吴 晟， 葛万成

（同济大学 中德学院，上海 200092）

0 引言

随着社会经济繁荣发展，各种公共场所包括地铁、火车站、商业街、旅游景点等常常是行人络绎不绝。在这些场所容易因为突发事件造成踩踏或群死群伤事故，因此有必要对这些场所进行监控。智能视频场景监控系统就是针对这一需求而出现的。它利用数字图像处理技术对监控摄像头采集的视频进行处理和分析，提取出有用的信息，并进行分析和理解，从而实现人群密度的自动估计和预警等功能。它能代替人来进行监控，很好地避免了人为失误影响，又能够提供较为精确的统计数据。

本文提出的基于可变矩形框的人群密度估计算法源于经典的基于像素数的人群密度估计算法，但又有所改进，克服了原有算法因行人与摄像头距离不同造成的估计误差。

1 基于像素数的人群密度估计算法

Davies等人1995年提出了基于像素数的人群密度估计方法[2]。该方法主要基于视频中人数与像素数成正比的关系。具体步骤如下：

①分别将连续的i-1帧和i帧2幅视频图像转化为单通道灰度图像。

②分别对连续的两帧灰度图像进行 3×3高斯滤波和Canny边缘检测处理，其中Canny边缘检测的高低阈值分别为80和240。

③将二者的边缘图像相减，得到边缘差。

④再经过 3×3高斯滤波去除噪声，然后用形态学腐蚀和膨胀运算消除干扰噪声。

⑤最后以上一步得到图像为遮罩对第 i帧图像进行二值化。

⑥对二值化的图像统计灰度值不为0的点的个数。……