公眾聚集場(chǎng)所人群高度聚集、流動(dòng)性大,構(gòu)成了具有動(dòng)態(tài)性、不確定性等特點(diǎn)的復(fù)雜地理場(chǎng)景。高密度聚集、流動(dòng)的人群隱藏著巨大的安全隱患,時(shí)常發(fā)生擁擠踩踏等突發(fā)公共事件。突發(fā)公共事件應(yīng)急管理是保障公共安全的核心問題,所以,如何快速感知與監(jiān)控突發(fā)公共事件是國(guó)內(nèi)外公共安全保障重點(diǎn)關(guān)注的熱點(diǎn)問題。隨著社會(huì)的發(fā)展,世界各國(guó)政府已將視頻監(jiān)控技術(shù)的研究與應(yīng)用上升到戰(zhàn)略高度,從政策、法律、經(jīng)濟(jì)等方面給予大力支持。然而,目前基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的群體突發(fā)事件感知處理智能化水平有待進(jìn)一步提升,特別是地理環(huán)境下的視頻分析、行為感知等研究,亟待發(fā)展一種集地理環(huán)境與視頻分析于一體、高效準(zhǔn)確的新型感知模式和診斷技術(shù),以滿足對(duì)突發(fā)公共事件的管理和應(yīng)對(duì)需求。鑒于此,本文以視頻數(shù)據(jù)與GIS數(shù)據(jù)的協(xié)同分析和聚合理解為科學(xué)手段,擬突破地理環(huán)境下區(qū)域人群狀態(tài)與行為的感知等關(guān)鍵科學(xué)問題,發(fā)展視頻分析與空間分析耦合的區(qū)域人群狀態(tài)與行為感知方法,取得了以下研究成果：（1）提出了一種可跨攝像機(jī)的自適應(yīng)人群密度估計(jì)方法。現(xiàn)有基于視頻分析的人群密度估計(jì)模型具有較強(qiáng)的場(chǎng)景依賴性,無法實(shí)現(xiàn)人群密度估計(jì)模型的跨攝像機(jī)應(yīng)用,需對(duì)各監(jiān)控?cái)z像機(jī)進(jìn)行模型訓(xùn)練,浪... 

【文章來源】：南京師范大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：152 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
圖目錄
表目錄
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 研究目標(biāo)與內(nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
        1.3.3 相關(guān)概念界定
    1.4 技術(shù)路線
    1.5 論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論與研究綜述
    2.1 人群分析的相關(guān)理論
        2.1.1 人群的基本特征
        2.1.2 不同場(chǎng)所的人群特征
        2.1.3 人群狀態(tài)類型
    2.2 人群分析方法及其應(yīng)用
        2.2.1 人群特征數(shù)據(jù)采集方法
        2.2.2 人群流動(dòng)分析方法
        2.2.3 人群分析應(yīng)用
        2.2.4 分析與討論
    2.3 基于視頻的人群分析研究
        2.3.1 人群密度估計(jì)
        2.3.2 群體行為理解
        2.3.3 代表性專利
        2.3.4 分析與討論
    2.4 人群模擬研究
        2.4.1 宏觀模型模擬
        2.4.2 微觀模型模擬
        2.4.3 代表性專利
        2.4.4 分析與討論
    2.5 視頻與GIS的融合研究
        2.5.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        2.5.2 代表性專利
        2.5.3 分析與討論
    2.6 小結(jié)
第三章 地理空間約束下的人群特征提取
    3.1 視頻數(shù)據(jù)的地理空間映射
        3.1.1 攝像機(jī)模型
        3.1.2 視頻數(shù)據(jù)的地理空間映射模型
    3.2 可跨攝像機(jī)的人群密度估計(jì)方法
        3.2.2 低密度人群估計(jì)模型
        3.2.3 高密度人群估計(jì)模型
        3.2.4 自適應(yīng)人群密度估計(jì)
    3.3 可度量的人群運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)計(jì)算
        3.3.1 光流法原理概述
        3.3.2 Lucas-Kanade光流算法
        3.3.3 GIS環(huán)境下的光流場(chǎng)計(jì)算
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        3.4.1 視頻的地理空間映射結(jié)果分析
        3.4.2 人群密度估計(jì)結(jié)果分析
        3.4.3 人群運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)結(jié)果分析
    3.5 小結(jié)
第四章 地理環(huán)境下的群體行為模式分析
    4.1 群體運(yùn)動(dòng)模式分析
        4.1.1 群體運(yùn)動(dòng)模式的分類
        4.1.2 群體運(yùn)動(dòng)模式的判斷
    4.2 群體運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)分析
    4.3 群體運(yùn)動(dòng)速度估算
    4.4 群體異常行為分析
        4.4.1 群體異常行為類型
        4.4.2 矢量場(chǎng)分析
        4.4.3 群體異常行為檢測(cè)
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.6 小結(jié)
第五章 區(qū)域人群狀態(tài)的時(shí)空演化
    5.1 群體行為模式的GIS表達(dá)模型
    5.2 區(qū)域人群狀態(tài)推演模型
        5.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
        5.2.2 人群流動(dòng)系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
        5.2.3 人群狀態(tài)推理貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
    5.3 區(qū)域人群狀態(tài)的推演實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 研究區(qū)概況
        5.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        5.3.3 推演結(jié)果分析
    5.4 人群狀態(tài)的時(shí)空格局演化特征
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源
        5.4.2 時(shí)空演化分析
    5.5 小結(jié)
第六章 區(qū)域人群狀態(tài)與行為感知系統(tǒng)
    6.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    6.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
    6.3 開發(fā)運(yùn)行環(huán)境
    6.4 系統(tǒng)工作流程
    6.5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    6.6 小結(jié)
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 展望
參考文獻(xiàn)
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3191974