一种人群聚集的检测方法及视频监控设备技术

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种人群聚集的检测方法及视频监控设备，用以提高人群聚集事件的检测准确率。本申请实施例从获取到的视频图像中截取一帧图像作为目标图像，所述目标图像中包含预定义的检测区域；将所述目标图像输入预先训练的用于提取图像中人体头部特征的神经网络模型中，得到所述目标图像中检测区域内的人头数量和人群密度；基于所述目标图像与前一帧图像，确定所述检测区域中行人的平均位移速度；于所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度，计算所述检测区域内发生人群聚集的概率，在所述概率大于或等于预设概率阈值时，确定所述检测区域内发生人群聚集。群聚集。群聚集。

【技术实现步骤摘要】
一种人群聚集的检测方法及视频监控设备


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种人群聚集的检测方法及视频监控设备。

技术介绍

[0002]近年来，随着安防技术和计算机视觉技术的不断发展，视频监控系统已经逐步应用于众多领域，如智能交通、平安城市等，随之而来，视频分析技术也越来越多运用到视频监控系统中。
[0003]在城市中，特别是在大型商场、体育场、火车站、飞机场等场所，人群的大量聚集往往伴随着异常事件。在人群密集的区域中，如果出现疾病传播、突发灾害或者人员踩踏等恶行事件，则后果不堪设想。现有技术可以通过摄像头采集现场的视频数据，然后通过上位机等应用软件对是否发生人群聚集进行分析，并进行风险预警。
[0004]但是，现有技术在采用视频分析技术在公共区域进行人群聚集事件检测时，往往因聚集事件特征难以刻画以及干扰事件影响等，导致人群聚集事件检测的准确率低，例如，在机场等公共区域存在大量旅客排队或大面积人群进出站事件，上述人群聚集事件为正常事件，无需进行风险预警，但是现有的视频分析技术难以区分上述干扰事件，通常将上述人群聚集事件作为人群聚集进行上报，由此导致，现有人群聚集事件的检测准确率较低。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种人群聚集的检测方法及视频监控设备，用以提高人群聚集事件的检测准确率。
[0006]第一方面，本申请提供一种人群聚集的检测方法，包括：从获取到的视频图像中截取一帧图像作为目标图像，所述目标图像中包含预定义的检测区域；将所述目标图像输入预先训练的用于提取图像中人体头部特征的神经网络模型中，得到所述目标图像中检测区域内的人头数量和人群密度；基于所述目标图像与前一帧图像，确定所述检测区域中行人的平均位移速度；基于所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度，计算所述检测区域内发生人群聚集的概率，在所述概率大于或等于预设概率阈值时，确定所述检测区域内发生人群聚集。
[0007]上述技术方案中，在进行人群聚集检测时，不单单以检测区域内人的数量来判断是否发生人群聚集，而是基于检测区域内的人群密度、人头数量和平均位移速度，来计算检测区域内发生人群聚集的概率，其中，人头数量可以直观反映检测区域内人的数量，人群密度有助于区分人群局部聚集和人群大面积聚集，能够避免人群正常局部聚集的干扰情况，而平均位移速度能够反映检测区域内的人群是否存在运动状态，如果人群存在运动，则可能是正常的聚集情况，例如，车站客流排队出入站的情况，如此，结合平均位移速度进行人
群聚集检测，能够排除客流排队出入站场景下的伪人群聚集事件，因此，本申请在进行人群聚集检测时，在人头数量的基础上，结合人群密度和平均位移速度，以结合更多人群聚集的特征，排除一些伪人群聚集事件的干扰，提高人群聚集检测的准确率。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述将所述目标图像输入预先训练的用于提取图像中人体头部特征的神经网络模型中，得到所述目标图像中检测区域内的人头数量和人群密度之后，所述方法还包括：将所述检测区域划分为多个检测子区域；基于所述检测区域内的人头数量，计算每个检测子区域中的人头数量和人群密度；所述基于所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度，计算所述检测区域内发生人群聚集的概率，在所述概率大于或等于预设概率阈值时，确定所述检测区域内发生人群聚集，包括：基于每个检测子区域中的人群密度、人头数量和所述平均位移速度，确定每个检测子区域内是否发生人群聚集；在确定检测子区域中发生人群聚集时，确定所述检测区域内发生人群聚集。
[0009]上述技术方案中，通过将检测区域划分为多个检测子区域，针对各个检测子区域进行人群聚集检测，能够实现对检测区域中局部人群聚集的检测，以避免出现检测区域内局部聚集、整个区域内人群分散而导致的人群聚集漏检问题。
[0010]在一种可能的实现方式中，所述将所述检测区域划分为多个检测子区域，包括：在所述检测区域为非矩形区域时，确定所述检测区域的最小外接矩形区域；对所述最小外接矩形区域进行N等分，得到N个检测子区域，其中，N为大于1的自然数；以所述最小外接矩形区域的中心点为中心，确定面积与每个检测子区域面积大小相等的第N+1个检测子区域，得到多个检测子区域。
[0011]上述技术方案中，在将检测区域的最小外接矩形区域等分为N个检测子区域之后，考虑到中心区域被划分到N个检测子区域中，中心区域的人群聚集难以检测，因此，以最小外接矩形区域的中心点为中心，确定面积与每个检测子区域面积大小相等的第N+1个检测子区域，在第N+1个检测子区域中同样进行人群聚集检测，以避免因中心区域被划分到N个检测子区域中导致中心区域人群聚集漏检的问题。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述基于所述检测区域内的人头数量，计算每个检测子区域中的人头数量和人群密度，包括：基于所述检测区域内的人头数量，统计每个检测子区域中的人头数量；利用预设的修正因子，对每个检测子区域中的人头数量进行修正，得到每个检测子区域中修正后的人头数量；以每个检测子区域中修正后的人头数量除以每个检测子区域的面积，得到每个检测子区域的人群密度。
[0013]上述技术方案中，通过对检测子区域中的人头数量进行修正，能够更加准确的计算检测子区域中的人群密度，从而使得检测子区域内的人群聚集检测更加准确。
[0014]在一种可能的实现方式中，所述基于所述人群密度、所述人头数量和所述平均位
移速度，计算所述检测区域内发生人群聚集的概率，包括：对所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度进行归一化处理；利用预先配置的权重参数，对归一化处理后的人群密度、人头数量和平均位移速度进行加权求和，得到所述检测区域中发生人群聚集的概率。
[0015]上述技术方案中，在对人群密度、人头数量和平均位移速度进行归一化处理之后，利用预先配置的权重参数，对归一化处理后的人群密度、人头数量和平均位移速度进行加权求和，针对不同的特征分配不同的权重参数，能够更加准确的计算检测区域中发生人群聚集的概率，从而使得检测区域内的人群聚集检测更加准确。
[0016]第二方面，本申请提供一种视频监控设备，包括：摄像头，用于获取视频图像；处理器，用于从获取到的视频图像中截取一帧图像作为目标图像，所述目标图像中包含预定义的检测区域，将所述目标图像输入预先训练的用于提取图像中人体头部特征的神经网络模型中，得到所述目标图像中检测区域内的人头数量和人群密度，基于所述目标图像与前一帧图像，确定所述检测区域中行人的平均位移速度，并基于所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度，计算所述检测区域内发生人群聚集的概率，在所述概率大于或等于预设概率阈值时，确定所述检测区域内发生人群聚集。
[0017]在一种可能的实现方式中，所述处理器还用于：在将所述目标图像输入预先训练的用于提取图像中人体头部特征的神经网络模型中，得到所述目标图像中检测区域内的人头数量和人群密度之后，将所述检测区域划分为多个检测子区域，基于所述检测区域内的人头数量，计算每个检测子区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人群聚集的检测方法，其特征在于，所述方法包括：从获取到的视频图像中截取一帧图像作为目标图像，所述目标图像中包含预定义的检测区域；将所述目标图像输入预先训练的用于提取图像中人体头部特征的神经网络模型中，得到所述目标图像中检测区域内的人头数量和人群密度；基于所述目标图像与前一帧图像，确定所述检测区域中行人的平均位移速度；基于所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度，计算所述检测区域内发生人群聚集的概率，在所述概率大于或等于预设概率阈值时，确定所述检测区域内发生人群聚集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像输入预先训练的用于提取图像中人体头部特征的神经网络模型中，得到所述目标图像中检测区域内的人头数量和人群密度之后，所述方法还包括：将所述检测区域划分为多个检测子区域；基于所述检测区域内的人头数量，计算每个检测子区域中的人头数量和人群密度；所述基于所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度，计算所述检测区域内发生人群聚集的概率，在所述概率大于或等于预设概率阈值时，确定所述检测区域内发生人群聚集，包括：基于每个检测子区域中的人群密度、人头数量和所述平均位移速度，确定每个检测子区域内是否发生人群聚集；在确定检测子区域中发生人群聚集时，确定所述检测区域内发生人群聚集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述检测区域划分为多个检测子区域，包括：在所述检测区域为非矩形区域时，确定所述检测区域的最小外接矩形区域；对所述最小外接矩形区域进行N等分，得到N个检测子区域，其中，N为大于1的自然数；以所述最小外接矩形区域的中心点为中心，确定面积与每个检测子区域面积大小相等的第N+1个检测子区域，得到多个检测子区域。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述检测区域内的人头数量，计算每个检测子区域中的人头数量和人群密度，包括：基于所述检测区域内的人头数量，统计每个检测子区域中的人头数量；利用预设的修正因子，对每个检测子区域中的人头数量进行修正，得到每个检测子区域中修正后的人头数量；以每个检测子区域中修正后的人头数量除以每个检测子区域的面积，得到每个检测子区域的人群密度。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度，计算所述检测区域内发生人群聚集的概率，包括：对所述人群密度、所述人头数量和所述平均位移速度进行归一...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹刚，孙永良，孙卓毅，
申请(专利权)人：青岛市交通科学研究院，
类型：发明
国别省市：