航站樓集群安全識別與預警關鍵技術研究.pdf

1、隨著我國民航運輸業(yè)的快速發(fā)展,機場旅客數(shù)量也隨之劇增，由此導致的大量旅客群體性事件給機場的安全生產(chǎn)帶來了很大壓力。盡管現(xiàn)代機場都已裝備了視頻監(jiān)控系統(tǒng)以輔助管理者及時發(fā)現(xiàn)航站樓中的異常情況，但傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)還停留在人工觀測的預警方式，極為耗費人力。隨著計算機數(shù)字圖像技術的不斷發(fā)展，新一代智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)正成為新的研究熱點。它能夠利用圖像處理和模式識別算法自主性地分析視頻數(shù)據(jù)，并對其中發(fā)生的異常情況給出預警，從而減輕安全監(jiān)管過程中的人

2、力消耗。為此，本文在深入分析國內(nèi)外智能視頻監(jiān)控技術研究現(xiàn)狀以及我國機場航站樓安全管理需求的基礎上，重點研究了航站樓集群安全識別與預警問題中所涉及的若干關鍵技術。
　　首先，本文對智能視頻處理的基礎技術前景提取進行了研究，設計了一種改進的高斯混合背景模型用于前景提取。改進后的模型將傳統(tǒng)模型中的標準差用平均偏差代替，節(jié)約了計算量。同時，還通過引入HSV陰影濾除模型減少了陰影對前景提取的影響。此外，設計了一種歸一化前景面積計算方法，以解

3、決前景面積這一傳統(tǒng)圖像特征在用于人數(shù)統(tǒng)計時由于透視效應的影響而無法準確估計人數(shù)的問題。
　　其次，本文從人群密度估計的角度對旅客人數(shù)統(tǒng)計問題展開了研究，分別提出了三種不同類型的人數(shù)統(tǒng)計方法。第一種算法通過一個具有尺寸自適應特性的滑動窗和一組判別條件在對前景二值圖進行行人檢測掃描的基礎上實現(xiàn)了中低密度場景下的人數(shù)統(tǒng)計。第二種算法基于歸一化前景和角點信息特征設計一種遮擋因子，以克服遮擋對人數(shù)統(tǒng)計效果的影響，實現(xiàn)了中高人群密度場景下的人

4、數(shù)統(tǒng)計。第三種算法基于單應性原理設計一種考慮了遮擋因素的目標匹配策略，以提升單視點場景中人數(shù)統(tǒng)計效果，實現(xiàn)了多視點條件下的人數(shù)統(tǒng)計。
　　另外，針對航站樓集群安全管理中所關注的旅客異常行為問題，本文從行人異常行為識別角度，設計了兩種算法，分別用于識別旅客聚集行為和旅客肢體沖突行為。第一種算法在計算出歸一化前景面積和二維聯(lián)合熵的基礎上，設計了一種人群聚集檢測參數(shù)，以實現(xiàn)對人群聚集行為的有效識別。第二種算法在計算出的前景區(qū)域光流信息基