人群聚集检测方法和装置的创新点
创新的人群聚集检测方法和装置，可能采用了深度学习与结构化算法的结合。例如，它们可能利用深度学习的特征提取能力，然后通过结构化算法进行目标识别和追踪。这种结合可以有效地提高目标识别的准确率，并在复杂场景下减少误报异常情况，从而提升人群聚集检测的整体准确率。
DeepSORT算法是一种先进的目标追踪算法，它可以在结构化算法识别的目标基础上进行目标轨迹预测。在人群聚集检测中，应用DeepSORT算法可以进一步提高人员聚集检测的准确性。通过对历史帧的人口信息向量进行分析，可以预测实时跟踪矩阵中的人员移动轨迹，从而更准确地识别出有人员聚集现象的区域。
创新的方法和装置可能还引入了基于人员聚集距离阈值的检测策略。这种方法可以通过分析不同聚集圈中人员之间的最小距离矩阵，来判断是否存在人员聚集现象。当最小距离矩阵中存在小于人员聚集距离阈值的最小距离时，相应的聚集圈会被合并，直到满足聚集人数阈值，从而更精确地识别出人群聚集的情况。
另一种创新点可能是针对小规模人员聚集的检测方法。传统的检测方法在处理大规模人员聚集时效果较好，但对小规模聚集的检测准确率较低。创新的方法和装置可能提供了一种新的解决方案，通过综合考量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。
还有些创新的方法和装置可能采用了基于人头检测的技术。例如，它们可能使用YOLOV4等目标检测算法来检测图像中人头的位置和大小，然后通过图像二值化和膨胀模板等手段来识别出聚集区域。这种方法可以有效地提高人群聚集高发区域的管理效率和人民群众的安全。
以上创新点仅为推测，具体的技术细节需要参考相关的专利文件和研究论文。
