本文提出了一种地理视频语义分割与分区人群统计的方法，针对监控场景下人群计数精度较低且难以地图可视化的问题，本文先基于深度学习方法构建了人群语义分割模型，提取视频中人群区域；基于求解的摄像机单应矩阵，实现了人群地理映射。然后，通过视域等距分区和格网分区方案，开展了人群密度估计实验，实验结果表明基于格网分区的人群数目估计精度较高。同时，结合GIS技术，本文提出了一种人群地图可视化方法。

此外，本文还构建了一个视频与GIS协同的人群密度估计模型。针对高空、复杂场景下监控视频人群目标相互遮挡以及远距离纹理弱而导致的无法精准计数的问题，本文将语义分割与图像分类相结合，通过目标场景求解的摄像机单应矩阵，实现了监控视频人群的高精度提取以及地理空间的映射。然后，基于人群目标至摄像机的距离、摄像机倾角以及人群空间映射后多边形的面积，构建了一种适合于高空场景的人群数目预测模型，可实现人群数目的精准统计。与SFCN+模型相比，本模型在远距离、弱纹理区具有更高精度。

最后，本文设计与开发了基于视频GIS的人群密度估计原型系统。该系统主要包括实时视频加载、人群地图映射、人数实时估计以及人群地图可视化四大功能。实时视频加载可实现摄像机实时视频接入；人群地图映射主要用于计算人群的地理映射矩阵；人数实时估计主要用于监控区域人群的实时语义分割及人群数目的实时统计；人群地图可视化主要用于人群时空信息的地图显示。

. 引言

随着监控视频的普及，我们可以利用其真实性、直观性和高清晰度来获取丰富的时空信息。地理空间数据具有明确的空间参考和可以在统一视图中进行目标定位、测量、查询和分析的能力。将视频与地理空间数据相结合，形成视频GIS,可以挖掘和利用地理视频的时空信息，从而更准确地感知和全面分析地理场景。

在高海拔和大场景视频监控中，远程目标的特征模糊，密集目标之间的相互遮挡，给智能视频中准确提取信息带来了显著的挑战。然而，通过融合视频GIS技术，我们可以在这些场景中实现更精确的目标定位和信息提取。本文将探讨基于深度学习的视频GIS方法在人群密度检测方面的应用。

II. 背景

在人群密度检测任务中，我们需要识别出视频中的人群，并计算其密度。这对于公共安全、交通管理等领域具有重要意义。目前，已有多种方法可以用于人群密度检测，如基于边缘检测的方法、基于聚类的方法等。然而，这些方法往往需要对输入视频进行分割或者预处理，增加了计算复杂度和计算时间。

III. 视频GIS中的人群密度检测

为了解决上述问题，我们提出了一种基于视频GIS的人群密度检测方法。该方法首先将地理空间数据与视频信息相结合，通过深度学习模型提取时空特征，然后将这些特征用于人群密度检测。具体步骤如下：

1. 将输入的监控视频转换为地图切片，每个切片包含一个地理空间区域。这样，我们可以将人群密度检测问题转化为单个地理空间区域的问题。

2. 对每个地图切片，使用深度学习模型(如卷积神经网络)提取时空特征。这些特征包括图像级别的特征(如颜色、纹理等)以及时序级别的特征(如运动矢量、光流等)。

3. 结合时空特征，采用聚类算法对每个地图切片中的人群进行分组。每个分组对应一个特定的人群密度区间。

4. 对于整个视频序列，计算每个地图切片中的人群密度区间数量，得到整个视频的人群密度分布。

IV. 实验与结果

我们在公开的数据集上进行了实验，对比了不同方法在人群密度检测任务上的性能。实验结果表明，基于视频GIS的方法相较于其他方法具有更好的性能，特别是在高海拔和大场景视频监控中。此外，我们还发现，通过融合深度学习模型提取的时空特征，可以有效提高人群密度检测的准确性和鲁棒性。

V. 结论

本文提出了一种基于视频GIS的人群密度检测方法，该方法利用深度学习模型提取时空特征，结合聚类算法进行人群分组，最后计算整个视频的人群密度分布。实验结果表明，该方法在高海拔和大场景视频监控中具有较好的性能。未来工作将继续优化模型结构和参数设置，以提高人群密度检测的准确性和效率。