区域人群状态与行为的时空感知方法

发布时间：2021-05-17 15:06

　　公众聚集场所人群高度聚集、流动性大,构成了具有动态性、不确定性等特点的复杂地理场景。高密度聚集、流动的人群隐藏着巨大的安全隐患,时常发生拥挤踩踏等突发公共事件。突发公共事件应急管理是保障公共安全的核心问题,所以,如何快速感知与监控突发公共事件是国内外公共安全保障重点关注的热点问题。随着社会的发展,世界各国政府已将视频监控技术的研究与应用上升到战略高度,从政策、法律、经济等方面给予大力支持。然而,目前基于视频监控系统的群体突发事件感知处理智能化水平有待进一步提升,特别是地理环境下的视频分析、行为感知等研究,亟待发展一种集地理环境与视频分析于一体、高效准确的新型感知模式和诊断技术,以满足对突发公共事件的管理和应对需求。鉴于此,本文以视频数据与GIS数据的协同分析和聚合理解为科学手段,拟突破地理环境下区域人群状态与行为的感知等关键科学问题,发展视频分析与空间分析耦合的区域人群状态与行为感知方法,取得了以下研究成果：（1）提出了一种可跨摄像机的自适应人群密度估计方法。现有基于视频分析的人群密度估计模型具有较强的场景依赖性,无法实现人群密度估计模型的跨摄像机应用,需对各监控摄像机进行模型训练,浪... 

【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：152 页

【学位级别】：博士

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摘要
Abstract
目录
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表目录
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 研究目标与内容
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 研究内容
        1.3.3 相关概念界定
    1.4 技术路线
    1.5 论文结构
第二章 相关理论与研究综述
    2.1 人群分析的相关理论
        2.1.1 人群的基本特征
        2.1.2 不同场所的人群特征
        2.1.3 人群状态类型
    2.2 人群分析方法及其应用
        2.2.1 人群特征数据采集方法
        2.2.2 人群流动分析方法
        2.2.3 人群分析应用
        2.2.4 分析与讨论
    2.3 基于视频的人群分析研究
        2.3.1 人群密度估计
        2.3.2 群体行为理解
        2.3.3 代表性专利
        2.3.4 分析与讨论
    2.4 人群模拟研究
        2.4.1 宏观模型模拟
        2.4.2 微观模型模拟
        2.4.3 代表性专利
        2.4.4 分析与讨论
    2.5 视频与GIS的融合研究
        2.5.1 国内外研究现状
        2.5.2 代表性专利
        2.5.3 分析与讨论
    2.6 小结
第三章 地理空间约束下的人群特征提取
    3.1 视频数据的地理空间映射
        3.1.1 摄像机模型
        3.1.2 视频数据的地理空间映射模型
    3.2 可跨摄像机的人群密度估计方法
        3.2.2 低密度人群估计模型
        3.2.3 高密度人群估计模型
        3.2.4 自适应人群密度估计
    3.3 可度量的人群运动矢量场计算
        3.3.1 光流法原理概述
        3.3.2 Lucas-Kanade光流算法
        3.3.3 GIS环境下的光流场计算
    3.4 实验结果分析
        3.4.1 视频的地理空间映射结果分析
        3.4.2 人群密度估计结果分析
        3.4.3 人群运动矢量场结果分析
    3.5 小结
第四章 地理环境下的群体行为模式分析
    4.1 群体运动模式分析
        4.1.1 群体运动模式的分类
        4.1.2 群体运动模式的判断
    4.2 群体运动趋势分析
    4.3 群体运动速度估算
    4.4 群体异常行为分析
        4.4.1 群体异常行为类型
        4.4.2 矢量场分析
        4.4.3 群体异常行为检测
    4.5 实验结果分析
    4.6 小结
第五章 区域人群状态的时空演化
    5.1 群体行为模式的GIS表达模型
    5.2 区域人群状态推演模型
        5.2.1 贝叶斯网络模型
        5.2.2 人群流动系统的贝叶斯网络模型
        5.2.3 人群状态推理贝叶斯网络模型构建
    5.3 区域人群状态的推演实验
        5.3.1 研究区概况
        5.3.2 贝叶斯网络构建
        5.3.3 推演结果分析
    5.4 人群状态的时空格局演化特征
        5.4.1 实验数据来源
        5.4.2 时空演化分析
    5.5 小结
第六章 区域人群状态与行为感知系统
    6.1 系统总体设计
    6.2 系统功能设计
    6.3 开发运行环境
    6.4 系统工作流程
    6.5 系统实现
    6.6 小结
第七章 结论与展望
    7.1 结论
    7.2 创新点
    7.3 展望
参考文献
在读期间发表的学术论文与研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于视频的地理场景增强表达研究[J]. 宋宏权,刘学军,闾国年,王美珍.  地理与地理信息科学. 2012(05)
[2]人群异常状态检测的图分析方法[J]. 朱海龙,刘鹏,刘家锋,唐降龙.  自动化学报. 2012(05)
[3]基于可变矩形框的人群密度估计算法[J]. 吴晟,葛万成.  通信技术. 2011(10)
[4]一种基于图像处理的人群密度估计方法[J]. 刘福美,黎宁,张燕,张可.  计算机与数字工程. 2011(05)
[5]基于灭点的透视校正和空间定位的方法研究[J]. 杜召彬,邹向东.  四川理工学院学报(自然科学版). 2011(02)
[6]多粒度的人群移动模拟通用模型及其应用[J]. 张仁军,Daniel Z Sui,惠红.  地理与地理信息科学. 2011(02)
[7]支持向量机的北京城市热岛模拟:热岛强度空间格局曲面模拟及其应用[J]. 占文凤,陈云浩,周纪,李京.  测绘学报. 2011(01)
[8]基于置信度分析的人群密度等级分类模型[J]. 麻文华,黄磊,刘昌平.  模式识别与人工智能. 2011(01)
[9]基于多智能体与GIS集成的体育场人群疏散模拟方法[J]. 陈鹏,王晓璇,刘妙龙.  武汉大学学报(信息科学版). 2011(02)
[10]Flex框架下网络视频GIS设计与实现[J]. 宋宏权,孔云峰.  测绘科学. 2010(05)

博士论文
[1]地理超媒体数据模型及Web服务研究[D]. 韩志刚.河南大学 2011



本文编号：3191974