[发明专利]一种基于视频驱动的群组行为疏散仿真方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于视频驱动的群组行为疏散仿真方法及装置，该方法包括：接收真实场景数据库，追踪数据库中视频人群得到个体运动轨迹，计算个体间的相异度得到小团体，并计算小团体间的相异度，作为后续初始化信息；生成基于仿真场景和人物模型的社会力模型，初始化场景和人群个体信息；进行局部路径规划，计算每个场景内每个个体到达选定出口的运动路径。有效真实的模拟群组现象，真实的再现真实场景中突发事件下人群疏散情况，成为紧急情况下预测无法进行测量人群轨迹的场合在不同人群密度和团体分布的人群疏散时间和疏散状况的重要工具。

技术领域

本发明属于人群仿真的技术领域，尤其是涉及一种基于视频驱动的群组行为疏散仿真方法及装置。

背景技术

近年来，随着城市化进程的不断推进，城市公共场所人群越来越密集，安全事故频发，造成重大的生命财产损失。而运用人群运动仿真研究人群在突发情况下人群的运动特征与规律，能够帮助设计者对建筑物或者公共场所的人流疏散通道进行综合分析与评价，辅助建立合理的建筑布局，以及紧急情况下人员的疏散方案。对可能引发的拥挤骚乱甚至践踏等事件形成有效的预警和干预，对恐怖袭击或突发灾害后的人群疏散形成完善的硬件支持和高效的现场疏导策略具有重大意义。

在人群的疏散过程中，人群会产生人群分流现象，本文中称为群组现象。人群行为的运动仿真研究中，群组行为建模是人群仿真疏散研究的核心问题。群组行为建模中最核心的问题是如何得到群组。针对这个问题，研究者提出依据距离或者依据距离和关系分组的方法，即在紧急情况下人群疏散的过程中，距离越近越趋于一个组，或距离越近亲密度越高的趋于一个组，这种分组方法看似合理，实则不然。对于依据距离和关系进行分组的方法，其位置和关系为人为输入，对于只依据距离分组的方法，其忽略了行人中的关系。依赖于不现实的假设，因此对真实场景下人群疏散意义不大，不足以真实模拟群组行为。已有文献中阐述了70％的人实际上是在团体中移动，比如朋友、夫妻或其他的社会关系。并表明团体成员之间社会关系影响了人群行进动态。文献表明不同的人群密度和团体个数会影响团体的形状。

智能视频分析技术是一项具有巨大发展前景的信息处理技术，随着大数据时代的到来，城市研究者利用采用人口普查数据、手机信令数据、LBS数据、公交刷卡数据、POI等各种大数据，从多个维度描绘兼顾大尺度小粒度属性的人类移动和活动，在城市定量研究领域已经有了重大突破。视频大数据是城市规划领域潜在的庞大而重要的数据来源。相较于已有研究中所采用的大数据，视频大数据更加直观准确，在对城市公共空间中高度动态化的人类活动场景进行精细化描述方面具有不可替代的优势。利用更多类型的大数据来描述和分析人类活动是大数据时代城市定量研究的必然趋势。对视频场景中的人类群体理解可以在更高层面理解人类活动。

综上所述，现有技术中如何采用智能视频分析技术对真实场景下人群疏散进行群组行为真实模拟的问题，尚缺乏行之有效的解决方案。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，解决现有技术中如何采用智能视频分析技术对真实场景下人群疏散进行群组行为真实模拟的问题，本发明提出了一种基于视频驱动的群组行为疏散仿真方法及装置，采用视频分析技术对人群实时追踪，得到人群运动轨迹并依此得出人群中的小团体及小团体的属性，有效真实的模拟群组现象，真实的再现真实场景中突发事件下人群疏散情况，成为紧急情况下预测无法进行测量人群轨迹的场合在不同人群密度和团体分布的人群疏散时间和疏散状况的重要工具。

本发明的第一目的是提供一种基于视频驱动的群组行为疏散仿真方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：

一种基于视频驱动的群组行为疏散仿真方法，该方法包括：

接收真实场景数据库，追踪数据库中视频人群得到个体运动轨迹，计算个体间的相异度得到小团体，并计算小团体间的相异度，作为后续初始化信息；

生成基于仿真场景和人物模型的社会力模型，初始化场景和人群个体信息；