【摘 要】
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在行人动力学研究中,研究行人的运动规律,可以为建筑设施设计、活动应急预案编写提供有力的理论支撑,保障公共安全。基本图是行人动力学分析中一个有效的工具。近些年来深度
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在行人动力学研究中,研究行人的运动规律,可以为建筑设施设计、活动应急预案编写提供有力的理论支撑,保障公共安全。基本图是行人动力学分析中一个有效的工具。近些年来深度学习快速发展,在计算机视觉领域取得了很多成果,尽管行人动力学已经得到广泛的研究,但仍然缺乏与深度学习结合的研究方法与实际应用。本文提出了一种深度基本图网络结构。深度基本图网络由多尺度递归卷积神经网络(MSR-Net)和光流模块组成。MSR-Net学习了视频帧图像与行人密度图之间的映射关系,密度图反映了行人空间信息。光流模块通过稀疏光流算法获得行人速度图,速度图反映了行人的运动矢量。通过速度图和密度图的空间对应关系,可以获得行人运动基本图。我们选择直通道实验和瓶颈实验来验证我们的方法。通过深度基本图网络得到的行人密度与速度的准确性较高,网络的鲁棒性较好,基本图反映的行人运动变化趋势与传统方法得到的基本图一致。深度基本图网络运行速度快,可以逐帧得到行人动力学信息,能够做到快速获得基本图并进行行人动力学分析。利用深度基本图网络,本文提出了一种使用行人运动信息的检测行人异常速度和方向方法。避免了行人异常检测中难以区分前景背景、样本标注难等问题。本文也将通过深度基本图网络输出的行人运动信息应用于行人过线计数任务中,解决了目标跟踪方法难以区分单个行人的问题,以及时序切片方法计数跳跃的问题。行人动力学实验验证表明,和常用的目标跟踪方法相比,我们的过线计数方法较准确。深度基本图网络在行人异常检测和行人过线计数上都取得了较好的结果,证明了我们的网络拥有适应不同任务的能力,做到了行人动力学研究与深度学习相结合的研究与应用。
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