信息安全研究 ›› 2019, Vol. 5 ›› Issue (6): 488-494.

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基于智能视频分析的人流量态势感知方法研究

李敏1,杨阳2,王钤3,孟博3,李凌寒2,白入文2,杜虹1   

  1. 1. 北京交通大学计算机与信息技术学院
    2. 中国科学院大学网络空间安全学院
    3. 北京理工大学光电学院
  • 收稿日期:2019-06-03 出版日期:2019-06-15 发布日期:2019-06-03
  • 通讯作者: 李敏
  • 作者简介:李敏 正研级高工,主要研究方向网络空间安全、物联网安全、智能视频分析等 limin@iie.ac.cn 杨阳 博士,主要研究方向为智能视频处理,目标检测和深度学习等 yangyang1995@iie.ac.cn 王钤 硕士,工程师,主要研究方向为智能视频分析、图像处理、多元信息融合等 wq001007@163.com 孟博 博士,主要研究方向为计算机视觉,图像领域相关的研究 bit.meng@live.com 李凌寒 李凌涵,硕士,主要研究方向为智能视频分析 lilinghan@iie.ac.cn 白入文 博士主要研究方向为智能视频监控系统中目标检测,行为分析 bairuwen@iie.ac.cn 杜虹 研究员主要研究方向为网络空间安全 duhong@iie.ac.cn

Study on People Flow Situation Awareness Based on Intelligent Video Analysis

  • Received:2019-06-03 Online:2019-06-15 Published:2019-06-03

摘要: 近几年频发的踩踏事故,使得商业领域、交通管制领域和公共安全领域对人流统计和预测的需求逐渐上升.但是当前的人流统计手段往往采用传统的机械式或人力统计方法,不仅效率低,干扰正常的人员行走以及人流速度,还不能满足实时性统计需求.提出的方法采用基于深度学习的目标检测和目标追踪算法,能够对人流量进行实时的统计,并且通过标定和坐标转换能够生成人流热力图,方便实时监控.从摄像头数据采集到最终的人流量预测与预警,整个过程形成完整的态势感知系统,功能稳定,满足实时性需求.

关键词: 人流量统计, 态势感知, 目标检测, 目标追踪, 深度学习, 视频监控

Abstract: Stampede incidents were on the rise in recent years which have led to a gradual increase in demand for flow statistics and forecasts. However, the current people flow counting methods often use traditional mechanical or manual statistical methods to do the job, which not only have low efficiency, interfere with pedestrian walking and flow speed, but also cannot meet realtime requirements. The method proposed in this paper adopts deep learningbased object detection and object tracking algorithm, which can calculate people flow speed in real time. It could also generate people flow heat map for realtime monitoring through calibration and coordinate transformation. From the camera data collection to the final people flow prediction and early warning, the whole process forms a complete situation awareness system which has stable functions and meets realtime requirements.

Key words: people flow counting, situation awareness, object detection, object tracking, deep learning, video surveillance