检索结果-内蒙古大学图书馆

基于数据分析下的滨海景观空间人群行为模型探究——以八大峡广场为例

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现代园艺 2019年第20期42卷 16-17页

作者：陈琛杜慧敏郄书恒贾新玥渠水静青岛理工大学

从滨海景观空间人群活动的行为特征出发,经过调查研究评价,由此提出影响人群行为的空间构成模型,并基于此行为模型基础上得出滨海空间设计原则,形成多样性的滨海景观格局,研究成果对其他滨海景观空间有一定参考与借鉴意义。

关键词：滨海景观要素人群行为模型

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人行桥上突发事件下的人群恐慌行为模型研究

人行桥上突发事件下的人群恐慌行为模型研究

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第十二届中国虚拟现实大会

作者： LIU Zhen 刘箴 HUANG Peng 黄鹏 Faculty of Information Science and Technology Ningbo University Ningbo 315211 China 宁波大学信息科学与工程学院宁波 315211

人行桥是人员密集场所，在突发事件下，容易导致人群拥挤踩踏。目前的人群仿真技术对恐慌情绪考虑不充分，不能全面描述人群行为。在综述人群行为仿真技术的基础上，提出了个体的结构和假设，给出了人群在恐慌情绪作用下个体的行为描述... 详细信息

人行桥是人员密集场所，在突发事件下，容易导致人群拥挤踩踏。目前的人群仿真技术对恐慌情绪考虑不充分，不能全面描述人群行为。在综述人群行为仿真技术的基础上，提出了个体的结构和假设，给出了人群在恐慌情绪作用下个体的行为描述，构建一种恐慌情绪感染模型，在计算机上编制了演示系统，从而验证本文模型的合理性。

关键词：人行桥安全管理计算机仿真人群行为模型恐慌情绪

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微观人群数字孪生的概念、框架与研究方法

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遥感学报 2024年第5期28卷 1295-1313页

作者：李文航龚建华黄琳马浩男中国科学院空天信息创新研究院国家遥感应用工程技术研究中心北京100094

传统地理学/GIS对人群时空行为的研究集中在中宏观尺度,对微观时空行为的研究相对不足。针对这一问题,提出了微观人群数字孪生的概念及其基础逻辑框架,从人群行为实验方法、基础行为/场景行为建模、典型应用及案例分析等方面总结了微观... 详细信息

传统地理学/GIS对人群时空行为的研究集中在中宏观尺度,对微观时空行为的研究相对不足。针对这一问题,提出了微观人群数字孪生的概念及其基础逻辑框架,从人群行为实验方法、基础行为/场景行为建模、典型应用及案例分析等方面总结了微观人群数字孪生的技术基础及其研究现状,并从地理学的视角,对基于系统论的人群实验思路和可信人群实验方法、以及利己—利他、个体—群体、确定—随机统一的人群行为建模方法、微观行为地理学和微观人地关系理论体系构建等未来研究进行探讨,希望推动地理学、GIS和虚拟地理环境对微观人群时空行为理论、方法和技术的研究。

关键词：遥感微观人群数字孪生微观时空行为人群行为模型虚拟地理环境地理学

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拥挤环境下的异常行为检测研究

拥挤环境下的异常行为检测研究

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作者： Popoola Oluwatoyin Pius 哈尔滨工程大学

学位级别：博士

感知环境是人类视觉系统的基本功能之一，已经吸引了机器视觉和相关领域的大量研究。公共和私有场所的视觉监控正在成为日常生活的常态，而具有更强的视频数据保护能力的CCTV（闭路电视）摄像机和图像获取装置变得更加便宜和普遍。此外... 详细信息

感知环境是人类视觉系统的基本功能之一，已经吸引了机器视觉和相关领域的大量研究。公共和私有场所的视觉监控正在成为日常生活的常态，而具有更强的视频数据保护能力的CCTV（闭路电视）摄像机和图像获取装置变得更加便宜和普遍。此外，世界范围内对基于视频的智能环境感知系统的需求正在逐步增加，尤其当观察到的事件和行为可以根据上下文背景标记为“异常”、“奇异”、或者“不平常”的情况下。这样的系统通常被用于公共交通系统（机场、地铁和火车站等）、医疗护理设施、商业区比如购物商场、银行、运动场馆、住宅区等。人类视觉系统的一个独特能力是能够识别和分析不同的场景下的目标的行为。即使在没有先验信息的情况下，人类仍然可以推断一个状态是正常行为还是异常或者不平常的行为。然而，人类对环境的感知能力是有限的，这个限制促使人们构建有效且高效的基于智能识别系统的计算机视觉来支持人类视觉的环境感知功能。这样的智能系统可以从原始视频数据中视觉地观察和自动地提取信息，来描述运动目标的行为、学习对人类观察者有语义意义的信息并将它们区分为“正常”或“异常”。在本论文中，研究了基于机器的异常行为检测的三个重要方面。首先，提出对人群拥挤的场景的本质的局部和全局的行为签名的一个新的鲁棒的描述符。该描述符用于检测三种类型的异常的人群行为，通常是在恐慌的情况下，包括：突然加速运动（奔跑）、突然向不同方向散开（散开）、朝出口方向逃跑（集中）。该描述符同时基于常用的光流特征，以及潜在的光场（对场景中运动的人之间全局和局部的交互进行编码）。其次，使用生物启发的量化技术来量化提取的特征，完成了视觉编码本开发的任务。最终的编码本是结构单元—基于“特征包”示例编码提取的信息。当使用K-均值算法时，利用上述方法开发编码本可以减少计算时间，并减少在通过去除猜测或者由经验来决定合适的编码本规模和描述特征来建立视觉编码本方面的工作。此外，采用蚁群算法和K-均值算法结合，以克服k-均值算法的缺点。通过使用贝叶斯主题模型来获取基本行为单元的本质结构以及视频框架中的互动，根据正常和异常行为的转换，尽快有效地调节模型参数。对在正常和异常阶段之间的转换的早期检测，在实时性的应用中是非常重要的，它为操作人员及时地采用合理的反应来改变状况提供了可能。在两个公用的人群行为数据集上，对所提的框架进行实验和分析表明：相比于较早的人群异常行为检测方法，本文方法具有相当可靠的检测准确率。本方法非常适合于检测特殊事件和人群行为的趋势，尤其是在人群稀疏或者拥挤的场景下。

关键词：环境感知异常行为检测基于视频的智能监控人群行为模型人群行为转换贝叶斯模型

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基于复杂网络控制及多智能体系统的人群行为仿真研究

基于复杂网络控制及多智能体系统的人群行为仿真研究

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作者：许汉成国防科学技术大学

学位级别：硕士

人群仿真技术在安全管理、计算机动画及虚拟现实等众多领域有着广泛的应用。而当前人群行为仿真中面临的行为模型真实性差,人群行为生成方法单一等问题,本文开展了人群行为仿真关键技术的研究。分别从复杂网络控制算法、人群行为建模、... 详细信息

人群仿真技术在安全管理、计算机动画及虚拟现实等众多领域有着广泛的应用。而当前人群行为仿真中面临的行为模型真实性差,人群行为生成方法单一等问题,本文开展了人群行为仿真关键技术的研究。分别从复杂网络控制算法、人群行为建模、人群基本行为生成等方面,对人群的行为建模技术进行了深入研究,提出了相应的行为规则,建立了人群行为模型,并开发了基于复杂网络控制和多智能体的人群行为仿真演示系统。本文主要研究内容概括如下:一、首先对在国内外研究现状进行了概述,重点介绍了复杂网络控制理论和多智能体系统控制算法研究人群行为的优缺点及现状,提出结合复杂网络控制算法和多智能体技术开展人群行为仿真研究,为后文的人群行为仿真模型的提出做铺垫。二、介绍了复杂网络控制和多智能体系统,对复杂网络控制和多智能体系统的相关概念、基本思想以及在各个领域中的应用进行了叙述。然后将复杂网络控制与多智能体网络模型进行了比较,指出了二者之间的联系,分析了各自在人群行为仿真中的优缺点,并提出了将两者结合的思想以及其优越性,为复杂网络控制算法及多智能体系统相结合奠定了理论基础。三、对复杂网络控制算法进行了研究,详细分析和阐述了蜂拥控制算法和牵制控制算法的思想和具体结构,对基本的控制算法和位置优化的方法进行了研究,并对两者平衡状态下的指标进行了分析。经验证该方法反映了复杂网络控制算法的可行性以及对人群特性描述的高效性。四、利用复杂网络控制算法构建了人群及智能体基本行为模型。对人群基本行为规则和基本行为规律进行分析,生成了智能体的信息感知模型、行为控制模型和行为决策模型,重点对行为控制模型进行了研究,根据感知信息和控制算法进行行为决策,从而产生更加复杂的行为,模型符合人群行为规律特征。五、最后结合视景仿真建模软件、交互界面设计软件,利用生成的人群行为模型,开发出一个基于复杂网络控制算法和多智能体系统的人群仿真演示系统,来仿真人群在突发事件下的行为。该仿真演示系统能生成较为逼真的人群行为动画,验证了复杂网络控制算法及人群行为模型的可行性与适用性。

关键词：人群行为仿真复杂网络控制多智能体系统人群行为模型位置优化

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城市地下轨道交通人群行为特征研究

城市地下轨道交通人群行为特征研究

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作者：赵来军邹宗峰徐莹玮

人群的行为特征是建立人群行为模型和制定人群安全疏散方案的基础。随着城市轨道交通的快速发展，对具有一定空间特殊性的地下轨道交通站点内的人群行为特征进行分析和研究显得越来越重要。本文通过对地铁站点人群行为的大量调研与数据... 详细信息

人群的行为特征是建立人群行为模型和制定人群安全疏散方案的基础。随着城市轨道交通的快速发展，对具有一定空间特殊性的地下轨道交通站点内的人群行为特征进行分析和研究显得越来越重要。本文通过对地铁站点人群行为的大量调研与数据采集工作，在现有研究成果的基础上将人群划分为群体、组别、个体三个层次，对相应人群行为的宏观、中观、微观特征进行了总结和分析，并针对地下轨道交通站点环境的特殊性对人群行为的影响进行了分析和研究。通过对人群流量、移动速度、密度等参数的描述与分析，指出人群行为特征研究对人群管理具有决策指导作用，用以指导人群行为模型的建立和计算机模拟仿真参数的设定。

关键词：影响因素地下轨道交通人群行为特征人群行为模型人群疏散

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