即時偵測和追蹤高密度擁擠場景中的有組織運動以進行人群監控

Keskeiset käsitteet

我們開發了一個自動化系統,可以從擁擠場景的視頻中提取信息,自動偵測和追蹤表現出異常行為的有組織人群。該系統可以在3-4個視頻幀內(不到1秒)檢測到有組織的群體,並估算其人數、速度和運動方向。

Tiivistelmä

本文提出了一種基於圖論的即時流量追蹤算法(IFTA),用於分析擁擠場景中的有組織運動。該算法能夠在大量無序運動的背景中檢測有組織的群體,並估算其人數、速度和運動方向。

IFTA算法的關鍵特點包括:

1. 使用三幀圖像同時分析,可以檢測個體運動方向與群體整體運動方向的差異,從而區分出有組織的群體。
2. 採用帕累托最優化,在最大化連接數和最小化連接成本之間尋找平衡,減少錯誤連接。
3. 利用馬可夫隨機場模型優化稀疏場景下的流場估計。

該系統可以實時分析CCTV攝像頭拍攝的擁擠場景,如體育場館、機場、火車站等,自動檢測可能引發危險的有組織群體行為,並向相關部門發出警報。未來還可以結合神經網絡和人工智能技術,進一步提高行為分類和異常檢測的能力。

Tilastot

人群在3-4個視頻幀內(不到1秒)內可以移動的最大距離為44.7公里/小時。
IFTA算法在3-4次迭代內可以收斂,連接變化率小於5%。

Lainaukset

"我們的目標是創建一個完全自動化的實時事故預防系統,能夠在事態發展的過程中實時檢測異常行為。"
"我們的技術可以用於分析各種擁擠場景的衝突情況,如體育場館、機場、火車站、政治集會、大型商店、音樂節和度假勝地等。"

Tärkeimmät oivallukset

Analysis of Unstructured High-Density Crowded Scenes for Crowd Monitoring

by Alexandre Ma... klo arxiv.org 09-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.11836.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

如何利用生成式方法預測衝突事件的發展?

生成式方法在預測衝突事件的發展中扮演著重要角色，特別是透過生成對抗網絡（GAN）等技術。這些方法能夠從高維數據分佈中生成新樣本，並且在衝突預測中，生成式模型可以用來模擬不同的衝突情境。具體而言，這些模型可以利用已有的視頻數據來建立過渡狀態，從而預測在特定情況下可能出現的衝突進展。透過貝葉斯公式，這些生成的樣本可以幫助安全人員評估潛在的危險情況，並在衝突發生前進行干預。此外，生成式方法還能夠識別小型團體之間即將發生的對抗行為，通過計算對立團體的速度和運動方向，預測衝突的發生地點，從而提高公共安全的應對能力。

如何設計算法同時優化分割和分配步驟,以提高實時性能?

為了同時優化分割和分配步驟以提高實時性能，可以採用三維卷積神經網絡（3D CNN）結合可分離卷積和擴張卷積的技術。這種方法能夠在不顯著增加計算成本的情況下捕捉多尺度特徵表示，從而提高運算效率。此外，利用變壓器網絡進行動作模式分類和異常運動識別，可以進一步提升算法的準確性和反應速度。這些技術的結合使得算法能夠在實時分析中快速處理大量數據，並且在分割和分配步驟中達到最佳性能，從而實現對人群行為的即時監控和預警。

如何將本文提出的技術應用於其他領域,如交通管理、城市規劃等?

本文提出的技術可以廣泛應用於交通管理和城市規劃等領域。首先，在交通管理中，通過分析交通流量視頻，該系統能夠即時檢測和追蹤車輛的運動模式，識別擁堵和潛在的交通事故，並自動生成警報，從而提高道路安全性。其次，在城市規劃方面，這些技術可以用於監測人流和車流的動態變化，幫助規劃者理解不同時間和地點的流量模式，從而優化公共設施的配置和交通路線的設計。此外，這些技術還能夠在大型活動或建設項目中，實時監控人群行為，預測可能的安全隱患，並提供數據支持以制定相應的應對策略。