[發(fā)明專利]一種疏散路徑動態(tài)優(yōu)化方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010578371.3
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111738513A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 辛改芳;曹鈺鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 常州信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224
• 代理人: 俞翠華

本發(fā)明公開了一種疏散路徑動態(tài)優(yōu)化方法和裝置，所述方法包括獲取多層建筑中各層受困人群信息；基于各層內(nèi)受困個體與樓梯口的最短折線距離，對各層內(nèi)的人群進(jìn)行分類；考慮每層不同樓梯口的排隊(duì)長度，對受困人群的疏散路徑進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化，得到受困人群的最佳疏散路徑。本發(fā)明解決了現(xiàn)有多層建筑在緊急情況下人員疏散無序、不及時，樓梯人群擁擠，不同類型人群移動速度不一致等問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于密集人群疏散路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種疏散路徑動態(tài)優(yōu)化方法和裝置。

背景技術(shù)

隨著世界范圍內(nèi)多層以及高層建筑的增加，安全問題也日益受到重視。在大型購物中心、教學(xué)場所、商業(yè)寫字樓以及博物館等建筑，往往會在有限空間內(nèi)聚集大量的人群，當(dāng)前可以通過設(shè)置消防器械、通信設(shè)備以及預(yù)警設(shè)施來保障多層建筑物日常運(yùn)行。一旦發(fā)生火災(zāi)或者爆炸等緊急情況容易使得密集人群迅速陷入恐慌，缺乏有效的疏散措施會降低疏散效率從而進(jìn)一步加劇人群危險(xiǎn)。因此，面對多層建筑密集人群的疏散問題，必須在加強(qiáng)保障安全運(yùn)行硬件設(shè)施升級的基礎(chǔ)上，能夠根據(jù)多層建筑物的結(jié)構(gòu)特性提供行之有效的疏散策略，一旦發(fā)生緊急事件能夠幫助受困密集人群有序安全地轉(zhuǎn)移到安全場所，從而保障救援措施的實(shí)施。

因此，多層建筑受困密集人群疏散的研究具有重要意義。當(dāng)前人群疏散路徑的設(shè)計(jì)主要有流體力學(xué)法、動態(tài)路徑規(guī)劃法、元胞自動機(jī)法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。流體力學(xué)法把人群視為一種連續(xù)流動的媒介，獲得人流的動力學(xué)特性，但宏觀模型忽略了人與人之間的相互作用；動態(tài)路徑規(guī)劃法是一種微觀方法，考慮了人群之間的互相影響，效果優(yōu)于流體力學(xué)法；元胞自動機(jī)法可以完整模擬疏散過程，但缺乏實(shí)際實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法用于捕捉受困人群行為特征和運(yùn)動軌跡，但難以解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與實(shí)際問題規(guī)模的矛盾。多層建筑受困人群的疏散需要考慮人群之間相互作用，以及人群擁擠、最短路徑和人群特征的問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明提出一種疏散路徑動態(tài)優(yōu)化方法和裝置，解決了現(xiàn)有多層建筑在緊急情況下人員疏散無序、不及時，樓梯人群擁擠，不同類型人群移動速度不一致等問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，達(dá)到上述技術(shù)效果，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

第一方面，本發(fā)明提供了一種疏散路徑動態(tài)優(yōu)化方法，包括：

獲取多層建筑中各層受困人群信息；

基于各層內(nèi)受困個體與樓梯口的最短折線距離，對各層內(nèi)的人群進(jìn)行分類；

考慮每層不同樓梯口的排隊(duì)長度，對受困人群的疏散路徑進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化，得到受困人群的最佳疏散路徑。

可選地，所述獲取多層建筑中各層受困人群信息，包括以下步驟：

獲取多層建筑中各層的圖像；

基于高斯混合模型對圖像中的個體目標(biāo)的前景進(jìn)行提取；

篩選出感興趣的區(qū)域，計(jì)算出該區(qū)域每個像素點(diǎn)的梯度大小和梯度方向；

設(shè)置細(xì)胞單元為設(shè)定個數(shù)的像素點(diǎn)，采用直方圖統(tǒng)計(jì)每個細(xì)胞單元的梯度信息；

將設(shè)定個數(shù)的細(xì)胞單元組成一個塊，得出一個塊的梯度直方圖，并對塊進(jìn)行歸一化處理，最后將所有塊的梯度直方圖統(tǒng)計(jì)得出感興趣區(qū)域的HOG特征向量；