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视频数据中的行人群体性行为识别方法
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  • ISBN:
    9787513076845
  • 作      者:
    高立青
  • 出 版 社 :
    知识产权出版社
  • 出版日期:
    2021-09-01
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作者简介
高立青,山东烟台人,大连理工大学博士,太原理工大学经济管理学院,讲师;主要从事应急管理、数据挖掘与组合优化等方面的交叉学科研究;现主持国家自然科学基金青年项目1项;在《系统工程理论与实践》《自动化学报》、IETImageProcessing以及DiscreteAppliedMathematics等国内外著名期刊发表论文多篇。
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精彩书摘
突发社会公共安全事件(又称群体性突发公共事件)是一类极为重要的非常规突发公共事件,主要表现为社会治安事件,是国家公共安全关注的重要组成部分。这类事件的发生可能会导致重大的人员伤亡和财产损失,并对部分地区的经济发展、社会稳定和政治安定构成重大的威胁,因此,突发社会公共安全事件管理是城市社会治安稳定与城市和谐发展的重要部分。中国政府高度重视社会治安问题,开展了一系列科技支撑计划、公共安全管理以及应急管理等方面的重点重大项目,大力发展治安安防建设的信息技术手段,用于社会治安问题的研究和解
决。另外,在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》[1]中,加强公共安全体系建设章节提到,要完善和规范安全技术防范工作,广泛开展平安创建活动,加强社会治安综合治理。加强情报信息、防范控制和快速处置能力,增强公共安全和社会治安保障能力。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》[2] 中,健全公共安全体系章节提出,要完善社会治安综合治理体制机制,以信息化为支撑加快建设社会治安立体防控体系,加快推进网上综合防控体系建设。另外,在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十
四个五年规划和2035年远景目标纲要》(以下简称“十四五”规划纲要)[3] 中,维护社会稳定和安全章节提到要提高社会治安立体化、法治化、专业化、智能化水平,形成问题联治、工作联动、平安联创的工作机制,健全社会治安防控体系。推进公安大数据智能化平台建设。
在基础科学技术方面,“互联网+”基于信息通信技术和互联网平台将多来源、多类型的社会信息进行融合优化管理,云计算技术为密集的计算任务提供了解决方法,物联网技术将城市的所有治安监控设备连接入网,形成庞大的泛在网络,泛在网络中的各类型监控设备生成海量的结构化和非结构化的数据信息,其中,海量的视频监控摄像机的存在产生了视频大数据。这些新兴技术的快速发展对传统安防行业提出了巨大挑战,促进了智能安防[4] 的出现,并将城市安防建设的发展推向了新的高度。另外,国家“十四五”规划纲要中也强调需要将目前的大数据技术以及人工智能技术与实际产业结合应用,这将进一步促进智能安防的发展。
从城市综合管理角度来讲,智慧城市的发展也在助推治安视频监控向智能化智慧化发展。智慧城市[5] 是指在城市发展过程中,在城市基础设施、资源环境、社会民生、经济产业、市政管理领域中,充分利用物联网、互联网、云计算、高性能计算、智能科学等新兴信息技术手段,让城市系统对整个城市中的人、车、物及事件进行智能感知,并进行互联、处理和协调。随着智慧城市基础设施的建设,人防系统、视频监控设施、电子门禁设施及报警设施等各类终端均以物联网的方式进行连接和组织,构成了庞大的泛在网络。智能化的安防系统则是在这一泛在网络上,通过接收各个物联终端的包含视频图像在内的感知信号,在服务器端对各类信息进行综合智能分析,发现异常突发事件,协调调度并智能预警的系统。
在城市治安监控中,行人作为社会活动的主体,是治安监控的主要目标。行人在城市的街道、广场、车站等公共场所的外在行为状态直接影响城市当前的社会治安秩序,因此为了解决城市治安出现的突发社会事件问题,需要对城市公共场所的行人进行视频监控。治安视频监控系统对整个社会安定具有很大的影响,政治上,有助于政府维护社会稳定和积极有效地应对突发事件;经济上,全天候、多方位对社会重点区域进行监控,在很大程度上节省了人力和财力;技术上,带动了安防行业的硬件产业和软件产业的发展,促进了物联网、视频处理和大数据等技术的发展,从而促进了科技的进步;社会上,约束处在监控场景下行人的行为,并起到一定的震慑作用,减少了犯罪行为;此外,监控视频的录制和保存还有助于还原监控下的事件真相,可作为治安以及刑侦案件有利的线索和证据,等等。因此,视频监控系统在辅助稳定社会治安方面发挥着越来越重要的作用,并已逐渐成为公安部门继刑事科学技术、行动技术和网络侦查技术之后的第四大破案手段。
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目录
目 录
1 绪论……………………………………………………………………………… 1
1.1 研究背景与意义…………………………………………………………… 1
1.2 研究内容与创新点………………………………………………………… 8
2 理论回顾与文献综述…………………………………………………………… 11
2.1 理论回顾…………………………………………………………………… 11
2.2 国内外相关研究综述……………………………………………………… 23
2.3 行人行为先验知识………………………………………………………… 37
3 基于知识的行人行为识别模式………………………………………………… 40
3.1 概述………………………………………………………………………… 40
3.2 行人相关知识元及图元…………………………………………………… 43
3.3 基于知识的行人信息挖掘框架…………………………………………… 54
4 基于知识元骨架属性的单人行为识别方法研究……………………………… 63
4.1 概述………………………………………………………………………… 63
4.2 基于平行线簇的快速骨架属性提取算法………………………………… 66
4.3 基于模糊逻辑规则的单人行为识别方法………………………………… 82
5 基于知识的行人群体性行为识别方法研究…………………………………… 96
5.1 概述………………………………………………………………………… 96
5.2 图元网络与收缩网络……………………………………………………… 99
5.3 多人图元的人数属性信息挖掘算法…………………………………… 106
5.4 基于行人图元属性的行人群体性行为识别方法……………………… 128
6 行人信息分布式挖掘方法及系统实现……………………………………… 136
6.1 概述……………………………………………………………………… 136
6.2 视频大数据的分布式行人信息挖掘示例……………………………… 140
6.3 基于知识的行人信息挖掘相关框架的系统实现……………………… 147
7 结论与展望…………………………………………………………………… 156
7.1 研究结论………………………………………………………………… 156
7.2 研究展望………………………………………………………………… 158
参考文献…………………………………………………………………………… 160
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