基于视频的人群密度分类算法

刘小溶，汪晓飞

(成都师范学院 计算机科学学院，成都 611130)

基于视频的人群密度分类算法

刘小溶，汪晓飞

(成都师范学院 计算机科学学院，成都 611130)

群体异常行为的发生将对社会公共安全构成危害，而不同等级的群体异常行为对社会公共安全构成的危害性不同，因此，对应的关注度和敏感度也不相同。结合ViBe算法，提出一种改进的人群密度分类方法。最后，通过对自拍视频数据集进行实验测试，验证了该算法的有效性和准确性。

人群密度估计；群体异常行为检测；密度分级

随着城市人口密度的增加，公共场所人口密集程度不一，设置在公共场所的传统监控设备通常只能发挥监控流量的作用，不能进行数据分析。本文基于视频情形下探讨人群密度的检测算法，利用实时视频样本对人群密度进行估计，从而得到该视频中的人群密度，再根据密度进行分级。同时，可利用其数据分析的功能，通过对当地人口密度、人流量的科学分析，进行商业规划，如游乐场、餐厅、教育机构、超市等的选址；根据不同时段的人流量分析来制定相应时段的销售方案，发挥其经济效益。

1 人群密度检测基本原理

本文主要通过对异常行为场景中的群体密度进行分析，并以此为依据来划分异常行为的等级。测试视频集为自拍视频。算法设计中，当检测出视频场景中存在异常行为时，立即对场景中的群体密度进行估计，并以此为依据来对异常行为等级进行

划分[1]。……