Основным техническим инструментом в области городского управления и обеспечения безопасности масштабных мероприятий является система мониторинга плотности населения. Он использует такие устройства, как камеры и датчики, для сбора соответствующих данных на месте в режиме реального времени, а также использует распознавание изображений и анализ алгоритмов для точного расчета количества и плотности распределения людей в определенной области. Затем он может эффективно предупреждать и предотвращать риски общественной безопасности, такие как давки. Эта технология на первых порах превратилась из простого средства видеонаблюдения в интеллектуальную платформу раннего предупреждения, объединяющую искусственный интеллект и большие данные.
Как работают системы мониторинга плотности скопления людей
Сначала система собирает данные с помощью внешнего оборудования. Обычное оборудование включает сетевые камеры, тепловизоры и специальные датчики глубины. Это оборудование размещается в ключевых местах, таких как площади, станции метро и входы в живописные места, и непрерывно записывает видеопотоки или тепловые карты.
Собранные необработанные данные будут переданы на серверную платформу анализа, которая использует алгоритмы компьютерного зрения для идентификации и подсчета человеческих силуэтов на изображении. Усовершенствованная система может различать толпу и неподвижные объекты и использует технологию отслеживания между камерами для оценки скорости и направления потока толпы, а затем расчета динамической плотности в реальном времени.
Почему мониторинг плотности скопления людей имеет решающее значение
Игнорирование управления плотностью толпы может иметь катастрофические последствия. Уроки истории показывают, что, например, во время религиозных собраний, музыкальных фестивалей или празднования Нового года, когда плотность местного населения превышает соответствующий порог безопасности, небольшое нарушение чрезвычайно легко вызывает серию цепных реакций, которые в конечном итоге приводят к массовой давке, вызывающей тяжелые жертвы.
С точки зрения юридических и эксплуатационных обязанностей организаторы мероприятий и менеджеры объектов обязаны обеспечивать безопасную среду. Развертывание системы мониторинга — это не только технические инвестиции, но и важное проявление выполнения установленных законом обязанностей по обеспечению безопасности. Оно может превратить пассивное реагирование в активное раннее предупреждение, обеспечивая ключевую основу для принятия решений для командования и диспетчеризации на месте.
Каковы основные технологии мониторинга плотности толпы?
В настоящее время основной технологией является технология видеоанализа, которая опирается на модели глубокого обучения для точного обнаружения и подсчета количества пешеходов на сложном фоне. Алгоритм был обучен на больших объемах данных и может поддерживать высокую точность распознавания при различном освещении и погодных условиях. Он также может выявить ненормальное поведение людей при сборе или беге.
Помимо видео, существуют технологии, основанные на беспроводных сигналах и датчиках давления и связанные с ними. Например, анализируя плотность сигналов Wi-Fi или Bluetooth мобильных телефонов, мы можем оценить количество людей на косвенном уровне или установить датчики давления на местах ключевых проходов, чтобы определять давление потока людей. Эти технологии часто интегрируются с видеоанализом, чтобы сформировать многомерную сеть мониторинга, которая может дополнять друг друга и предоставлять глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Как выбрать систему мониторинга плотности скопления людей
Делая выбор, первое, что нужно сделать, — это четко понимать конкретные потребности сцены мониторинга. Это открытая площадь или очень узкий проход? Необходимо ли вести точный подсчет или просто необходимо внедрить систему раннего оповещения на основе классификации по плотности? Разные сцены предъявляют совершенно разные требования к разрешению камеры, полю зрения и фокусу алгоритма анализа. Необходимо провести выездные исследовательские работы для оценки точки установки и конкретной дальности поля зрения.
Во-вторых, необходимо изучить стабильность и интеграционные возможности системы. Система должна поддерживать круглосуточную работу, 7 дней в неделю и иметь возможность адаптироваться к суровым погодным условиям. В то же время он должен иметь возможность легко подключаться к существующим платформам безопасности или командным центрам для обеспечения связи между сигнальной информацией, системами вещания, контролем доступа и т. д., образуя таким образом полный замкнутый контур реагирования на чрезвычайные ситуации.
Каковы ограничения систем мониторинга плотности толпы?
Условия окружающей среды имеют очевидные ограничения на производительность системы. Экстремальные погодные условия, такие как сильный туман, сильный дождь, сильная контровая засветка и недостаточное освещение в ночное время, могут значительно снизить точность видеоанализа. Когда толпа очень однородно одета или когда толпа сильно блокирована, это также вызовет трудности с идентификацией и подсчетом.
Еще одним распространенным ограничением являются проблемы конфиденциальности. Непрерывное видеонаблюдение, скорее всего, вызовет у общественности панику и подозрения, что права на неприкосновенность частной жизни были нарушены. Поэтому при развертывании необходимо полностью учитывать ключевой момент соответствия, например, выбирать технологии, которые только извлекают контурные признаки, но не сохраняют данные, по которым можно идентифицировать лица, или настраивать четкие подсказки по мониторингу в общественных местах.
Будущие тенденции развития мониторинга плотности скопления людей
Тенденция в будущем заключается в более обширном сенсорном синтезе и прогнозирующем анализе. Система будет интегрировать больше источников данных Интернета вещей, таких как количество входов в систему продажи билетов и данные о пассажиропотоках общественного транспорта, а затем реализовывать расширенные прогнозы и распределение ресурсов до того, как соберется толпа. Искусственный интеллект также будет использоваться для моделирования поведения толпы и предварительной демонстрации эффектов различных планов отвлечения внимания.
Существует также направление по усилению периферийных вычислений и реагирования в реальном времени, а также по размещению некоторых алгоритмов анализа перед периферийными устройствами, такими как камеры. Это может значительно сократить задержку загрузки данных и обеспечить локальную идентификацию и сигнализацию на миллисекундном уровне. Это позволяет системе поддерживать основную функцию раннего предупреждения в экстремальных условиях, таких как сбой в сети.
Для вас, когда вы участвуете в масштабном мероприятии, есть ли какой-либо фактор, который может заставить вас почувствовать себя неловко из-за огромного количества людей, присутствующих на месте происшествия? Какой путь или метод, по вашему мнению, следует использовать для достижения надлежащего баланса между улучшением общественной безопасности в лучшем направлении и защитой частной информации отдельных лиц? Вы искренне можете поделиться своим мнением и прошлым опытом в области комментариев. Если вы чувствуете, что эта статья может принести полезную пользу, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею с большим количеством друзей, которым небезразличен этот вопрос.
Добавить комментарий