人群行為計算是指在虛擬空間中構(gòu)建與現(xiàn)實世界對應(yīng)的場景和人群,對人群復雜行為進行建模并實現(xiàn)可視仿真推演,打破時間和空間限制,以任意尺度和視角推演個體微觀行為和群體宏觀態(tài)勢的建模過程。人群行為計算是生物學、心理學、計算機圖形學等多個學科的交叉研究領(lǐng)域。它在安全管控、建筑布局規(guī)劃、軍事訓練、視頻游戲和影視特效等方面有非常廣泛的應(yīng)用,越來越受到學者們的關(guān)注。在實際應(yīng)用中,人們對人群行為計算模型結(jié)果的可靠性、真實性和計算性能提出了越來越高的要求。如何對影響人群運動的各種復雜因素進行建模,并探討它們與運動之間的關(guān)系,模擬出更加真實的人群運動是一個巨大的挑戰(zhàn)。研究文獻表明,情緒對人群行為有非常重要的影響,本文的研究重點是將心理學中情緒建模方法運用到人群行為計算方法中,提高模擬結(jié)果與真實人群運動之間的相似性。此外,本文還關(guān)注如何將人群行為研究與當前社會熱點事件深入結(jié)合,以期為政府部門的安全管控決策提供支持。針對上述研究背景,本文主要研究融入情緒感染機制的人群行為計算模型。突發(fā)場景下,受危險源的影響恐慌情緒在人群中傳播,情緒對人群運動影響很大。本文首先針對這類典型場景研究恐慌人群的運動。在突發(fā)場景下刻畫... 

【文章來源】：鄭州大學河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：129 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

描繪了上海外灘踩踏事故的場景，由于人群的擁擠和恐慌造成了大量的人員傷亡

緒論2異常情況，可以提前應(yīng)對，降低突發(fā)狀況對人類帶來的損失。（2）建筑布局規(guī)劃人群行為計算模型可以為建筑場景布局提供指導和優(yōu)化建議。在建筑物布局規(guī)劃時將人群運動考慮進去，可以讓建筑物更加安全，人群運動更舒適，減少突發(fā)狀況時不必要的人員傷亡。（3）軍事訓練縱觀國際環(huán)境，世界范圍內(nèi)仍然存在不穩(wěn)定因素，人們要更加注意防范，如圖1.2為2017年英國議會大廈恐怖襲擊事件場景。對抗性人群行為的研究可以幫助警察更有效地控制恐怖分子，維護社會穩(wěn)定與和諧。（4）影視制作目前越來越多電視劇和電影需要制作大規(guī)模人群場景，如果采用實景拍攝往往會耗費大量人力物力。計算機人群仿真技術(shù)模擬的人群動畫不僅僅可以真實表達導演的構(gòu)想，而且還可以大大節(jié)約制作成本。人群行為計算模型的研究應(yīng)用十分廣泛，同時人們對模型結(jié)果的真實性要求也越來越高，行為仿真難度也越來越大，現(xiàn)有的研究成果已經(jīng)不能滿足當前人們的需求。首先，影響人群運動的因素復雜，但計算資源有限，如何在眾多影響因素中選擇最重要的因素，并準確地描述這些因素與人群運動之間的關(guān)系是一個挑戰(zhàn)。其次，在全世界范圍內(nèi)群體性事件頻繁發(fā)生，人們的關(guān)注度不斷上升。人群行為的研究應(yīng)該廣泛地應(yīng)用到實際的群體性事件管控中。如何將這些研究與社會熱點事件更有效地結(jié)合，并提出合理的管控措施和方案是當下需要解決圖1.22017年英國議會大廈恐怖襲擊事件

緒論9型（CA-SIRS）用于描述緊急情況下人群運動過程中的情緒感染。Bosse等人[55]將基于熱力學的情緒傳染模型融入基于智能體的人群仿真方法，模擬人群中的情緒傳播。Neto等人[32]又把該模型融入BioCrowds中，并處理不同群體之間的情緒感染。大多數(shù)的情緒感染方法基于傳染病模型。多數(shù)情緒計算方法僅僅考慮了情緒的感染量，卻很少考慮個體受外部環(huán)境刺激感知對情緒的影響，以及情緒的正常衰減等。實際上，當緊急事件發(fā)生，人們通過直接感知或者情緒感染間接感知到緊急事件的發(fā)生，隨著時間的推移情緒也會自然衰弱。（3）數(shù)據(jù)集本節(jié)總結(jié)了突發(fā)場景下恐慌人群運動的數(shù)據(jù)集，以及獲取真實情緒值的方法。UMN數(shù)據(jù)集[56]包括了11個不同場景的視頻，其中涵蓋了室內(nèi)和室外場景。每個視頻剛開始時人們正常運動，后來突發(fā)事件發(fā)生人們驚慌逃跑。如圖1.3列舉了UMN數(shù)據(jù)集的三個場景，左邊是正常的行人運動，右邊是發(fā)生突發(fā)狀況后的行人運動。Web數(shù)據(jù)集[56]是從網(wǎng)站（例如，GettyImages和ThoughtEquity.com）上搜集到的視頻集合。該數(shù)據(jù)集包括了城市中的不同場景:12個正常的人群運動場景（例如，人行道行人穿梭、馬拉松賽跑）和8個突發(fā)場景（例如，恐慌逃跑、抗議者圖1.3UMN數(shù)據(jù)集場景示例圖1.4Web數(shù)據(jù)集場景示例

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]人行橋上突發(fā)事件下的人群恐慌行為模型研究[J]. 劉箴,黃鵬.  系統(tǒng)仿真學報. 2012(09)



本文編號：3446655