智能视频分析在大型活动安全管理中的应用

摘要：为提升大型活动安全管理效率和准确性，本文深入探讨了智能视频分析技术的应用。通过模拟仿真实验，研究涵盖正常活动、异常行为和异常事件三大场景，重点分析了系统在目标检测、行为识别和异常事件检测方面的性能。实验结果表明，智能视频分析系统在应对多样化安全威胁时表现出显著的实时性和适应性，优于传统静态监控方法，在大型活动安全管理中具有广阔应用前景。

关键词：智能视频分析；大型活动安全管理；异常事件检测

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06-0035-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

近年来，全球大型活动数量和规模不断增加，确保活动安全已成为各国政府和组织的重要任务。然而，传统安全管理手段如人力巡逻和静态监控，在应对复杂多变的安全环境时效果有限。智能视频分析技术为解决这一难题提供了全新方案。基于计算机视觉和深度学习，该技术能够实时处理和分析视频数据，自动检测和识别潜在安全威胁，并及时发出警报，从而显著提升安全管理效率和准确性。智能视频分析技术在大型活动中可实现实时的目标检测、行为识别和异常事件检测，不仅减少了对人力资源的依赖，还能在多种应用场景中保持高精度和响应速度。本文将重点探讨智能视频分析技术在大型活动安全管理中的应用，并研究其核心理论、数学模型及实际效果。

1 理论基础

1.1 目标检测理论

目标检测是智能视频分析系统的基础任务之一.其日标是从视频中自动识别并定位特定的物体或人群。目标检测的精度和效率直接影响着大型活动安全管理系统的整体性能。目标检测的理论基础主要源自概率论和机器学习，常用的目标检测算法如 YO.L0（You Only Look Once）和 Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）均依赖于边界框的预测和分类四

贝叶斯定理在目标检测中应用广泛。目标检测问题可以看作是在给定图像数据（边界框）的条件下，估计特定目标（如人物或物体）存在的概率。这一过程可以用贝叶斯公式表示：

其中，P（C ∖ B） 是目标存在的后验概率，P（B ∖ C）是在目标存在时生成边界框的概率，P（C）是目标出现的先验概率，而P（B）是边界框出现的总概率。通过这种方式，目标检测算法能够在大量的图像数据中自动识别出潜在的安全威胁，并标记其位置，以便进一步处理和分析。

1.2 行为识别的数学模型

行为识别是智能视频分析系统的另一个关键组件，特别是在大型活动的安全管理中，能够及时识别出异常行为如打斗、奔跑或突然的人群聚集，对于预防安全事故至关重要[2]。行为识别依赖于对视频序列中动态特征的提取与分析，通常涉及机器学习中的时序模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。在行为识别中，常用的数学模型是通过特征加权的方式对行为进行综合评分。其基本公式如下：

式中，S 是对某一行为的综合评分，f_i （x）是从视频中提取的第i 个特征，w_i 是对应特征的权重。通过对多个特征的加权求和，可以有效地识别出特定的行为模式。特征的选择和权重的优化对识别的准确性至关重要，为了提高模型的鲁棒性，通常采用大规模的标注数据进行训练，使系统能够在复杂的活动场景中保持较高的识别率。

1.3 异常事件检测的算法与公式

异常事件检测是大型活动安全管理中的一个重要功能，旨在从视频中识别出与正常行为模式显著不同的事件，如突然的物体掉落、危险品的出现或紧急的疏散信号。与目标检测和行为识别不同，异常事件检测通常不依赖于预先定义的目标或行为，而是通过分析视频数据的统计特征来发现异常[3]。一种常见的异常检测方法是通过计算各监测指标在时间序列中的偏差来确定异常程度。其数学公式为：

式中，D（t）表示在时间t上的异常度，xi （ t ） 是时间t时第i 监测指标的值，μi 和σi 分别为第i 个指标的均值和标准差。通过对时间序列数据的分析，当某一时间点的异常度超过预设的阈值时，系统即认为该时刻发生异常事件，并发出警报。

在智能视频分析系统中，这种基于统计特征的异常检测方法能够实时监控活动现场的变化，并在最早的时间点上捕捉到潜在的安全威胁，为现场安全管理提供及时有效的支持。

2 模拟仿真实验设计

2.1 实验场景设置与数据集

为了验证智能视频分析技术在大型活动安全管理中的实际应用效果，本研究设计一个模拟仿真实验。实验场景选取一个典型的大型活动场地，如体育场或音乐会现场，场地面积约为5 000平方米，模拟在高密度人群聚集下的复杂安全环境。场地中部署8个高清摄像头，覆盖场地的不同区域，以确保对整个活动过程的全方位监控。

实验数据包括真实世界中的监控视频和经过模拟生成的事件数据，数据集涵盖了多种场景：正常活动场景如人群进出场、休息区人群流动等，作为对比的基准数据；异常行为场景如冲突事件、奔跑、跌倒等行为，用于测试系统的行为识别能力；以及异常事件场景，如危险物品掉落、可疑物品放置等，用于验证异常事件检测算法的有效性。整个数据集共包含500小时的视频，其中100小时为手动标注的事件和行为数据，专用于模型的训练和测试。

2.2 实验流程与步骤

为了更清晰地展示智能视频分析系统实验的设计逻辑与执行流程，接下来将结合图1的流程图进行详细阐述。

2.2.1数据预处理

对实验数据进行预处理，包括视频剪辑、帧率调整和图像增强，以确保数据的质量和一致性。此外，对目标区域进行标注，为后续的目标检测算法提供训练数据。

2.2.2模型训练与优化

使用预处理后的数据对目标检测、行为识别和异常事件检测模型分别进行训练。根据实验结果，对模型参数进行调整和优化，以提高模型的准确率和鲁棒性。

2.2.3实时监控模拟

在实验场景中部署训练好的智能视频分析系统，对实时监控视频进行分析。系统将自动检测并识别场地中的目标、行为和异常事件，记录检测结果和系统响应时间。

2.2.4实验数据记录

实验过程中，记录系统在不同场景下的检测结果、处理延迟等数据，具体指标包括目标检测准确率、行为识别准确率、异常事件检测率和处理延迟。

2.2.5数据分析与结果评估

将实验结果与实际标注数据进行对比，分析系统在不同场景下的性能表现。根据实验数据，计算系统的整体检测准确率、误报率和漏报率，进一步评估系统在大型活动安全管理中的实际应用效果。

3 实验结果与分析

3.1检测准确率（Accuracy）的评估

从表1的数据可以看出，智能视频分析系统在正常活动场景下表现最佳，检测准确率高达93.33%，表明系统在应对常规安全管理需求时具有较高的可靠性。此时，系统的误报率和漏报率均较低，能够准确识别各类正常活动事件和目标。在异常行为场景中，检测准确率降至88.75%，反映出系统在处理复杂动态行为（如冲突或奔跑）时，识别准确性有所下降。这主要是由于行为的多样性和复杂性增加了误报和漏报的可能性。对于异常事件场景，检测准确率为84.44%，表明系统在识别异常事件时面临着更大的挑战。这主要是由于异常事件的随机性和不可预测性，导致特征提取和分类出现偏差。尽管如此，该准确率仍在合理范围内，表明系统具备一定的异常事件检测能力。但在实际应用中，建议结合其他安全手段以提高整体安全性。

3.2人群密度检测误差的分析

从表2的数据可见，智能视频分析系统在不同场景下的人群密度检测误差均保持在合理范围内，最大误差为8.3%，最小为3.3%。这些结果表明系统在估算人群密度时具有较高的准确性，尤其在高密度场景（如场地入口区和出口区）表现突出，误差分别为4.0% 和5.0%。这显示系统在应对人流聚集和分散的复杂场景时，能够准确估算实际人群密度，有助于预防可能的拥堵和安全事故。场地中心区误差为5.3%，在该密集且动态变化较大的区域，系统表现出良好的稳健性。休息区的误差较大，为8.3%，可能由于低密度人群的分布特征，使得少量个体的移动导致检测偏差增大。综合场景下总体误差为3.3%，进一步验证系统在人群密度检测方面的可靠性和准确性，系统有效支持大型活动安全管理中的人群密度监控，帮助实时识别潜在安全风险并采取必要的预防措施。

3.3行为识别准确率的分析

从表3中的数据可见，智能视频分析系统在不同场景下的行为识别准确率总体较高，介于85%至92% 之间，表明系统在识别和分类行为事件时是有效的。在正常活动场景中，行为识别准确率最高，达到92.0%，表明系统能够准确识别常规行为，如人群进出、站立或移动等，且错误识别率较低。在异常行为场景中，准确率为90.0%，略低于正常活动场景，这表明系统在处理动态性较强的异常行为（如奔跑、冲突）时，识别难度有所增加，但整体表现仍然良好，错误识别事件数相对可控。异常事件场景的行为识别准确率为85.0%，是3种场景中最低的，这可能是因为异常事件的不可预测性和稀有性，导致系统在识别与异常事件相关的行为时错误率增加。

3.4 异常事件检测率的评估

从表4的结果可见，智能视频分析系统在不同场景下的异常事件检测率总体较高。在正常活动和异常行为场景中，检测率均达到90.0%，表明系统能够有效识别大部分异常事件，具备良好的检测能力。在异常事件场景中，检测率略降至84.0%，这可能是因为事件种类多样且发生随机，系统在某些情况下未能成功识别。但整体而言，系统的异常事件检测能力较强。综合场景下的检测率为86.7%，表明系统在多样化、复杂环境中具有一定的稳健性和实际应用价值。

3.5 处理延迟的统计与分析

从表5的数据可知，智能视频分析系统在不同场景下的处理延迟因场景复杂性和数据处理量而异。在正常活动场景中，平均处理延迟为45毫秒，显示出系统在常规监控下的高效性和快速响应能力。异常行为场景的处理延迟增至60毫秒，因检测和识别复杂行为需更多计算资源，但仍保持较高实时性。异常事件场景的处理延迟进一步增加至75毫秒，因系统需更深入的分析，处理时间延长，仍然能满足实时性要求。综合场景的平均延迟为65毫秒，系统在多任务处理下保持较好的整体性能和适用性。

4 系统处理延迟的分析

4.1系统性能的优缺点分析

实验结果表明，智能视频分析系统在大型活动安全管理中具有显著的应用价值。系统在目标检测、行为识别和异常事件检测方面均展现出较高的准确率，尤其在正常活动场景中，系统的各项性能指标表现稳定，检测准确率达到93.33%，行为识别准确率为92.0%，异常事件检测率为90.0%。此外，系统在正常和异常行为场景中的处理延迟分别仅为45毫秒和60 毫秒，能够有效支持实时监控的需求。

然而，系统在应对更复杂的场景时，表现出一定的局限性。在异常事件场景中，系统的检测准确率和行为识别准确率有所下降，分别降至84.0%和85.0%，处理延迟也显著增加至75毫秒。这表明系统在面对高度动态和复杂的场景时，其处理能力和响应速度存在一定的瓶颈。此外，人群密度检测在低密度区域（如休息区）误差较大，表明系统在处理不同密度和分布的人群时，还需要进一步优化。

4.2影响实验结果的关键因素

影响实验结果的关键因素主要集中在以下几个方面：一是数据复杂性，在复杂场景中，如异常行为和异常事件场景，数据的多样性和动态性显著增加系统的处理难度，直接导致较高的误报率和漏报率，并且延迟时间相应增加[4]。系统在这些场景中的表现不如在常规场景中稳定，表明数据复杂性是影响系统性能的主要因素之一；二是算法优化程度，在处理高度复杂的行为和事件时，算法的鲁棒性和准确性仍有提升空间，行为识别和异常事件检测在面对突发情况时，算法未能充分提取到关键特征，导致检测准确率下降；三是硬件性能限制，处理延迟的增加部分源于硬件性能的限制，在复杂场景中，算法的计算需求增加，导致处理时间延长，提升硬件性能或优化算法的计算效率，将是降低延迟、提升系统实时性的重要手段。

4.3与现有方法的对比分析

与传统的静态视频监控和人力巡逻相比，智能视频分析系统在多个方面显示出明显优势。传统方法往往依赖于人工干预，实时性和覆盖面有限，容易出现漏报和延迟[5]，智能视频分析系统则通过自动化和智能化的算法，实现实时监控和高效检测。

与现有的其他智能视频分析方法相比，本研究系统在处理复杂场景时表现出色，但仍存在提升空间。部分现有方法在处理复杂行为和异常事件时使用更为复杂的模型或更高性能的硬件，在准确率和延迟上表现更佳，本研究的系统在保持较高准确率的同时，延迟时间保持在较低水平，显示出较好的综合性能。

5结论

通过实证分析，本研究全面验证了智能视频分析技术在大型活动安全管理中的有效性。系统在人群密度检测、行为识别和异常事件检测方面均展现出高水平的准确性和实时响应能力。在正常活动场景中，系统表现稳定，各项检测指标均保持在较高水平，处理延迟较低，适合用于常规安全管理。然而，在处理更复杂的场景，尤其是涉及异常事件的情况下，系统的检测准确率和响应时间有所下降，表明系统在应对高度动态和多样化的安全威胁时仍有提升空间。总体而言，相比传统的监控手段，智能视频分析系统显著提高了安全管理的效率和效果，能够更及时地检测和响应潜在威胁。