基于视频数据挖掘的民航旅客群体行为分析

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民航运输受到较多因素的制约而易出现不正常航班，而不正常航班与航空公司或机场处置机制、旅客满意度之间的矛盾，导致近年来航站楼群体性事件频发，造成了极大的负面影响，因此亟需针对航站楼旅客群体行为特性的研究与分析，以实现群体性事件预警。本文从视频监控的视角研究航站楼旅客群体行为。监控视频序列图像目标检测是所有后续研究的基础，首先针对航站楼光照等计算机视觉环境特点，本文基于常用混合高斯背景模型前景检测方法，提出一种基于YCbCr颜色空间和拓扑切割的阴影去除算法，实现目标前景空洞填补以及边缘优化。其次由于航站楼监控视频画面的差异性，针对目标相对稀疏的画面基于人头特征获取旅客位置信息；针对目标相对密集的画面基于灰度共生矩阵算法求得图像纹理特征值，据此估算图像目标数，并结合前景像素统计分布获取旅客位置信息。再次在位置信息基础上借助聚类算法思想聚类得到群体聚集簇；进而计算受群体性事件影响显著的四类关键群体行为特征，即聚集密度，聚集轮廓，聚集速度、聚集体移动速度等特征。最后针对某机场航站楼三类群体性事件敏感区域内某时段视频监控画面所得四类特征数据，构建BP神经网络分类器，分别对三类区域内正负图像特征数据样本进行学习，以发现特征数据与群体性事件的深度关联。本文基于航站楼监控视频图像，经前景检测、旅客位置信息获取、群体特征提取、预警模型建立等步骤，由模型测试结果显示在航站楼三类敏感区域能实现群体性事件自动预警，且三类模型均有较高报准率，及可接受的漏报率与误报率。

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作者
董鸿吉;
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作者单位

南京航空航天大学;

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授予单位南京航空航天大学;
学科安全科学与工程
授予学位硕士
导师姓名邵荃;
年度 2018
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类计算技术、计算机技术;国际法;
关键词
视频数据挖掘; 民航旅客; 群体;

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