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视频监控中人群异常事件检测方法研究的中期报告
摘要
随着城市化进程的加速，城市人口数量的不断攀升，大型公共场所人员聚集数量不断增加，视频监控技术的应用越来越广泛。但是，传统的视频监控方法并不能有效地准确检测出人群异常事件，为了更加完善和精细化的人群监测，本文依据目前主流的深度学习技术，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的视频人群异常事件检测方法，通过随机数据集的验证和误差分析，验证了该方法的可行性和实用性。本文为该研究的中期报告，旨在介绍研究的背景、目的和思路，并对已有的成果进行总结和分析，并在今后的研究中进一步完善和实验验证。
关键词：视频监控；人群异常事件检测；卷积神经网络；循环神经网络
1.研究背景
随着城市化的进程，大型公共场所如商场、地铁站、广场等人员聚集数量越来越多，其中大部分是流动的人群。如何保障这些公共场所的秩序和安全，已成为城市管理部门和警务部门的一个重要任务。而视频监控技术的应用，则成为实现这个任务的关键技术之一。通过视频监控技术，可以全天候实现对公众场所的实时监控，对异常事件及时发现并采取措施，维护公共秩序和安全。
视频监控技术的应用需要进行大量的人员聚集检测、人数计数和视频人群异常事件检测等工作。其中，人群异常事件检测成为了视频监控技术的重要组成部分。传统的人群异常事件检测方法存在一定的问题。首先，由于复杂的场景和复杂的人群动态特性，很难准确地检测出异常事件。其次，传统的方法需要大量的人工干预来设置一些阈值，来确定何为人群的异常事件，效率较低。为单独营造一个标准人群行为的场景，则困难重重。因此，为了更加全面、精准地检测人群异常事件，采用深度学习技术，深度挖掘和抽象人群行为的动态特性，成为解决这些问题的重要方法。
2.研究目的
本研究旨在通过深度学习技术的应用，提出一种新的视频人群异常事件检测方法。该方法采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的联合方式，深度学习人群的动态特性，依据特定的目标函数训练网络，并在实际视频监控中进行实验验证。通过本研究的开展，可以有效提高视频监控技术的效率和准确性，进一步保障城市公共场所的秩序和安全。
3.研究思路
（1）数据采集
在该研究中，我们采用主流的深度学习算法处理视频数据。因此，需要的样本数据应包括正常和异常事件的视频，并注明每个视频的标签。相应的，我们在开展研究前，首先收集了一批涵盖不同异常事件的样本视频，包含了行人聚集、拥堵、奔跑、推挤等行为。
（2）数据预处理
对于采集的视频数据，需要进行预处理，以达到卷积神经网络和循环神经网络的要求。如：
1.视频分割：将视频分为多个子时序段，以进行视频帧的采集和特征抽取。
2.帧采集：对视频帧进行采集，并转换为图像格式。
3.标签制定：对采集到的数据进行标签制定，将视频分为正常和异常两类。
（3）特征抽取
随后，对处理好的视频数据进行特征抽取，提取每帧图像的局部特征和全局特征。局部特征包括动态行人运动轨迹和外观特征等，全局特征包括人流量、密度和速度等。
（4）人群异常事件检测模型设计
将所得到的局部特征和全局特征送入深度学习模型中，设计一种基于CNN和RNN相结合的人群异常事件检测模型。在本研究中，我们采用Inception-v3网络和LSTM网络，完成整个人群异常事件检测模型的设计。
（5）网络训练和优化
在模型设计完成后，采用随机数据集对模型进行训练，并搭配SGD训练器进行误差优化。同时，应对训练过程中的超参数进行优调，以最大化神经网络的性能。
（6）实验验证
完成网络训练后，我们需要在实际的视频监控中对其实时性和稳定性进行验证。通过自建的异常人群行为视频进行验证，比对标准帧确定是否检测出异常事件，同时记录检测结果与标准结果的误差。
4.研究成果
在开展本研究的过程中，我们已完成了以下工作：
1.完成了数据采集和预处理。
2.构建了基于CNN和RNN的人群异常事件检测模型。
3.采用训练和优化手段，完成了网络训练工作。
4.建立起自建的异常人群行为视频数据库，并完成了实验验证工作。
5.目前仍存在的问题
本研究的工作仍有待完善的地方。目前所构建的人群异常事件检测模型，需要更加完善和精细化的训练和优化。同时，若用于实际应用场景中，还需更多的实际应用验证，以保证其实时性和稳定性。
6.总结
本研究依据目前深度学习技术，在视频监控领域提出了基于CNN和RNN相结合的人群异常事件检测方法。该方法在从数据采集到网络优化的全过程中，全面地学习和挖掘人群的动态特性，并最终在实验中进行了验证。研究表明该方法在人群异常事件检测方面，具有很好的应用前景。