基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法及系统，该方法包括：获取目标区域的突发事件信息和对应的事件参数；根据所述目标区域的Navmesh模型，以及以碰撞体检测算法，确定所述目标区域中的障碍信息和空间信息；根据社会力模型和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线；根据神经网络模型和所述事件参数，从所述多个可能的疏散路线中确定出最优的疏散路线。可见，本发明专利技术可以通过社会力模型和动态寻路算法来确定出多个候选路线，再通过神经网络来确定最佳路线，从而能够有效提高最终路线的精确性和有效性，提高人群疏散的效率和效果，减少伤亡。减少伤亡。减少伤亡。

【技术实现步骤摘要】
基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的提高和城市设施的发展，安防意识以及相关的技术也在逐渐得到人们的重视。现有技术在解决行人疏散问题时，提出了多种路径搜索算法，但这些算法仍然存在着许多局限性，例如这些算法没有考虑到结合实际发生的突发事件的事件参数来调整算法，也没有考虑综合多种算法的结果并利用神经网络算法来决策以提高决策的精确性和有效性。可见，现有技术存在缺陷，亟需解决。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法及系统，能够有效提高最终路线的精确性和有效性，提高人群疏散的效率和效果，减少伤亡。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法，所述方法包括：获取目标区域的突发事件信息和对应的事件参数；根据所述目标区域的Navmesh模型，以及以碰撞体检测算法，确定所述目标区域中的障碍信息和空间信息；根据社会力模型和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线；根据神经网络模型和所述事件参数，从所述多个可能的疏散路线中确定出最优的疏散路线。
[0005]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述事件参数包括事件类型、事件影响范围和事件位置。
[0006]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据社会力模型和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线，包括：获取所述目标区域对应的社会力模型参数的参数区间和代价参数的参数区间；根据所述社会力模型参数的参数区间，以及预设的社会力模型算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线；根据所述代价参数的参数区间，和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述社会力模型参数包括行人从众倾向参数、行人运动方向参数、行人运动速度参数、行人跟随搜索范围参数中的至少一
种。
[0008]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述社会力模型参数的参数区间，以及预设的社会力模型算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线，包括：根据计算设备的设备性能，确定区间比例参数；所述区间比例参数与所述设备性能成反比；根据所述区间比例参数，对所述社会力模型参数的参数区间进行取点，以得到多个优选社会力模型参数；根据所述多个优选社会力模型参数，基于预设的社会力模型算法对所述障碍信息和空间信息进行多次演算，得到所述目标区域内的多个可能的疏散路线。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述代价参数的参数区间，和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线，包括：根据所述区间比例参数，对所述代价参数的参数区间进行取点，以得到多个优选代价参数；根据所述多个优选代价参数，基于动态寻路算法对所述障碍信息和空间信息进行多次演算，得到所述目标区域内的多个可能的疏散路线。
[0010]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据神经网络模型和所述事件参数，从所述多个可能的疏散路线中确定出最优的疏散路线，包括：根据所述事件类型和所述事件位置，从预设的算法模型库中确定出历史处理事件记录中有所述事件类型和所述事件位置的多个路线优秀度预测模型；所述路线优秀度预测模型为通过包括有多个训练疏散路线和对应的路线参数和优秀度标注的训练数据集训练得到的神经网络模型；对于每一所述可能的疏散路线，将该可能的疏散路线和路线参数输入至每一所述路线优秀度预测模型，以得到输出的多个优秀度预测参数；所述路线参数为路线对应的计算算法模型对应的所述社会力模型参数或所述代价参数；计算该可能的疏散路线与所述事件影响范围的交集程度参数对应的影响权重；所述影响权重与所述交集程度参数成反比；计算该可能的路线对应的所有所述优秀度预测参数的平均值，以及所述平均值和所述影响权重的乘积，得到该可能的路线对应的优秀度参数；将所述优秀度参数最高的所述可能的疏散路线，确定为最优的疏散路线。
[0011]本专利技术第二方面公开了一种基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散系统，所述系统包括：获取模块，用于获取目标区域的突发事件信息和对应的事件参数；第一确定模块，用于根据所述目标区域的Navmesh模型，以及以碰撞体检测算法，确定所述目标区域中的障碍信息和空间信息；第二确定模块，用于根据社会力模型和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线；第三确定模块，用于根据神经网络模型和所述事件参数，从所述多个可能的疏散
路线中确定出最优的疏散路线。
[0012]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述事件参数包括事件类型、事件影响范围和事件位置。
[0013]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述第二确定模块根据社会力模型和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线的具体方式，包括：获取所述目标区域对应的社会力模型参数的参数区间和代价参数的参数区间；根据所述社会力模型参数的参数区间，以及预设的社会力模型算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线；根据所述代价参数的参数区间，和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线。
[0014]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述社会力模型参数包括行人从众倾向参数、行人运动方向参数、行人运动速度参数、行人跟随搜索范围参数中的至少一种。
[0015]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述第二确定模块根据所述社会力模型参数的参数区间，以及预设的社会力模型算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线的具体方式，包括：根据计算设备的设备性能，确定区间比例参数；所述区间比例参数与所述设备性能成反比；根据所述区间比例参数，对所述社会力模型参数的参数区间进行取点，以得到多个优选社会力模型参数；根据所述多个优选社会力模型参数，基于预设的社会力模型算法对所述障碍信息和空间信息进行多次演算，得到所述目标区域内的多个可能的疏散路线。
[0016]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述第二确定模块根据所述代价参数的参数区间，和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线的具体方式，包括：根据所述区间比例参数，对所述代价参数的参数区间进行取点，以得到多个优选代价参数；根据所述多个优选代价参数，基于动态寻路算法对所述障碍信息和空间信息进行多次演算，得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域的突发事件信息和对应的事件参数；根据所述目标区域的Navmesh模型，以及以碰撞体检测算法，确定所述目标区域中的障碍信息和空间信息；根据社会力模型和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线；根据神经网络模型和所述事件参数，从所述多个可能的疏散路线中确定出最优的疏散路线。2.根据权利要求1所述的基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法，其特征在于，所述事件参数包括事件类型、事件影响范围和事件位置。3.根据权利要求2所述的基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法，其特征在于，所述根据社会力模型和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线，包括：获取所述目标区域对应的社会力模型参数的参数区间和代价参数的参数区间；根据所述社会力模型参数的参数区间，以及预设的社会力模型算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线；根据所述代价参数的参数区间，和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线。4.根据权利要求3所述的基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法，其特征在于，所述社会力模型参数包括行人从众倾向参数、行人运动方向参数、行人运动速度参数、行人跟随搜索范围参数中的至少一种。5.根据权利要求3所述的基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法，其特征在于，所述根据所述社会力模型参数的参数区间，以及预设的社会力模型算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线，包括：根据计算设备的设备性能，确定区间比例参数；所述区间比例参数与所述设备性能成反比；根据所述区间比例参数，对所述社会力模型参数的参数区间进行取点，以得到多个优选社会力模型参数；根据所述多个优选社会力模型参数，基于预设的社会力模型算法对所述障碍信息和空间信息进行多次演算，得到所述目标区域内的多个可能的疏散路线。6.根据权利要求5所述的基于社会力模型和寻路算法的行人动态疏散方法，其特征在于，所述根据所述代价参数的参数区间，和动态寻路算法，以及所述障碍信息和空间信息，确定所述目标区域内的多个可能的疏散路线，包括：根据所述区间比例参数，对所述代价参数的参数区间进行取点，以得到多个优选代价参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李卫红，蔡文蒨，周泓达，
申请(专利权)人：广东师大维智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：