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题名基于互相关算法的人员密集场所人群运动速度特征研究
被引量：6
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作者
王嘉悦
翁文国
张小乐
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机构
清华大学工程物理系安全科学与技术研究所
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出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
2014年第6期5-11,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(91024018)
国家"973"重大基础研究项目(2012CB719705)
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文摘
研究人群密集场所的人群运动速度特征可以预测人群的运动趋势,在大型活动组织过程中可以对异常人群运动做出预警,避免过度的拥挤及踩踏事件的发生,保证大型群体性活动的安全顺利开展。利用国内某重要城市核心区公共场所人群运动的视频图像,通过互相关算法提取该场所人群的运动速度,并进一步比较通往景区的四条不同路径上人群运动速度的差异性,分析其人群运动特征。分析结果表明单向通道的人群运动速度较大且运动方向基本与通道的两侧边界平行,而双向通道中由于人群中阻尼效应的影响,人群运动速度的大小和方向都发生了不同程度的改变。分析结果可为核心区管理者进行大型群体性活动的组织、人群疏散与引导提供建议,进而为人群拥挤踩踏事故风险防控、拥挤踩踏事故专项应急预案制定及人群聚集活动安全方案编制提供理论支持。
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关键词
人群运动特征
人员密集场所
人群运动速度
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Keywords
pedestrian behaviors＇ characteristics
crowded places
pedestrian＇velocity
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分类号
X936
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于人群密度的最优路径规划算法研究
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作者
李建东
万旺根
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机构
上海大学通信与信息工程学院
上海大学智慧城市研究院
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出处
《电子测量技术》
2020年第2期38-42,共5页
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基金
上海市科委港澳台科技合作项目(18510760300)资助。
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文摘
在众多路径规划算法中,A^*算法是一种典型的最短路径规划算法,但是该算法的应用环境较为局限。为此综合复杂环境中人群密度的因素,以时间最短为准则,将最短距离路径规划问题优化为最短时间路径规划。最优路径规划算法在A^*算法的基础上,引入不同人群密度环境下的行人速度模型,将A^*算法中基于距离的评估函数改变为基于时间的评估函数。实验通过标准网格地图对144种情况进行了模拟,结果表明,相较于传统A^*算法,最优路径规划算法优先选择从周围低人群密度区域绕行到达终点,规划路径在距离上可能更长,但是花费的时间更短。
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关键词
路径规划
A^*算法
人群密度
行人速度
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Keywords
path planning
A^* algorithm
crowd density
the pedestrian velocity
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分类号
TN961
[电子电信—信号与信息处理]
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