人群异常聚集监测系统-聚众行为检测与识别算法---豌豆云

聚众识别系统对指定区域进行实时监测，当监测到人群大量聚集、达到设置上限时，立即告警及时疏散。

旅游业作为国民经济战略性支柱产业，随着客流量不断增加，旅游景区和一些旅游城市的管理和服务面临着前所未有的挑战：

如景区安全、游客管理服务、以及资源保护等，任何一个问题解决不好，都有可能影响一些人群易聚集区域的整体效益和规划目标，并可能出现重大事故。

系统对指定区域实时监测，当检测到人群异常聚集时，立即告警，提醒相关工作人员及时处理、制止，同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表。

推送给相关管理人员，同时还可以根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，极大提升监控区域的管控效率。

系统在一些人群容易聚集的区域，通过科学的手段能够实时对人群聚集等异常情况发生预警，并能清晰对当前区域人群做出分析，完成异常事件查询为决策者提供决策帮助。

识别系统基于AI识别技术，对目标区域进行客流统计，并实时形成数据报表，一方面可对当前人群流量进行统计，在人群高峰期管理方可以此为依据对该区域作出及时部署。

避免客流量”超载“，另一方面，客流统计系统给景区的项目规划和商业活动提供了必要的数据支持。

随着社会对视频监控需求量的不断增长,面对海量的数据信息,智能监控系统的研究也显得日益重要。

其中运动目标检测是智能监控的基础,异常行为识别是智能监控的目的,而聚众行为的识别是异常行为识别的一个重点和难点,因此本文主要对运动目标检测算法和聚众行为识别算法进行研究,并将所改进的算法应用于智能监控系统。

本文主要工作包括：

(1)对异常行为识别的基本流程进行了介绍,包括视频图像预处理、运动目标的检测、跟踪、行为识别等,分别介绍了各个环节的主流算法和分类,为后续工作奠定了坚实的理论基础。

(2)结合运动目标检测中常用的背景差法和帧差法的优缺点,提出了一种改进的适应光照变化的运动目标检测算法,克服了背景差法对光照变化敏感和帧差法检测结果出现大量空洞的现象。

实验证明本算法在有光照变化和无光照变化的情况下检测效果均良好。

(3)从能量和图像信息熵的角度提出了一种聚众行为识别算法。

基于人工智能视觉分析技术实时统计视频区域内人体的,进行数据采集监控固定区域出现多人聚集的情况以实现突发事件预警现场安全把控等作用。

适用于商场门口,体育馆门口,小巷街道等场所。自动识别对人聚集的情况，及时提醒管理人员。自动识别学校楼道人员聚众情况，及时提醒管理人员，防止安全事故发生。

通过视频AI分析及其他手段，对网点大门口、客户区、办公大楼门口等重点区域的人员聚集现象进行实时识别，并及时告警，各层级管理员可设置聚集人数。

Al视觉识别场景应用:聚众识别、广场、信访办、迁移办等 功能应用:基于Al人工智能视觉技术，配合视频监控摄像头，划定检测区域，对区域内的人员进行统计，监控固定区域内是否出现多人的情况，对突发事件进行自动预警。