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本文研究了基于视频序列的行人多目标跟踪方法。首先利用视频图像处理技术实现背景提取、背景更新、移动目标检测。然后利用移动行人在相邻两帧图像上位置和面积的变化特点，建立匹配矩阵，完成移动目标的匹配，实现多目标跟踪；最后利用实测的视频数据检验算法，实验结果表明，该方法能清楚地绘出行人的移动轨迹，分析了跟踪轨迹中噪声产生的原因。     

基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法

为了有效检测与跟踪城市交通环境中的行人,提出了一种在摄像机静止情况下基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法。检测阶段通过自适应背景模型快速提取背景图像,用动态多阈值方法二值化差分图分割运动行人;跟踪阶段引入灰色模型作为行人运动模型,预测行人运动,融合行人多种特征建立目标匹配模板,对行人连续跟踪。通过单个行人通行和多个行人同时出现这两种交通环境下的视频图像对本方法进行了验证,单个行人通行时,跟踪的正确率为95%;多个行人同时通行时,识别每个行人并分别跟踪的正确率为87%。     

顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法

人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值. 针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN （Faster region-convolutional neural network）改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试. 测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14% ~ 3.04%.      

不同类型人行信号灯对过街行人的安全影响研究

随着对行人交通关注的加强,寻求更安全、更便利的行人交通设施越来越受到重视.鉴于此,首先介绍我国一般交叉口常用的静态人行信号灯、动态人行信号灯和倒计时人行信号灯三种信号灯的特点;然后分析人行信号灯对行人过街安全的影响,利用问卷调查法和摄像调查法,定性研究不同类型人行信号灯对行人过街心理和行为的影响,定量研究不同类型人行信号灯对行人过街守法率、过街速度和行人与右转机动车的交通冲突数的影响,对科学设置交通设施,减少交通事故,保证人、车安全具有重要的意义.     

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通过对行人过街的三种情况即自由过街、无控制人行横道过街和信号控制人行横道过街进行研究，分析了不同过街条件下行人与机动车的运行特征。设定行人与机动车到达间距服从负指数分布，给出了不同条件下的机动车延误计算方法。研究结果表明，对行人过街选择合适的过街方式可以有效减少机动车的延误，特别是在行人与机动车交通量比较大时，设置人行横道（包括信号控制与无信号控制）可以大幅度减少机动车的延误。     

基于车载视觉的行人检测与跟踪方法

为提高城市交通环境下车辆主动安全性,保障行人安全,提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法. 利用Adaboost算法实现行人的快速检测,结合Kalman滤波原理跟踪行人,以获取其运行轨迹.该方法利用离散 Adaboost算法训练样本类Haar特征,得到识别行人的级联分类器,遍历车载视觉采集的图像,以获取行人目 标;结合Kalman滤波原理,对检测到的行人目标进行跟踪,建立检测行人的动态感兴趣区域,利用跟踪结果分 析行人的运行轨迹.试验表明:该方法平均耗时约80ms/帧,检测率达到88%;结合Kalman滤波原理跟踪后,平 均耗时降到55ms/帧,实时性较好.      

面向多目标跟踪的密集行人群轨迹提取和运动语义感知

针对基于视频监控的密集行人群识别难度大，运动轨迹提取困难，运动语义信息挖掘不足 等问题，本文提出基于多目标跟踪FairMOT框架及K-means聚类的行人轨迹捕获和运动语义信 息感知方法。首先，利用多目标跟踪算法提取视频中行人群目标过街时的运动轨迹特征向量；然 后，通过分析轨迹坐标的数值分布特点，设计了一种协方差滤波算法STCCF，以检测和剔除“准静 态轨迹”，得到行人群目标运动轨迹簇；最后，针对已提取的轨迹簇，应用K-means聚类方法，选取 S系数(Silhouette Coefficient)和DB指数(Davies Bouldin Index)两个指标，感知行人聚集和消散点 等场景语义特征。实验分析表明，算法从提取到的2689条轨迹中辨识出179条“准静态轨迹”，检 出率为81.73%；视频场景中的行人目标源点和消失点的解析结果与人工辨识结果吻合，验证了密 集行人群轨迹提取和运动语义信息感知方法的有效性。本文研究可为数据驱动的行为预测和轨 迹建模提供基础。     

Unsupervised spatio-temporal segmentation for extracting moving objects in video sequences

Extraction of moving objects is an important and fundamental research topic for many video ap-plications. This paper addresses an unsupervised spatio-temporal segmentation scheme to extract moving objects from video sequences. The temporal segmentation localizes moving objects by comparing the motion vector of each block in each frame with the corresponding global motion vector estimated by an outlier rejection (OR) based method. Furthermore, the temporal compensation utilizing the temporal coherence of moving objects is considered in the temporal segmentation to solve the temporarily stopping problem. The detected moving regions usually have discontinuous boundaries and some holes. These regions are then compensated in the spatial domain. In the spatial segmentation, the watershed algorithm considering the global information improves the accuracy of segmentation in the spatial domain. The modified mean filter is presented to suppress some minima. By using a fusion module, moving objects are extracted. Experiments on various sequences have successfully demonstrated the validity of the proposed scheme.     

一种基于方向模糊可视域的行人流疏散仿真研究

通过定义行人方向模糊可视域,改进了层次域元胞自动机模型.模型中,行人目标位置选择行为受到距可选位置的相对距离、方向模糊可视域内的行人之间的排斥力和吸引力三种因素的共同作用.分别模拟单个出口和四个出口,行人服从均匀分布的疏散场景.仿真结果显示,该模型不依赖于各因素的影响系数,从而避免了影响系数量化过程的主观性和疏散系统的限制性;该模型能够有效地模拟阻塞聚集,双拖尾等宏观自组织现象;在疏散过程中,如果行人保持一个适中的视野半径,就能够有效地提高行人流疏散效率.该研究有助于相关行人流疏散策略和方案的制定.     

一种基于激光与视频信息时空数据融合的行人检测方法

针对城市交通行人安全问题,本文提出了一种基于激光与视频数据融合的行人检测方法.通过激光与视频数据空间和时间上的融合,将激光数据映射到图像坐标;在激光聚类过程中,采用K-means 聚类算法对激光云点进行聚类分析,然后运用行人宽度模型提取候选行人区域;在基于图像的行人检测过程中,选取头肩、躯干以及腿部人体特征部位,采用Haar-like 特征集和Boosting 算法进行训练,得到部位检测器;最后,基于贝叶斯决策的组合策略对候选行人区域进行有效判定.实验结果表明,本文所述算法有较好的检测精度和实时性能.     

融合背景差分的二次重构和内外标记 分水岭的行人检测方法

应用视频处理技术对行人交通进行研究受到广泛的重视,已成为智能交通领 域的研究热点.为了精准地提取交通场景语义信息,提出融合背景差分的二次重构和内外 标记分水岭的行人检测方法.首先对图像进行灰度级形态学开闭重构和背景差分运算,凸 显出前景区域,锐化背景区域;然后根据灰度图像局部极大值和邻域综合信息提取内部 标记,进行“准欧式”距离变换提取外部标记;最后对梯度图像进行修正和分水岭变换,提 取出图像中运动的行人.结果表明,该方法能显著地去除运动噪声的影响,检测到相对完 整的目标,很好地抑制了过分割问题, 在动态场景的行人检测中取得了较好的效果.     

考虑结伴行为的地铁通道行人仿真建模研究

结伴是行人运动中的普遍行为，且对行人的整体运动具有显著影响，因此仿真行人运动时，有必要考虑结伴行为. 本文以地铁内一般通道为空间背景，首先利用视频观测数据，深入分析了通道内的结伴行为特征. 然后，区分普通个体行人、结伴行人及结伴群体中的不同角色(领导者、跟随者)，基于社会力模型原理，结合颗粒流理论，建立了包含驱动力、接触力、排斥力3 个子模型的行人运动模型，并构建了考虑结伴行为的行人仿真平台. 最后，以某一地铁通道作为实例，通过观测数据及对结伴行为的刻画验证了该仿真模型的真实性及有效性，并分析了不同结伴比例对行人流平均速度的影响，得出行人速度随着结伴比例增大而减小的结论. 该模型可为进一步完善地铁枢纽的行人运动仿真模型提供理论支持，为通道内行人组织提供帮助.     

考虑结伴行为的地铁通道行人仿真建模研究

结伴是行人运动中的普遍行为，且对行人的整体运动具有显著影响，因此仿真行人运动时，有必要考虑结伴行为. 本文以地铁内一般通道为空间背景，首先利用视频观测数据，深入分析了通道内的结伴行为特征. 然后，区分普通个体行人、结伴行人及结伴群体中的不同角色(领导者、跟随者)，基于社会力模型原理，结合颗粒流理论，建立了包含驱动力、接触力、排斥力3 个子模型的行人运动模型，并构建了考虑结伴行为的行人仿真平台. 最后，以某一地铁通道作为实例，通过观测数据及对结伴行为的刻画验证了该仿真模型的真实性及有效性，并分析了不同结伴比例对行人流平均速度的影响，得出行人速度随着结伴比例增大而减小的结论. 该模型可为进一步完善地铁枢纽的行人运动仿真模型提供理论支持，为通道内行人组织提供帮助.     

基于颗粒流离散元方法的行人动力学 模型及仿真研究

离散元方法是分析和求解复杂离散颗粒系统问题的一种高效力学数值模拟方 法,对于提高目前行人动力学模型中的求解效率,细致刻画行人运动中的力学关系具有 优势.本文利用颗粒接触理论中的软球模型描述行人的接触及挤压行为,以现有社会力模 型中的主观运动力作为外部输入,构建了基于颗粒流理论的行人运动模型,并在离散元 EDEM仿真平台上实现.通过对不同密度条件下行人运动行为及平均速度的仿真及统计, 对比实测数据,验证了模型的有效性;通过对比不同仿真平台的计算速度,验证了算法的 高效性.研究结果表明：模拟得到的行人流在不同密度下的行为符合现场观测,模拟所得 行人平均速度数据与实测数据基本吻合,所建模型具有较高计算效率.因此,基于颗粒流 理论的离散元方法能够实现对行人运动的模拟,且具有进一步的研究价值.     

基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型

为探究在不同场景下行人对信号交叉口右转车辆跟驰行为的影响,采用无人机采集信号交叉口视频录像,通过视频分析技术提取信号交叉口右转车辆跟驰数据,提出考虑行人过街平均流率影响的右转车辆优化速度函数,构建不同场景下基于行人影响的信号交叉口右转车辆跟驰模型,并对模型进行参数标定和仿真验证.结果表明,保守驾驶员为避免人车冲突会先减速后停车,等待20 s可放行约27人;激进的驾驶员选择在过街行人间隙强行穿越人行横道,穿行前平均速度由13.8 m/s降至8.3 m/s,穿越完成后加速离开,速度波动较小,符合实际情形.     

Analysis of Vehicle Delay on Road Sections on the Condition of Pedestrian Crossing

This paper has analyzed the running characteristics of vehicles and pedestrians on different crossing conditions by studying the three conditions of pedestrian crossing including crossing freely, crossing in non-signalized crosswalk, and crossing in signalized crosswalk. Vehicle delay has been studied under these three conditions on the assumption that the arrival gap between pedestrians and vehicles obeys the negative exponential distribution, and the calculation method of delay under different conditions is described. The result indicates that selecting appropriate crossing mode for pedestrians can effectively decrease the vehicle delay, especially when the traffic of pedestrians and vehicles is heavy. In addition, setting crosswalk (including signal control and non-signal control) can considerably decrease the vehicle delay.     

北京市信号交叉口行人过街忍耐时间研究

为了保障信号交叉口机动车的通行效率,多数行人过街环境遭到破坏,“中国 式过马路”应运而生.通过对北京市信号交叉口行人过街忍耐时间的研究,在保障行人过 街安全的情况下对提高交叉口运行效率,推进“公平优先,保障效率”战略的实施,促进城 市交通系统高效运转具有重要的意义.本文结合当前北京市交通的特点,以红灯期间到达 信号交叉口人行横道等待区处违章过街的行人为研究对象,运用视频调查和人工调查相 结合的方法,采集了9 554 个行人过街忍耐时间样本.建立了信号交叉口行人过街忍耐时 间的韦布尔参数分布模型.结果表明,信号交叉口行人过街忍耐时间与环境因素、行人特 性、出行时间、交通状况,以及道路环境等影响因素有关.     

公路隧道横通道人员疏散行为及通行能力实验研究

为提供公路隧道疏散通道设计依据和隧道火灾风险评估依据,建立了公路隧道横通道人员疏散实验平台,自主研发了基于视频图像的人员疏散轨迹分析软件,研究了人员在紧急逃生和正常情况行走时不同宽度(1.4~2.0 m)横通道的人员疏散行为和速度,获取了横通道不同宽度和照度条件下的人员通行能力.研究结果表明:依据人员到达横通道入口的顺序,人员在横通道内行走速度逐渐减低,且减低幅度依次减小,最后进入通道人员较最早进入人员的行走速度平均降低40%~50%;不同宽度横通道内将形成不同的分层疏散人流,人员逃生速度和通行能力随着横通道宽度的增加依次增大,横通道宽度每增加0.1 m,通行通力增加约12.3~13.5人/min;在低照度条件下,横通道人员通行能力比照度良好条件下的通行能力平均降低15%,疏散人员需更加集中注意力和加强自我保护.      

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行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义,通过对行人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规划、管理与控制提供科学的数据。首先回顾行人交通视频检测技术的发展历程,综述研究的方法、技术和主要成果;其次,从行人交通系统的一般处理框架—行人检测、识别、跟踪和交通参数的提取,分层次回顾低级、中级和高级各处理阶段的发展水平;重点阐述各处理阶段的现有技术和方法,并将每阶段相应地划分为不同方法子类加以讨论;最后,分析行人检测研究的技术难点及未来的发展趋势。     

基于过街方式的信控路段行人-机动车冲突分析与延误模型

不同过街方式产生不同类型的行人与机动车冲突与延误,并影响城市道路运行效率.在分析信控路段人行横道处行人过街与机动车运行行为及机非冲突场景的基础上,构建4类行为判定原则,阐述不同过街方式下行人和机动车冲突与延误的产生过程,建立基于过街方式的行人-机动车人均延误模型.以北京市某主干路为对象,仿真一次过街和二次过街条件下延误...