摘要：提出一种视频中群体状态演进的预报方法。该方法在连续介质流体动力学模型格子Boltzmann模型的基础上增加表现群体运动目的驱使项,使该模型更能描述高密度人群粒子向目标位置聚集的特点。模型还能预报高密度人群场景的风险最高位置。由于该模型只需输入视频初始时某帧的速度场,就可演进出场景未来的状态,所以,该方法是对高密度人群视频未来状态的预报方法。实验证明,该模型预报的速度、密度场准确,定位的场景最高风险位置也与场景本身的最高风险位置接近。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 计算机软件及计算机应用
收录：知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：视频分析 目的驱使 群体密度预报 群体速度预报 格子boltzmann模型
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
