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Multi-View Extraction of Dynamic Pedestrian Density Fields Multiperspektivische Erfassung dynamischer Dichtefelder von Fußgängern

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In the framework of macroscopic models of human crowds, pedestrian dynamics are described via local density and flow fields. In this paper, we expand our previous work on the extraction of pedestrian trajectories and density fields from video recordings of crowd experiments in two ways. Firstly, we include data from different video cameras in order to cover a larger observation area. Secondly, we improve our previous density estimation method by introducing a new kernel function which (a) yields density fields that are also differentiable functions in time and (b) models the influence of multiple neighbouring pedestrians on the personal space of an individual.We apply this density computation method to pedestrian trajectories extracted from video data of a crowd experiment conducted by us, and compare the results with other common methods for density computation in this context: a technique based on Voronoi diagrams, and a fixed-bandwidth estimator. We come to the conclusion that the technique proposed by us combines advantages from both alternative methods, yielding spatio-temporally smooth density fields close to the standard definition of density at all scales.

German
Makroskopische Modelle zur Beschreibung von Personenbewegungen greifen auf Konzepte wie lo kale Dichte- oder Flussfelder zurück. In einer früheren Arbeit haben wir ein Verfahren beschrieben, durch das individuelle Trajektorien sowie Dichtefelder mithilfe von Videoaufnahmen von Experimenten mit Personenströmen erfasst werden können. Dieses Verfahren wurde in zweierlei Hinsicht erweitert bzw. verbessert: Zum einen können Videodaten aus mehreren Kameras dazu verwendet werden, einen größeren Beobachtungsbereich abzudecken. Zum anderen kann unsere Methode der Dichteschätzung durch Verwendung einer anderen Kernfunktion verbessert werden. Der so erhaltene Schätzer liefert Dichtefelder welche (a) bzgl. des Zeitparameters differenzierbare Funktionen darstellen und (b) den Einfluss mehrerer benachbarter Personen auf den von einem Individuum eingenommen Raum modellieren.

Mithilfe dieser Methode berechnen wir Dichtefelder auf Grundlage von Trajektorien, welche aus Videoaufnahmen eines von uns durchgeführten Fußgängerexperiments gewonnen wurden. Das Resultat vergleichen wir mit zwei in diesem Kontext gebräuchlichen Methoden zur Dichteberechnung: einem auf Voronoi-Diagrammen basierenden Verfahren sowie einem Kerndichteschätzer mit konstanter Bandbreite. Wir kommen zu dem Schluss, dass mit unserem Ansatz Vorteile der beiden alternativen Methoden vereint werden, indem die Berechnung raumzeitlich glatter Dichtefelder ermöglicht wird, welche auf allen Skalen standardmäßig berechnete Dichtewerte approximieren.
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Keywords: DENSITY ESTIMATION; HUMAN CROWD ANALYSIS; PEDESTRIAN FLOWS; VELOCIMETRY; VIDEO ANALYSIS

Document Type: Research Article

Publication date: 2012-10-01

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