《監控視頻中大規模群體系統模型及其演進-預報方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由劉鵬擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：監控視頻中大規模群體系統模型及其演進-預報方法研究
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：劉鵬
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
為提高群體事件應急回響的效率和效果，課題通過對監控視頻數據進行分析，研究群體系統狀態演進的內在機理和規律，提出群體累積效應造成的潛在危機的預報理論和方法。課題以新的視角-將大規模群體運動過程及環境視為具有多自由度的複雜系統-來研究群體狀態演進的內在機理和規律。首先，研究視頻數據表現出來的群體系統的多層次結構，提出跨層次關聯模型，描述群體各層次狀態變遷與系統巨觀狀態之間的關係。其次，將具有相似運動特性的個體集合定義為微團結構，提出微團結構之間的作用網路模型，描述作用網路的建立、解體和重構過程對系統巨觀狀態演進過程的影響。最後，在跨層次關聯模型和作用網路模型的基礎上，研究群體系統狀態演進的內在機理和規律，提出群體系統巨觀狀態的中長程預報方法。利用監控視頻數據，自動預報群體系統未來狀態也是預防群體災害的有效的、直接的手段之一。研究成果有望豐富和發展智慧型信息處理的研究和套用。
結題摘要
隨著社會的發展，大規模人員聚集和運動的情況和場所大量增加，如運動會、音樂會、民眾集會、節日期間形成的人員密集區和大型商業區等等。自2001年以來，全球在群體事 故中有超過四千人死亡。如果在群體事故發生前對群體狀態能夠進行準確的預報，並對群體的行為施加干預，就能夠避免事故的發生，或減少事故造成的損失。本研究內容提出了兩種大規模群體場景預處理的方法，用於處理天氣對場景的影響和從場景中提取群體目標。此外，還提出了兩種大規模場景的異常狀態預報方法。在這個基礎上，本研究內容提出了兩種大規模群體異常狀態預報模型。
