视频前景多特征融合的人群密度分析

视频GIS技术可以融合视频处理技术与GIS分析技术实现视频场景的公共安全监控,在公共场所视频监控应用领域,人群密度和数量能够反映地理空间场景的人群拥挤程度,具有一定的公共安全风险控制作用。为满足公共安全领域利用视频GIS技术对视频人群监测及分析的需求,提出了一种视频前景多特征融合的人群密度及数量估计方法。该方法融合前景图像块的边缘纹理特征,通过SVM区分场景人群密度,然后以归一化前景面积、轮廓和边缘纹理特征作为回归因子,根据人群密度差异分类构建回归模型,进而估算场景人群数量。实验结果表明,此方法能够高效估计视频场景的人群密度和数量,准确表征该场景人群分布状态。

基于视频场景多因素的人群运动状态分析

视频GIS集成了视频处理和GIS分析,能够有效完成公共安全场景或区域的人群监测及分析,实现人群运动状态的准确把控。人群运动状态同群体性社会事件的发生及演变密切相关,视频可通过光流场和社会力场表达场景人群运动信息。为提高人群运动状态分析的准确性,综合考虑透视畸变、背景噪声和人群密度等场景多因素,提出根据视频场景多因素分析的人群运动状态的分析方法,通过引入长度透视校正参数和前景检测图像校正场景稠密光流场,然后以校正后的光流场为基础,顾及面积透视畸变与场景人群密度,估算视频前景社会力场。实验结果表明,该方法能够获取视频场景更显著的人群运动状态特征,并在人群行为异常检测等方面效果突出。