为更真实地模拟地铁车站应急疏散过程,提高疏散效率和安全性,本文提出融合行人空间认知能力与恐慌情绪传播的改进社会力模型CogPanic-SFM(Cognition Panic Social Force Model)。模型通过动态模拟行人在疏散过程中的空间认知能力演化过...为更真实地模拟地铁车站应急疏散过程,提高疏散效率和安全性,本文提出融合行人空间认知能力与恐慌情绪传播的改进社会力模型CogPanic-SFM(Cognition Panic Social Force Model)。模型通过动态模拟行人在疏散过程中的空间认知能力演化过程,结合空间认知依赖特征的SACR(Susceptible-Activated-Constrained-Recovered)恐慌传播模型,实现空间认知能力与恐慌强度的双重调制,并协同优化了社会力模型中的自驱力和排斥力。仿真结果表明,改进后模型的疏散总用时与应急演练疏散用时的相对误差为7.792%,低于传统模型的37.083%,验证了模型在复杂场景下的有效性和拟真性。进一步发现,空间认知能力的分布比例对群体恐慌强度具有明显影响:当高空间认知能力者(0.85~0.95)比例为1时,群体恐慌强度峰值为0.49,较低空间认知能力者(0.10~0.30)比例为1时,群体恐慌强度峰值下降46.7%。较低的恐慌强度意味着行人在疏散过程中更为冷静,有助于缓解拥堵,提高出口利用率,从而缩短整体疏散时间。展开更多
针对现有限流设施与策略智能化程度不高,灵活性较差的问题,提出一种基于光流特征描述子的站点限流设施优化方法.首先,根据枢纽内场景特点,设置感兴趣区域(region of interest,ROI),从而降低后续操作的计算量,提高算法的执行效率;然后,...针对现有限流设施与策略智能化程度不高,灵活性较差的问题,提出一种基于光流特征描述子的站点限流设施优化方法.首先,根据枢纽内场景特点,设置感兴趣区域(region of interest,ROI),从而降低后续操作的计算量,提高算法的执行效率;然后,在建立光流特征描述子的基础上,对图片序列进行特征分析;最后,基于人群聚集特征,对经典单分类支持向量机进行调整,并实现超负荷状态的检测.实验结果表明,提出的方法能够对站台人群状态进行准确检测,有效增强限流设施的自动化水平,为轨道交通站点客流组织与管理提供数据支撑和理论依据.展开更多
文摘为更真实地模拟地铁车站应急疏散过程,提高疏散效率和安全性,本文提出融合行人空间认知能力与恐慌情绪传播的改进社会力模型CogPanic-SFM(Cognition Panic Social Force Model)。模型通过动态模拟行人在疏散过程中的空间认知能力演化过程,结合空间认知依赖特征的SACR(Susceptible-Activated-Constrained-Recovered)恐慌传播模型,实现空间认知能力与恐慌强度的双重调制,并协同优化了社会力模型中的自驱力和排斥力。仿真结果表明,改进后模型的疏散总用时与应急演练疏散用时的相对误差为7.792%,低于传统模型的37.083%,验证了模型在复杂场景下的有效性和拟真性。进一步发现,空间认知能力的分布比例对群体恐慌强度具有明显影响:当高空间认知能力者(0.85~0.95)比例为1时,群体恐慌强度峰值为0.49,较低空间认知能力者(0.10~0.30)比例为1时,群体恐慌强度峰值下降46.7%。较低的恐慌强度意味着行人在疏散过程中更为冷静,有助于缓解拥堵,提高出口利用率,从而缩短整体疏散时间。
文摘针对现有限流设施与策略智能化程度不高,灵活性较差的问题,提出一种基于光流特征描述子的站点限流设施优化方法.首先,根据枢纽内场景特点,设置感兴趣区域(region of interest,ROI),从而降低后续操作的计算量,提高算法的执行效率;然后,在建立光流特征描述子的基础上,对图片序列进行特征分析;最后,基于人群聚集特征,对经典单分类支持向量机进行调整,并实现超负荷状态的检测.实验结果表明,提出的方法能够对站台人群状态进行准确检测,有效增强限流设施的自动化水平,为轨道交通站点客流组织与管理提供数据支撑和理论依据.
