人群聚集区域检测方法和装置的创新点
人群聚集区域检测方法和装置的创新之处在于，它们不仅考虑了行人的数量，还考虑了行人的密度。这种方法综合考量了行人的位置信息和数量，而非单纯依靠行人数量进行检测，能够避免误检和漏检，提高人员聚集检测的准确性。此外，通过沿着行人密度增大的方向进行搜索，能够快速地确定目标区域中存在人员聚集的区域，提高了人员聚集的检测速度。
一些检测方法采用深度学习方法对卷积神经网络进行训练以拟合图像中的人员密度，适用于大规模人员聚集情况。这种基于深度学习的方法可以更准确地检测出人员聚集的情况。
针对小规模人员聚集的检测方法是另一个创新点。这些方法用以解决现有对于小规模人员聚集的检测方法准确率低的问题。通过摄像头获取目标区域的图像，并对图像进行行人检测，获得各个行人的位置信息，然后以任一行人作为搜索中心，沿着行人密度增大的方向以预设大小的搜索区域进行搜索。
人群聚集区域检测方法和装置的结合也是其创新之处。例如，一些装置包括获取模块，用于通过摄像头获取目标区域的图像，并对图像进行行人检测，获得各个行人的位置信息；搜索模块，用于以任一行人作为搜索中心，沿着行人密度增大的方向以预设大小的搜索区域进行搜索；检测模块，用于若搜索区域内的行人数量大于预设人数阈值，则确定该区域内存在人员聚集，预设人数阈值与搜索区域的大小正相关。
有些方法在考虑人群聚集的同时，也排除了外界各因素的影响，对于场景复杂的情况，也能精确检测到人群聚集事件。
还有一些方法采用了目标检测技术，通过对人群图像进行目标检测，得到人群中行人的图像位置，然后基于行人的图像位置，确定行人之间的图像距离，并将行人的图像位置转换到深度坐标系下，得到行人之间的深度距离，最后基于行人之间的图像距离和深度距离，对人群图像进行聚集检测。
