轻量级Web3D地铁火灾逃生在线规划关键技术

发布时间：2021-12-10 13:50

　　基于移动互联网浏览器实现地铁站逃生模拟训练是一种高效率的火灾逃生训练方式.然而,由于地铁站规模庞大且火灾情景复杂,在线逃生路径规划仿真平台模型因数据规模大,其在基于有限网络带宽传输以及渲染能力较弱的浏览器上运行时,速度将非常缓慢甚至无法运行.为解决此问题,本文针对轻量级Web3D地铁火灾逃生路径在线规划平台实时在线关键技术进行了研究.首先,针对大规模地铁站BIM静态场景数据,通过语义和体素化成分检验的轻量化方法对其进行了轻量化处理.同时,针对大规模虚拟化身的在线渲染,基于数据拆分并灵活组合思想,通过对虚拟化身的几何体信息和虚拟化身的动画数据进行数据管理,实现了大规模虚拟化身在线渲染的轻量化处理,进而实现了轻量级人群可视化;其次,针对动态烟气数据,提出了基于烟气冗余消除和归一化的轻量化处理方法,并基于精灵纹理粒子系统构建了轻量级烟气场景,实现了轻量级烟气可视化;最后,基于上述一系列轻量化处理的Web3D地铁场景中的逃生路径规划问题研究,本文提出了基于虚拟足迹聚类的蚁群优化算法eAACO （evacuation based on adaptive ant colony optimizati... 

【文章来源】：中国科学:信息科学. 2019,49(04)北大核心CSCD

【文章页数】：17 页

【文章目录】：
1 引言
    1.1 技术研究所面临的挑战
    1.2 研究综述与相关工作
2 技术路线
3 地铁火灾在线逃生规划关键技术
    3.1 虚拟逃生足迹采集预处理
        3.1.1 基于构件重用的大规模地铁建筑物BIM在线可视化
        3.1.2 基于人体模型与动作重用的虚拟化身行为轻量化及在线可视化
        3.1.3 虚拟烟气场景的轻量级可视化
    3.2 基于聚类路线跟踪的在线逃生路径规划
        3.2.1 在线虚拟路径采集方法
        3.2.2 逃生骨干路径的抽取
        3.2.3 基于骨干路径的eAACO逃生路径规划算法
4 实验结果
    4.1 内存加载占用情况与渲染帧数指标实验
    4.2 加载烟气数据后的渲染帧数指标实验
    4.3 多人火灾情境下逃生渲染帧数指标实验
5 结论



本文编号：3532743