[發明專利]行人疏散軌跡成分分離方法

在審

• 申請號: 202010243279.1
• 申請日: 2020-03-31
• 公開（公告）號: CN113470066A
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發明（設計）人: 夏龍;趙雪丹;宋衛國
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06Q50/26;G06T5/00
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;韓珂

本發明公開了一種行人疏散軌跡成分分離方法，該方法軌跡分離工序更完整，額外對噪聲成分進行了估計，并提取出邁步擺動成分，能夠得到更豐富的多成分數據，從而實現對行人疏散軌跡中不同成分的分離，分離后的不同成分既可用于獨立的科研需求，也可互相組合，以應對不同工況的疏散數據分析需求。

技術領域

本發明涉及行人與疏散動力學技術領域，尤其涉及一種行人疏散軌跡成分分離方法。

背景技術

通過視頻跟蹤、無線標簽定位、光學動作捕捉得到的行人疏散軌跡數據往往是多種成分混合的結果，主要包括表征行人運動意向的主運動成分，由算法、傳感器誤差或人為干預引入的噪聲成分，以及由行人邁步引入的呈現周期性的邁步擺動成分。在開展行人與疏散動力學研究時，不同成分耦合的行人疏散數據將會給疏散數據分析帶來困難，如在使用鄰域差分計算行人瞬時運動速率并用于分析行人的速度決策時，噪聲成分將會嚴重降低速率的穩定性，又如當使用行人運動速度開展行人運動沖突區域研究時，邁步擺動成分將會給獲取行人的朝向和前進方向帶來阻礙。

許多學者基于不同研究目標，會對采集到的行人疏散軌跡進行不同程度的平滑處理。

方案一：Hu，Zhang和Song基于行人邁步周期近似1s的經驗性結論，對行人軌跡數據進行時間窗口為1s的滑動平均(Y.Hu,J.Zhang,W.Song,Experimental study on themovement strategies of individuals in multidirectional flows,Physica A:Statistical Mechanics and Its Applications.534(2019)122046.doi:10.1016/j.physa.2019.122046.)，其疏散實驗視頻幀率為25fps，平滑方程如下：

這種滑動平均方法對噪聲有一定的抑制作用，但是由于行人邁步周期并不會穩定保持在1s，且同一周期內的兩次邁步幅度也不盡相同，滑動平均后殘留的行人邁步擺動成分的影響仍然很強烈。另外，大尺度的滑動平均會在序列兩端損失大量數據，減少了可用疏散軌跡數據。

方案二：Plaue等人以3Hz的采樣頻率對原始行人疏散軌跡重采樣后進行三次B樣條插值，得到平滑行人運動軌跡(M.Plaue,M.Chen,G.H.Schwandt,Trajectoryextraction and density analysis of intersecting pedestrian flows from videorecordings,Lecture Notes in Computer Science(Including Subseries LectureNotes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics).6952LNCS(2011)285–296.)。然而從采樣定律和平滑結果上看，這一方法并不能避免對行人邁步擺動成分的采樣，算法的最好、最壞結果差異較大，從而使重建的行人運動軌跡在部分采樣點附近呈現出異常的抖動現象，甚至是完全無法去除擺動影響。

以上所述的現有技術都不能很好地將行人疏散軌跡數據中的三種成分分離出來，無法適應不同的研究需求。

發明內容

本發明的目的是提供一種行人疏散軌跡成分分離方法，可以從行人疏散軌跡中分離行人主運動成分、邁步擺動成分及軌跡噪聲，以滿足不同層面的行人與疏散動力學分析需求。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種行人疏散軌跡成分分離方法，包括：

步驟1、從視頻數據中采集行人疏散軌跡數據；

步驟2、使用一個邁步周期的滑動平均窗函數初步提取行人疏散軌跡的主運動成分，并使用指數平滑算法對初步提取的行人疏散軌跡的主運動成分首尾兩端的缺失項進行補全；