顾及视频地理映射的人群密度估计方法

针对复杂场景下人群计数及地图可视化问题,提出了一种顾及视频地理映射的人群密度估计方法。首先,通过迁移学习的方式,构建了适合于复杂场景的人群语义分割模型;将视频与GIS相结合,求解摄像机和人群场景的单应矩阵;基于人群语义分割结果及单应矩阵,可将人群多边形映射至二维地图。然后,设计等距分区和格网分区2种分区方案;根据人群语义分割结果,统计不同分区方案下各子区人群密度。最后,基于训练的各子区人群密度值,计算视域内人口总数;通过人群目标点符号均匀填充人群多边形,进行地图可视化。实验结果表明：① 本文构建的人群语义分割模型,可实现大场景下人群的高精度分割,精度为94.11%;② 将视频与GIS相结合,实现了人群的地图映射和地图可视化表达,达到了人群可定位、可量测和可空间分析的目标;③ 实现了监控视频人群的精准计数,将视域划分更多子区有利于提高计数精度。与基于密度图的人群密度估计方法相比,本文方法在高空、高密集度的大场景中具有优势,能有效解决人群难以精准计数及地图可视化的问题,可用于大型活动、车站、商场、运动场馆的人群监管。