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大數(shù)據(jù)助陣社會(huì)治安防控——人群密度估計(jì)

添加時(shí)間:2018-07-14 11:06:57

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近年來(lái),隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展,以及城市化進(jìn)度的不斷加快,城市人口數(shù)量急劇增加,公共區(qū)域的人群密度顯著增大,大規(guī)模的群體性活動(dòng)也日益頻繁,對(duì)城市的治安產(chǎn)生了極大的安全隱患,群體活動(dòng)的安全問(wèn)題越來(lái)越引起人們的關(guān)注。尤其是一些大型的宗教活動(dòng)、體育盛會(huì)、文娛活動(dòng)、商場(chǎng)促銷上經(jīng)常發(fā)生由于人群密度過(guò)大引發(fā)的傷亡慘重的踩踏事故。在車站、機(jī)場(chǎng)、醫(yī)院、學(xué)校和體育場(chǎng)等容易發(fā)生人群擁堵的公共場(chǎng)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決的問(wèn)題。



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人群密度估計(jì)的社會(huì)價(jià)值

1、交通調(diào)度。對(duì)公交站、地鐵站和火車站等區(qū)域的乘客數(shù)量進(jìn)行估計(jì),分析不同時(shí)段的人群密度情況,不僅可以為工作人員制定合理的工作計(jì)劃提供幫助,還可以為交通調(diào)度提供數(shù)據(jù)支持,有助于相關(guān)部門制定更加有效的車次安排和調(diào)度計(jì)劃。

2、市場(chǎng)調(diào)查。對(duì)貨架前顧客的密度進(jìn)行估計(jì),可以知道顧客對(duì)哪些商品比較感興趣,有助于管理者合理安排貨物擺放順序,不僅可以減輕人工調(diào)查的工作量,還能進(jìn)一步提高貨品銷售量。

3、建筑設(shè)計(jì)。對(duì)建筑物內(nèi)的人群進(jìn)行密度估計(jì),可以分析出人群的分布規(guī)律和運(yùn)動(dòng)范圍,可適當(dāng)加固人群容易聚集的區(qū)域(如電梯),設(shè)置合理的安全通道,為建筑物的設(shè)計(jì)和施工提供參考,提高建筑物的實(shí)用性和安全性。

4、人群安全。對(duì)一些容易發(fā)生人群聚集的公共場(chǎng)所如大型廣場(chǎng)、大型體育場(chǎng)、大型娛樂(lè)中心、醫(yī)院、電影院進(jìn)行實(shí)時(shí)的人群密度檢測(cè),對(duì)于人群擁擠情況及時(shí)預(yù)警并通知管理者采集相應(yīng)措施,對(duì)于提高人群安全具有重要意義。


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根據(jù)不同的場(chǎng)景分別有不同的人群密度估計(jì)方法。

中低密度人群使用基于像素統(tǒng)計(jì)的多元線性回歸方法估計(jì)人群密度。首先利用背景減法與自適應(yīng)背景更新方法提取人群前景,并進(jìn)行邊緣檢測(cè),然后假定人數(shù)與前景邊緣長(zhǎng)度、前景面積、前景邊緣梯度方向直方圖之間存在較好的多元線性關(guān)系,通過(guò)多元線性回歸分析,得到人數(shù)與這些特征之間的多元線性模型,實(shí)現(xiàn)人數(shù)估計(jì),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)密度估計(jì)。

針對(duì)高密度人群,我們采用基于灰度共生矩陣與分型人數(shù)的人群密度估計(jì)方法。因?yàn)橹懈叨热巳簣D像更具有紋理特征,所以我們采用基于紋理分析的方法提取人群密度特征,利用灰度共生矩陣提取統(tǒng)計(jì)特征值如熵、對(duì)比度以及能量等,采用差分盒維數(shù)法計(jì)算圖像的分形維數(shù)。另一方面,由于此時(shí)人數(shù)與特征之間的線性關(guān)系不明顯,因此,我們采用分線性分類方法實(shí)現(xiàn)人群密度估計(jì),考慮到支持向量機(jī)的模型可以使分類性能達(dá)到最優(yōu)。


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2018-07

大數(shù)據(jù)助陣社會(huì)治安防控——人群密度估計(jì)

近年來(lái),隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展,以及城市化進(jìn)度的不斷加快,城市人口數(shù)量急劇增加,公共區(qū)域的人群密度顯著增大,大規(guī)模的群體性活動(dòng)也日益頻繁,對(duì)城市的治安產(chǎn)生了極大的安全隱患,群體活動(dòng)的安全問(wèn)題越來(lái)越引起人們的關(guān)注。尤其是一些大型的宗教活動(dòng)、體育盛會(huì)、文娛活動(dòng)、商場(chǎng)促銷上經(jīng)常發(fā)生由于… [了解更多]

 
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