàn)有技術(shù)問題的不足，本發(fā)明提 出一種基于時空特性的密集人群檢測方法。
[0005] 本發(fā)明的密集人群檢測及預警方法，其技術(shù)方案具體包括如下步驟： 步驟Sl :采集公共場所沒有人群時的視頻幀作為背景圖像保存下來，并人工標注檢測 區(qū)域，制作檢測區(qū)域背景圖像，設為Fb和檢測區(qū)域掩碼圖像，設為F M。
[0006] 步驟S2 :根據(jù)高清相機視頻流獲取密集人群圖像幀，記為F_，其中num為當前幀 編號，并對其劃分為nXn網(wǎng)格，比如n=10。
[0007] 步驟S3 :對于步驟S2所采集的圖像幀，根據(jù)檢測區(qū)域掩碼圖像Fm獲取檢測區(qū)域的 目標圖像，設為F。，即：F。= Fm ? F_，符號?表示圖像掩碼操作。
[0008] 步驟S4:對目標圖像F。同樣劃分為nXn網(wǎng)格，計算目標圖像中人群分布：當 IF。(X，y) -Fb (X，y) I彡TJt表示像素坐標（X，y)處有人存在，F(xiàn)。(X，y)、Fb (X，y)分別為目標 圖像和背景圖像在像素坐標（x，y)下的圖像像素值，Ta表示區(qū)域內(nèi)人群存在的圖像像素閾 值； 通過圖像差分獲取當前目標圖像的運動信息：當IFci(Xj)-Fc; (x，y) I彡Tb時表示人在 運動，表示前一幀目標圖像在像素坐標（X，y)下的圖像像素值，Tb表示區(qū)域內(nèi)人群 是否運動的圖像像素閾值。
[0009] 步驟S5,根據(jù)步驟S4統(tǒng)計出目標圖像F。中具有人群區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目Apct_， 然后計算具有人群區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目Apct_和目標圖像總區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目A al i的比值， CN 105117683 A 肌 叩 ~Π> 2/3 貞
并以此作為人群擁擠程度的度量；根據(jù)步驟S4統(tǒng)計出人群運動區(qū)域的網(wǎng)格數(shù) 目Amtc，然后計算人群運動區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目Anmre和目標圖像總區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目Aall的比值，
并以此作為人群運動速度的度量。
[0010] 步驟S6,實時監(jiān)控f和的數(shù)值變化，當η彡nt并且σ彡〇 t時，產(chǎn)生人群擁擠 預警信息，并抓拍當前圖像作為預警依據(jù)，nt為人群擁擠程度的預警閾值，σ t為人群運動 速度過慢的預警閾值。
[0011] 本發(fā)明的有益效果：對于地鐵站臺等公共場所密集人群能夠?qū)崿F(xiàn)有準備的預警。 該發(fā)明的優(yōu)點在于上述方法由于采用時間和空間上的特征，其計算速度快于其他方法，并 且其檢測準確率高。
【附圖說明】
[0012] 圖1是本發(fā)明的密集人群檢測整體流程圖。
【具體實施方式】
[0013] 下面結(jié)合附圖詳細說明本發(fā)明技術(shù)方案中所涉及的各個細節(jié)問題。應指出的是， 所描述的實施例僅旨在便于對本發(fā)明的理解，而對其不起任何限定作用。
[0014] 本發(fā)明提出了一種公共場所密集人群的檢測方法，如圖1所示，該方法在處理流 程上主要包括四個模塊。第一模塊生成背景模板和掩碼模板兩個模板文件；第二模塊進行 人群區(qū)域和運動區(qū)域計算；第三模塊進行預警條件判斷；第四模塊進行結(jié)果輸出。根據(jù)上 述流程，具體的實施步驟如下所示： 1、模板生成 對于高清網(wǎng)絡相機采集沒有人群的背景圖片，并事先標定好檢測區(qū)域，將這個圖片標 記為Fb，該過程初次由人工完成，后續(xù)自動更新和生成。
[0015] 根據(jù)檢測區(qū)域生成掩碼圖片，該圖片用來對待處理的視頻幀進行圖像掩碼操作， 獲取感興趣區(qū)域，用來做密集人群檢測，該圖片記為Fm。
[0016] 根據(jù)高清相機視頻流獲取密集人群圖像幀，記SF_，其中num為當前幀編號，并 對其劃分為nXn網(wǎng)格，比如n=10。
[0017] 對于步驟S2所采集的圖像幀，根據(jù)檢測區(qū)域掩碼圖像Fm獲取檢測區(qū)域的目標圖 像，設為F。，即：F。= Fm ? F_，符號?表示圖像掩碼操作。
[0018] 2、區(qū)域計算 將視頻流中的圖像劃分為nXn網(wǎng)格，η的取值一般為10 ;然后通過和第一模塊中的 掩碼模板做掩碼運算得到目標圖像，對目標圖像根據(jù)第一模塊中的背景模板計算人群占有 率，并對目標圖像根據(jù)幀間差分運算計算運動區(qū)域百分比。
[0019] 對目標圖像F。同樣劃分為nXn網(wǎng)格，η-般取10,計算目標圖像中人群分布，當 IF0 (X，y) -Fb (X，y) I彡!^時表示像素坐標（X，y)處有人存在，F(xiàn) 0 (X，y)、Fb (X，y)分另Ij為目標 圖像和背景圖像在像素坐標（x，y)下的圖像像素值，Ta表示區(qū)域內(nèi)人群存在的圖像像素閾 值；標注出有人存在的網(wǎng)格并將有人存在的網(wǎng)格數(shù)目作為人群區(qū)域數(shù)目APCT_，將目標圖像 的總網(wǎng)格數(shù)目作為目標圖像總區(qū)域數(shù)目Aall。
[0020] 通過圖像差分獲取當前目標圖像的運動信息：當IFci(Xj)-Fc; (x，y) I彡Tb時表示 人在運動，F(xiàn)。'（x，y)表示前一幀目標圖像在像素坐標（x，y)下的圖像像素值，Tb表示區(qū)域 內(nèi)人群是否運動的圖像像素閾值。
[0021] 3、條件判斷 實時監(jiān)控人群分布百分比和運動區(qū)域百分比這兩個參數(shù)，根據(jù)用戶所定義的閾值，當 滿足兩個條件時，即當η彡nt并且。彡σ #寸，觸發(fā)預警條件。
[0022] 計算人群區(qū)域數(shù)目APCT_和目標圖像總區(qū)域數(shù)目Aall的比值，
> 并以此 作為人群擁擠程度的度量，計算運動區(qū)域數(shù)目Anmre和目標圖像總區(qū)域數(shù)目Aall的比值，
，并以此作為人群運動速度的度量。
[0023] 實時監(jiān)控f和σ的數(shù)值變化，當η彡nt并且σ彡σ t時，產(chǎn)生人群擁擠預警信 息，并抓拍當前圖像作為預警依據(jù)，Ii為人群擁擠程度的預警閾值，_為人群運動速度過慢 的預警閾值。
[0024] 4、輸出模塊 將符合預警條件的圖片存放到硬盤上，并通過數(shù)據(jù)庫訪問操作，向中心服務器發(fā)送預 警信息。
【主權(quán)項】
1. 一種人群檢測及預警方法，特別是應用于公共場所密集區(qū)域的人群檢測及預警方 法，其特征在于，該方法依次包含如下步驟： 步驟S1 :采集公共場所沒有人群時的視頻幀作為背景圖像保存下來，并人工標注檢測 區(qū)域，制作檢測區(qū)域背景圖像FB和檢測區(qū)域掩碼圖像FM; 步驟S2 :根據(jù)高清相機視頻流獲取密集人群圖像幀F(xiàn)_，其中num為當前幀編號，并對 其劃分為nXn網(wǎng)格； 步驟S3 :對于步驟S2所采集的圖像幀F(xiàn)_，根據(jù)檢測區(qū)域掩碼圖像FM獲取檢測區(qū)域的 目標圖像6$。=FM?F_，其中符號?表示圖像掩碼操作； 步驟S4:對目標圖像F。同樣劃分為nXn網(wǎng)格，計算目標圖像中人群分布：當IF。(X，y) _FB (X，y) |彡TJt表示像素坐標（X，y)處有人存在，F(xiàn)。(X，y)、FB (X，y)分別為目標 圖像和背景圖像在像素坐標（x，y)下的圖像像素值，Ta表示區(qū)域內(nèi)人群存在的圖像像素閾 值； 通過圖像差分獲取當前目標圖像的運動信息：當|彡Tb時表示人在 運動，F(xiàn)'J^y)表示前一幀目標圖像在像素坐標（x，y)下的圖像像素值，Tb表示區(qū)域內(nèi)人 群是否運動的圖像像素閾值； 步驟S5,根據(jù)步驟S4統(tǒng)計出目標圖像F。中具有人群區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目APCT_，然后計算 具有人群區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目APCT_和目標圖像總區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目Aall的比值，" = 并以 凡all 此作為人群擁擠程度的度量；根據(jù)步驟S4統(tǒng)計出人群運動區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目，然后計算 人群運動區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目和目標圖像總區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)目Aall的比值，c= ￥，并以此 ^ait 作為人群運動速度的度量； 步驟S6,實時監(jiān)控n和。的數(shù)值變化，當n彡nt并且。彡〇 ^寸，產(chǎn)生人群擁擠 預警信息，并抓拍當前圖像作為預警依據(jù)，nt為人群擁擠程度的預警閾值，〇 t為人群運動 速度過慢的預警閾值。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種公共場所密集人群檢測及預警方法，利用模式識別和安全技術(shù)建立人群聚集風險監(jiān)測與預警系統(tǒng)，通過實時監(jiān)控人群分布百分比和運動區(qū)域百分比，及時對行人的聚集狀態(tài)進行判斷，進而對可能引發(fā)危險事件的行為進行控制，具有較廣的應用前景。
【IPC分類】G08B21/02, G06K9/00
【公開號】CN105117683
【申請?zhí)枴緾N201510435563
【發(fā)明人】張師林, 張訓源, 王宗賢
【申請人】北方工業(yè)大學
【公開日】2015年12月2日
【申請日】2015年7月22日