【摘 要】
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在节假日等时段因人群集聚形成的密集人群中踩踏事故频发,造成了巨大的人员伤亡和财产损失,因此,精准预测密集人群分布状态,科学引导人员疏散对预防和控制此类事故的发生有重要意义。近年来,迅速发展的视频监控系统为行人流状态监测提供了强大的基础信息库,耦合基于深度学习方法的人群计数实现基于计算机视觉的智能化监控,在交通运输、安防预警等领域都有重要的作用与前景。本文基于深度神经网络模型估计高密度人群空间分布,
【基金项目】
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有限理性人群拥挤致灾机制与管控方法研究（71871189）,国家自然科学基金面上项目； 高层建筑疏散人员-设施协同管控方法研究（2020YFS0291）,四川省科技厅重点研发项目；
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在节假日等时段因人群集聚形成的密集人群中踩踏事故频发,造成了巨大的人员伤亡和财产损失,因此,精准预测密集人群分布状态,科学引导人员疏散对预防和控制此类事故的发生有重要意义。近年来,迅速发展的视频监控系统为行人流状态监测提供了强大的基础信息库,耦合基于深度学习方法的人群计数实现基于计算机视觉的智能化监控,在交通运输、安防预警等领域都有重要的作用与前景。本文基于深度神经网络模型估计高密度人群空间分布,进而引入密度泛函理论预测高密度人群空间部分状况,实现人群风险分析。论文具体研究内容包括:（1）基于卷积神经网络的密集人群计数方法研究。本文以多个行人疏散实验的视频为素材建立了一个小型人群计数数据库,将该数据库划分为验证集、测试集和训练集,引入两个人群计数模型,在本文建立的数据库中分别对两个模型的人群计数准确度进行计算,获得准确度计数结果较好的计数模型。通过该模型对行人流视频进行图像计数,输出每张图像中的人群数量与对应的时间帧;（2）基于密度泛函模型的密集人群分布预测研究。首先结合人群计数模型输出的人群数量,将人群划分为低密度人群和高密度人群,通过计算低密度人群在空间中的具体人数分布,利用密度泛函波动（DFFT）模型预测该场景中密集人群分布,对模型应用于行人群体中的实用性进行测试与验证;其次,将场景划分为面积均等的若干个样方,以样方长度为变量,在选取的三个人群疏散实验场景中对不同变量的预测准确度进行测试,获取将该模型应用到行人群体中准确度最高的参数取值,为该模型的应用提供参数选取依据;（3）基于人群分布预测的密集人群风险分析方法研究。对密集人群进行人群计数,并对人群的准确分布进行预测,两者结合形成基于人群视频流分析的风险监测系统,选取“十”字形场景,通过系统计算获取人群存在的风险较高的位置,分析不同场景中密集人群风险的位置特征。该结论对密集人群的风险管控具有重要意义。在人群安全管理中预先对密集人群提出预警,采取适当措施可有效降低人员拥挤踩踏事故发生的概率,以降低人群风险。
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