發(fā)布時(shí)間：2020-05-13 10:49

【摘要】：人群仿真作為虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的一個(gè)重要研究分支,通過(guò)在計(jì)算機(jī)構(gòu)建的虛擬世界中對(duì)人群行為進(jìn)行仿真模擬,來(lái)揭示人群行為受外部環(huán)境和人際間交互共同影響的潛在規(guī)律,為研究人員和用戶提供人群行為的分析和可視化技術(shù)。近年來(lái),人群仿真技術(shù)在公共安全、軍事訓(xùn)練、重大活動(dòng)以及計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而,受數(shù)據(jù)獲取手段和信息提取方法的限制,現(xiàn)有的人群仿真研究方法主要集中在基于模型驅(qū)動(dòng)的方法,該類方法在仿真效果和真實(shí)度方面具有一定的局限性。為此,本文研究視頻數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能人群仿真方法,以人群視頻為真實(shí)數(shù)據(jù)源,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法從視頻中自動(dòng)提取行人運(yùn)動(dòng)信息,結(jié)合三維可視化技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,實(shí)現(xiàn)三維重現(xiàn)、實(shí)例學(xué)習(xí)和模型優(yōu)化三種不同數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式的人群仿真,有效的將計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能和人群仿真相關(guān)技術(shù)進(jìn)行融合,進(jìn)一步推動(dòng)人群仿真領(lǐng)域中基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的理論與應(yīng)用研究。主要研究工作與成果如下:(1)針對(duì)人群仿真技術(shù)對(duì)真實(shí)行人數(shù)據(jù)的需求,提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人群運(yùn)動(dòng)信息自動(dòng)提取方法。首先利用混合高斯模型背景差分的目標(biāo)檢測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)了無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)的行人目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè);然后改進(jìn)基于粒子濾波和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的目標(biāo)跟蹤方法,準(zhǔn)確的提取行人多目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡;最后通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法將軌跡從視頻圖像的二維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成真實(shí)世界的三維坐標(biāo),并在數(shù)字地球科學(xué)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了視頻中人群運(yùn)動(dòng)的三維可視化仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠從人群視頻中自動(dòng)提取準(zhǔn)確的行人運(yùn)動(dòng)軌跡,獲取豐富的人群運(yùn)動(dòng)相關(guān)參數(shù),并可以用于人群運(yùn)動(dòng)行為的真實(shí)三維重現(xiàn)。(2)針對(duì)多數(shù)模型驅(qū)動(dòng)方法不能有效的模擬稀疏人群自由度較高的運(yùn)動(dòng)行為,提出一種基于實(shí)例學(xué)習(xí)的仿真方法。通過(guò)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)軌跡實(shí)例來(lái)描述行人運(yùn)動(dòng)的局部時(shí)空特征要素,利用層次聚類算法構(gòu)建分層的運(yùn)動(dòng)軌跡實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù);建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)模式分類器,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)軌跡實(shí)例的快速有效查詢;提出智能體運(yùn)動(dòng)行為的學(xué)習(xí)方法,采用K最近鄰算法和局部加權(quán)線性回歸算法來(lái)實(shí)現(xiàn)智能體下一時(shí)刻運(yùn)動(dòng)行為的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠?qū)π腥说倪\(yùn)動(dòng)行為進(jìn)行逼真的模擬,并顯著的提高實(shí)例的查詢匹配速度,當(dāng)實(shí)例樣本數(shù)量達(dá)到6000時(shí),查詢所需耗時(shí)小于0.06秒/幀。(3)針對(duì)密集人群中行人的感知和決策存在模糊性的建模問(wèn)題,提出一種基于遺傳模糊系統(tǒng)的仿真方法。通過(guò)建立基于智能體模型和社會(huì)力模型的行人運(yùn)動(dòng)混合模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)行人感知能力、決策能力和運(yùn)動(dòng)行為的分層建模;提出基于視域的環(huán)境空間表示方法,模擬行人視野對(duì)周圍環(huán)境信息的感知;通過(guò)引入模糊邏輯系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)智能體對(duì)行人具有不精確的感知和決策能力的模擬;利用遺傳算法來(lái)優(yōu)化模糊隸屬度函數(shù)的參數(shù),實(shí)現(xiàn)行人運(yùn)動(dòng)行為模型的參數(shù)學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效的提高人群運(yùn)動(dòng)仿真精度,測(cè)試實(shí)驗(yàn)的均方誤差平均值為0.0213 m~2,優(yōu)化后仿真精度提高了9.75%,并且仿真效果與實(shí)際觀測(cè)更相符。(4)面向典型場(chǎng)景的人群流動(dòng),采用真實(shí)數(shù)據(jù)分析和仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)M兩種方式進(jìn)行研究。通過(guò)采集地鐵站、商場(chǎng)、公園和步行街四類常見(jiàn)公共場(chǎng)所的人群流動(dòng)視頻,分析人群流動(dòng)特征因素,劃分人群流動(dòng)狀態(tài)類型,討論人群流動(dòng)常見(jiàn)現(xiàn)象;通過(guò)對(duì)多種典型場(chǎng)景的人群流動(dòng)進(jìn)行仿真模擬,分析場(chǎng)景中環(huán)境因素對(duì)人群運(yùn)動(dòng)行為的影響,為場(chǎng)所布局規(guī)劃和建筑設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù),為人員安全管理和應(yīng)急預(yù)案制定提供理論與技術(shù)支持。
【圖文】：

的規(guī)律性和復(fù)雜的多樣性等特點(diǎn)。在一般情況下，人群行為往往能夠表現(xiàn)出良好的組織結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的群體效應(yīng)；但是當(dāng)一些特殊情況發(fā)生時(shí)，比如火災(zāi)、恐怖襲擊和謠言擴(kuò)散等，由于場(chǎng)地規(guī)劃缺陷、人流管理不善和應(yīng)急預(yù)案準(zhǔn)備不足等問(wèn)題的存在，再加上群體中部分個(gè)體有打破社會(huì)規(guī)范和共有意識(shí)的行為，會(huì)造成緊急現(xiàn)象的發(fā)生，進(jìn)一步惡化則會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的人群安全事故[1, 2]。(a) 德國(guó)杜伊斯堡音樂(lè)節(jié)踩踏事故 (b) 昆明火車站暴力恐怖事件

圖 1.2 具有代表性的人群行為模型分類宏觀模型型是以人群整體為研究對(duì)象，將行人流看成一個(gè)連續(xù)的流通過(guò)利用流體力學(xué)模型或氣體動(dòng)力學(xué)模型等來(lái)進(jìn)行描述，真實(shí)性，而不注重于個(gè)體的行為，主要研究人群的流量分000 年 Hoogendoorn 等人[19]提出了基于氣體動(dòng)力學(xué)理論的空間密度的概念，，根據(jù) Boltzmann 方程利用粒子離散化方為行人的運(yùn)動(dòng)是考慮通行效益最大時(shí)所決定的。2002 年基于流體動(dòng)力學(xué)的行人運(yùn)動(dòng)模型，采用連續(xù)介質(zhì)理論以過(guò) Navier-Stokes 方程設(shè)計(jì)勢(shì)能函數(shù)來(lái)指導(dǎo)人群運(yùn)動(dòng)。200了連續(xù)統(tǒng)一體的人群運(yùn)動(dòng)模型，考慮人群密度對(duì)速度的影
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2661842