基于人工智能的人群密度估计技术研究与实现.pdfVIP

现

人工智能技术的快速发展，促进了各行各业向智能化、自动化、

信息化方向靠拢。在人群密度估计中，借助人工智能技术，可以

更加精准、快速地实现人群密度的识别和计算，提高安全性、效

率性等方面的表现。

一、人群密度估计的背景与意义

人口迅速增长，城市化进程不断加快，各种人群密集场合（如

火车站、车站、公共广场、商业街区、造车工厂等）越来越多，

这些场所人员密度高，容易发生拥挤、踩踏和其他安全事故，对

于公共安全而言带来很高的风险。针对这种情况，有必要对人群

密度进行监测和控制。

而人群密度对于贸易、安全等方面的影响也不容忽视。作为一

家商业机构，需要考虑消费者的密度数据，以调整物品的放置位

置、商场的装修设计、停车位的设置等；对于政府部门而言，则

需要针对可能发生的突发事件所需执行的疏散策略进行相关部署，

如多设置出口等。

二、基于人工智能的人群密度估计技术原理

1.人群密度分析

算机视觉技术和人工智能算法来计算人群密度，并在实时或延时

模式下显示。

基于人工智能的人群密度估计无需依靠人工去将摄像头所捕捉

到的每帧画面进行分析，而是利用计算机视觉方面的技术，对于

所拍摄到的画面进行图像分割和特征提取等工作，并利用对应的

深度和密度计算模型进行计算，最后得到精准的人群密度数据。

2.人群密度预测

人工智能还可以用来进行人群密度预测，这种预测可以让稳妥

而有效的疏散路径。通常在这个过程中，通过摄像头的实时拍摄，

早期的数据预测来推断可能会发生拥堵的位置，然后在这样的位

置或停滞点实施人员引导来防止拥堵。

三、基于人工智能的人群密度估计技术实现

1.数据采集和分析

创建基于人工智能的人群密度估算方法，首先需要的是大量的

数据集。这个数据集可以从行业研究、安全调查、政策文件和实

地监测等方面获得。根据不同的算法方法，选择相应的数据格式

进行采集和整理，得到符合实际场景特点的数据量。

2.视频处理

式是将采集到的数据集进行处理，并构建相应的训练集，用于训

练模型；在线模式则是使用训练集中的模型进行实时视频分析，

得到人群密度数据。

3.深度学习适应

在使用深度学习技术之前，需要设定适合实际场景的算法模型、

损失函数和激活函数等参数。考虑到视频中的背景干扰因素，需

要通过具有一定的容错能力的特征提取算法来降低误报率和漏报

率。

四、基于人工智能的人群密度估计技术的应用

基于人工智能的人群密度估计技术在多个领域中有广泛的应用，

警用领域可以利用此技术进行疏散预测和实时监测；城市规划可

以使用这项技术来为车站和公共广场等人群密集场所规划和评价

规模，以此来做出更好的决策；商业中心可以利用此技术来预测

消费者的活动位置，从而制定销售策略、布局格局等。

五、心得体会

在基于人工智能的人群密度估计技术的研究和实施过程中，我

们需要了解和掌握一定的理论知识和技能，充分认识人口密度对

于城市规划和建设的重要性。实际操作中，我们需要注重数据的

更加准确的人群密度估计。