基于个体关系的人群分组算法研究

发布时间：2017-12-09 13:33

  本文关键词：基于个体关系的人群分组算法研究

  更多相关文章： 群组行为 聚类算法 人群疏散仿真 社会力量模型 行人同伴群

【摘要】：自21世纪以来,全球各国的城镇化率不断提高。人口大量涌入城市,致使城市的人口密度密度大幅度增长。在人群密集型的大型公共场所中发生拥挤、踩踏现象造成人员伤亡的事故越来越频繁。这类公共安全问题引起了人们的恐慌,造成了大量的财产损失,也严重干扰了城市的发展步伐。计算机仿真技术为人群行为仿真提供了快速安全的方式,克服了采用真人演练模拟人群疏散的弊端。通过对人群行为模拟,在人群聚集的公共场合中发生公共安全问题时,可以有效的对庞大的人群进行科学的疏导。现实生活中人具有从众心里的特点,表现为具有自主行为能力的人会受到个体生理、心理因素以及周围其他人和环境的影响。特别是在遇到紧急情况下的人群疏散过程中,因为心理驱动力的原因,关系密切的人会在一个较小范围的空间内“抱团”,产生了个体的群组行为。利用从众的这种行为设置适当的诱导因素,可以有效的提高人群的疏散速度,增强可视化仿真效果。目前研究中,行人是一个孤立的个体,与周围的其他人没有任何关联,不能真实反应人群运动过程中的群组特点。因此本文针对上述问题,提出基于多影响因子的K-Medoids聚类算法对人群进行分组,后引入基于关系的行人同伴群社会力模型将其应用于虚拟场景下的人群疏散模拟中,展现良好的仿真效果。本文的主要工作及创新点概况如下:1.对真实场景下的人群运动状态进行数据提取分析在广场、教学楼等人员密集型场所中,采用不同类型的视频捕捉设备对场景中的人群进行视频捕捉,提取捕捉到的视频对人群行为进行分析。2.提出了基于关系和距离的人群分组模型在运动过程中行人会产生自组织现象,家庭成员、朋友等关系较密切的人会依据亲密度形成分组。人与人之间的关系越密切,他们在组内的聚集度越高,并且人群的群组行为在整个疏散过程中一直存在。人群中的个体除了受物理位置的影响外还会受到心理因素的影响。为了合成真实的人群行为仿真结果体现个体的群组行为,在人群运动仿真中需要同时考虑个体间关系和距离对分组的影响,以便能更加真实地反应群体在运动过程中的分组现象。3.提出一种改进的聚类算法并将之应用于人群分组提出一种多影响因子的K-Medoids聚类(K-Medoids with multi-impact factor,MF-KMedoids)算法。该算法加权考虑两类不同的特征值。为验证本文方法的有效性,设计了多组对比实验。实验结果表明本文方法能够较好地提高疏散效率,并且由于分组过程中考虑了人与人之间的距离以及亲密程度等因素,能够使得虚拟环境中的人群疏散行为更加贴近真实环境下的人群疏散行为。4.提出基于关系的行人同伴群社会力模型原始社会力模型虽然可以模拟出口成拱、“快即是慢”等现象,但在运动过程中行人是一个孤立的个体,与周围的其他人没有任何关联,不能真实反应人群运动过程中的群组特点。因此为了模拟行人在运动过程中的这种行为,提出了同伴群社会力模型。但在同伴群社会力模型中没有考虑群内成员关系的强弱对群组行为的影响。针对上述不足,本文提出一种基于亲缘关系强弱的同伴群社会力模型,考虑关系强弱对模型中群组归属力的影响,该模型能够体现出行人在运动过程中的群组行为特点,实现更高效、更逼真的人群运动。为了对上述研究理论进行验证,项目组根据已有研究理论构建了人群建模与运动仿真及真实感渲染平台,人群建模与运动仿真平台可以进行场景导入、语义获取、人群运动等操作;真实感渲染平台可以进行虚拟场景下的人群仿真运动。利用这两个平台,通过对不同复杂度场景进行人群运动仿真和分析研究,总结出群体规模、群组关系、场景出口总宽度等影响因素对人群疏散运动时间产生的影响。仿真实验表明,本文提出的算法模型可以真实的模拟人群疏散过程,体现群组特点,具有一定的应用价值。
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：D035;TP391.9

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本文编号：1270586