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公开(公告)号：CN110991225A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911005595.9
申请日：2019-10-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多列卷积神经网络的人群计数与密度估计方法及装置，所述方法包括以下步骤：将输入图像转换为像素矩阵；以所述像素矩阵作为多列卷积神经网络模型的输入，获得二维密度图矩阵；对所述二维密度图矩阵进行求和操作，获得输入图像的人群数量，并生成密度图图像；其中，所述多列卷积神经网络模型包括多个并行的、结构相同的卷积神经网络，各卷积神经网络的卷积核大小各不相同，各卷积神经网络的输出通过1×1的滤波器映射生成所述二维密度图矩阵。与现有技术相比，本发明具有精度高、方便实现人群计数定量分析等优点。
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公开(公告)号：CN109472049A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811150760.5
申请日：2018-09-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种宏观人群恐慌传播动力学模型建立方法及动力学模型应用，包括以下步骤：1)将疏散空间划分为多个离散化的单位网格，基于信息熵理论构建每一单位网格的恐慌熵；2)构建各相邻单位网格的恐慌熵值梯度；3)基于所述恐慌熵和恐慌熵值梯度构建宏观人群恐慌传播动力学模型，该模型反映人群速度方向和大小以及恐慌熵方向和大小。与现有技术相比，本发明具有可实现恐慌传播过程定量分析、提高仿真可靠性等优点。
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公开(公告)号：CN106250677B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610578489.X
申请日：2016-07-21
Applicant: 同济大学
IPC: G16Z99/00
Abstract: 本发明涉及一种基于运动学小球模型的灾害条件下人群恐慌传播建模方法，包括以下步骤：1)将人群中的疏散个体映射为小球，根据疏散个体的个体关键特征获得恐慌传播前各疏散个体的质量和两两疏散个体间的距离；2)引入触发恐慌传播的灾害风险指数，计算各疏散个体经恐慌传播后的速度；3)根据恐慌“心理—行为”波动模型获得恐慌情况下各疏散个体的直径变化量，进而获得各疏散个体的质量变化量；4)根据步骤1)～3)建立以动量变化表示的人群恐慌传播模型，通过动量的变化量表现恐慌程度。与现有技术相比，本发明具有方法简便可行、能系统地分析恐慌传播对人群疏散的影响等优点。
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公开(公告)号：CN106485327A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610815386.0
申请日：2016-09-08
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06N5/025 , G06K9/6218 , G06N5/022 , G06Q50/265
Abstract: 本发明涉及一种灾害条件下人群踩踏行为演化的知识发现方法，包括以下步骤：1)提取人群踩踏情景要素特征，在群智能人群疏散模型中进行仿真，得到疏散过程中踩踏演化行为特征，构建论域空间层的论域对象集合；2)对所述人群踩踏情景要素特征和踩踏演化行为特征进行粗糙集属性离散化处理；3)建立“条件—决策”二维信息模式的踩踏演化机理知识表达式，并对所述踩踏演化机理知识表达式进行知识约简；4)根据所述踩踏演化行为特征生成元规则库；5)加载所述元规则库和疏散实例，生成踩踏演化的泛化规则库。与现有技术相比，本发明通过经典粗糙集理论，实现人群踩踏行为演化机理的自动知识发现，解决人群踩踏演化机理的知识缺乏问题。
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公开(公告)号：CN119380746A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411366296.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种恐慌行人尖叫行为音频特征识别方法及装置，所述方法包括：从视频中提取音频部分；截取音频中第一频段的音频特征，并计算获取音频能量分布；将音频能量按区间划分，并建立恐慌行为音频特征识别矩阵模型；根据音频特征识别矩阵模型判定音频中的行为类型及性别。与现有技术相比，本发明通过分析音频特征，建立恐慌行为音频特征识别矩阵模型，对恐慌行人的尖叫行为进行了识别，具有鲁棒性与环境适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114444411B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210048830.6
申请日：2022-01-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种高风险区域人群稳定性演化仿真方法及仿真装置，所述仿真方法包括以下步骤：将人群视为流体，基于流体动力学获取在人群内部随机扰动影响下的人群扰动等效压力；基于Aw‑Rascle模型和所述人群扰动等效压力构建人群内部扰动传播动力学模型；基于所述人群内部扰动传播动力学模型，利用Lyapunov第一法构建人群流动稳定性判据，进行高风险区域人群稳定性演化仿真，并展示仿真结果。与现有技术相比，本发明具有可靠性高、直观等优点。
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公开(公告)号：CN119296581A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411370456.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于恐慌语义模型的恐慌行为识别方法、系统及介质，所述方法包括以下步骤：调用AI接口，将音频流实时识别为语义信息，通过语义信息和基本概念进行层级划分，识别关键语段；根据定位坐标矩阵，确定每个关键语段的具体层级和位置；根据具体层级和位置利用描述矩阵得到关键语段的权重，对场景下的恐慌程度进行一致性匹配，判断是否出现恐慌行为；其中，恐慌语义推理网络模型的构建步骤如下：选择恐慌场景作为描述对象；使用网络本体语言来定义选定的恐慌场景下的基本概念；补充恐慌场景下的知识元素，以完善恐慌语义模型；定义推理规则，构建出恐慌语义推理网络模型。与现有技术相比，本发明增加对行人恐慌行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN117057115A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310946873.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种旅客与行李箱随动稳定性判别方法及存储介质，所述方法包括以下步骤：S1、获取实时视频，从所述实时视频时识别出存在归属关系的旅客和行李箱组合；S2、构造各所述旅客和行李箱组合的组合模型，并考虑扰动力，构建旅客与行李箱组合的扰动动力学方程；S3、获取旅客和行李箱组合的实时运动数据，基于所述扰动动力学方程，判断旅客与行李箱的随动状态是否稳定。与现有技术相比，本发明具有可靠性高、判定方便等优点。
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公开(公告)号：CN114444411A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210048830.6
申请日：2022-01-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种高风险区域人群稳定性演化仿真方法及仿真装置，所述仿真方法包括以下步骤：将人群视为流体，基于流体动力学获取在人群内部随机扰动影响下的人群扰动等效压力；基于Aw‑Rascle模型和所述人群扰动等效压力构建人群内部扰动传播动力学模型；基于所述人群内部扰动传播动力学模型，利用Lyapunov第一法构建人群流动稳定性判据，进行高风险区域人群稳定性演化仿真，并展示仿真结果。与现有技术相比，本发明具有可靠性高、直观等优点。
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公开(公告)号：CN109145365B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810732013.6
申请日：2018-07-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于微观‑宏观转换模型的区域人群运动状态预测方法，该方法包括以下步骤：1)建立实现微观恐慌向宏观压力项转换的微观‑宏观转换模型；2)获取人群流动视频信息参数；3)基于所述微观‑宏观转换模型和人群流动视频信息参数，预测区域人群运动状态，并显示预测结果。与现有技术相比，本发明构建了微观—宏观转换模型，一定程度上弥补了人群疏散建模方法的不足，为研究人群疏散问题提供了新的思路。
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