CN105117683A - 一种公共场所密集人群检测及预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种公共场所密集人群检测及预警方法，利用模式识别和安全技术建立人群聚集风险监测与预警系统，通过实时监控人群分布百分比和运动区域百分比，及时对行人的聚集状态进行判断，进而对可能引发危险事件的行为进行控制，具有较广的应用前景。

Description

一种公共场所密集人群检测及预警方法
技术领域
本发明涉及智能监控和模式识别领域，尤其涉及利用模式识别技术对公共场所人群密集程度检测及预警技术。
背景技术
随着我国城市基础设施的不断完善，大型城市广场、地铁站台等区域往往会出现人群的拥挤现象，特别是在节假日期间这种现象更为明显。人员逗留时间长，移动速度慢，尤其是当存在多种步行交通设施的情况下，空间结构的复杂又会使得潜在事故地点增多，诱发事故因素增加，导致人群聚集风险进一步提升，人群安全管理难度也随之增加。
传统的密集人群管理主要采用人力监控的方式，这对于内部分布有地铁出口、公交站点等人员密集区域，同时存在过街天桥、地下通道等多种立体交叉步行设施的热点区域而言，具有很高的实施难度。同时，传统的现场监控仅能起到预警处置的作用，缺少对人群聚集风险的预测预警。因此，利用模式识别和安全技术建立一套人群聚集风险监测与预警系统，及时对行人的聚集状态进行判断，进而对可能引发危险事件的行为进行控制，显得尤为必要，并具有较广的应用前景。
发明内容
现有的各种密集人群检测方法，在实时性和准确率方面尚存在一些不足，因此还不能满足真实场景下公共场所的密集人群检测。为了解决现有技术问题的不足，本发明提出一种基于时空特性的密集人群检测方法。
本发明的密集人群检测及预警方法，其技术方案具体包括如下步骤：
步骤S1：采集公共场所没有人群时的视频帧作为背景图像保存下来，并人工标注检测区域，制作检测区域背景图像，设为FB和检测区域掩码图像，设为FM。
步骤S2：根据高清相机视频流获取密集人群图像帧，记为Fnum，其中num为当前帧编号，并对其划分为n×n网格，比如n=10。
步骤S3：对于步骤S2所采集的图像帧，根据检测区域掩码图像FM获取检测区域的目标图像，设为FO，即：FO=FM⊕Fnum，符号⊕表示图像掩码操作。
步骤S4：对目标图像FO同样划分为n×n网格，计算目标图像中人群分布：当|Fo(x,y)-FB(x,y)|≥Ta时表示像素坐标(x,y)处有人存在，Fo(x,y)、FB(x,y)分别为目标图像和背景图像在像素坐标(x,y)下的图像像素值，Ta表示区域内人群存在的图像像素阈值；
通过图像差分获取当前目标图像的运动信息：当|Fo(x,y)-Fo'(x,y)|≥Tb时表示人在运动，表示前一帧目标图像在像素坐标(x,y)下的图像像素值，Tb表示区域内人群是否运动的图像像素阈值。
步骤S5，根据步骤S4统计出目标图像FO中具有人群区域的网格数目Aperson，然后计算具有人群区域的网格数目Aperson和目标图像总区域的网格数目Aall的比值，并以此作为人群拥挤程度的度量；根据步骤S4统计出人群运动区域的网格数目Amove，然后计算人群运动区域的网格数目Amove和目标图像总区域的网格数目Aall的比值，并以此作为人群运动速度的度量。
步骤S6，实时监控和的数值变化，当η≥ηt并且σ≤σt时，产生人群拥挤预警信息，并抓拍当前图像作为预警依据，ηt为人群拥挤程度的预警阈值，σt为人群运动速度过慢的预警阈值。
本发明的有益效果：对于地铁站台等公共场所密集人群能够实现有准备的预警。该发明的优点在于上述方法由于采用时间和空间上的特征，其计算速度快于其他方法，并且其检测准确率高。
附图说明
图1是本发明的密集人群检测整体流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明技术方案中所涉及的各个细节问题。应指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。
本发明提出了一种公共场所密集人群的检测方法，如图1所示，该方法在处理流程上主要包括四个模块。第一模块生成背景模板和掩码模板两个模板文件；第二模块进行人群区域和运动区域计算；第三模块进行预警条件判断；第四模块进行结果输出。根据上述流程，具体的实施步骤如下所示：
1、模板生成
对于高清网络相机采集没有人群的背景图片，并事先标定好检测区域，将这个图片标记为FB，该过程初次由人工完成，后续自动更新和生成。
根据检测区域生成掩码图片，该图片用来对待处理的视频帧进行图像掩码操作，获取感兴趣区域，用来做密集人群检测，该图片记为FM。
根据高清相机视频流获取密集人群图像帧，记为Fnum，其中num为当前帧编号，并对其划分为n×n网格，比如n=10。
对于步骤S2所采集的图像帧，根据检测区域掩码图像FM获取检测区域的目标图像，设为FO，即：FO=FM⊕Fnum，符号⊕表示图像掩码操作。
2、区域计算
将视频流中的图像划分为n×n网格，n的取值一般为10；然后通过和第一模块中的掩码模板做掩码运算得到目标图像，对目标图像根据第一模块中的背景模板计算人群占有率，并对目标图像根据帧间差分运算计算运动区域百分比。
对目标图像FO同样划分为n×n网格，n一般取10，计算目标图像中人群分布，当|Fo(x,y)-FB(x,y)|≥Ta时表示像素坐标(x,y)处有人存在，Fo(x,y)、FB(x,y)分别为目标图像和背景图像在像素坐标(x,y)下的图像像素值，Ta表示区域内人群存在的图像像素阈值；标注出有人存在的网格并将有人存在的网格数目作为人群区域数目Aperson，将目标图像的总网格数目作为目标图像总区域数目Aall。
通过图像差分获取当前目标图像的运动信息：当|Fo(x,y)-Fo'(x,y)|≥Tb时表示人在运动，Fo'(x,y)表示前一帧目标图像在像素坐标(x,y)下的图像像素值，Tb表示区域内人群是否运动的图像像素阈值。
3、条件判断
实时监控人群分布百分比和运动区域百分比这两个参数，根据用户所定义的阈值，当满足两个条件时，即当η≥ηt并且σ≤σt时，触发预警条件。
计算人群区域数目Aperson和目标图像总区域数目Aall的比值，并以此作为人群拥挤程度的度量，计算运动区域数目Amove和目标图像总区域数目Aall的比值，并以此作为人群运动速度的度量。
实时监控和的数值变化，当η≥ηt并且σ≤σt时，产生人群拥挤预警信息，并抓拍当前图像作为预警依据，为人群拥挤程度的预警阈值，为人群运动速度过慢的预警阈值。
4、输出模块
将符合预警条件的图片存放到硬盘上，并通过数据库访问操作，向中心服务器发送预警信息。

Claims (1)

1.一种人群检测及预警方法，特别是应用于公共场所密集区域的人群检测及预警方法，其特征在于，该方法依次包含如下步骤：
步骤S1：采集公共场所没有人群时的视频帧作为背景图像保存下来，并人工标注检测区域，制作检测区域背景图像FB和检测区域掩码图像FM；
步骤S2：根据高清相机视频流获取密集人群图像帧Fnum，其中num为当前帧编号，并对其划分为n×n网格；
步骤S3：对于步骤S2所采集的图像帧Fnum，根据检测区域掩码图像FM获取检测区域的目标图像FO：FO＝FM⊕Fnum，其中符号⊕表示图像掩码操作；
步骤S4：对目标图像FO同样划分为n×n网格，计算目标图像中人群分布：当|Fo(x,y)-FB(x,y)|≥Ta时表示像素坐标(x,y)处有人存在，Fo(x,y)、FB(x,y)分别为目标图像和背景图像在像素坐标(x,y)下的图像像素值，Ta表示区域内人群存在的图像像素阈值；
通过图像差分获取当前目标图像的运动信息：当|Fo(x,y)-F'o(x,y)|≥Tb时表示人在运动，F'o(x,y)表示前一帧目标图像在像素坐标(x,y)下的图像像素值，Tb表示区域内人群是否运动的图像像素阈值；
步骤S5，根据步骤S4统计出目标图像FO中具有人群区域的网格数目Aperson，然后计算具有人群区域的网格数目Aperson和目标图像总区域的网格数目Aall的比值，并以此作为人群拥挤程度的度量；根据步骤S4统计出人群运动区域的网格数目Amove，然后计算人群运动区域的网格数目Amove和目标图像总区域的网格数目Aall的比值，并以此作为人群运动速度的度量；
步骤S6，实时监控η和σ的数值变化，当η≥ηt并且σ≤σt时，产生人群拥挤预警信息，并抓拍当前图像作为预警依据，ηt为人群拥挤程度的预警阈值，σt为人群运动速度过慢的预警阈值。
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