基于改进MCNN的密度图在室内定位中的应用

北京商场购物人群众多,易发生人群拥挤踩踏事故,使得确定高密度人群区域的位置变得至关重要,因此本文引入人群密度图,确定图中人群分布情况,得出室内人群的定位信息。首先将采集的人群视频分割为图像帧,并分成训练集和测试集;然后对训练集图片作人头标签处理,生成地面实况密度图,将其作为改进的多列卷积神经网络算法的训练数据生成模型,并将模型应用于测试集图片生成人群密度图;最后运用Arc GIS对人群密度图与室内平面图作地理配准处理,从而实现对高密度人群的定位。研究结果表明,利用人群密度图确定的高密度区域的位置坐标与实际坐标值基本一致,将人群密度图应用于室内定位是可行的。