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一种城市道路场景下行人危险度评估方法

湖南大学学报（自然科学版） 2020年第8期47卷 42-48页

作者：曾令秋马济森韩庆文叶蕾重庆大学计算机学院重庆400044

针对行人在交通场景对车辆驾驶造成的影响和辅助驾驶需要对行人进行避险的问题,提出一种基于车载单目摄像机的行人危险度评估方法.基于中国城市的特色环境,将行车环境划分为三类:普通道路、人行横道和有辅警道路,对每类场景采用不同的... 详细信息

针对行人在交通场景对车辆驾驶造成的影响和辅助驾驶需要对行人进行避险的问题,提出一种基于车载单目摄像机的行人危险度评估方法.基于中国城市的特色环境,将行车环境划分为三类:普通道路、人行横道和有辅警道路,对每类场景采用不同的评估方法.采用卷积神经网络,检测视频中道路上的行人、辅警、信号灯和人行道等信息;检测行人关键点并使用多目标跟踪方法,生成骨架姿态时间序列,通过LSTM(长短时记忆神经网络)分析姿态序列获得行人行为和趋势;最后综合视频信息、行人信息和场景信息,构建行人危险评估模型,实现行人危险度评估.实验结果表明,提出的模型可以有效地评估行人危险度,辅助驾驶员安全行车,场景分类使危险模型评估结果更符合行人实际危险度.

关键词：行人安全行人行为分析辅助驾驶多场景分析

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基于动量动力学模型的行人关系分析

高技术通讯 2017年第3期27卷 245-253页

作者：张旭光吴格非唐英干燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

进行了行人行为分析及行人关系研究。考虑到在机器视觉领域大多数研究仅关注于目标行为分类与识别,而目标间因果关系判别研究较少,且现有理论停留在心理学领域中的因果关系表达,提出了一种基于动量动力学模型的目标间因果关系识别方法,... 详细信息

进行了行人行为分析及行人关系研究。考虑到在机器视觉领域大多数研究仅关注于目标行为分类与识别,而目标间因果关系判别研究较少,且现有理论停留在心理学领域中的因果关系表达,提出了一种基于动量动力学模型的目标间因果关系识别方法,用于实现行人间因果关系的识别及量化计算。该方法利用Cam shift算法获得目标在视频中的位置并依据因果概念,构建动量动力模型,然后基于动量动力模型进行因果关系判别,最后计算因果值。根据因果值范围识别出视频行人间的三种因果关系:导致、促进和阻碍。实验表明,上述方法可以在视频监控条件下识别两运动行人间的因果关系。

关键词：视频分析行人行为分析因果关系社会力

基于生存分析方法的地铁车站自动扶梯通过能力研究

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都市快轨交通 2020年第4期33卷 61-65页

作者：唐新宇王奋朱海燕刘志钢上海工程技术大学上海201600

城市地铁车站内上下、换乘客流集中,车站布置较为复杂,很容易在站内通行瓶颈点发生拥堵情况。以上海轨道交通9号线徐家汇站站厅一处自动扶梯为对象,从监控视频提取乘客的到达速率、步行速度和排队情况,分析乘客在自动扶梯前的行为特性,... 详细信息

城市地铁车站内上下、换乘客流集中,车站布置较为复杂,很容易在站内通行瓶颈点发生拥堵情况。以上海轨道交通9号线徐家汇站站厅一处自动扶梯为对象,从监控视频提取乘客的到达速率、步行速度和排队情况,分析乘客在自动扶梯前的行为特性,并运用生存分析方法,探究该自动扶梯处的乘客到达与排队人数之间的关系,得出自动扶梯的实际乘客运输瓶颈,并对车站在日常通勤高峰和在应对大客流时的客流组织方案提出建议。

关键词：城市轨道交通车站自动扶梯行人行为分析瓶颈通过能力

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基于动量动力学模型的行人间因果关系判别

基于动量动力学模型的行人间因果关系判别

作者：吴格非燕山大学

学位级别：硕士

行人行为分析是机器视觉领域中的一个热点问题。现阶段的主要研究方向是目标行为识别和分类以及异常行为分析,而对于引起视频中目标行为产生原因的深层次理论基础研究却鲜有提及。因此,分析各个目标行为的诱因,即对于目标间因果关系的... 详细信息

行人行为分析是机器视觉领域中的一个热点问题。现阶段的主要研究方向是目标行为识别和分类以及异常行为分析,而对于引起视频中目标行为产生原因的深层次理论基础研究却鲜有提及。因此,分析各个目标行为的诱因,即对于目标间因果关系的识别问题是本文的主要研究内容。国内外学者对目标间因果关系进行深入研究,将因果关系总结为三种,导致关系、促进关系、阻碍关系,并提出了多种因果认知理论,包括力学理论,心理模型理论和因果模型理论。这三大理论中所采用的模型均是对目标间关系的性质和意义的研究,难以用于现实中的实际场景分析。无论是力学理论中的力动力学模型还是动力学模型,其中所包含的要素均是基于现实所做出的假想,难以结合实际做出量化计算。本文为了研究实际场景中的行人目标间关系问题,提出了一种算法,即基于动量动力学模型的目标间因果关系识别方法,可用于目标间关系的识别及量化计算。具体流程如下:(1)首先分析视频图像,提取所选目标的颜色特征,根据颜色特征采用Cam-shift算法跟踪视频中的目标行人,获得目标的位置、时间等信息。(2)基于因果关系概念,结合人群行为分析领域中的社会力模型与动量定理,构建动量动力学模型,并基于动量动力学模型改进目标间因果关系判别方法。(3)对现有的三类因果关系,作理论推导,提出因果值概念,并依据因果关系判定方法,划分因果值范围。分析视频并计算,得到表达目标间关系的因果值范围,实现视频中多个目标间关系的智能识别。实验表明,本文所提出的方法克服了其他因果关系模型不能定量分析目标间因果关系的缺陷,实现了智能视频监控对目标间关系的较准确识别。

关键词：智能视频监控行人行为分析因果关系社会力模型 Cam-shift

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城市道路场景下行人危险度评估方法

城市道路场景下行人危险度评估方法

作者：马济森重庆大学

学位级别：硕士

近年来,随着国内交通环境元素愈来愈复杂,交通事故发生率不断上升,辅助驾驶成为研究重点。行人在交通事故中往往会受到较严重的伤害,因此保护行人仅依靠驾驶员的主观判断是远远不够的,更需要辅助驾驶系统分析行人在道路上的危险情况。... 详细信息

近年来,随着国内交通环境元素愈来愈复杂,交通事故发生率不断上升,辅助驾驶成为研究重点。行人在交通事故中往往会受到较严重的伤害,因此保护行人仅依靠驾驶员的主观判断是远远不够的,更需要辅助驾驶系统分析行人在道路上的危险情况。针对国内复杂交通环境和辅助驾驶需要对行人进行危险分析的现状,本文提出一种中国城市道路场景下基于模糊推理的行人危险度评估方法。为了获取行人信息,实现行人危险度评估,本文对行人检测和跟踪、行人位置估计和行人意图分类等方法展开研究并分析中国城市交通环境的差异,划分交通场景,将行人位置信息和场景特征加入行人危险评估模型中。本文的主要工作如下:（1）研究行人检测相关技术,构建基于Mask RCNN的行人检测模型以及人体关键点检测模型。研究行人跟踪方法,采用Deep SORT算法实现行人跟踪,构建行人跟踪模型。最后进行相机成像方法的研究,建立单目相机的目标测距模型,获取行人的位置信息。（2）研究行人意图分类方法,提出了基于国内交通场景的LSTM行人过街意图分类模型。基于人体关键点检测的结果,分析计算行人姿态特征;记录并分析国内不同交通场景的行人数据,对交通场景进行了划分,获得行人场景特征。结合行人姿态特征和场景特征,得到行人过街意图。最后分析验证基于国内场景的LSTM行人意图模型的性能。（3）提出基于模糊推理的行人危险度评估模型,将已经获得的行人信息和场景信息作为模型输入,利用模糊语义判断行人的危险特性。根据驾驶员实际驾驶经验,建立模糊推理规则,构建行人危险评估的模糊推理系统。在实际车载图像序列上进行仿真,验证了本文提出的评估方法的有效性。

关键词：行人危险度评估行人行为分析辅助驾驶多场景分析