Detecting Events in Crowds Through Changes in Geometrical Dimensions of Pedestrians

要約

セキュリティは現代世界において重要なテーマであり、群衆の中で発生する可能性のあるあらゆる関心のあるイベントの検出を自動化する機能は、人々にとって大きな関心を集めています。
私たちは、ビデオ内のイベントの検出が歩行者の行動の重大な変化と相関していると仮説を立てています。
この論文では、イベントが群衆の行動の変化を引き起こすケースと、群衆とその動きがほとんど変化しない 2 つのビデオ シーケンスの両方を含む、群衆の行動の 3 つの異なるシナリオを検証します。
ビデオと個々の歩行者の追跡 (前処理段階で実行) の両方で、シーンに関する重要なデータ、特に各歩行者の幾何学的特徴、性格、感情を抽出するために開発したソフトウェア Geomind を使用します。
人。
次に、出力を調べて、時間の関数としての各人の行動の大幅な変化を求めます。これは、イベントを特定したり、現実的な群衆の行動をモデル化するための基礎として使用できます。
ゲーム領域に適用すると、私たちの方法は検出されたイベントを使用して、エージェントのシミュレーションで使用されるある種のパターンを見つけることができます。
結果は、視覚的に観察されたイベントが GeoMind を使用して自動的に検出できるという意味で、私たちの仮説が有効であると思われることを示しています。

要約(オリジナル)

Security is an important topic in our contemporary world, and the ability to automate the detection of any events of interest that can take place in a crowd is of great interest to a population. We hypothesize that the detection of events in videos is correlated with significant changes in pedestrian behaviors. In this paper, we examine three different scenarios of crowd behavior, containing both the cases where an event triggers a change in the behavior of the crowd and two video sequences where the crowd and its motion remain mostly unchanged. With both the videos and the tracking of the individual pedestrians (performed in a pre-processed phase), we use Geomind, a software we developed to extract significant data about the scene, in particular, the geometrical features, personalities, and emotions of each person. We then examine the output, seeking a significant change in the way each person acts as a function of the time, that could be used as a basis to identify events or to model realistic crowd actions. When applied to the games area, our method can use the detected events to find some sort of pattern to be then used in agent simulation. Results indicate that our hypothesis seems valid in the sense that the visually observed events could be automatically detected using GeoMind.

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