基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统技术方案

本发明专利技术涉及用于数据处理方法技术领域，具体涉及一种基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统；该系统主要包括：数据采集模块、数据预处理模块、人流检测模块、多摄像头联动模块、人流聚集预测模块、实时反馈与优化模块、安保响应模块；通过以上各个模块的协同工作，本发明专利技术实现了基于多摄像头联动的人流聚集检测与预测。这种方法可以提高公共场所的安全水平，有效预防踩踏事件或疫情期间不必要的人流聚集。流聚集。

【技术实现步骤摘要】
基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统


[0001]本专利技术涉及数据处理方法
，具体涉及基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统。

技术介绍

[0002]在公共场所，特别是人流密集的区域，如商场、车站、景区等，人员聚集可能导致踩踏事件或特殊时期不必要的人流聚集。为了提高公共安全，降低安全事故发生的风险，需要对这些区域的人流情况进行实时监控和预测。
[0003]传统的人流监控方法通常依赖于人工观察，效率低且容易出错。随着计算机视觉技术和深度学习方法的发展，利用摄像头实现自动化的人流监控成为了可能。然而，现有的监控系统往往仅限于单个摄像头的视野范围，无法实现多摄像头间的联动和协同。
[0004]此外，现有方法通常关注于实时检测已经发生的人流聚集情况，缺乏对未来人流聚集的预测能力。而对人流聚集的预测可以使得安保人员提前采取措施，降低安全事故的发生风险。
[0005]因此，本专利技术提出了一种基于多摄像头联动的人流聚集检测与预测方法。该方法可以实现多摄像头间的协同监控，提高监控覆盖范围和准确性。

技术实现思路

[0006]针对上述文献中存在的问题，本专利技术提供一种基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统。
[0007]一种基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统，包括：
[0008]S1摄像头布局和校准：在公共场所布置摄像头；通过摄像头之间的几何变换和光学校准，消除视角差异；
[0009]S2数据收集与预处理：收集大量有标注的图像数据，用于训练深度学习模型；对图像数据进行预处理：
[0010]S3模型训练与调优：采用卷积神经网络进行模型训练，进行模型调优；并进行在线学习与模型更新：引入在线学习和模型更新机制，预测准确性；
[0011]S4系统部署：将训练好的模型部署到实际环境中，与摄像头联动，实时分析图像数据，得出实时人员流量和人员聚集预测结果。
[0012]特别地，所述S1包括：
[0013]a)利用计算机视觉技术和深度学习模型对公共场所的历史人流数据进行分析，以预测可能的人流密度和行为模式；
[0014]b)根据预测结果，使用优化算法自动确定摄像头的位置和数量，以最大化场景覆盖率，避免死角，并满足预期的检测和预测精度；
[0015]c)使用多目标优化算法来平衡影响因素，找到最优布局方案；
[0016]d)对于每个摄像头，设置初始参数，以适应不同的场景和光照条件；
[0017]e)采用自适应校准方法，根据实时的人流情况和光照条件动态调整摄像头参数；
[0018]f)利用相邻摄像头之间的视角重叠，自动校准摄像头的相对位置和方向。
[0019]特别地，所述S2包括：
[0020]a)集成多源数据：从多个目标处获取不同的数据，包括摄像头收集的视频数据、个人用户上传的实时数据；
[0021]b)数据融合：摄像头收集的视频数据与用户上传的实时数据进行融合；
[0022]c)数据预处理：收集到的数据进行预处理；包括对视频数据进行分辨率调整、噪声去除和光照补偿处理；对于用户上传的实时数据，进行数据清洗和验证；
[0023]d)特征提取：在数据预处理完成后，利用深度学习模型对数据进行特征提取。
[0024]特别地，所述S3包括：
[0025]a)分层多头注意力机制：利于分层多头注意力机制来充分利用不同来源的数据；
[0026]b)时序信息处理：模型中引入循环神经网络和/或长短时记忆网络和/或门循环单元(GRU)等时序处理模块进行处理；
[0027]c)模型融合：将深度学习模型与传统的机器学习模型进行融合，降低预测误差和提高泛化。
[0028]具体地，所述分层多头注意力机制为：
[0029]数据表示：
[0030]将不同来源的数据转换为适当的向量表示；
[0031]多头注意力机制：
[0032]对于每个注意力头，计算其输入数据的注意力权重，具体为：
[0033]a)使用线性层将输入数据的表示映射到不同的子空间；
[0034]b)计算这些子空间中每对数据之间的点积，然后用softmax函数归一化以得到注意力权重；
[0035]c)将注意力权重与输入数据的表示相乘，然后对结果求和以得到该注意力头的输出；
[0036]分层注意力：
[0037]在多头注意力机制的基础上，设计一个分层结构，使得每一层关注不同层次的信息；
[0038]结果整合：
[0039]将所有注意力头的输出沿着特定维度连接，通过一个线性层对连接后的表示进行变换，得到最终的特征表示；
[0040]后续任务处理：
[0041]将整合后的特征表示输入到任务相关的网络层中，以完成特定任务；
[0042]分层多头注意力机制的网络结构为：
[0043]输入层：接收不同来源的数据并将其转换为向量表示；
[0044]第一层分层多头注意力：包含多个注意力头，每个头关注一种特定类型的数据；
[0045]第二层分层多头注意力：在第一层的基础上，进一步关注更高层次的信息；
[0046]……
[0047]最后一层分层多头注意力：关注整体特征和全局上下文；
[0048]结果整合层：将所有注意力头的输出连接并进行变换；
[0049]任务相关层：根据具体任务，将整合后的特征表示输入到相应的网络层中。
[0050]特别地，所述S3为，利用在线随机梯度下降算法实现在线学习和模型更新机制；
[0051]在线随机梯度下降算法为：
[0052]1：初始化模型权重；
[0053]2：设置学习率策略；
[0054]3：当收到新的带有人类反馈的数据点时，执行以下操作：
[0055]a.使用模型对当前数据点进行预测；
[0056]b.计算预测值与人类反馈之间的损失；；
[0057]c.计算损失函数关于模型权重的梯度；
[0058]d.使用梯度和学习率更新模型权重；
[0059]4：重复步骤3，直到满足停止条件。
[0060]特别地，所述S4包括：
[0061]a)分布式部署：将模型部署在分布式服务器上；
[0062]b)数据共享与协同：搭建数据共享平台，让公共场所各个地区的监控系统可以实时共享人流数据；
[0063]c)实时提醒与导航：根据实时预测结果，为公众提供实时提醒和导航服务
[0064]d)多级预警机制：根据人流聚集的风险程度设置多级预警阈值，对应不同的预警级别和应对措施；
[0065]e)可视化监控与管理平台：设计可视化监控与管理平台；实时展示各个监控点的人流数据、预测结果和预警信息，帮助管理人员快速做出决策。
[0066]特别地，还包括：
[0067]S5人类反馈与模型修正：收集安全监控人员对检测结果的确认或纠正信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统，其特征在于，包括，S1摄像头布局和校准：在公共场所布置摄像头；通过摄像头之间的几何变换和光学校准，消除视角差异；S2数据收集与预处理：收集大量有标注的图像数据，用于训练深度学习模型；对图像数据进行预处理：S3模型训练与调优：采用卷积神经网络进行模型训练，进行模型调优；并进行在线学习与模型更新：引入在线学习和模型更新机制，预测准确性；S4系统部署：将训练好的模型部署到实际环境中，与摄像头联动，实时分析图像数据，得出实时人员流量和人员聚集预测结果。2.根据权利要求1所述的基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统，其特征在于，所述S1包括：a)利用计算机视觉技术和深度学习模型对公共场所的历史人流数据进行分析，以预测可能的人流密度和行为模式；b)根据预测结果，使用优化算法自动确定摄像头的位置和数量，以最大化场景覆盖率，避免死角，并满足预期的检测和预测精度；c)使用多目标优化算法来平衡影响因素，找到最优布局方案；d)对于每个摄像头，设置初始参数，以适应不同的场景和光照条件；e)采用自适应校准方法，根据实时的人流情况和光照条件动态调整摄像头参数；f)利用相邻摄像头之间的视角重叠，自动校准摄像头的相对位置和方向。3.根据权利要求1所述的基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统，其特征在于，所述S2包括：a)集成多源数据：从多个目标处获取不同的数据，包括摄像头收集的视频数据、个人用户上传的实时数据；b)数据融合：摄像头收集的视频数据与用户上传的实时数据进行融合；c)数据预处理：收集到的数据进行预处理；包括对视频数据进行分辨率调整、噪声去除和光照补偿处理；对于用户上传的实时数据，进行数据清洗和验证；d)特征提取：在数据预处理完成后，利用深度学习模型对数据进行特征提取。4.根据权利要求1所述的基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统，其特征在于，所述S3包括：a)分层多头注意力机制：利于分层多头注意力机制来充分利用不同来源的数据；b)时序信息处理：模型中引入循环神经网络和/或长短时记忆网络和/或门循环单元(GRU)等时序处理模块进行处理；c)模型融合：将深度学习模型与传统的机器学习模型进行融合，降低预测误差和提高泛化。5.根据权利要求4所述的基于多摄像头协同和人类反馈的人员聚集检测系统，其特征在于，所述分层多头注意力机制为：数据表示：将不同来源的数据转换为适当的向量表示；多头注意力机制：
对于每个注意力头，计算其输入数据的注意力权重，具体为：a)使用线性层将输入数据的表示映射到不同的子空间；b)计算这些子空间中每对数据之间的点积，然后用softmax函数归一化以得到注意力权重；c)将注意力权重与输入数据的表示相乘，然后对结果求和以得到该注意力头的输出；分层注意力：在多头注意力机制的基础上，设计一个分层结构，使得每一层关注不同层次的信息；结果整合：将所有注意力头的输出沿着特定维度连接，通过一个线性层对连接后的表示进行变换，得到最终的特征表示；后续任务处理：将整合后的特征表示输入到任务相关的网络层中，以完成特定任务；分层多头注意力机制的网络结构为：输入层：接收不同来源的数据并将其转换为向量表示；第一层分层多头注意力：包含多个注意力头，每个头关注一种特定类型的数据；第二层分层多头注意力：在第一层的基础上，进一步关注更高层次的信息；
……
最后一层分...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭洪飞，黄祖艺，曾云辉，闫志航，宁延超，何智慧，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：