生物启发的运动人群瓶颈效应感知视觉神经网络
Bio-inspired visual neural network for perceiving moving crowd bottleneck effect
贵州大学 a. 公共大数据国家重点实验室; b. 计算机科学与技术学院; c. 人工智能研究院, 贵阳 550025
摘要
在大型活动中，人群瓶颈效应常是导致拥挤甚至踩踏等灾难事件的重要前兆。然而目前针对人群瓶颈效应检测的计算模型研究工作较少。且由于这种效应随机性强，人群状态复杂多变，传统的计算模型检测效果并不理想。为解决这一问题，论文在借鉴蝗虫视觉系统神经结构特性的基础上，结合蝗虫LGMD危险感知机理，提出了一种运动人群瓶颈效应感知视觉神经网络(CBEPVNN)。该模型模拟蝗虫和哺乳动物视觉信息处理特点，整合视野域中人群活动所引发的视觉运动信息，并利用LGMD神经元危险感知机理构建尖峰阈值机制调谐神经网络输出，以感知视觉场景中的运动人群瓶颈效应。实验结果表明，CBEPVNN能够有效感知视频序列中的运动人群瓶颈效应，并产生强烈的偏好性响应。该工作涉及生物视神经机理启发的人群动态视觉信息处理机制，可为智能视频监控中的异常人群活动检测与行为分析提供新的思路与方法。
基金项目
国家自然科学基金项目(62066006)
贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2020]1Y261)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0015
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第8期
发布历史
[2025-04-01] 优先出版
引用本文
陆显佩, 胡滨. 生物启发的运动人群瓶颈效应感知视觉神经网络 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0015. (Lu Xianpei, Hu Bin. Bio-inspired visual neural network for perceiving moving crowd bottleneck effect [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0015. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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