密集场景下基于轮廓运动的人群行为分析

唐志鸿 石 浩 胡小鹏

1.中国移动通信集团江苏有限公司；2.大连理工大学

0 引言

人群行为分析针对不同场景中的人群动向、密集程度、发生的人群行为事件等进行分析理解，从而检测或预测人群的异常行为，在人群监测分析、公共场所的规划和设计等领域都有巨大的应用价值。

当场景中人群密度越来越高时，人群由于行人个体空间位置受限和个体间的行为交互不能自由移动，就容易出现集群行为，进而形成多个具有不同运动特征的小规模集合，称为群组（Group）。人群群组行为分析方法提供了不一样的分析角度，群组级别的特征反映了人群更深层次、更丰富的语义信息，可以更好地应用于人群行为识别检测、人群场景理解等语义相关的任务。因此如何准确有效地进行人群群组检测以及利用群组特征来检测识别人群行为成为近年来人群行为分析算法的研究重点。

在密集场所条件下，群组中的个体相互影响，人体及人体各部分相互重叠，产生了不准确或不完备的人体表达，造成行为分析的困难。现有的基于监控视频的人群行为分析算法一般都是从整体或个体的角度来分析人群场景，将人群视为一个整体进行分析，或通过分析个体运动特征来找出人群运动的规律。在密集场所条件下，上述两种方法都存在一定缺陷：从个体角度分析需要对人群中个体或个体部分（如头部）进行准确地检测分离。在个体复杂行为交互的密集人群场景条件下,个体分离较难实现；……