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公开(公告)号：CN114862070B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210791758.6
申请日：2022-07-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了预测人群疏散能力瓶颈的方法、装置、设备及存储介质，涉及人员疏散技术领域。本申请中，根据每个时刻对应的行人分布图利用泰森多边形方法构建行人分布的密度图。将不同时刻的行人分布的密度图输入生成对抗网络进行训练，经过训练标定好的生成对抗网络输入当前阶段的行人密度分布图，能够快速输出下一时刻预测的行人密度分布图。基于预测的行人密度分布图，对预测结果进行分析与评估，判断疏散瓶颈口可能出现的位置，以及评价每个瓶颈的拥挤程度，以便在疏散过程对行人进行实时的指导，提高疏散效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116307655B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310596462.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种疏散电梯调度策略优化方法、装置、设备及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，包括搭建包含有电梯的建筑仿真场景，在建筑仿真场景中构建人员疏散场景，并确定人员疏散场景中的初始环境状态；对建筑仿真场景进行疏散仿真训练；分别计算疏散仿真训练中每个指令对应的奖励值，对全部指令对应的奖励值加和得到疏散仿真训练的奖励总值；重复对建筑仿真场景进行疏散仿真训练，并计算得到每次疏散仿真对应的奖励总值，直到当连续计算得到的多个奖励总值达到收敛状态时，停止重复疏散仿真，得到训练完成的疏散电梯调度模型。本发明用于解决现有的固定调度策略难以应对实时多变的紧急情况最终导致疏散效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN116307655A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310596462.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种疏散电梯调度策略优化方法、装置、设备及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，包括搭建包含有电梯的建筑仿真场景，在建筑仿真场景中构建人员疏散场景，并确定人员疏散场景中的初始环境状态；对建筑仿真场景进行疏散仿真训练；分别计算疏散仿真训练中每个指令对应的奖励值，对全部指令对应的奖励值加和得到疏散仿真训练的奖励总值；重复对建筑仿真场景进行疏散仿真训练，并计算得到每次疏散仿真对应的奖励总值，直到当连续计算得到的多个奖励总值达到收敛状态时，停止重复疏散仿真，得到训练完成的疏散电梯调度模型。本发明用于解决现有的固定调度策略难以应对实时多变的紧急情况最终导致疏散效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN114580308B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210491321.0
申请日：2022-05-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请属于人员疏散数据处理技术领域，尤其涉及一种人员疏散时间预测方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法包括：获取目标疏散场景的场景数据；使用预设的疏散时间预测模型对所述目标疏散场景的场景数据进行处理，得到在所述目标疏散场景下的人员疏散时间；其中，所述疏散时间预测模型为经过预设的疏散数据集训练得到的神经网络模型，所述疏散数据集中包括与预设的各种指定疏散场景分别对应的疏散样本，每个疏散样本包括一种指定疏散场景的场景数据和对应的人员疏散时间。通过本申请，在模型中建立起场景数据与人员疏散时间之间准确的映射关系，在保持较高准确度的同时，极大减少了计算量，缩短了计算时长。
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公开(公告)号：CN114862070A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210791758.6
申请日：2022-07-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了预测人群疏散能力瓶颈的方法、装置、设备及存储介质，涉及人员疏散技术领域。本申请中，根据每个时刻对应的行人分布图利用泰森多边形方法构建行人分布的密度图。将不同时刻的行人分布的密度图输入生成对抗网络进行训练，经过训练标定好的生成对抗网络输入当前阶段的行人密度分布图，能够快速输出下一时刻预测的行人密度分布图。基于预测的行人密度分布图，对预测结果进行分析与评估，判断疏散瓶颈口可能出现的位置，以及评价每个瓶颈的拥挤程度，以便在疏散过程对行人进行实时的指导，提高疏散效率。
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公开(公告)号：CN114580308A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210491321.0
申请日：2022-05-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请属于人员疏散数据处理技术领域，尤其涉及一种人员疏散时间预测方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法包括：获取目标疏散场景的场景数据；使用预设的疏散时间预测模型对所述目标疏散场景的场景数据进行处理，得到在所述目标疏散场景下的人员疏散时间；其中，所述疏散时间预测模型为经过预设的疏散数据集训练得到的神经网络模型，所述疏散数据集中包括与预设的各种指定疏散场景分别对应的疏散样本，每个疏散样本包括一种指定疏散场景的场景数据和对应的人员疏散时间。通过本申请，在模型中建立起场景数据与人员疏散时间之间准确的映射关系，在保持较高准确度的同时，极大减少了计算量，缩短了计算时长。
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