前 言
近年來(lái),暴力襲擊、游行示威和人員擁擠踩踏等社會(huì)性公共突發(fā)事件在國(guó)內(nèi)外頻繁發(fā)生,作為城市公共場(chǎng)所社會(huì)活動(dòng)的主體,行人的公共安全問(wèn)題已成為社會(huì)安全管理和智能安防建設(shè)中的重點(diǎn)問(wèn)題。目前,我國(guó)大力發(fā)展以視頻監(jiān)控為核心的安防監(jiān)控體系,在各個(gè)城市的公共區(qū)域都安裝了大量的高清監(jiān)控設(shè)備,產(chǎn)生了海量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)。如何從這些數(shù)據(jù)中智能分析出行人群體性行為的狀態(tài)變化,如何從中早期發(fā)現(xiàn)異常群體性事件的端倪并有效預(yù)警,已經(jīng)成為治安視頻監(jiān)控領(lǐng)域面臨的日益尖銳的科學(xué)問(wèn)題。
視頻數(shù)據(jù)中的群體性行為識(shí)別問(wèn)題一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注的熱點(diǎn),已經(jīng)取得了豐富的研究成果。已有的研究通常僅依據(jù)行人的圖像特征,基于分類的方式進(jìn)行分析,缺乏行人多屬性信息的融合以及先驗(yàn)知識(shí)的應(yīng)用;另外,當(dāng)算法應(yīng)用于監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)時(shí),存在知識(shí)整體組織的缺失問(wèn)題和子算法冗余問(wèn)題,造成了大量資源的浪費(fèi)。
由于視頻數(shù)據(jù)中行人的行為主要通過(guò)行人的屬性信息及其變化進(jìn)行體現(xiàn),因此書中主要以行人圖元為視頻數(shù)據(jù)的小粒度對(duì)行人行為進(jìn)行研究,并進(jìn)行部分算法的分布式及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的探索,其中行人圖元主要依據(jù)其幾何屬性信息分為單人圖元和多人圖元兩類。書中主要的研究思路為:針對(duì)單人圖元情形,首先,提出了基于平行線簇的快速行人骨架屬性提取算法來(lái)獲取其骨架屬性信息,接下來(lái),在先驗(yàn)知識(shí)的指導(dǎo)下,基于圖元的多類屬性信息構(gòu)建了模糊邏輯規(guī)則對(duì)單人行為進(jìn)行識(shí)別。針對(duì)多人圖元情形,首先,提出了基于行人圖元網(wǎng)絡(luò)的人數(shù)屬性信息挖掘算法來(lái)獲取其人數(shù)屬性信息,接下來(lái),在先驗(yàn)知識(shí)的指導(dǎo)下,基于圖元的多類屬性信息,并融合單人圖元的屬性信息,構(gòu)建了模糊邏輯規(guī)則對(duì)群體性行為進(jìn)行識(shí)別。在書中的后一部分,以圖元的人群屬性信息挖掘算法為例進(jìn)行了視頻數(shù)據(jù)分布式處理的探索,并在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中進(jìn)行初步應(yīng)用。
書中研究?jī)?nèi)容屬于社會(huì)公共安全管理、應(yīng)急管理、大數(shù)據(jù)挖掘與人工智能的交叉與滲透,對(duì)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)下的行人行為識(shí)別具有一定的理論與實(shí)踐意義。