【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及安全，特别是涉及基于数字孪生的踩踏事故预警方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、踩踏事故，是在整个队伍产生拥挤移动时，有人意外跌倒后，后面的人群依然在前行，踩踏者摔倒，引起恐慌后踩踏处往往会更加拥堵，摔倒次数增加。
2、目前，各类监控手段都比较成熟。但对于踩踏事故，往往是事后通过回调监控，或查看监控信息去查看事发时的情况，而不能起到预防/预警作用。
3、综上所述，如何有效地在监控过程对踩踏事故进行预警处理问题，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于数字孪生的踩踏事故预警方法、装置、设备及可读存储介质，可以根据当前实地的地形、天气和人群情况进行预警，有效避免踩踏事故。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于数字孪生的踩踏事故预警方法，包括：
4、获取目标区域的实时数据；其中，所述实时数据包括地形地貌数据、天气数据和人流数据；
5、基于所述实时数据建立人群密度的数字孪生模型，并利用所述数字孪生模型模拟出所述目标区域内的人员实时分布数据；
6、对所述实时数据进行预测，得到人群密度发展曲线和预测聚集区域；
7、根据所述人员实时分布数据、所述人群密度发展曲线和所述预测聚集区域，获取当前和/或未来的人群密度报告；
8、通过比对所述人群密度报告和基于所述实时数据确定的当前告警阈值，进行踩
9、优选地，所述通过比对所述人群密度报告和基于所述实时数据确定的当前告警阈值，进行踩踏事故预警，包括：
10、根据所述地形地貌数据确定地形类别，并确定所述地形类别对应的地形修正系数；
11、根据所述天气数据确定天气类别，并确定所述天气类别对应的天气修正系数；
12、根据所述人流数据确定群体类别，并确定所述群体类别对应的群体修正系数；
13、结合所述地形修正系数、所述天气修正系数和所述群体修正系数对踩踏预警值进行修正，得到所述当前告警阈值；
14、将所述目标区域划分为若干个子区域；
15、从所述人群密度报告中读取所述子区域的人群密度值；
16、若所述人群密度值大于所述当前告警阈值，则对所述子区域进行踩踏事故预警。
17、优选地，所述根据所述人员实时分布数据、所述人群密度发展曲线和所述预测聚集区域，获取当前和/或未来的人群密度报告，包括：
18、根据所述人员实时分布数据、所述人群密度发展曲线和所述预测聚集区域，预测人群密度变化趋势和人员移动速度；
19、利用所述人群密度变化趋势和所述人员移动速度，计算单位时间内流入流出人员数量；
20、利用所述单位时间内流入流出人员数量，获得所述人群密度报告。
21、优选地，所述人群密度报告包括：
22、天气、可见度、性别比例、年龄比例、人群密度、人群流动速度、加速度、所述预测聚集区域和观察区域；其中，所述人群密度包括动态人群密度和/或未来人群密度。
23、优选地，还包括：
24、在可视化界面基于所述人员实时分布数据显示人员实时密度分布图。
25、优选地，所述获取目标区域的实时数据，包括：
26、通过实时视频监控和/或摄像头智能识别系统，采集所述目标区域的实时数据；
27、其中，所述地形地貌数据包括所述目标区域的面积、坡度和障碍物数量；
28、所述天气数据包括天气和可见度；
29、所述人流数据包括单位时间内流入流出所述目标区域的人数、性别比例和年龄比例。
30、优选地，还包括：
31、将所述目标区域的外围区域确定为观察区域；
32、在所述观察区域发生人群聚集和/或车辆事故，则发起所述目标区域的踩踏初始预警。
33、一种基于数字孪生的踩踏事故预警装置，包括：
34、信息感知模块，用于获取目标区域的实时数据；其中，所述实时数据包括地形地貌数据、天气数据和人流数据；
35、数字孪生模块，用于基于所述实时数据建立人群密度的数字孪生模型，并利用所述数字孪生模型模拟出所述目标区域内的人员实时分布数据；
36、人群密度确定模块，用于对所述实时数据进行预测，得到人群密度发展曲线和预测聚集区域；根据所述人员实时分布数据、所述人群密度发展曲线和所述预测聚集区域，获取当前和/或未来的人群密度报告；
37、预警处理模块，用于通过比对所述人群密度报告和基于所述实时数据确定的当前告警阈值，进行踩踏事故预警。
38、一种电子设备，包括：
39、存储器，用于存储计算机程序；
40、处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述基于数字孪生的踩踏事故预警方法的步骤。
41、一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于数字孪生的踩踏事故预警方法的步骤。
42、应用本专利技术实施例所提供的方法，获取目标区域的实时数据；其中，实时数据包括地形地貌数据、天气数据和人流数据；基于实时数据建立人群密度的数字孪生模型，并利用数字孪生模型模拟出目标区域内的人员实时分布数据；对实时数据进行预测，得到人群密度发展曲线和预测聚集区域；根据人员实时分布数据、人群密度发展曲线和预测聚集区域，获取当前和/或未来的人群密度报告；通过比对人群密度报告和基于实时数据确定的当前告警阈值，进行踩踏事故预警。
43、获取到目标区域的实时数据，一方面，基于该实时数据建立人群目的的数字孪生模型，并模拟出目标区域内的人员实施分布数据，另一方面，基于该实时数据进行预测，可以得到人群密度发展区域和预测聚集区域。然后，根据人员实时分布数据、人群密度发展曲线和预测聚集区域，可获取当前和/或未来的人群密度报告；最终，利用人群密度报告并结合基于该实时数据所确定的当前告警阈值，进行踩踏事故预警。
44、本专利技术的技术效果：数字孪生技术对所获实时数据进行处理，搭建基于现实情况的虚拟映射，直观呈现目标区域人群情况，直观反应当下人群密度，并可根据动态流入的实时数据及时更新人群密度变化情况；预测算法，则可生成目标区域人群密度发展区域和预测聚集区域。耦合数字孪生技术和预测算法，可以获取目标区域的人群密度报告，从而基于该人群密度报告并根据当前实际情况所确定的当前告警阈值进行踩踏事故预警。可以根据当前实地的地形、天气和人群情况，有效预防踩踏事故的发生。
45、相应地，本专利技术实施例还提供了与上述基于数字孪生的踩踏事故预警方法相对应的基于数字孪生的踩踏事故预警装置、设备和可读存储介质，具有上述技术效果，在此不再赘述。
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1.一种基于数字孪生的踩踏事故预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过比对所述人群密度报告和基于所述实时数据确定的当前告警阈值，进行踩踏事故预警，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人员实时分布数据、所述人群密度发展曲线和所述预测聚集区域，获取当前和/或未来的人群密度报告，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人群密度报告包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标区域的实时数据，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种基于数字孪生的踩踏事故预警装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于数字孪生的踩踏事故预警方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的踩踏事故预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过比对所述人群密度报告和基于所述实时数据确定的当前告警阈值，进行踩踏事故预警，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人员实时分布数据、所述人群密度发展曲线和所述预测聚集区域，获取当前和/或未来的人群密度报告，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人群密度报告包括：
5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李腾，王光文，王晓菲，李世颜，
申请(专利权)人：山东捷瑞信息技术产业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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