[發(fā)明專利]基于殘差網(wǎng)絡(luò)的人群運(yùn)動(dòng)疏散仿真方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911183252.1
• 申請(qǐng)日: 2019-11-27
• 公開（公告）號(hào): CN110956684B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張桂娟;姚珍珍;陸佃杰;劉弘
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T13/40
• 分類號(hào): G06T13/40;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

1.基于殘差網(wǎng)絡(luò)的人群疏散仿真方法，其特征是，包括：

獲取待進(jìn)行人群疏散仿真的視頻；從待進(jìn)行人群疏散仿真的視頻中，提取實(shí)際的群體內(nèi)聚性特征和實(shí)際的群體集群性特征；

基于實(shí)際的群體內(nèi)聚性特征，將待進(jìn)行人群疏散仿真的視頻中的人群劃分為若干個(gè)實(shí)際群組；

針對(duì)每個(gè)實(shí)際群組，將當(dāng)前實(shí)際群組中每個(gè)實(shí)際個(gè)體的運(yùn)動(dòng)特征和實(shí)際的群體集群性特征作為訓(xùn)練好的殘差網(wǎng)絡(luò)的輸入值，訓(xùn)練好的殘差網(wǎng)絡(luò)輸出當(dāng)前實(shí)際個(gè)體下一時(shí)間步的預(yù)測(cè)速度；

每個(gè)實(shí)際個(gè)體的運(yùn)動(dòng)特征，具體包括：目標(biāo)個(gè)體當(dāng)前運(yùn)動(dòng)特征的水平速度和垂直速度、目標(biāo)個(gè)體與障礙物的相對(duì)水平距離和相對(duì)垂直距離、目標(biāo)個(gè)體與最終目標(biāo)的相對(duì)水平距離和相對(duì)垂直距離、目標(biāo)個(gè)體所在的群體對(duì)當(dāng)前個(gè)體i的集群性影響和場景內(nèi)的所有個(gè)體對(duì)目標(biāo)個(gè)體的影響力f；

在t時(shí)刻時(shí)，個(gè)體i在最短路徑l_ij上所受的集群性影響E_i(l_ij,t)的計(jì)算公式為：

其中，表示t時(shí)刻個(gè)體i的速度方向向量，表示在t時(shí)刻，該條路徑的末端的個(gè)體j的速度方向向量，φ是集群性控制參數(shù),用于控制集群性運(yùn)動(dòng)中個(gè)體作為一個(gè)整體的一致性程度，其取值范圍在[0,1]之間,φ值越大，人群的集群性程度就越高；

所述場景內(nèi)的所有個(gè)體對(duì)目標(biāo)個(gè)體的影響力f的計(jì)算公式為：

其中，N表示場景中的總個(gè)體數(shù)，表示目標(biāo)個(gè)體在t時(shí)刻的位置，表示場景中的其它個(gè)體在t時(shí)刻的位置，表示目標(biāo)個(gè)體與個(gè)體i之間的距離；

實(shí)際的群體集群性特征的獲取步驟，包括：

S11：基于個(gè)體位置集合P_i，對(duì)于個(gè)體i，將個(gè)體i與其鄰居連接成圖；個(gè)體i的鄰居是指距離個(gè)體i最近的四個(gè)其他個(gè)體；

S12：根據(jù)廣度優(yōu)先搜索算法選擇個(gè)體i和其余個(gè)體間的最短路徑，并將個(gè)體i和其余個(gè)體間的最短路徑存于路徑集合W中；

S13：根據(jù)路徑集合W和個(gè)體的當(dāng)前速度集V_t，計(jì)算所有個(gè)體對(duì)個(gè)體i的集群性影響值；輸出的值；

根據(jù)當(dāng)前實(shí)際個(gè)體下一時(shí)間步的預(yù)測(cè)速度，生成人群疏散的仿真動(dòng)畫，對(duì)人群運(yùn)動(dòng)疏散速度進(jìn)行引導(dǎo)。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，訓(xùn)練好的殘差網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，包括：

S31：構(gòu)建殘差網(wǎng)絡(luò)；基于歷史真實(shí)視頻提取訓(xùn)練用群體內(nèi)聚性特征和訓(xùn)練用群體集群性特征；

S32：基于訓(xùn)練用群體內(nèi)聚性特征，將歷史真實(shí)視頻中的人群劃分為若干個(gè)訓(xùn)練群組；

S33：針對(duì)每個(gè)訓(xùn)練群組，將當(dāng)前訓(xùn)練群組中每個(gè)訓(xùn)練個(gè)體的運(yùn)動(dòng)特征和訓(xùn)練用群體集群性特征作為殘差網(wǎng)絡(luò)的輸入值，將當(dāng)前訓(xùn)練群組中當(dāng)前訓(xùn)練個(gè)體的下一時(shí)間步的速度作為殘差網(wǎng)絡(luò)的輸出值，對(duì)殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的殘差網(wǎng)絡(luò)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，實(shí)際的群體內(nèi)聚性特征，等于任意兩個(gè)個(gè)體間的位置相似性、速度大小相似性和運(yùn)動(dòng)方向相似性的三者加權(quán)求和。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，基于實(shí)際的群體內(nèi)聚性特征，將待進(jìn)行人群疏散仿真的視頻中的人群劃分為若干個(gè)實(shí)際群組；具體步驟包括：判斷相鄰個(gè)體的實(shí)際的群體內(nèi)聚性特征的特征值是否大于等于設(shè)定閾值，如果大于等于設(shè)定閾值，則表示當(dāng)前相鄰個(gè)體屬于同一個(gè)實(shí)際群組；否則，表示當(dāng)前相鄰個(gè)體不屬于同一個(gè)實(shí)際群組。