[发明专利]一种基于模糊推理的人群安全性评估方法

说明书

本发明涉及视频分析与图像理解领域，公开了一种基于模糊推理的人群安全性评估方法，将场景中的人群安全状况看成是由人群数目和人群分布情况共同作用的结果，首先提取场景中视频序列前景图像，统计场景中人群数目，然后根据前景图像中的前景像素的分布来衡量人群分布情况，最后利用控制工程中的模糊推理理论构造人群的模糊推理系统，通过将场景中的人群数目大小和人群分布的熵值大小输入到模糊推理系统中，得到模糊推理模糊值，根据重心法对输出的模糊值去模糊化得到人群安全性的精确值，根据所得值的大小来判断人群的安全状况。本发明具有新颖、简单易懂、运算简便、设计合理、方便实用、操作简单、计算精确快速的特点。

技术领域

本发明涉及视频分析与图像理解领域，尤其是涉及一种基于模糊推理的人群安全性评估方法。

背景技术

人群问题是公共安全领域关注的热点问题，对人群进行分析也是计算机视觉领域的前沿课题与研究难点。在公共场所中，为了减弱人群事故带来的危害，大量的监控设备开始被投入使用，这使得大量视频数据需要监控人员去处理，监控人员工作效率变得十分低下。因此我们急需一种能自动分析视频信息的智能监控系统，帮助监控人员更多留意整个场景区域的安全状况，当场景的安全等级发生变化时能及时准确地向工作人员发出警报，从而减少监控人员的工作量并且避免不必要的损失。

在人群场景中，对于什么样的人群场景是安全的，不同的研究人员有不同的看法。有的研究者认为只要人群数目达到一定数量那么场景就是不安全的；有的则认为整个场景中出现罕见或突出的事件那么该场景就存在危险。目前存在的很多人群分析方法几乎都是通过研究人群的某个单一特征来研究场景是否安全，这些方法得到的人群安全结果是不全面的或者说不精确，无法对场景的真实安全状态进行全面精确描述。因此，一种能够对视频场景中人群的整体安全状况精确评估的方法需要进一步发展与完善。

模糊推理方法的研究思路是从不精确的前提集合中得出可能的精确结论的推理过程。如果将场景中人群安全性与否看作是不同人群特征共同作用的结果，不同特征之间通过模糊规则连接并结合一定的推理方法，那么就构成了一个人群安全性的模糊推理系统。通过将场景中不同的人群特征的数值输入到人群模糊推理系统中，就可以推理出场景中人群的安全性值。因此，模糊推理系统在人群安全性评估中是一个可以整合人群不同特征的有力工具。

发明内容

本发明的目的是通过建立人群模糊推理模型，利用不同反映人群安全状况的人群特征通过结合一定的规则和推理方法，达到对人群场景的安全状况进行预测的目的。

为了实现上述目的，本发明的具体技术方案如下：

一种基于模糊推理的人群安全性评估方法，包括如下步骤：

步骤1，利用背景差分法处理所选场景视频生成的帧序列，获得人群前景图像；提取出前景目标，统计出前景像素数目，利用前景像素数目和人群数目之间的线性关系，统计出场景中的人群数目；

步骤2，将人群前景图像中的前景像素看作是随机分布的，把人群前景图像等分成若干个区域，获得每个小区域前景像素分布的比率，用前景像素分布代替人群分布，根据各区域前景像素分布的比率计算出人群分布的熵值，衡量出场景中人群分布情况；

步骤3，利用人群数目和人群分布情况与人群安全性的关系构建模糊推理系统，通过将模糊推理系统输出的模糊值去模糊化，得出人群安全性的精确值。

进一步的，步骤1具体如下：

步骤1.1，在所选场景视频生成的帧序列中连续取N帧图像，计算这N帧图像像素灰度值的平均值作为背景图像的像素灰度值；将获取的图像序列与得到的背景图像做差分运算，得到背景差分的灰度图；