[發明專利]基于殘差網絡的人群運動疏散仿真方法及系統

有效

• 申請號: 201911183252.1
• 申請日: 2019-11-27
• 公開（公告）號: CN110956684B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: 張桂娟;姚珍珍;陸佃杰;劉弘
• 申請（專利權）人: 山東師范大學
• 主分類號: G06T13/40
• 分類號: G06T13/40;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本公開公開了基于殘差網絡的人群運動疏散仿真方法及系統，獲取待進行人群疏散仿真的視頻；從待進行人群疏散仿真的視頻中，提取實際的群體內聚性特征和實際的群體集群性特征；基于實際的群體內聚性特征，將待進行人群疏散仿真的視頻中的人群劃分為若干個實際群組；針對每個實際群組，將當前實際群組中每個實際個體的運動特征和實際的群體集群性特征作為訓練好的殘差網絡的輸入值，訓練好的殘差網絡輸出當前實際個體下一時間步的預測速度；根據當前實際個體下一時間步的預測速度，生成人群疏散的仿真動畫，對人群運動疏散速度進行引導。實驗結果表明，該方法能夠真實地模擬人群運動過程，并且訓練的人群仿真框架可以適用于不同的場景。

技術領域

本公開涉及人群疏散仿真技術領域，特別是涉及基于殘差網絡的人群運動疏散仿真方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提到了與本公開相關的背景技術，并不必然構成現有技術。

近年來，突發公共事件或重大傷亡災害頻繁發生，在一個擁擠的地區，一旦發生緊急情況，很容易造成惡意事件，如人群擁擠和踩踏。另外，現實中的場景類型存在很大差異，在不同場景中進行疏散演習耗資巨大，并且不能真實反映出人們在緊急情況下的行為。

在實現本公開的過程中，發明人發現現有技術中存在以下技術問題：

因此，群體仿真技術得到工業界、學術界和政府部門越來越多的關注，其能克服許多實戰演練的缺點和不足，進而為疏散過程提供指導。傳統的人群疏散仿真方法由于許多人為假設的數據和規則降低了人群仿真的視覺真實感。數據驅動方法是提高人群仿真真實感的有效途徑，但是現有的工作主要針對特定場景訓練模型，并將其運用到相同的場景，因此缺乏對模型適應性的考慮。目前，雖然有的基于神經網絡的研究可以適應多個場景，但是它們大多僅集中考慮了人群鄰域范圍內的局部行為屬性，卻忽視了一些全局行為屬性，從而造成了真實度的缺失。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本公開提供了基于殘差網絡的人群疏散仿真方法及系統；該方法首先提取大量視頻中的真實數據，對群體中共有的運動行為屬性進行量化。其次建立了一個用于人群行為屬性學習的殘差網絡模型。在此模型中，基于量化群體行為屬性的結果，重新定義了殘差網絡的輸入與輸出，對其進行訓練。殘差網絡從真實數據中學習人群運動的規則，從而使模型擬合群體運動的行為。該方法能夠真實地模擬人群運動過程，并且訓練的人群仿真框架可以適用于不同的場景，為人群疏散方案的制定提供借鑒。

第一方面，本公開提供了基于殘差網絡的人群疏散仿真方法；

基于殘差網絡的人群疏散仿真方法，包括：

獲取待進行人群疏散仿真的視頻；從待進行人群疏散仿真的視頻中，提取實際的群體內聚性特征和實際的群體集群性特征；

基于實際的群體內聚性特征，將待進行人群疏散仿真的視頻中的人群劃分為若干個實際群組；

針對每個實際群組，將當前實際群組中每個實際個體的運動特征和實際的群體集群性特征作為訓練好的殘差網絡的輸入值，訓練好的殘差網絡輸出當前實際個體下一時間步的預測速度；

根據當前實際個體下一時間步的預測速度，生成人群疏散的仿真動畫，對人群運動疏散速度進行引導。

第二方面，本公開還提供了基于殘差網絡的人群疏散仿真系統；

基于殘差網絡的人群疏散仿真系統，包括：

特征提取模塊，其被配置為：獲取待進行人群疏散仿真的視頻；從待進行人群疏散仿真的視頻中，提取實際的群體內聚性特征和實際的群體集群性特征；

群組劃分模塊，其被配置為：基于實際的群體內聚性特征，將待進行人群疏散仿真的視頻中的人群劃分為若干個實際群組；