基于卷积神经网络的人群密度分析防踩踏系统  

作　　者：夏军 王鑫一 鄢嫣 姚平 

机构地区：[1]长江大学物理与光电工程学院,湖北荆州434000

出　　处：《物联网技术》2024年第5期128-132,共5页Internet of things technologies

基　　金：国家自然科学基金项目(11704045)。

摘　　要：随着城市化进程的加快,节日聚会等大型活动越来越多,在这种人群密集的环境中,人民群众的生命安全受到很大的威胁。鉴于此问题,提出了一种基于卷积神经网络的人群密度分析防踩踏方法,利用已有的人群计数手段CAN人群计数模型和ShanghaiTech数据集,辅以计算图片中场景的实际面积,实现了图片中人群密度的识别,并按照3种不同的密集程度划分预警状态,给出相应的防范措施,以达到防踩踏的目的。实验结果表明,本系统对于防止人群密集程度过大导致的踩踏事故具有较大的可行性和较高的可靠性。

关 键 词：防踩踏 人群计数 人群密度:卷积神经网络 照相机 机器视觉 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]