摘 要

这几十年来，随着经济的快速增长，城市人口密度也大幅度增长，大部分的公共交通场所时常会迎来短期的人潮高峰，如火车站、地铁站和飞机场。人们的精神生活日趋丰富化，各种娱乐和体育的活动也受人追捧，相应的活动场所也是一时人满为患。人群的高度拥挤容易引起各种突发的不可控事件。如果不能快速有效地调度和疏通阻塞人流，将大可能性造成巨大的市民伤亡和财产损失，所以实施人群密集度检测是十分必要的，尤其是对会造成人流阻塞的重要的公共场所。人群密集度检测有着广泛的应用前景和研究价值，早先的人群密集度检测是通过模拟监控设备人工监控不同的场合，并人为的判断监控场合的各种情况。此方法的缺陷很大，不仅耗费巨大的人力资源，而且相关工作人员极其容易疲劳或者判断轻率而造成不可挽回的后果。

本文研究内容重点是如何实现在简单场景下进行人群密集度的检测，通过详细介绍纹理特征和像素统计的人群密集度检测方法以及相关的知识，就像素统计的原理运用三帧差分法实现基于简单场景下的人群密集度检测。

关键词： 人群密集度检测；像素统计； 三帧差分法；纹理特征

Crowd Density Detection In Simple Scenes

Abstract

In recent decades, with the rapid growth of the economy, the density of urban population has also greatly increased, and most of the public transport places often usher in short-term rush peak, such as railway stations, subway stations and airports. People's spiritual life is becoming richer and richer, and various recreational and sports activities are also sought after, and the corresponding venues are temporarily overcrowded. The crowd is crowded and prone to unexpected uncontrollable events. If you can not effectively scheduling and dredging blocking flow, will cause huge casualties and property losses of public possibilities, so the implementation of population density detection is very necessary, especially the flow caused by obstruction of important public places will. Crowded detection has a wide application prospect and the research value, early detection is crowded by simulation monitoring equipment manual monitoring in different situations, and various monitoring occasions of artificial judgement. The disadvantages of this method are great, not only a huge amount of human resources are used, but also the relevant staff are extremely tired or judged to be reckless and irreversible.

This article focuses on how to realize the detection of population density in simple scenes, the detection method of detailed texture feature and statistics of pixel crowded and the related knowledge, using the principle of statistics of the three frame pixel difference method to achieve a simple scene under crowded detection based on.

Key Words: Crowd density detection; Pixel statistics; Three frame difference method; Texture feature

目 录

摘 要 I

目 录 III

第一章 绪论 1

1.1 课题研究的背景和意义 1

1.2 课题研究概况 2

1.3 论文的研究内容与结构 3

第二章 人群密集度检测算法 4

2.1 基于纹理特征的人群密集度检测 4

2.1.1 灰度共生矩阵 4

2.1.2 支持向量机 5

2.2 基于像素统计的人群密集度检测 7

2.2.1 背景差分法 7

2.2.2 帧差分法 9

第三章 基于三帧差分法的人群密度检测 12

3.1基于区域划分像素点统计的人群密度检测 12

3.1.1 前景目标提取 14

3.1.2 前景图像分析 17

3.2基于目标区域面积的人群密集度检测 20

3.2.1 形态学处理 21

3.2.2 面积筛选 23

第四章 实验与结果分析 25

4.1帧间隔选取 25

4.2 阈值化和前景提取 27

4.3前景图像分析 28

4.3.1 人数较少或运动目标较少 28

4.3.2 人数较多或运动目标较多 30

第五章 总结与展望 32

5.1 总结 32

5.2 展望 32

致谢 34

参考文献 35

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

随着全球经济的持续增长以及全球化的推进，全人类的生活水平得到明显的提高，以及城市化的加速推进，特别是在像中国、印度和巴西等发展中的大国，人们的物质生活和精神生活变化得尤为明显。毋庸置疑，在经济发展上或人文发展上较为优先的城市，其城市人群的社会活动日趋多样化，人口流动也显著增加。城市的娱乐、生活和交通等公共场所时常会迎来短期的高峰人潮，如果不能快速有效地进行合理的疏通及调度将很容易造成重大的安全隐患。另外，由于国内的风俗习惯，人们大都喜欢在节假日期间游玩和参观各种名胜古迹，这也使得火车站、地铁站、高速公路和旅游景点成为人群高度流通的地方，稍有不慎就会带来群体性的拥挤和踩踏事件。除此之外，伴随着国家经济的高速发展，而社会制度发展没有及时跟上，造成短时间内社会矛盾突出，近几年群体性暴力事件时有发生，这些矛盾和事件都给社会的经济与生产带来很大的损失，成为了相关监管部门亟待解决的问题。所以，怎样对人群密集度进行有效和精确地检测预警，成为了一个极有价值的研究方向。

一般情况下，人群的高度聚集并不会产生十分严重的问题，但是由于人们在公共场合下容易产生群体恐慌和从众心理，一旦出现突发情况，将导致事故的破坏性升级。在国内外，由于拥挤人群引发重大事故的事例屡见不鲜，比如2014年10月3号晚上，在印度北部比哈尔邦省会巴特那，印度教十胜节结束后，由于撤离道路狭窄造成严重踩踏事件，致32人死亡，多人受伤。

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