人数识别算法（人数超员、人数未达标、人员聚众、区域人数实施统计）

背景需求

人群聚集是引起重大安全事故的先兆，例如踩踏，聚众闹事等，提前监测到聚集人员可加强安防防范。人员逗留时间长，活动类型多，尤其是当存在多种交通设施的情况下，空间结构的复杂又会使得潜在事故地点增多，诱发事故因素增加，导致人群聚集风险进一步提升，人群安全管理难度也随之增加。

传统的现场监控仅能起到报警处置的作用，缺少对人群聚集风险的预警预测，无法提前对可能引发危险事件的行为进行控制。

算法介绍

AI视频人员聚集行为分析预警系统可以在一些人群聚集的区域，通过科学的手段能够实时对人群聚集等异常情况发生预警，并能清晰对当前区域人群做出趋势分析，完成异常事件查询为决策者提供决策的依据。

人员聚集检测系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的深度学习与大数据技术，代替人眼，自动识别人群数量。本系统利用场内已有摄像头，无需新增硬件，实时监控识别，实时报警，快捷方便。

人群密度检测在可调整的检测区域内，对人员数量进行识别、统计和输出。室内外均可识别。可调整报警人数门限，达到设定人数则报警。

AI视频人员聚集行为分析预警系统对监控区域进行实时监测，若监测到异常人员聚集时，则立即抓拍预警。

算法演示视频

系统拓扑图

应用场景

该算法极大地提升了人员的管控效率，保障了人员 的安全，可应用于大型商场、火车站、机场、旅游景点、监狱、学校、小区等场景。