为了通过视频场景人群状态分析及预报达到预防公共场所发生安全事故的目的，提出了一种改进的特征点格内驻留CA模型（inner-grid parking CA，IPCA）。依据行人行进速度各不相同的特点，将元胞内特征点移动速度的取值范围和方式进行了趋真模拟；在元胞格内引入驻留时间以消除个体行进中的位置误差；采用符合人类视野描述的三角形视场所覆盖的元胞确定前向及内容参数。实验结果表明，改进后的模型不依赖于行人行进时在特定视频帧中反映的运动信息，仿真效果趋近真实视频场景状态，具有更高的准确性。