虚拟人群场景自动生成方法及人群行为分析研究

发布时间：2020-07-18 02:08

【摘要】：在各类大型公共场所,人群聚集活动存在着大量安全隐患,公共安全和危机管理面临着前所未有的挑战。为了有效控制和分析人群在危险状况下的行为,需要对相关人群行为数据进行分析。由于危险事件发生频率低、危害大,危险情况下的人群分析受到了诸多的限制。而且研究人员很难在危险情况下获取人群行为数据,该问题严重限制了对人群行为理解以及控制的研究工作。本研究以危险状态下人群行为分析为应用背景,利用虚拟人群场景生成技术,通过人机交互的方式获取人群在虚拟场景中的行为数据,有效解决了数据难获取的问题。本文的研究内容主要分为以下两个方面。第一个方面,我们设计交互式虚拟人群场景生成方法,搭建了一个高仿真的虚拟人群场景,从而确保得到的数据可以真实反映人群行为。第二个方面,面向虚拟人群场景中人群行为数据,我们对数据处理及分析方法展开深入研究,以揭示人群行为在典型场景中的潜在规律。本研究内容作为公共安全等领域的基础研究,为大规模人群公共安全管理提供理论和技术支持。以下几点是本文主要贡献:(1)本研究从虚拟人群场景设计出发,利用生成对抗网络模型,提出一种众包数据驱动的虚拟人群场景自动生成方法,在满足设计需求的情况下生成了一系列具备人机交互能力的真实、多样化的场景。(2)本研究以场景数据为原型,运用虚拟现实建模技术,提出一种基于Unity3D的三维虚拟人群场景生成方法,设计并实现了三维虚拟人群仿真场景。重点将环境、事件、人物三者结合,研究实现复杂人群仿真场景的快速建立,所获取场景可用于各类仿真实验。(3)设计实验并获取人群行为数据,提出一种基于模糊规则的挖掘算法,针对危险状况下人群决策行为建模,实现了数据驱动下的人群决策规则识别。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：C912.68;TP391.9
【图文】：

虚拟人,人群,场景,危险状况

我们提出一种众包数据驱动的自动化虚拟人群场景生成方法，搭建仿真平台设计实验，并针对危险状况下的人群数据设计一整套分析流程，完成人群决策行为建模。如图1.1所示是本文的研究内容总体概述，本文总共完成两个部分的工作。第一部分首先介绍了众包数据驱动的交互式虚拟人群场景生成框架的设计，使用生成对抗网络训练模型，并提出关键事件来控制场景生成，生成场景过程中利用随机采样的技术，实现场景生成的可控性和多样性。然后介绍了基于 Unity3D 的三维虚拟人群场景设计与实现，通过场景生成模型产生的结构化场景数据，设计并实现转换模块将该数据转换成适用于游戏引擎的数据结构，使用 Unity3D 提供的开发调用接口（ApplicationProgram Interface，API），将一整套设计流程按功能模块划分，在保证内容真实准确的情况下

网络结构图,网络结构,序列生成

和相应的嵌入向量（embedding vector）作为下一个时刻的输入。当一个特定的序列结束符（通常记做< /s >）被产生时，生成过程结束，该过程如图2.2所示。RNN 序列生成框架基于已生成的序列 x1:j来生成下一个词 xj+1：p(xj+1= k x1:j) = f (RNN (x1:j))xjp(xjx1:j 1)(2-3)其中f 是一个参数化函数，将RNN状态映射为词的概率分布。例如，f(x) = softmax(xW+10

网络结构图,网络结构,权重矩阵,输出门

图 2.4 LSTM 网络结构t，ot，分别控制输入门，遗忘门和输出门。门的值由当前输入 xt和的线性组合通过一个 sigmoid 激活函数得到。一个记忆单元更新候1的线性组合通过一个 tanh 激活函数得到。然后记忆 Ct被更新，先前的记忆被保留 ft⊙ Ct 1，输入门控制有多少更新被保留 it⊙ Ct的内容通过一个 tanh 非线性激活函数并受输出门的控制来决定机制有效缓解了序列建模过程中梯度传播过程中的缺陷。如公式络的形式化定义。Wxi表示输入 xt与输入门 it连接的权重矩阵， ht 1与输入门 it连接的权重矩阵。Wxf表示输入 xt与遗忘门 ftWhf表示前一状态 ht 1与遗忘门 ft连接的权重矩阵。Wxo表示输连接的权重矩阵，Who表示前一状态 ht 1与输出门 ot连接的权重矩 xt与记忆单元更新候选项单元 Ct连接的权重矩阵，Who表示前一元更新候选项单元 Ct连接的权重矩阵。

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