為防止個體行為突變引發(fā)擁擠踩踏事故,對公共場所密集人群行為突變風(fēng)險(xiǎn)識別展開研究。以突變理論為基礎(chǔ),創(chuàng)建由行為狀態(tài)變量與控制變量構(gòu)成的行為變量曲面,通過曲面上任一點(diǎn)在三個區(qū)域中的移動狀態(tài),分析行為突變。根據(jù)正常聚集與應(yīng)急疏散,定義行為變異風(fēng)險(xiǎn),基于密集人群行為突變的演變過程,架構(gòu)金字塔Lucas-Kanade光流法,利用移動步長與速度參數(shù),經(jīng)過近似計(jì)算法則,解得速度大小及其方向,推導(dǎo)加速度計(jì)算公式。采用三角形法則推算得到加速度矩陣,最后在加速度大小與方向的共同作用下,實(shí)現(xiàn)行為突變風(fēng)險(xiǎn)識別。經(jīng)過仿真,說明上述方法能夠有效識別出人群的突變行為,降低密集群體可能存在的事故風(fēng)險(xiǎn),研究具有一定的可行性,并為群體風(fēng)險(xiǎn)識別指出了新的探索方向。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020,37(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

尖點(diǎn)突變模型示意圖

加速度就是在單位時間中速度所引起的變化量,并用鄰近兩幀圖像中追捕到的特征點(diǎn)速度差進(jìn)行指代。將特征點(diǎn)pT的速度設(shè)定成vT,在Δt時長后,那么追捕到相應(yīng)特征點(diǎn)pt+Δt的速度則表示為vt+Δt,如圖2所示下列公式為速度變化量表達(dá)式

人群發(fā)生行為突變時,移動方向通常是混亂無序的,因?yàn)樗俣确较蚩梢杂杉铀俣茸兓宫F(xiàn),所以行為突變的移動方向也能夠依據(jù)加速度的判定進(jìn)行識別。根據(jù)SIFT算法[10]的風(fēng)險(xiǎn)直方圖,統(tǒng)計(jì)特征點(diǎn)加速度方向,進(jìn)而經(jīng)過加速度方向變化分析,實(shí)現(xiàn)人群行為突變風(fēng)險(xiǎn)識別。劃分變化范圍是[0°,360°]的移動方向?yàn)?個部分,各部分間隔角度是45°,以當(dāng)前幀特征點(diǎn)的加速度方向矩陣為依據(jù),統(tǒng)計(jì)全部特征點(diǎn)個數(shù)中含有的各方向部分特征點(diǎn)個數(shù)比率ri(i=1,2,...,8),并獲取到各幀的特征點(diǎn)加速度方向直方圖,經(jīng)過分析直方圖,判定行為突變的移動方向,其規(guī)律有序與雜亂無序的直方圖見圖3。將已知的比率閾值設(shè)定為r*,以當(dāng)前幀加速度方向直方圖為依據(jù),如果有某一方向區(qū)間的比率rj(j=1,2,...,8)>r*,表明密集人群的移動加速度呈現(xiàn)出整體形式,則該行為突變具有規(guī)律有序性;若所有方向區(qū)間比率ri都滿足ri<r*,表明移動加速度是雜亂無序的,則該行為突變屬于無規(guī)律性,此時就需要與加速度大小進(jìn)行結(jié)合,以準(zhǔn)確識別行為突變風(fēng)險(xiǎn)。人群行為突變風(fēng)險(xiǎn)識別流程示意圖見圖4。

【參考文獻(xiàn)】：
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