人群密集区域监测系统Word下载.docx

人群密集区域监测系统Word下载.docx

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事实上，模型找出的只是已经被定义好的一组特征，比如传统“头部模型”等，根据头部、肩部特征点，去分析画面中的目标。

通过计算目标与既定特征组合的相似程度来判断该目标是不是“人”，进而对找到的“人”作行为分析，个数统计等等。

基于传统技术实现的智能分析系统，受场景制约比较显著。

一般是要求在背景简单，光照稳定，特定摄像机安装方式的视频中。

一旦有影响模型特征提取的干扰情况，“人”的误检漏检就会表现明显。

本系统所使用的人群分析技术，通过大量数据样本分析，采用深度学习，让计算机自行学习人和其他目标的区别，运算出能显著标识“人”的一层层特征信息。

由于样本覆盖率较大，在机器学习的过程中，该技术能有效突破光照突变，背景复杂，人体部分遮挡，应用场景单一等传统技术的难点。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其概念源于人工神经网络的研究。

深度学习的提出动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。

通俗地讲，深度学习没有像传统机器学习那样自己框定边界，而是直接把海量数据投放到算法当中去，让数据自己说话，系统会自动从数据中学习，在训练的时候从来不会告诉机器说：

“这是一个人”。

系统其实是在通过大量的学习后自己发明并领悟了这是一个“人”的概念。

目前深度学习在声音、图像、文本等机器学习研究领域已经取得了巨大的突破。

在针对视频的人群分析技术领域，我们将深度学习技术用于其中，也已经取得了突破性的进展。

借助于深度学习的特性，新的技术还可以对某个场景进行自学习，从而朝着真正的场景自动理解前进。

3、系统功能

系统运用基于深度学习的图像处理算法、大数据分析和数据挖掘等技术，对监控视频中的人和人群的特征行为进行分析。

系统由状态监测、流量监测、统计分析、事件查询、系统配置模块组成。

其功能架构如下图所示：

1.状态监测

状态监测可实现对多路人群监控点位的视频进行实时报警监测、实时状态查看，如图；

人群分析多路监控界面示意图

该模块有以下功能：

1）多路视频同时监测

为便于对多路视频的同时监测，系统提供多路并发计算，使监控人员可以同时查看多个区域的报警情况。

2）多种异常事件检测

针对多路视频监控摄像头，系统提供了实时看板功能，可帮助监控人员快速、及时地发现过密、聚集、混乱、滞留、逆行这5类异常事件。

过密：

人群在不同区域的画面中的面积占比可由用户设置，当达到对应阈值时，会在监控板上显示人群面积占比和对应的告警状态；

聚集：

用户可按不同区域设置聚集人数的对应阈值，当达到不同阈值，产生对应告警；

混乱：

分析场景中群体运动的一致性，混乱程度高产生报警；

滞留：

用户可按不同区域设置滞留时间阈值，达到阈值时产生告警；

逆行：

可设置响应区域和非逆行方向，逆行时产生报警。

当前通道内是否发生异常事件可以通过查看该通道内报警状态，报警一列不仅显示了当前报警的异常事件类型，同时用红色数字标志了出当天异常事件的合计数量。

3）多种参数监测

看板以矩阵形式展示内容，其中每一行分别代表一个视频通道，每一列分别表示该行视频通道的名称、现场图片展示、当前人数、当前拥挤程度、当前安全指数、异常事件报警。

每一行数据，即可以完整的展现当前该通道上的监测状态以及发展情况。

人数：

实时展示该通道当前总人数以及人数变化趋势；

密度：

实时展示该通道当前人员密度，用于展示当前的拥挤状态以及人员密度变化趋势。

安全指数：

人群相关的安全指数，综合考虑了人员数量、人群密度以及人群运动方向等参数，用该指数来量化评估某个场景下人群活动是否存在安全隐患。

报警：

过密、聚集、混乱、滞留、逆行这5类异常事件。

监控人员可实时查看不同区域的人数、人群密度的数值，和自主设置报警阈值，可根据事件的严重程度采取相应措施进行干预。

2.流量监测

流量监测可实现对多路人流量监测点位的视频进行实时分析，累加计算视频区域中进、出人数，以及单位时间的人流量信息，并报警监测、实时状态查看

该模块窗口的可以监测展示多路人流量的视频通道，分别表示该行视频通道的名称、现场图片展示、进/出人数、进出人流量，人流量趋势图，即可以完整的展现当前该通道上人流量的状态以及发展情况。

1）多路视频同时监测

为便于对多路视频的同时监测，系统提供多路路并发计算，使监控人员可以同时查看多个区域的人流量实时状态情况。

2）进、出人数统计

针对多路人流量点位的视频监控摄像头，系统提供了实时人数统计的看板功能，可直观查看各个点位当天实时累计的进、出人数。

3）进、出人流量

实时统计单位时间内进、出的人数，可得到人流量的实时数据。

4）人流量趋势图

根据各个点位实时的人流量数据，绘制出人流量趋势图，将数据转换为可视化图表，方便管理者查看和判断人流量状态。

3.统计分析

统计分析模块可根据过去某一段时间内某一点位的数据，统计出该通道人群的状态变化趋势，可快速统计近一天，近一周，近一个月的数据变化趋势。

用户也可以通过选择具体的日期来选择具体需要统计的时间段。

1）人员数量统计

单路人员数量趋势图

选取某一个时间段，每分钟绘制一个点，统计该时间段每10分钟、30分钟、一小时内人群数量的最大值，平均值以及最小值，分别绘制出最大值变化曲线，平均值变化曲线及最小值变化曲线。

可支持多路统计。

2）进/出流量统计

基于各个通道的人流量的实时监测数据分析记录，在统计分析中可实现对各个通道进、出人流量的统计分析，已及对进出总流量的统计，对每天，每周，每月的人流量进行统计分析，从而查找确定出每天，每周，每月的客流量高峰时段，低谷时段，为地铁运营管理提供有效的决策手段。

3）人群密度统计

单路人群密度趋势图

选取某一个时间段，每分钟绘制一个点，统计该时间段每10分钟、30分钟、一小时内人群密度指数的最大值，平均值，最小值，分别绘制出最大值变化曲线，平均值变化曲线以及最小值变化曲线。

4）安全系数统计

单路人群安全系数趋势图

安全系数给出了人群相关的安全指数的一种定义方法，系统可以通过综合量化如人群数量、人群密度、人群跟踪等指标来评估某个场景下人群活动是否存在安全隐患。

系统可对安全级别划分为很安全、安全、不安全、很不安全。

当系统出现不安全情况时系统实时报警；

系统每10分钟、30分钟、一小时统计一次安全系数，按时间顺序绘制安全系数图。

安全系数分成不同的等级，相关的级别设置在系统配置当中进行设置。

5）事件类型统计

系统可以按每天、每周、每月事件统计人群异常活动事件，直观显示事件的分布情况，用户可以选择关注时间段的事件，查看对应事件详情。

6）安全诊断报告

人群分析系统就是一套城市人群安全的诊断系统。

让数据更有价值，生成实时和深度的诊断报告，输出相应健康描述，包括人数、密度高峰时段，安全指数低峰时段等，帮助运营者全面诊断城市人群整体健康状况，为整个城市安全运营提供保驾护航。

4.事件查询

事件查询是对各监控视频内已发生的事件追溯和定位，可通过查询功能来完成。

在事件查询页面内，依次选择视频通道、类型发生的时间段即可查询出已发生的事件。

事件查询界面示意图

5.任务配置

任务配置主要包含系统报警配置和点位管理两部分。

该部分仅针对系统管理员开放。

可进行任务状态启用/暂停操作，添加视频源、编辑报警事件参数、任务分组、地图点位配置操作

任务配置主界面示意图

报警配置界面示意图

选择相应的摄像机可进行报警设置。

可设置的参数有监控区域绘制，监控高度绘制，安全系统分级设置，人群过密事件阈值，人群聚集事件阈值，滞留区域绘制以及混乱、逆行设置。

图14添加视频界面示意图

点击任务配置的右上角添加视频，可进行视频通道的添加操作。

如图14，设置点位的服务器名称，IP地址，端口号，用户名及密码，点击确定即可添加成功。

点出点位列表，也可对该点位进行编辑修改。

任务分组界面示意图

点击任务配置的右上角任务分组，可进行摄像机任务的分组操作。

如上图，支持新增任务分组，支持对已配置任务的摄像机进行分组。

点位配置界面示意图

选择相应的点位可进行坐标的添加、删除、导入/导出。

4、技术特点

将深度学习的先进理念与算法研究成果，应用于视频的人群分析应用领域当中，是该系统的一大技术特色。

该技术应用在视频人群分析领域当中具备以下几大优势特点：

1.场景适应性强

大规模人群分析系统能在背景复杂、光照变化大、人体部分遮挡的大场景中使用，当画面中有车、物遮挡人体运动时，系统可准确识别并分离人和物，使受关注目标一直锁定为人，不受其他目标干扰，提高人群分析计算的精度。

并可以同时统计运动和静止的人体。

相比于传统人群分析技术，该技术具有更强的环境抗干扰能力，能有效突破单一场景应用的局限；

2.模型自适应

系统采用的深度学习算法，通过大数量数据样本分析，自动选择人群特征，比传统“人头”“人肩”模型具有更强的适应性，同时系统可根据以往的场景不断自动学习优化模型提高算法的能力，达到更高的精确度，从而真正的理解场景；

3.处理速度快

系统基于GPU计算，可达到实时分析的效果。

系统内具备了基于大数据处理的算法和模型；

极大的提高了数据的处理速度。

5、功能特点

1.全状态的实时监测

状态监测面板，可同时查看到人群数量、人群密度、人群安全指数的当前状态与变化趋势，当前报警事件。

且可实时监测到多视频通道的人群状态，满足用户单面板进行多通道多参数的全状态实时监测。

2.基于事件的报警

不仅提供人群的实时区域人数，人流量、密度和安全系数等状态信息，还可对人群异常事件进行监控并预警，系统可以对人群聚集、人群过密、人群混乱、逆行、滞留，过流六种事件监测预警。

3.全时空的统计与分析

按时间的维度，更详细的统计指定时间段内人群数量，人员密度，安全系数以及事件的数量，并以图表展示其变化情况，更直观更形象的展示各种人群状态的变化曲线和变化趋势。