多源数据融合的大型活动人流监测与分析技术

作者：晏松; 张毅; 王泽众; 韩少聪; 李林枫

来源：中国安全科学学报, 2023, 33(S1): 256-262.

DOI：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.S1.2545

• 数据融合
• 大型活动
• 人流监测
• 多源异构
• 轨迹分析

为解决在举办大型活动时，仅利用单一数据源进行轨迹分析存在精准度不足、覆盖性不够和多场景功能受限等问题，以多源异构数据融合在大型活动人流监测与分析应用为目标，在系统设计和关键技术层面开展具体研究。在系统设计层面，提出多源异构数据融合整体框架，设计人流监测与分析系统方案；在关键技术层面，针对信令数据稀疏性、多样性特点，提出基于金字塔匹配的信令数据处理技术方案；针对跨场景视频融合分析难点，提出基于深度学习和时空关联的人员行为识别技术方案；针对人员轨迹分析精度不高难题，提出基于信令、视频、票证多源数据融合的轨迹还原及分析技术方案。在2022年北京冬奥和冬残奥场所应用验证该技术。结果表明：人群流向分布监测精度超过90%,定位精度小于100 m,实现人群轨迹的精准感知和预测。

• 单位
  中国人民公安大学; 清华大学