智能視頻分析在大型活動安全管理中的應(yīng)用

摘要：為提升大型活動安全管理效率和準確性，本文深入探討了智能視頻分析技術(shù)的應(yīng)用。通過模擬仿真實驗，研究涵蓋正常活動、異常行為和異常事件三大場景，重點分析了系統(tǒng)在目標檢測、行為識別和異常事件檢測方面的性能。實驗結(jié)果表明，智能視頻分析系統(tǒng)在應(yīng)對多樣化安全威脅時表現(xiàn)出顯著的實時性和適應(yīng)性，優(yōu)于傳統(tǒng)靜態(tài)監(jiān)控方法，在大型活動安全管理中具有廣闊應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：智能視頻分析；大型活動安全管理；異常事件檢測

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）06-0035-04開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

0 引言

近年來，全球大型活動數(shù)量和規(guī)模不斷增加，確保活動安全已成為各國政府和組織的重要任務(wù)。然而，傳統(tǒng)安全管理手段如人力巡邏和靜態(tài)監(jiān)控，在應(yīng)對復(fù)雜多變的安全環(huán)境時效果有限。智能視頻分析技術(shù)為解決這一難題提供了全新方案。基于計算機視覺和深度學習，該技術(shù)能夠?qū)崟r處理和分析視頻數(shù)據(jù)，自動檢測和識別潛在安全威脅，并及時發(fā)出警報，從而顯著提升安全管理效率和準確性。智能視頻分析技術(shù)在大型活動中可實現(xiàn)實時的目標檢測、行為識別和異常事件檢測，不僅減少了對人力資源的依賴，還能在多種應(yīng)用場景中保持高精度和響應(yīng)速度。本文將重點探討智能視頻分析技術(shù)在大型活動安全管理中的應(yīng)用，并研究其核心理論、數(shù)學模型及實際效果。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 目標檢測理論

目標檢測是智能視頻分析系統(tǒng)的基礎(chǔ)任務(wù)之一.其日標是從視頻中自動識別并定位特定的物體或人群。目標檢測的精度和效率直接影響著大型活動安全管理系統(tǒng)的整體性能。目標檢測的理論基礎(chǔ)主要源自概率論和機器學習，常用的目標檢測算法如 YO.L0（You Only Look Once）和 Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）均依賴于邊界框的預(yù)測和分類四

貝葉斯定理在目標檢測中應(yīng)用廣泛。目標檢測問題可以看作是在給定圖像數(shù)據(jù)（邊界框）的條件下，估計特定目標（如人物或物體）存在的概率。這一過程可以用貝葉斯公式表示：

其中，P（C ? B） 是目標存在的后驗概率，P（B ? C）是在目標存在時生成邊界框的概率，P（C）是目標出現(xiàn)的先驗概率，而P（B）是邊界框出現(xiàn)的總概率。通過這種方式，目標檢測算法能夠在大量的圖像數(shù)據(jù)中自動識別出潛在的安全威脅，并標記其位置，以便進一步處理和分析。

1.2 行為識別的數(shù)學模型

行為識別是智能視頻分析系統(tǒng)的另一個關(guān)鍵組件，特別是在大型活動的安全管理中，能夠及時識別出異常行為如打斗、奔跑或突然的人群聚集，對于預(yù)防安全事故至關(guān)重要[2]。行為識別依賴于對視頻序列中動態(tài)特征的提取與分析，通常涉及機器學習中的時序模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。在行為識別中，常用的數(shù)學模型是通過特征加權(quán)的方式對行為進行綜合評分。其基本公式如下：

式中，S 是對某一行為的綜合評分，f_i （x）是從視頻中提取的第i 個特征，w_i 是對應(yīng)特征的權(quán)重。通過對多個特征的加權(quán)求和，可以有效地識別出特定的行為模式。特征的選擇和權(quán)重的優(yōu)化對識別的準確性至關(guān)重要，為了提高模型的魯棒性，通常采用大規(guī)模的標注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，使系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的活動場景中保持較高的識別率。

1.3 異常事件檢測的算法與公式

異常事件檢測是大型活動安全管理中的一個重要功能，旨在從視頻中識別出與正常行為模式顯著不同的事件，如突然的物體掉落、危險品的出現(xiàn)或緊急的疏散信號。與目標檢測和行為識別不同，異常事件檢測通常不依賴于預(yù)先定義的目標或行為，而是通過分析視頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征來發(fā)現(xiàn)異常[3]。一種常見的異常檢測方法是通過計算各監(jiān)測指標在時間序列中的偏差來確定異常程度。其數(shù)學公式為：

式中，D（t）表示在時間t上的異常度，xi （ t ） 是時間t時第i 監(jiān)測指標的值，μi 和σi 分別為第i 個指標的均值和標準差。通過對時間序列數(shù)據(jù)的分析，當某一時間點的異常度超過預(yù)設(shè)的閾值時，系統(tǒng)即認為該時刻發(fā)生異常事件，并發(fā)出警報。

在智能視頻分析系統(tǒng)中，這種基于統(tǒng)計特征的異常檢測方法能夠?qū)崟r監(jiān)控活動現(xiàn)場的變化，并在最早的時間點上捕捉到潛在的安全威脅，為現(xiàn)場安全管理提供及時有效的支持。

2 模擬仿真實驗設(shè)計

2.1 實驗場景設(shè)置與數(shù)據(jù)集

為了驗證智能視頻分析技術(shù)在大型活動安全管理中的實際應(yīng)用效果，本研究設(shè)計一個模擬仿真實驗。實驗場景選取一個典型的大型活動場地，如體育場或音樂會現(xiàn)場，場地面積約為5 000平方米，模擬在高密度人群聚集下的復(fù)雜安全環(huán)境。場地中部署8個高清攝像頭，覆蓋場地的不同區(qū)域，以確保對整個活動過程的全方位監(jiān)控。

實驗數(shù)據(jù)包括真實世界中的監(jiān)控視頻和經(jīng)過模擬生成的事件數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集涵蓋了多種場景：正常活動場景如人群進出場、休息區(qū)人群流動等，作為對比的基準數(shù)據(jù)；異常行為場景如沖突事件、奔跑、跌倒等行為，用于測試系統(tǒng)的行為識別能力；以及異常事件場景，如危險物品掉落、可疑物品放置等，用于驗證異常事件檢測算法的有效性。整個數(shù)據(jù)集共包含500小時的視頻，其中100小時為手動標注的事件和行為數(shù)據(jù)，專用于模型的訓(xùn)練和測試。

2.2 實驗流程與步驟

為了更清晰地展示智能視頻分析系統(tǒng)實驗的設(shè)計邏輯與執(zhí)行流程，接下來將結(jié)合圖1的流程圖進行詳細闡述。

2.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

對實驗數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括視頻剪輯、幀率調(diào)整和圖像增強，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。此外，對目標區(qū)域進行標注，為后續(xù)的目標檢測算法提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

2.2.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化

使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對目標檢測、行為識別和異常事件檢測模型分別進行訓(xùn)練。根據(jù)實驗結(jié)果，對模型參數(shù)進行調(diào)整和優(yōu)化，以提高模型的準確率和魯棒性。

2.2.3實時監(jiān)控模擬

在實驗場景中部署訓(xùn)練好的智能視頻分析系統(tǒng)，對實時監(jiān)控視頻進行分析。系統(tǒng)將自動檢測并識別場地中的目標、行為和異常事件，記錄檢測結(jié)果和系統(tǒng)響應(yīng)時間。

2.2.4實驗數(shù)據(jù)記錄

實驗過程中，記錄系統(tǒng)在不同場景下的檢測結(jié)果、處理延遲等數(shù)據(jù)，具體指標包括目標檢測準確率、行為識別準確率、異常事件檢測率和處理延遲。

2.2.5數(shù)據(jù)分析與結(jié)果評估

將實驗結(jié)果與實際標注數(shù)據(jù)進行對比，分析系統(tǒng)在不同場景下的性能表現(xiàn)。根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，計算系統(tǒng)的整體檢測準確率、誤報率和漏報率，進一步評估系統(tǒng)在大型活動安全管理中的實際應(yīng)用效果。

3 實驗結(jié)果與分析

3.1檢測準確率（Accuracy）的評估

從表1的數(shù)據(jù)可以看出，智能視頻分析系統(tǒng)在正常活動場景下表現(xiàn)最佳，檢測準確率高達93.33%，表明系統(tǒng)在應(yīng)對常規(guī)安全管理需求時具有較高的可靠性。此時，系統(tǒng)的誤報率和漏報率均較低，能夠準確識別各類正常活動事件和目標。在異常行為場景中，檢測準確率降至88.75%，反映出系統(tǒng)在處理復(fù)雜動態(tài)行為（如沖突或奔跑）時，識別準確性有所下降。這主要是由于行為的多樣性和復(fù)雜性增加了誤報和漏報的可能性。對于異常事件場景，檢測準確率為84.44%，表明系統(tǒng)在識別異常事件時面臨著更大的挑戰(zhàn)。這主要是由于異常事件的隨機性和不可預(yù)測性，導(dǎo)致特征提取和分類出現(xiàn)偏差。盡管如此，該準確率仍在合理范圍內(nèi)，表明系統(tǒng)具備一定的異常事件檢測能力。但在實際應(yīng)用中，建議結(jié)合其他安全手段以提高整體安全性。

3.2人群密度檢測誤差的分析

從表2的數(shù)據(jù)可見，智能視頻分析系統(tǒng)在不同場景下的人群密度檢測誤差均保持在合理范圍內(nèi)，最大誤差為8.3%，最小為3.3%。這些結(jié)果表明系統(tǒng)在估算人群密度時具有較高的準確性，尤其在高密度場景（如場地入口區(qū)和出口區(qū)）表現(xiàn)突出，誤差分別為4.0% 和5.0%。這顯示系統(tǒng)在應(yīng)對人流聚集和分散的復(fù)雜場景時，能夠準確估算實際人群密度，有助于預(yù)防可能的擁堵和安全事故。場地中心區(qū)誤差為5.3%，在該密集且動態(tài)變化較大的區(qū)域，系統(tǒng)表現(xiàn)出良好的穩(wěn)健性。休息區(qū)的誤差較大，為8.3%，可能由于低密度人群的分布特征，使得少量個體的移動導(dǎo)致檢測偏差增大。綜合場景下總體誤差為3.3%，進一步驗證系統(tǒng)在人群密度檢測方面的可靠性和準確性，系統(tǒng)有效支持大型活動安全管理中的人群密度監(jiān)控，幫助實時識別潛在安全風險并采取必要的預(yù)防措施。

3.3行為識別準確率的分析

從表3中的數(shù)據(jù)可見，智能視頻分析系統(tǒng)在不同場景下的行為識別準確率總體較高，介于85%至92% 之間，表明系統(tǒng)在識別和分類行為事件時是有效的。在正常活動場景中，行為識別準確率最高，達到92.0%，表明系統(tǒng)能夠準確識別常規(guī)行為，如人群進出、站立或移動等，且錯誤識別率較低。在異常行為場景中，準確率為90.0%，略低于正常活動場景，這表明系統(tǒng)在處理動態(tài)性較強的異常行為（如奔跑、沖突）時，識別難度有所增加，但整體表現(xiàn)仍然良好，錯誤識別事件數(shù)相對可控。異常事件場景的行為識別準確率為85.0%，是3種場景中最低的，這可能是因為異常事件的不可預(yù)測性和稀有性，導(dǎo)致系統(tǒng)在識別與異常事件相關(guān)的行為時錯誤率增加。

3.4 異常事件檢測率的評估

從表4的結(jié)果可見，智能視頻分析系統(tǒng)在不同場景下的異常事件檢測率總體較高。在正常活動和異常行為場景中，檢測率均達到90.0%，表明系統(tǒng)能夠有效識別大部分異常事件，具備良好的檢測能力。在異常事件場景中，檢測率略降至84.0%，這可能是因為事件種類多樣且發(fā)生隨機，系統(tǒng)在某些情況下未能成功識別。但整體而言，系統(tǒng)的異常事件檢測能力較強。綜合場景下的檢測率為86.7%，表明系統(tǒng)在多樣化、復(fù)雜環(huán)境中具有一定的穩(wěn)健性和實際應(yīng)用價值。

3.5 處理延遲的統(tǒng)計與分析

從表5的數(shù)據(jù)可知，智能視頻分析系統(tǒng)在不同場景下的處理延遲因場景復(fù)雜性和數(shù)據(jù)處理量而異。在正常活動場景中，平均處理延遲為45毫秒，顯示出系統(tǒng)在常規(guī)監(jiān)控下的高效性和快速響應(yīng)能力。異常行為場景的處理延遲增至60毫秒，因檢測和識別復(fù)雜行為需更多計算資源，但仍保持較高實時性。異常事件場景的處理延遲進一步增加至75毫秒，因系統(tǒng)需更深入的分析，處理時間延長，仍然能滿足實時性要求。綜合場景的平均延遲為65毫秒，系統(tǒng)在多任務(wù)處理下保持較好的整體性能和適用性。

4 系統(tǒng)處理延遲的分析

4.1系統(tǒng)性能的優(yōu)缺點分析

實驗結(jié)果表明，智能視頻分析系統(tǒng)在大型活動安全管理中具有顯著的應(yīng)用價值。系統(tǒng)在目標檢測、行為識別和異常事件檢測方面均展現(xiàn)出較高的準確率，尤其在正常活動場景中，系統(tǒng)的各項性能指標表現(xiàn)穩(wěn)定，檢測準確率達到93.33%，行為識別準確率為92.0%，異常事件檢測率為90.0%。此外，系統(tǒng)在正常和異常行為場景中的處理延遲分別僅為45毫秒和60 毫秒，能夠有效支持實時監(jiān)控的需求。

然而，系統(tǒng)在應(yīng)對更復(fù)雜的場景時，表現(xiàn)出一定的局限性。在異常事件場景中，系統(tǒng)的檢測準確率和行為識別準確率有所下降，分別降至84.0%和85.0%，處理延遲也顯著增加至75毫秒。這表明系統(tǒng)在面對高度動態(tài)和復(fù)雜的場景時，其處理能力和響應(yīng)速度存在一定的瓶頸。此外，人群密度檢測在低密度區(qū)域（如休息區(qū)）誤差較大，表明系統(tǒng)在處理不同密度和分布的人群時，還需要進一步優(yōu)化。

4.2影響實驗結(jié)果的關(guān)鍵因素

影響實驗結(jié)果的關(guān)鍵因素主要集中在以下幾個方面：一是數(shù)據(jù)復(fù)雜性，在復(fù)雜場景中，如異常行為和異常事件場景，數(shù)據(jù)的多樣性和動態(tài)性顯著增加系統(tǒng)的處理難度，直接導(dǎo)致較高的誤報率和漏報率，并且延遲時間相應(yīng)增加[4]。系統(tǒng)在這些場景中的表現(xiàn)不如在常規(guī)場景中穩(wěn)定，表明數(shù)據(jù)復(fù)雜性是影響系統(tǒng)性能的主要因素之一；二是算法優(yōu)化程度，在處理高度復(fù)雜的行為和事件時，算法的魯棒性和準確性仍有提升空間，行為識別和異常事件檢測在面對突發(fā)情況時，算法未能充分提取到關(guān)鍵特征，導(dǎo)致檢測準確率下降；三是硬件性能限制，處理延遲的增加部分源于硬件性能的限制，在復(fù)雜場景中，算法的計算需求增加，導(dǎo)致處理時間延長，提升硬件性能或優(yōu)化算法的計算效率，將是降低延遲、提升系統(tǒng)實時性的重要手段。

4.3與現(xiàn)有方法的對比分析

與傳統(tǒng)的靜態(tài)視頻監(jiān)控和人力巡邏相比，智能視頻分析系統(tǒng)在多個方面顯示出明顯優(yōu)勢。傳統(tǒng)方法往往依賴于人工干預(yù)，實時性和覆蓋面有限，容易出現(xiàn)漏報和延遲[5]，智能視頻分析系統(tǒng)則通過自動化和智能化的算法，實現(xiàn)實時監(jiān)控和高效檢測。

與現(xiàn)有的其他智能視頻分析方法相比，本研究系統(tǒng)在處理復(fù)雜場景時表現(xiàn)出色，但仍存在提升空間。部分現(xiàn)有方法在處理復(fù)雜行為和異常事件時使用更為復(fù)雜的模型或更高性能的硬件，在準確率和延遲上表現(xiàn)更佳，本研究的系統(tǒng)在保持較高準確率的同時，延遲時間保持在較低水平，顯示出較好的綜合性能。

5結(jié)論

通過實證分析，本研究全面驗證了智能視頻分析技術(shù)在大型活動安全管理中的有效性。系統(tǒng)在人群密度檢測、行為識別和異常事件檢測方面均展現(xiàn)出高水平的準確性和實時響應(yīng)能力。在正常活動場景中，系統(tǒng)表現(xiàn)穩(wěn)定，各項檢測指標均保持在較高水平，處理延遲較低，適合用于常規(guī)安全管理。然而，在處理更復(fù)雜的場景，尤其是涉及異常事件的情況下，系統(tǒng)的檢測準確率和響應(yīng)時間有所下降，表明系統(tǒng)在應(yīng)對高度動態(tài)和多樣化的安全威脅時仍有提升空間。總體而言，相比傳統(tǒng)的監(jiān)控手段，智能視頻分析系統(tǒng)顯著提高了安全管理的效率和效果，能夠更及時地檢測和響應(yīng)潛在威脅。