年底将近，各种人流密集的大型活动不断增加。南开大学信息技术科学学院几位同学设计的 人群密度与轨迹智能检测系统 将能够成功实现对于特定场景下的人群密度的估计和对于人群运动轨迹的跟踪。在不久前举行的第二届 华为杯 全国大学生智能设计大赛上， 人群密度与轨迹智能检测系统 获得一等奖。

据介绍，南开大学信息技术科学学院刘博、刘英豪、邓琳、贾配洋同学设计的 人群密度与轨迹智能检测系统 ，主要使用基于像素的方法进行人群密度的估计，方法利用人群图像分析后得到的前景图像的总像素数和边缘图像的总像素数，由于前景图像的总像素数和边缘图像的总像素数与人群密度存在正相关的关系，使用这两种特征量便可以对人群密度进行估计。

在火车站、地铁站、体育场、广场、银行、超市、酒店、商场等人群较为密集的场所，该系统对避免群体性事故发生、及时疏导人群、预知犯罪、保证公共安全等有较大帮助。

此外，该系统还可以用来对人群密度进行实时的统计，获得大量的一手数据，经过分析后可以为企业的营销及管理的高效化提供理论依据，以系统为基础，可以建立人群运动模型，为建筑物设计，消防系统设计等人为因素有较大影响的系统智能化提供了可能。

近年来，随着社会经济的发展、城市化的加速、人们社会活动的不断增加，很多场合人流量经常会爆发式增长，人群密度过大或失控导致的恶性事件发生的越来越频繁，极易造成恶劣的社会影响和严重的生命财产损失。然而，现有的摄像头监控技术仅仅起到监控作用，无法进行深入的数据挖掘和信息判断处理，同时，人工监控的方法将耗费大量的人力、物力，却不能进行定量分析，并且人工监控的误差、错误也会导致严重的后果，已经难以满足现有的需求。 谈起设计这一项目的初衷，刘博告诉记者。

刘博介绍： 经过使用混合高斯背景模型和卡尔曼滤波器等算法的优选和实际程序的调试，我们最终完成了一个完整的人群密度及运动轨迹检测程序，在实例的测试中也取得了较好的效果，运算速度大于11帧每秒，准确率达到86.6%。

该项目的指导教师、信息技术科学学院教师张雪波告诉记者： 由于此次比赛所选择的主题来源于华为等业内公司的需求，具有很强的工业应用背景，对学生的就业、以及对课题组的研究方向均有很大的帮助。