Analysis of Unstructured High-Density Crowded Scenes for Crowd Monitoring

要約

私たちは、人の群衆における組織的な動きを検出するための自動システムの開発に興味を持っています。
コンピューター ビジョン アルゴリズムは、混雑したシーンのビデオから情報を抽出し、紛争回避の文脈で異常な行動を表す組織的な動きをしている個人のグループを自動的に検出して追跡できます。
私たちのシステムは、ランダムに動く物体の背景に対して組織化されたコホートを検出でき、組織化されたコホートの参加者数、動きの速度と方向を 3 ～ 4 つのビデオ フレーム内でリアルタイムに推定できます。これは 1 秒未満です。
監視カメラで捉えられた動きの始まり。
私たちはこれに関連して、フレームあたり最大 4,000 個のオブジェクトを含む生体細胞データで予備解析を実行しましたが、公共安全アプリケーションではこれを数値的に 100 倍に拡張する予定です。
私たちは、ビデオ カメラの既存のインフラストラクチャを使用して画像データセットをオンザフライで取得し、スポーツ スタジアムやその他の公共施設の内外で撮影された画像シーケンスを分析することで重要なイベントを解析するための使いやすいデータ駆動型ソフトウェア システムを展開することを想定しています。
会場。
その他の潜在的なユーザーとしては、政治集会の主催者、市民団体や野生動物団体、警備会社、軍などが挙げられます。
当社は、脅威をもたらすアクティビティと脅威を及ぼさないアクティビティを区別できる分類方法を実装することにより、ソフトウェアのパフォーマンスを最適化します。

要約(オリジナル)

We are interested in developing an automated system for detection of organized movements in human crowds. Computer vision algorithms can extract information from videos of crowded scenes and automatically detect and track groups of individuals undergoing organized motion that represents an anomalous behavior in the context of conflict aversion. Our system can detect organized cohorts against the background of randomly moving objects and we can estimate the number of participants in an organized cohort, the speed and direction of motion in real time, within three to four video frames, which is less than one second from the onset of motion captured on a CCTV. We have performed preliminary analysis in this context in biological cell data containing up to four thousand objects per frame and will extend this numerically to a hundred-fold for public safety applications. We envisage using the existing infrastructure of video cameras for acquiring image datasets on-the-fly and deploying an easy-to-use data-driven software system for parsing of significant events by analyzing image sequences taken inside and outside of sports stadiums or other public venues. Other prospective users are organizers of political rallies, civic and wildlife organizations, security firms, and the military. We will optimize the performance of the software by implementing a classification method able to distinguish between activities posing a threat and those not posing a threat.

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