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基于生成对抗网络动态建模的人群密度预测方法
被引量：
1
1
作者
徐涛
李夏华
刘才华
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第10期3070-3075,共6页
为预测未来时刻人群密度图,对人群聚集提前预警,提出一种基于生成对抗网络动态建模的人群密度预测方法。采用生成对抗网络结构,生成器采用加入扩张卷积的U-Net网络捕捉人群空间分布信息,利用光流估计模型FlowNet提取人群运动信息,联合4...
为预测未来时刻人群密度图,对人群聚集提前预警,提出一种基于生成对抗网络动态建模的人群密度预测方法。采用生成对抗网络结构,生成器采用加入扩张卷积的U-Net网络捕捉人群空间分布信息,利用光流估计模型FlowNet提取人群运动信息,联合4项损失函数对人群空间和时序两方面约束。实验结果表明,Mall数据集上均方误差、峰值信噪比和结构相似性分别为30.97、24.26 dB和0.671,Airport数据集上分别为8.36、34.58 dB和0.931,较现有方法具有更好的性能,验证了该方法的有效性。
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关键词
人群密度预测
生成对抗网络
U-Net网络
扩张卷积
空间分布信息
光流估计
运动信息
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职称材料
基于目的驱使-格子Boltzmann模型的高密度人群视频稳定性分析及风险预测
2
作者
陶冶
刘鹏
+1 位作者
赵巍
唐降龙
《智能计算机与应用》
2017年第3期1-4,12,共5页
提出一种视频中群体状态演进的预报方法。该方法在连续介质流体动力学模型格子Boltzmann模型的基础上增加表现群体运动目的驱使项,使该模型更能描述高密度人群粒子向目标位置聚集的特点。模型还能预报高密度人群场景的风险最高位置。由...
提出一种视频中群体状态演进的预报方法。该方法在连续介质流体动力学模型格子Boltzmann模型的基础上增加表现群体运动目的驱使项,使该模型更能描述高密度人群粒子向目标位置聚集的特点。模型还能预报高密度人群场景的风险最高位置。由于该模型只需输入视频初始时某帧的速度场,就可演进出场景未来的状态,所以,该方法是对高密度人群视频未来状态的预报方法。实验证明,该模型预报的速度、密度场准确,定位的场景最高风险位置也与场景本身的最高风险位置接近。
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关键词
视频分析
目的驱使
群体密度预报
群体速度预报
格子BOLTZMANN模型
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职称材料
探讨商业综合体高密度人流前馈预判模型
3
作者
应寅
《工程建设与设计》
2019年第24期255-257,共3页
现实生活中,综合商业体在某些特殊节假日或重大活动时间点,都会发生人流量在某一狭小空间的突变事件。但是,这种突发情况完全依赖事前预案进行处理,现场管理人员往往会遇见预案无法覆盖的情况。如何及时掌握建筑体内外各个场所人流变化...
现实生活中,综合商业体在某些特殊节假日或重大活动时间点,都会发生人流量在某一狭小空间的突变事件。但是,这种突发情况完全依赖事前预案进行处理,现场管理人员往往会遇见预案无法覆盖的情况。如何及时掌握建筑体内外各个场所人流变化,如何对这些人流进行预判,如何针对这些变化立即调整相关环境温、湿度设备的运行状态?更为关键的是,如何利用现有视频安防技术、深度挖掘开发PLC自控能力、引入合适的智慧集成系统平台,共同努力构建一个合理安全可靠及时的运行交互环境。论文主要关注并建立一种能有效针对短时高密度人流量增量的及时反应机制的模型。
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关键词
自控集成系统
PLC前馈控制
人流密度预判
智慧建筑
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职称材料
题名
基于生成对抗网络动态建模的人群密度预测方法
被引量：
1
1
作者
徐涛
李夏华
刘才华
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民用航空局智慧机场理论与系统民航局重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第10期3070-3075,共6页
基金
天津市教委科研计划基金项目(2021KJ037)
中央高校基本科研业务费基金项目(3122021052)。
文摘
为预测未来时刻人群密度图,对人群聚集提前预警,提出一种基于生成对抗网络动态建模的人群密度预测方法。采用生成对抗网络结构,生成器采用加入扩张卷积的U-Net网络捕捉人群空间分布信息,利用光流估计模型FlowNet提取人群运动信息,联合4项损失函数对人群空间和时序两方面约束。实验结果表明,Mall数据集上均方误差、峰值信噪比和结构相似性分别为30.97、24.26 dB和0.671,Airport数据集上分别为8.36、34.58 dB和0.931,较现有方法具有更好的性能,验证了该方法的有效性。
关键词
人群密度预测
生成对抗网络
U-Net网络
扩张卷积
空间分布信息
光流估计
运动信息
Keywords
crowd
density
prediction
generative
adversarial
network
U-Net
network
dilated
convolution
spatial
distribution
information
optical
flow
estimation
motion
information
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于目的驱使-格子Boltzmann模型的高密度人群视频稳定性分析及风险预测
2
作者
陶冶
刘鹏
赵巍
唐降龙
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《智能计算机与应用》
2017年第3期1-4,12,共5页
基金
国家自然科学基金(61171184
61201309)
文摘
提出一种视频中群体状态演进的预报方法。该方法在连续介质流体动力学模型格子Boltzmann模型的基础上增加表现群体运动目的驱使项,使该模型更能描述高密度人群粒子向目标位置聚集的特点。模型还能预报高密度人群场景的风险最高位置。由于该模型只需输入视频初始时某帧的速度场,就可演进出场景未来的状态,所以,该方法是对高密度人群视频未来状态的预报方法。实验证明,该模型预报的速度、密度场准确,定位的场景最高风险位置也与场景本身的最高风险位置接近。
关键词
视频分析
目的驱使
群体密度预报
群体速度预报
格子BOLTZMANN模型
Keywords
video
analysis
purpose-drive
crowd
density
prediction
crowd
velocity
prediction
lattice
Boltzmann
model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
探讨商业综合体高密度人流前馈预判模型
3
作者
应寅
机构
上海市安装工程集团有限公司
出处
《工程建设与设计》
2019年第24期255-257,共3页
文摘
现实生活中,综合商业体在某些特殊节假日或重大活动时间点,都会发生人流量在某一狭小空间的突变事件。但是,这种突发情况完全依赖事前预案进行处理,现场管理人员往往会遇见预案无法覆盖的情况。如何及时掌握建筑体内外各个场所人流变化,如何对这些人流进行预判,如何针对这些变化立即调整相关环境温、湿度设备的运行状态?更为关键的是,如何利用现有视频安防技术、深度挖掘开发PLC自控能力、引入合适的智慧集成系统平台,共同努力构建一个合理安全可靠及时的运行交互环境。论文主要关注并建立一种能有效针对短时高密度人流量增量的及时反应机制的模型。
关键词
自控集成系统
PLC前馈控制
人流密度预判
智慧建筑
Keywords
automatic
control
integrated
system
PLC
feedforward
control
crowd
density
prediction
intelligent
building
分类号
TU855 [建筑科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成对抗网络动态建模的人群密度预测方法
徐涛
李夏华
刘才华
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于目的驱使-格子Boltzmann模型的高密度人群视频稳定性分析及风险预测
陶冶
刘鹏
赵巍
唐降龙
《智能计算机与应用》
2017
0
下载PDF
职称材料
3
探讨商业综合体高密度人流前馈预判模型
应寅
《工程建设与设计》
2019
0
下载PDF
职称材料
已选择
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