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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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公开(公告)号：CN108256155B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201711384954.7
申请日：2017-12-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种丁字路口客车下客点选择方法，包括以下步骤：1)建立Aw‑Rascle人群动力学模型；2)在所述Aw‑Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；3)基于所述丁字路口人群疏散动力学模型，构建丁字路口人群的高斯分布模型；4)以设定步长，在丁字路口区域内改变所述高斯分布模型的高斯分布中心位置，仿真获得踩踏风险最低的下客点。与现有技术相比，本发明具有可以快速获得丁字路口处最佳的大型客车下客点、考虑因素更加全面等优点。
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公开(公告)号：CN108256155A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711384954.7
申请日：2017-12-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种丁字路口客车下客点选择方法，包括以下步骤：1)建立Aw‑Rascle人群动力学模型；2)在所述Aw‑Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；3)基于所述丁字路口人群疏散动力学模型，构建丁字路口人群的高斯分布模型；4)以设定步长，在丁字路口区域内改变所述高斯分布模型的高斯分布中心位置，仿真获得踩踏风险最低的下客点。与现有技术相比，本发明具有可以快速获得丁字路口处最佳的大型客车下客点、考虑因素更加全面等优点。
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公开(公告)号：CN108280251A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711385883.2
申请日：2017-12-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，包括以下步骤：1)获取丁字路口处的街道参数；2)建立Aw-Rascle人群动力学模型；3)在所述Aw-Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；4)基于所述街道参数建立人群初始化高斯分布模型；5)基于人群初始化高斯分布模型初始化人群密度后，以所述丁字路口人群疏散动力学模型进行仿真，标定人群疏散高风险区域。与现有技术相比，本发明具有准确反映实际街道人群密度分布情况、清晰直观等优点。
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公开(公告)号：CN106250677A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610578489.X
申请日：2016-07-21
Applicant: 同济大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106096115A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610394379.8
申请日：2016-06-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5036
Abstract: 本发明涉及一种基于自组织沙堆模型的人群疏散仿真方法，通过建立面向人群恐慌传播的动态三维自组织沙堆模型仿真获得人群疏散的稳定性，该方法包括下列步骤：1)将疏散个体映射为沙粒，建立面向人群恐慌传播的动态三维自组织沙堆模型；2)根据沙崩标度确定人群失稳突发临界概率；3)求取所建立的动态三维自组织沙堆模型的当前人群失稳平均概率量，与步骤2)中确定的人群失稳突发临界概率进行比较，判断所述动态三维自组织沙堆模型的状态；4)利用人群疏散仿真软件对建立的动态三维自组织沙堆模型进行人群疏散仿真验证。与现有技术相比，本发明具有考虑因素全面、准确性高、具有科学依据以及可信度高等优点。
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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：CN108280251B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201711385883.2
申请日：2017-12-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种基于街道宽度比的丁字路口高风险区域标定方法，包括以下步骤：1)获取丁字路口处的街道参数；2)建立Aw‑Rascle人群动力学模型；3)在所述Aw‑Rascle人群动力学模型基础上，引入交叉口区域的影响矩阵，构建丁字路口人群疏散动力学模型；4)基于所述街道参数建立人群初始化高斯分布模型；5)基于人群初始化高斯分布模型初始化人群密度后，以所述丁字路口人群疏散动力学模型进行仿真，标定人群疏散高风险区域。与现有技术相比，本发明具有准确反映实际街道人群密度分布情况、清晰直观等优点。
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公开(公告)号：CN109063268B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810731415.4
申请日：2018-07-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种人群疏散宏观模型迭代式仿真方法，包括以下步骤：1)建立Aw‑Rascle人群动力学宏观模型；2)基于地形环境进行行人高斯分布初始化；3)基于初始化的所述行人流高斯分布和Aw‑Rascle人群动力学宏观模型进行迭代式仿真，并显示仿真结果。与现有技术相比，本发明采用迭代式的仿真方法，能够使仿真的效果更加接近真实情况，具有仿真结果精度高等优点。
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