地球信息科学学报 ›› 2022, Vol. 24 ›› Issue (6): 1130-1138.doi: 10.12082/dqxxkx.2022.210555
收稿日期:
2021-09-15
修回日期:
2021-11-19
出版日期:
2022-06-25
发布日期:
2022-08-25
通讯作者:
*张兴国(1979— ),男,河南宜阳人,博士,副教授,主要从事视频GIS研究。E-mail: zhangxingguo2012@163.com作者简介:
孙银萍(1998— ),女,河南开封人,硕士生,主要从事视频GIS研究。E-mail: sunyinping2016@163.com
基金资助:
SUN Yinping(), ZHANG Xingguo(
), SHI Xinyu, LI Qize
Received:
2021-09-15
Revised:
2021-11-19
Online:
2022-06-25
Published:
2022-08-25
Supported by:
摘要:
针对复杂场景下人群计数及地图可视化问题,提出了一种顾及视频地理映射的人群密度估计方法。首先,通过迁移学习的方式,构建了适合于复杂场景的人群语义分割模型;将视频与GIS相结合,求解摄像机和人群场景的单应矩阵;基于人群语义分割结果及单应矩阵,可将人群多边形映射至二维地图。然后,设计等距分区和格网分区2种分区方案;根据人群语义分割结果,统计不同分区方案下各子区人群密度。最后,基于训练的各子区人群密度值,计算视域内人口总数;通过人群目标点符号均匀填充人群多边形,进行地图可视化。实验结果表明:① 本文构建的人群语义分割模型,可实现大场景下人群的高精度分割,精度为94.11%;② 将视频与GIS相结合,实现了人群的地图映射和地图可视化表达,达到了人群可定位、可量测和可空间分析的目标;③ 实现了监控视频人群的精准计数,将视域划分更多子区有利于提高计数精度。与基于密度图的人群密度估计方法相比,本文方法在高空、高密集度的大场景中具有优势,能有效解决人群难以精准计数及地图可视化的问题,可用于大型活动、车站、商场、运动场馆的人群监管。
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