[发明专利]预测人群疏散能力瓶颈的方法、装置、设备及存储介质

说明书

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。

技术领域

本发明涉及人员疏散技术领域，具体而言，涉及预测人群疏散能力瓶颈的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

人员疏散过程是一个非常复杂的动态过程，在动态变化中，需要做到行人流量与设施通过能力相互适配，否则就会造成行人拥堵。疏散能力瓶颈是行人拥堵的主要位置，是影响行人疏散时间的重要因素。通常在较为复杂的建筑设置中，紧急情况发生时，疏散瓶颈位置往往无法直观预见。

发明内容

本发明的目的在于提供预测人群疏散能力瓶颈的方法、装置、设备及存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

第一方面，本申请提供了预测人群疏散能力瓶颈的方法，包括：

获取人群在疏散过程中的人群分布图；

基于所述人群分布图利用泰森多边形法计算，得到人群密度图；

基于不同时刻的所述人群密度图训练生成对抗网络模型，得到人群密度预测模型；

将人群疏散过程的实时数据输入所述人群密度预测模型，并根据输出结果和预设规则对人群疏散能力瓶颈进行预测，所述预设规则为自定义的疏散能力瓶颈等级规则。

第二方面，本申请还提供了预测人群疏散能力瓶颈的装置，包括构建模块、模拟模块、计算模块、训练模块和识别模块，其中：

构建模块：用于获取人群在疏散过程中的人群分布图；

计算模块：用于基于所述人群分布图利用泰森多边形法计算，得到人群密度图；

训练模块：用于基于不同时刻的所述人群密度图训练生成对抗网络模型，得到人群密度预测模型；

识别模块：用于将人群疏散过程的实时数据输入所述人群密度预测模型，并根据输出结果和预设规则对人群疏散能力瓶颈进行预测，所述预设规则为自定义的疏散能力瓶颈等级规则。

第三方面，本申请还提供了预测人群疏散能力瓶颈的设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述预测人群疏散能力瓶颈的方法的步骤。

第四方面，本申请还提供了存储介质，所述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预测人群疏散能力瓶颈的方法的步骤。

本发明的有益效果为：

本申请中，根据每个时刻对应的行人分布利用泰森多边形方法构建行人分布的密度图。建立密度图时序变化的数据库之后，设计基于Pix2pix的生成对抗网络并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新场景在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。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。