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公开(公告)号：CN109522876A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811525212.6
申请日：2018-12-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络的地铁站楼扶梯选择预测方法及系统,包括获取地铁站楼扶梯设施的基本参数和通过视频探头对地铁站乘客进行实时图像采集，采用视频图像处理方法根据实时图像对地铁站乘客运动的基本参数进行提取，对扶梯设施的基本参数和乘客运动的基本参数进行分析，建立原始数据集；对原始数据集进行筛选和排序，构建筛选后的数据集；搭建BP神经网络，通过BP神经网络对筛选后的数据集进行训练和有效性验证；采用验证成功的BP神经网络对乘客楼扶梯选择行为进行预测。本发明能够对地铁站客流进行有效指引，提高车站设施使用效率、减少人群拥堵的发生，解决了现有技术中存在的客流瓶颈、安全隐患等问题。
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公开(公告)号：CN111767789B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010401446.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多载体智能引导的人群疏散方法及其系统，该方法包括：基于强化学习的领导者疏散路径规划、基于疏散标识和领导者的协同引导策略和仿真测试验证。该系统使用上述多载体智能引导的人群疏散方法，该系统包括：数据采集处理模块，智能引导策略生成模块和仿真测试验证模块。本发明与现有研究中基于经验和试凑的方法设计疏散策略相比，可以更有效地提高人群疏散效率。在智能引导策略下，车站各种引导方式配置具有更大灵活性，在保证有效安全疏散的前提下能够同时降低车站的运营成本。
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公开(公告)号：CN109522876B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201811525212.6
申请日：2018-12-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络的地铁站楼扶梯选择预测方法及系统,包括获取地铁站楼扶梯设施的基本参数和通过视频探头对地铁站乘客进行实时图像采集，采用视频图像处理方法根据实时图像对地铁站乘客运动的基本参数进行提取，对扶梯设施的基本参数和乘客运动的基本参数进行分析，建立原始数据集；对原始数据集进行筛选和排序，构建筛选后的数据集；搭建BP神经网络，通过BP神经网络对筛选后的数据集进行训练和有效性验证；采用验证成功的BP神经网络对乘客楼扶梯选择行为进行预测。本发明能够对地铁站客流进行有效指引，提高车站设施使用效率、减少人群拥堵的发生，解决了现有技术中存在的客流瓶颈、安全隐患等问题。
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公开(公告)号：CN111767789A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010401446.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多载体智能引导的人群疏散方法及其系统，该方法包括：基于强化学习的领导者疏散路径规划、基于疏散标识和领导者的协同引导策略和仿真测试验证。该系统使用上述多载体智能引导的人群疏散方法，该系统包括：数据采集处理模块，智能引导策略生成模块和仿真测试验证模块。本发明与现有研究中基于经验和试凑的方法设计疏散策略相比，可以更有效地提高人群疏散效率。在智能引导策略下，车站各种引导方式配置具有更大灵活性，在保证有效安全疏散的前提下能够同时降低车站的运营成本。
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