校园拥挤踩踏事故人工智能预警与导流系统研究

• 作者: 徐自远 丁华平
• 来源期刊: 信息化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 校园踩踏 智能预警 目标检测 自动特征提取
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 技术与应用|Technology and Application
• 页码范围: 65-71
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

基于保障学生安全的考虑,研究分析校园学生拥挤踩踏事故的成因,开发一套完善的智能预警系统,对预控该类事故具有重要的现实意义.针对传统的人群检测技术所存在的识别速度慢、鲁棒性差等问题,本文提出使用人工智能技术实现校园环境拥挤踩踏事故预警.采用基于卷积神经网络的目标检测方法,基于开源计算机视觉库和相关人工智能技术,实现对校园监控视频进行自动特征提取,实时分析人群量、速度等参数,构建人群密度、流向、滞留量、混乱程度等预警指标,搭建拥挤踩踏事故预警系统.经实验测试,所提方法能够获取实时信息,并通过显示屏与广播发布导流信息,降低踩踏事件发生的几率.