基于动态切换的城市轨道交通车站应急疏散模型

基于应急条件下乘客可能采取的最近疏散行为、退避疏散行为、从众疏散行为、回返疏散行为、均衡疏散行为等5种主要疏散行为对乘客吸引力的动态变化,构建了基于应急信息刺激的乘客疏散行为动态切换的3层模型体系.对不同微观行人仿真模型的优缺点进行分析,构建了融合应急行为决策模型、A*算法、社会力模型的应急疏散联合仿真体系.最后,利用实际城市轨道交通车站的应急疏散调查数据,对模型参数进行了标定,并对仿真效果进行了验证.     

双向互为逃生通道的地铁区间隧道通风排烟方式实验研究

为验证发生事故隧道纵向通风、非事故隧道正压送风的气流防烟模式的有效性,通过以类矩形地铁区间隧道为原型,建立了1：3的实体试验平台,对两种纵向通风模式的防烟效果、非事故隧道沿程温度及联络通道口温度变化对比分析。结果表明：事故隧道纵向通风、非事故隧道正压送风这种有效的气流防烟方法既可在无空间设置防火门的地铁区间隧道得以应用,也可以作为常规地铁区间隧道防火门损坏后降低火灾危害的应急手段。可见在有效的正压送风模式下,事故隧道纵向通风临界风速为1.6m/s,1#A联络通道口临界风速为1.7m/s,1#B联络通道口临界风速为1.8m/s,该参数可以为地铁区间隧道风机提供选型依据。     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

Occupant evacuation model based on cellular automata in fire

By applying the rules set in traffic flow and pedestrian flow models, a basic cellular automata model is presented to simulate occupant evacuation in fire. Some extended models are introduced to study the special phenomena of evacuation from the fire room. The key of the models is the introduction of the danger grade which makes the route choice convenient and reasonable. Fire not only influences the emotional and behavioral characteristics of an individual but also affects his physical constitution, which reduces his maximal possible velocity. The models consider these influence factors by applying a set of simple but effective rules. It is needed to emphasize that all rules are established according to the essential phenomenon in fire evacuation, that is, all the occupants would try to move to the safest place as fast as possible. Some simulation examples are also presented to validate the applicability of the models.     

地下车库通风设计体会

以孝义地下车库建设为例,简要介绍了地下车库及设备用房的排风排烟量计算和系统设计,总结了设计中的一些体会。     

潜意识效应的人群应急疏散研究

从行为建模思想出发,在Tajima格子气模型基础上,考虑不同空间环境下行人的潜意识行为,建立了具有潜意识效应的人群应急疏散格子气模型,用以刻画行人疏散过程中的偏向选择及决策行为。数值模拟研究了大厅内人群疏散的动力学行为,并探讨了潜意识行为作用空间大小、潜意识行为偏向强度、出口宽度、系统大小及人员密度等因素对人群疏散效率的影响。结果表明:拓展的格子气模型能够真实地再现疏散过程中出现的"成拱"现象;潜意识行为能够有效地提高人群的疏散效率;饱和流量和疏散时间对出口宽度具有确定的标度关系。     

地铁列车火灾安全疏散研究

为了研究地铁列车的火灾安全疏散性能,利用Pyrosim火灾数值模拟软件,结合真实材料的物理化学参数,对地铁火灾的毒害气体和能见度分析,确定满载乘客的单节车厢应满足的最低转移时间。模拟地铁火灾真实的疏散场景,进行大规模疏散演练实验,探讨了人群实际转移时间和相关注意事项。利用Pathfinder疏散模拟软件,针对站台疏散和隧道疏散进行了比较分析。     

Simulation of evacuation behaviors in fire using spacial grid

A two-dimensional Cellular Automata (CA) model to demonstrate the special phenomena of occupants evacuating from fire room is presented. A set of simple but effective models is proposed to investigate the effect of fire smoke on route choice. The concept of danger grade is introduced, and occupants select the target cell according to the value of danger grade at each time step. Some technique is introduced to substitute the human intelligence, such as premeditation. The simulation results show that human evacuation is influenced greatly by both human visual field and building exit.     

大型公用建筑火灾时人员应急疏散评价模型研究

应急疏散措施的优劣是评价大型公用建筑安全水平高低的重要标准之一。本文通过分析影响大型公用建筑应急疏散措施有效性的主要因素,参照相关法规及大型公用建筑应急疏散时各指标因素的层次,建立了大型公用建筑应急疏散评价模型。将该模型应用到某高校图书馆的应急疏散评价过程中,验证了模型的准确性,为建筑物火灾人员应急安全疏散提供了切实可行的参考依据。     

基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法

人口密度的逐年增加使得公共场所的人群暴乱事件频繁发生,利用相关技术对现有的监控视频进行实时分析,及时对突发的人群异常情况报警,对于维护社会秩序和公共安全具有重要的研究意义。提出了一种基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法,把提取到的人群分布信息和运动信息融合后,计算得到瞬时能量,并与设定的异常阈值比较,以识别人群异常行为。实验结果表明:针对相同的视频数据,该算法降低了传统动能公式因单一考虑人群运动信息而导致对异常行为误检的概率,识别人群异常行为的准确性要高于其他同类方法。