人群分析是智能监控领域的研究热点,它通过对提取出的人群特征进行分析来判断人群安全状态。本论文将人群分析方法与模糊控制理论相结合,以模糊推理的人群安全评估方法作为主要研究内容。首先简要说明单一特征来判断人群安全状态的优点和不足;然后从人群分布状况角度考虑人群安全性,提出人群分布状况衡量算法。最后引入模糊推理理论,构造单一特征及二种特征结合的人群安全评估系统,探讨基于模糊推理的人群安全性评估方法。论文主要研究工作与创新点如下:1.设计一种基于熵的人群分布均匀性判别算法。该方法首先把场景划分若干个大小相同的区域,计算出每个小块中前景数目占整幅图像前景像素总数的比率;然后,结合熵的理论知识,求出每个视频序列中像素分布的熵值;最后,根据熵值大小来判断场景中人群分布均匀性情况。仿真部分对人群聚散比较明显的视频场景进行实验。通过将获得的熵值,与实际场景人群聚散分析对比,得出本文方法可以衡量场景中人群分布变化的结论。2.构建基于模糊推理的人群安全评估系统。首先将人群数目和人群分布状况这两个反映人群安全性的特征,分别通过一定的隶属度函数进行模糊化作为输入。人群安全等级模糊化作为系统输出;然后,分别构造基于单一特征以及两种特征结合的人群模糊推理系统。同时,将根据实验和专家经验制定的模糊规则与一定的模糊推理方法结合,对构造的系统进行推理运算;最后,将推理得出人群安全模糊结果去模糊化,得到人群安全的精确值。仿真实验表明,本文方法可以对人群安全性进行评估,同时,将单一特征和两种特征结合得出的结果,与真实值进行对比,用平均绝对误差和平均相对误差两种特征参数统计比较,表明使用两种特征结合估计方法更加符合真实情况。