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大数据助阵社会治安防控——人群密度估计

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近年来,随着国民经济的迅猛发展,以及城市化进度的不断加快,城市人口数量急剧增加,公共区域的人群密度显著增大,大规模的群体性活动也日益频繁,对城市的治安产生了极大的安全隐患,群体活动的安全问题越来越引起人们的关注。尤其是一些大型的宗教活动、体育盛会、文娱活动、商场促销上经常发生由于人群密度过大引发的伤亡惨重的踩踏事故。在车站、机场、医院、学校和体育场等容易发生人群拥堵的公共场所,如何有效管理人群,防止人群大量聚集,保障人群的生命安全就成了目前急需解决的问题。



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人群密度估计的社会价值

1、交通调度。对公交站、地铁站和火车站等区域的乘客数量进行估计,分析不同时段的人群密度情况,不仅可以为工作人员制定合理的工作计划提供帮助,还可以为交通调度提供数据支持,有助于相关部门制定更加有效的车次安排和调度计划。

2、市场调查。对货架前顾客的密度进行估计,可以知道顾客对哪些商品比较感兴趣,有助于管理者合理安排货物摆放顺序,不仅可以减轻人工调查的工作量,还能进一步提高货品销售量。

3、建筑设计。对建筑物内的人群进行密度估计,可以分析出人群的分布规律和运动范围,可适当加固人群容易聚集的区域(如电梯),设置合理的安全通道,为建筑物的设计和施工提供参考,提高建筑物的实用性和安全性。

4、人群安全。对一些容易发生人群聚集的公共场所如大型广场、大型体育场、大型娱乐中心、医院、电影院进行实时的人群密度检测,对于人群拥挤情况及时预警并通知管理者采集相应措施,对于提高人群安全具有重要意义。


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根据不同的场景分别有不同的人群密度估计方法。

中低密度人群使用基于像素统计的多元线性回归方法估计人群密度。首先利用背景减法与自适应背景更新方法提取人群前景,并进行边缘检测,然后假定人数与前景边缘长度、前景面积、前景边缘梯度方向直方图之间存在较好的多元线性关系,通过多元线性回归分析,得到人数与这些特征之间的多元线性模型,实现人数估计,进而实现密度估计。

针对高密度人群,我们采用基于灰度共生矩阵与分型人数的人群密度估计方法。因为中高度人群图像更具有纹理特征,所以我们采用基于纹理分析的方法提取人群密度特征,利用灰度共生矩阵提取统计特征值如熵、对比度以及能量等,采用差分盒维数法计算图像的分形维数。另一方面,由于此时人数与特征之间的线性关系不明显,因此,我们采用分线性分类方法实现人群密度估计,考虑到支持向量机的模型可以使分类性能达到最优。


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