1.1 機場重點區域人群聚集監控的提出

隨著我國社會經濟建設的快速發展及城市化建設的步伐加快，旅客對飛機出行的需求也是越來越大。雖然機場信息化建設每年都有大量的投入，然而，機場現有系統還是沒有一個可以有效解決人群聚集，有效疏導出行旅客的方法。這不僅給出行旅客帶來一定的不便捷性，同時容易造成一定的安全隱患。

由于人群過度擁擠，容易導致人群失控。以機場候機為例，通常人群進入遠機位候機很少會再返回到上層區域，航班延誤就會導致人群過度擁擠，此時就比較容易產生過激事件而引起安全隱患。因此，如果我們能夠自動地對人群進行監測，及時發現人群行為的異常，就可以及時采取有效規避、引導、解決措施，避免意外的發生。

1.2 機場重點區域人群聚集監控的目的和意義

如上所述，由于機場面積大，旅客進出人口流動頻繁，對機場內部公共場所的人群進行有效的監測與管理，是亟需解決的問題。同時，在經濟快速發展的今天，對提高工作效率的要求越來越迫切。重點區域人群密度檢測可以應用于機場的很多方面，它不僅可以解決某些區域人群擁擠帶來的安全問題，還可以應用于數據統計，提高旅客的出行效率、機場內部人員的運營效率等，重點區域人群聚集檢測的研究有著深遠的意義和廣闊的應用場景。

重點區域人群聚集監控的重要意義主要表現在：

1、針對航站樓高峰小時旅客進出流量與高峰小時旅客出港流量的匹配分析，可以依據此消息迅速作出有效調度調整。

2、通過對機場長時延誤登機口的實景展示，機場關鍵點位視頻實時展示，進行多角度的分析研判，以報告一定時期內機場范圍內相關的安全事件，為部署安全人員和制訂安保措施提供決策依據。

3、通過對機場現有建筑物中人群活動情況的觀察統計，可以知道哪些地方容易發生人群擁擠，從而對后期旅客的有效引導或者對以后建筑物的設計及建造起到參考作用。

1.3 國內外研究概況

目前，我國絕大多數機場還在沿用較為傳統的重點區域監控方法，少數機場或者發達國家可能采用基于板壓和紅外的自動旅客技術系統收集數據，或者采用手機接入的方式進行估計等。這些方法各有優缺點，采用普通視頻監控的方式可以實際觀察到現場人員概況，但是無法做到數據統計，且需要安保人員全天候實時進行監控，無法做到事前預警，同時查看的范圍區域有限，難免會導致關鍵事件信息遺漏。基于板壓和紅外的自動旅客技術系統收集數據廣泛實時，但當人員擁擠時技術效果不佳且成本比較大;通過手機接入信息采集技術，該技術采集信息量較大，但是該方法對不持手機外出的旅客不能進行統計，或者對一個旅客持多部手機的統計信息會有較大誤差。

傳統的保障機場人群安全的途徑主要有：

1、采用物理方法修正建筑物：在一些容易發生人群聚集的地方，采取適當地修正現有建筑物的方法，比如在人多的地方增加出入口等。

2、利用閉路電視監控某一場景，利用閉路電視對周圍環境進行例行掃描來查找發生危險的地方，并有專門的規則人員盯著屏幕，以便發生情況時能及時通報并采取措施。

如上做法主要有如下缺陷：

1、不能起到預防的作用，即使人可以根據經驗來發出危險警告，但由于人的主觀性太強，很容易發生預告太晚或者錯誤預告的情況。

2、容易造成漏報。

當人群已經發生擁塞時，一般采取的方法是：關閉人群正在大量涌入的入口，這種方法雖然解決了建筑物某個入口處的擁擠問題，但是人群很有可能又涌向別的入口造成新的擁擠,所以這種做法往往不能從根本上解決問題。

1.4 基于視頻監控智能分析的重點區域人群聚集檢測

隨著計算機視覺技術的不斷發展，視頻監控智能分析處理的應用也越加廣泛，尤其是采用圖像序列處理技術對特定的視頻運動對象的自動檢測、識別、跟蹤在智能視頻監控方面有著廣泛的前景，被日益廣泛地應用到各個領域。

華為視頻監控針對機場重點區域人群聚集監控智能分析解決方案主要由圖像采集、圖像管理和智能分析組成，其工作原理可以用以下步驟來描述：1.圖像采集，攝像機連續拍攝某重點區域人群圖像，所采集到的圖像在前端攝像機進行背景建模、目標屬性分類、元數據提取，圖像編碼后，將實時數據回傳到后端進行管理存儲;2.圖像管理將攝像機的媒體流進行存儲，同時也將結構化的元數據進行存儲，***將媒體流輸出給智能分析模塊;3.智能分析模塊可直接對結構化的數據進行技術分析處理，得到人群的密度或者運動狀態的流量數據，并根據相應的判斷產生相應的告警信息。

1.5 華為視頻監控針對機場重點區域人群聚集智能分析設計原則

華為基于視頻和圖像處理的智能化人群密度估計的方法，通過分析可知，基于像素統計的密度估計方法較為簡單，但是當人群密度較高、人群遮擋嚴重時誤差較大;使用紋理分析的方法可以充分利用圖像的紋理信息，但是算法復雜度較高。

針對以上問題，華為視頻監控解決方案提出在不同密度人群情況下采用不同的密度估計算法的解決問題。每幅圖像首先通過計算前景人群像素面積將圖像初步劃分為低密度和中高密度兩類，然后對低密度人群采用基于像素統計的方法估計人數;對中高級密度人群使用紋理分析的方法進一步估計密度。

對于低密度人群，華為視頻監控解決方案采用提取人群前景像素面積以及邊緣面積這兩種特征，然后利用最小二乘線性擬合方法估計出這兩類特征和人群的線性關系。在獲取人群前景面積方面，主要采用背景差分法以及自適應閾值二值化法獲取前景人群，并使用數學形態學消除噪聲和孤立點。在邊緣檢測方面，比較了不同邊緣檢測算子的性能，并提出了基于二值圖像邊緣檢測的方法獲得人群邊緣，降低了算法復雜度，并通過實驗表明本文使用方法的有效性。

對于高密度人群，華為視頻監控解決方案采用基于灰度共生矩陣的紋理分析方法，對紋理特征的提取和選擇進行研究，并通過實驗確定了灰度共生矩陣的***參數，然后引入基于統計學習理論的支持向量機進行分類，通過研究如何建立支持向量機的模型以使分類性能達到***，實驗室驗證了方法的可行性。

1.6 人群密度檢測價值與展望

華為視頻監控人群密度智能分析用于監測機場重點區域內人流密度是否超過設置的閾值。監測到密度過高或者過低時，產生報警通知相關人員，監控人員觀察視頻畫面，及時派遣人員前往現場引導處理。重點區域人群聚集檢測使用主要價值如下：

1、由視頻監控智能分析系統代替機場原有安保人力自動檢測視頻中的關鍵信息，降低機場人力成本，提高機場運行效率。使用密度檢測后，當監控區域內人群密度過高或者過低時會觸發告警，通過實況畫面根據現場情況針對性調整，提升滿意度，并及時預防，避免造成損失。

2、實現24小時全天候的嚴密監控，也可以根據現場情況靈活設置監控時間。而且可以減少人工換班時可能造成的失誤。避免長時間盯著實況畫面，導致監控人員的注意力和反應能力下降，可能會錯過一些危害因素。

3、采用密度檢測后，監控人員只需在系統產生告警時觀察實況畫面。一個監控人員可以同時管理攝像機數量大幅上升，降低人力成本。同時機場重點區域人群聚集檢測支持多邊形周界設置，支持設置多個區域。支持多目標同時人群密度檢測，能夠區分并識別所有目標，并標注告警。

在重點區域人群密度估計方面，還有很多工作要做：

1.在人群圖像特征提取方面，如何獲取更加簡單有效地反映人群圖像的密度特征的特征值是今后的一個研究方向。比如機場的辦票、安檢通道等，不同情況下，每隔多少固定時間可以消化多少人，這個對于后續大數據的分析，機場內部運營效率的提升起到非常大的作用。

2.隨著嵌入式系統的飛速發展，現代監控系統越來越趨向于小型化，前端化，因此將本文所用方法實施到嵌入式系統也是今后很好的發展方向。