申请/专利权人：北京交通大学

申请日：2020-02-18

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN111368650B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V20/40;G06V40/20;G06V10/56;G06T7/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2020.07.28#实质审查的生效;2020.07.03#公开

摘要：本发明提供了一种基于轨迹数据的人群拥挤行为识别方法。包括：利用Petrack软件提取行人流视频中每个行人的轨迹数据，该轨迹数据包括位置、速度和速度方向信息；利用所述行人的轨迹数据进行基于Voronoi元胞的行人异常行为检测；利用所述行人的轨迹数据进行基于速度障碍的行人异常行为检测；利用各个行人的异常行为检测结果进行基于相邻关系的行人运动冲突行为辨识。本发明基于轨迹数据来对行人流的个体拥挤行为进行评估，能够实现对行人流拥挤状态的实时动态预测和识别，能够利用轨迹数据能够为行人流的动力学特性进行精细化评估。

主权项：1.一种基于轨迹数据的人群拥挤行为识别方法，其特征在于，包括：提取行人流视频中每个行人的轨迹数据，该轨迹数据包括位置、速度和速度方向信息；利用所述行人的轨迹数据进行基于Voronoi元胞的行人异常行为检测；利用所述行人的轨迹数据进行基于速度障碍的行人异常行为检测；利用各个行人的异常行为检测结果进行基于相邻关系的行人运动冲突行为辨识；所述的利用所述行人的轨迹数据进行基于Voronoi元胞的行人异常行为检测，包括：根据每个行人当前时刻的位置，运用Voronoi方法对行人的运动空间进行切分，得到若干凸多边形，其中每个凸多边形仅包含一个行人，定义每个凸多边形为一个Voronoi元胞，假设行人i在时刻t所在的Voronoi元胞为VDi，t，用pxi，t+1∈VDi，t表示行人i在第t+1时刻仍然在该元胞VDi，t的概率，如果pxi，t+1∈VDi，t低于设定的概率阈值，即判断该行人的行为异常，xi，t+1表示行人i在下一时刻的位置；所述的利用所述行人的轨迹数据进行基于速度障碍的行人异常行为检测，包括：行人的速度障碍区域由行人的位置和相对速度确定，其几何形状为多边形，将行人在速度障碍区域内的平均逗留时间DTi，t用下式表示： 当所述平均逗留时间DTi，t大于设定的时间值，则判定行人的行为异常；将在距离dk范围内行人的速度vi，t+1落在速度障碍区域VOi，t的概率表示成pxi，t+1∈VOi，t，用gdi，t，dk计数函数进行计算，如下公式： 其中，di，t为t时刻行人的速度距离速度障碍区域边界的最小距离；yi，t为0-1变量，表示是否落在速度障碍区域；δ为统计区域所划分的组距；概率值pxi，t+1∈VOi，t服从Logistic响应函数 其中，β0，β1表示参数；如果所述概率值大于设定的概率阈值，即判断该行人的行为异常。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京交通大学 一种基于轨迹数据的人群拥挤行为识别方法

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