基于深度卷积神经网络的人群疏散运动仿真模型

作     者：王宗尧 吕子龙 徐欣然 毕容珲 隋聪 WANG Zongyao;LV Zilong;XU Xinran;BI Ronghui;SUI Cong

作者机构：大连海事大学综合交通运输协同创新中心航运经济与管理学院辽宁大连116026 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(72072018,71831002) 中国博士后研究基金会(2019M651101,2021T140081) 

出 版 物：《大连海事大学学报》 (Journal of Dalian Maritime University)

年 卷 期：2024年第50卷第2期

页      码：101-108页

摘      要：为给人群疏散问题研究提供准确可靠的依据,本文提出一种基于深度卷积神经网络的人群疏散运动仿真模型。为获取神经网络训练所需数据,采用CSRNet神经网络和DBSCAN算法从监控视频中提取真实人群轨迹数据,通过深度卷积神经网络的训练,对真实的人群行为模式进行深度学习,并利用训练出的深度卷积神经网络建立人群运动仿真模型。结果表明,该模型可准确预测人群的运动行为,真实模拟人群的运动轨迹,可为应急疏散策略的制定和公共场所疏散通道的设计提供依据。

主 题 词：人群疏散 仿真模型 深度卷积神经网络 深度学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2024.02.011

馆 藏 号：203128788...