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安防助力公安部门管理人群密集区域 避免发生踩踏事故

来源:网络整理更新时间:2019-12-01 09:41作者:佚名
[摘要]中国民航局在发布会上表示,全国机场年旅客吞吐量从2009年的4.1亿人次增长到今年的12.6亿人次。十年间,我国民航事业获得了很大飞跃。
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  中国民航局在发布会上表示,全国机场年旅客吞吐量从2009年的4.1亿人次增长到今年的12.6亿人次。十年间,我国民航事业获得了很大飞跃。

  与此同时,也应当看到,机场作为人群密度较大的场所,需要加大对人群的管理,进一步提升突发事件防范能力。

  安防助力公安部门管理人群密集区域 避免发生踩踏事故

  人群聚集易诱发踩踏事故

  事实上,不论是国内还是国外,近年来踩踏事故都有发生,主要诱因就是人群聚集。日常工作学习中,工厂、学校里都会有人群聚集。此外在临时活动举行时,也会有人群聚集。这阶段,人群处于稳定状态。但人群负荷大,骤集骤散,一旦发生人群中有过激行为,就很容易引发踩踏事故。

  在重点区域布防意义重大,但却消耗大量警力资源,是公安部门安防布控的重点与难题。

  AI技术助力公安机关管理人群密集区域

  随着平安城市的建设,大量的视频监控设备已经广泛应用于车站、路口、广场、银行和超市等公共场所,根据这些设备采集到的视频信息,利用图像识别技术就可以对关键场所中的人群行为进行有效的监测与分析,从而及时进行科学疏导和控制人群密度。

  图像识别技术不仅可以实现静态识别,也可以完成动态识别和轨迹识别。通过对视频的迅速分析,信息分析平台可以监测出可视范围内的人群数量,并且捕捉每个个体的行为动作,形成重点场所及区域的面状布防。

  其中,人群与行为识别技术作为图像识别的一个延伸,可以通过更为优化的AI算法与模型实时分析可视范围内的人物、车辆及其行为。利用这一技术,公安部门可以实现对所监控区域的人数统计分析、个体跟踪、禁区管控以及异常行为分析。

  此外,AI技术能够为区域布防业务提供强大的附加功能,减少安保人员投入,缩短应急响应时间,保障人民社会及经济活动的顺利进行。

  人数密度及统计尚存在难题

  人群密集场所的人数密度及统计一直是研发热点,不过,这类技术还存在一些难题。例如,人群计数的难点在于场景的变化跨度大,目标的尺度变化却不尽相同,人和人、人和景物之间也存在不同程度的遮挡,这会给识别工作带来很大的阻挠。

  视角问题对识别工作也有很大影响,例如图片近处行人在图片中大些,远处行人小些,在此背景下,如何统一标准是一个难点。此外,同一个模型如何能在不同场景的密集人群中取得稳定的结果也是需要考虑的。

  结语:从本质上说,从平安城市的安全防范到城市的交通疏导,商场的客流统计到顾客偏好分析等都离不开人群活动规律的监控、检测和分析。因此,建立自动、实时、智能化的人群分析系统对于建设平安城市,智慧城市都有着非常重要的现实意义。

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