一种多域信息的人群密度预警方法
专利汇可以提供一种多域信息的人群密度预警方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种多域信息的人群 密度 预警方法。对场所空间配置图进行空间 坐标系 建模，依据地形选取不同的特征区域，确定人群密度 阈值 ，得到人群密度阈值面；建立个 体模 型，设定空间吸引点，计算个人空间变化趋势，对场所进行个人空间建模，再依据不同地形特征区域，对人群分布进行密度拟合，得到人群密度吸引面；对场景内 视频 帧 图像进行运动目标前景提取，分级显示人群密度，得到场景实时检测人群密度面。本发明提供的预警方法，是将得到的实时人群密度面与场所密度阈值面及场所的人群密度吸引面进行对比分析，可在时间和空间上对人群密度进行分析和安全预警，为人群聚集地的安全管控提供理论支持和信息交流，提高了人群聚集地的管理 水 平和安全性。，下面是一种多域信息的人群密度预警方法专利的具体信息内容。
1.一种基于多域信息的人群密度预警方法，其特征在于包括如下步骤：
（1）对场所空间配置图进行空间坐标系建模，依据地形选取不同的特征区域，获取各特征区域的像素坐标，再转化为对应的实际坐标；确定各特征区域人群密度阈值，对应赋值于各像素点，得到人群密度阈值面；
（2）建立个体模型，所述个体模型为以成年人肩宽值为半径的圆，再以个体模型的同心圆为个体活动范围；按需要对场所空间配置图设定若干空间吸引点，选取某一个吸引点，设置离该吸引点最近处和最远处的两个个体活动范围，Rmin为距离吸引点的最近的个体活动范围的半径，Rmax为距离吸引点的最远的个体活动范围的半径，按式
，
，
计算个人空间变化趋势R，其中，θ为所设置的两个个体活动范围圆心连线与水平面的夹角，L为最远处个体活动范围的圆心与吸引点间的直线距离，A为取值于0.22～0.25的常量，x为沿L变化的A到A+L之间的变量；依据得到的个人空间变化趋势R，对场所进行个人空间建模，再依据不同地形特征区域，对人群分布进行密度拟合，得到人群密度吸引面；分别选取不同的吸引点，重复本步骤，得到场景内所选吸引点的全部人群密度吸引面；
（3）对场景内视频帧图像进行运动目标前景提取，分级显示人群密度，得到场景实时检测人群密度面；
（4）将步骤（3）得到的实时人群密度面与步骤（1）得到的场所密度阈值面及步骤（2）得到的场所吸引力密度面进行对比，得到预警结果。
一种多域信息的人群密度预警方法
技术领域
背景技术
发明内容
（2）建立个体模型，所述个体模型为以成年人肩宽值为半径的圆，再以个体模型的同心圆为个体活动范围；按需要对场所空间配置图设定若干空间吸引点，选取某一个吸引点，设置离该吸引点最近处和最远处的两个个体活动范围，Rmin为距离吸引点的最近的个体活动范围的半径，Rmax为距离吸引点的最远的个体活动范围的半径，按式
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计算个人空间变化趋势R，其中，θ为所设置的两个个体活动范围圆心连线与水平面的夹角，L为最远处个体活动范围的圆心与吸引点间的直线距离，A为取值于0.22～0.25的常量，x为沿L变化的A到A+L之间的变量；依据得到的个人空间变化趋势R，对场所进行个人空间建模，再依据不同地形特征区域，对人群分布进行密度拟合，得到人群密度吸引面；分别选取不同的吸引点，重复本步骤，得到场景内所选吸引点的全部人群密度吸引面；
（3）对场景内视频帧图像进行运动目标前景提取，分级显示人群密度，得到场景实时检测人群密度面；
（4）将步骤（3）得到的实时人群密度面与步骤（1）得到的场所密度阈值面及步骤（2）得到的场所吸引力密度面进行对比，得到预警结果。
图3为本发明实施例提供的人群密度变化趋势图；
图4为本发明实施例提供的人群合理站位方法示意图；
图5为本发明实施例提供的密度拟合后的场所的吸引力密度图；
图6为本发明实施例提供的将实时检测视频高斯建模后的分级显示密度图。
具体实施方式
（1）去除广场空间配置图中与本工作无关因素并调整图片至合适大小；
（2）设定吸引点位置如图2中白点A处，标注图像中相关地形区域为特征区域，并获取相应像素点坐标转化到实际坐标；
（3）在空间坐标系中根据不同的特征区域设置不同的密度值，在本实施例中，主要考虑了平地、台阶、水池、树、石桩，分别设置了5、3、0、0、0密度值；
（4）可结合原场所图进行对比，对密度值作适当的调整。
（2）计算个人空间距离变化趋势，并合理分配人群站位使得个体按照个人空间距离变化趋势严密地分布，参见附图3；
对场所空间配置图设定一个空间吸引点，设置离该吸引点最近处和最远处的两个个体活动范围，Rmin为距离吸引点的最近的个体活动范围的半径，Rmax为距离吸引点的最远的个体活动范围的半径，按式
计算个人空间变化趋势R，其中，θ为所设置的两个个体活动范围圆心连线与水平面的夹角，L为最远处个体活动范围圆心距离吸引点的直线距离，A为0.22 0.25的常量，x为沿L~
变化的A到A+L之间的变量。再依据R，对场所进行个人空间建模，依据不同地形特征区域，对人群分布进行密度拟合，得到人群密度吸引面；也可按需对场所空间配置图设定若干空间吸引点，重复本步骤，得到场景内所选吸引点的全部人群密度吸引面。
（ii）求解在个人空间变化趋势内，与基准圆相切的圆的圆心坐标 Q(x2,y2)与Q’(x2’,y2’)，其中，y2
（iii）剔除圆Q(x2,y2)并以Q’(x2’,y2’)作为基准圆；
（iv）重复步骤步骤（ii）～步骤（iii）。
（i）计算不同距离处圆的面积S，其中半径由个人空间变化趋势确定；
（ii）记散点矩阵E(y,1/S)；
（iii）最小二乘法拟合离散点并使得误差平方和第一次小于门限值0.1；
（iv）得到密度——距离函数关系。
其中， 是第k个高斯模型的概率密度函数，可以看成选定第k个模型
后，该模型产生x的概率； 是第k个高斯模型的权重，称作选择第k个模型的先验概率，且满足 。
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